Integración de aplicaciones frente a integración de datos
La gestión de datos es fundamental tanto para la integración de aplicaciones como para la de datos. Ambas tienen el mismo objetivo: hacer que los datos sean más accesibles y funcionales para el usuario final.
Ambos traducen diversas fuentes de datos y las transforman en un conjunto de datos nuevo y completo. Y tanto la integración de aplicaciones como la de datos suelen estar basadas en la nube, ofreciendo la accesibilidad y escalabilidad que conlleva el cloud computing.
Sin embargo, cuando se trata de casos de uso, estos tipos de integración difieren en varios aspectos. La integración de datos suele realizarse en lotes centrados en la creación de un nuevo conjunto de datos que pueda revelar conocimientos empresariales. La integración de aplicaciones se utiliza para crear mejores flujos de trabajo en las operaciones diarias.
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Una integración de aplicaciones crea conectores entre dos o más aplicaciones para que puedan trabajar entre sí.
Al unificar los flujos de trabajo de las aplicaciones y fusionar los datos en tiempo real, la integración elimina los silos de datos y aumenta la eficiencia en toda la organización. Por ejemplo, una empresa puede querer integrar una herramienta de mensajería instantánea como Slack con Salesforce para un seguimiento más rápido y eficiente de los clientes potenciales. Aquí, la integración de aplicaciones permite a los usuarios compartir información de manera fluida entre los dos.
La integración de aplicaciones también es una forma en que las empresas pueden conectar aplicaciones basadas en la nube y SaaS con sistemas heredados y on-premises para que los empleados puedan utilizar herramientas y tecnología más recientes con los sistemas existentes.
Entre los beneficios de la integración de aplicaciones se incluyen los siguientes:
- Ahorro de tiempo: la integración de los datos de dos o más aplicaciones puede reducir el tedioso trabajo de transportar datos de un lado a otro manualmente.
- Aumento de la funcionalidad: combinar las capacidades de varias aplicaciones, como una aplicación bancaria con una aplicación de contabilidad, hace que el trabajo sea más eficiente, aumenta la productividad y añade valor para el usuario.
- Fomento del intercambio de información: la conexión de aplicaciones en toda la organización elimina los silos que impiden que varios equipos y departamentos compartan ideas. La integración de aplicaciones ayuda a fomentar una cultura de colaboración.
Para obtener más información sobre la integración de aplicaciones empresariales (también llamada integración empresarial), lea “Enterprise Integration: What It Is and Why It’s Important”.
La integración de datos es el proceso de tomar datos de diferentes fuentes y formatos y combinarlos en un único conjunto de datos.
Pero la integración de datos va más allá de mover datos de una base de datos a otra: también es el proceso de hacer que los datos sean más utilizables. La integración de datos toma datos estructurados y no estructurados de fuentes dispares para crear nuevos conjuntos de datos valiosos. Esto mejora las capacidades de su análisis, lo que le permite comprender mejor las operaciones e identificar nuevas oportunidades de innovación.
La función más básica de la integración de datos es tomar datos de una fuente, transformarlos en una forma que otra aplicación reconozca y cargarlos en la aplicación. Sin embargo, las necesidades modernas de integración de datos han llevado las capacidades más allá de la extracción, transformación y carga (ETL). La integración por lotes y en tiempo real, junto con el uso de la automatización para solucionar errores, están ayudando a las empresas a romper los silos y sacar el máximo partido a sus datos en la actualidad.
Entre los beneficios de la integración de datos se incluyen los siguientes:
- Hacer que los datos sean más accesibles: la integración de datos puede combinar datos de múltiples ubicaciones y múltiples fuentes en una vista unificada. Disponer de estos conocimientos exhaustivos ayuda a las empresas a mejorar la colaboración y la innovación.
- Obtener mejores conocimientos: tener una visión unificada de sus datos le proporcionará un mejor conocimiento sobre sus operaciones y clientes. Esto, a su vez, ayuda a tomar decisiones más informadas y a mejorar sus procesos.
- Aumentar de la integridad de los datos: la calidad de sus datos es la verdadera medida de su valor. Cuando los datos están incompletos o contienen errores, pueden dificultar su capacidad para utilizarlos. Las herramientas de integración de datos pueden identificar datos de baja calidad.
Las principales diferencias son la velocidad a la que se transforman los datos y la cantidad de datos implicados. La integración de aplicaciones funciona en tiempo real con conjuntos de datos más pequeños, por lo que las empresas pueden responder rápidamente a la nueva información o a los problemas de rendimiento a medida que se producen. También permite a las personas de toda la empresa tener acceso a la misma información dentro de la aplicación al instante, incluso si la información se actualiza en diferentes ubicaciones.
La integración de datos suele realizarse por lotes, a menudo después de que se hayan completado los procesos, para eliminar redundancias y garantizar la calidad de los datos. Normalmente, la integración de datos trata con grandes conjuntos de datos en reposo; se produce cuando se ha completado el proceso que ha creado los datos. La integración de aplicaciones, por otro lado, sirve para integrar datos en tiempo real entre dos o más aplicaciones.
También difieren en cómo se gestionan desde el punto de vista organizativo. Las integraciones de aplicaciones son gestionadas por DevOps como parte de las operaciones generales de desarrollo de software de la empresa. Su función es conectar aplicaciones para crear flujos de trabajo eficientes, ya sea a través de plataformas de integración existentes o mediante la creación de una integración personalizada. La integración de datos está supervisada por DataOps, que se centra únicamente en la gestión y orquestación de datos con fines empresariales.
En términos generales, la integración de datos se utiliza cuando las organizaciones necesitan combinar y analizar datos estáticos, mientras que la integración de aplicaciones es mejor cuando se necesita interactuar con datos que cambian en tiempo real.
Tomemos, por ejemplo, la business intelligence. Al utilizar conjuntos de big data, la integración de datos garantizará que estos sean coherentes y accesibles para análisis en una vista única. La integración de datos analiza formas dispares de datos con precisión, abriendo nuevos conocimientos que las empresas pueden utilizar para mejorar las operaciones.
La integración de aplicaciones es para casos en los que la velocidad es esencial. Aunque la integración de datos garantiza la precisión, es mucho más lenta que la integración de aplicaciones. La captura de datos a través de la aplicación, ya sean datos de clientes o información procedente de la planta de fabricación, permite trasladarlos a otras herramientas y aplicaciones mediante la integración de aplicaciones y actuar de inmediato de diversas maneras. Tener un mayor acceso a datos de fuentes dispares en una sola vista ayuda a ampliar las posibilidades de innovación.
La integración de aplicaciones se utiliza normalmente para hacer lo siguiente:
- Recopilar datos de dispositivos del Internet de las cosas (IoT) que se almacenarán y utilizarán para análisis.
- Sincronizar los sistemas ERP heredados on-premises con los CRM.
- Crear automatizaciones entre aplicaciones para flujos de trabajo más eficientes.
La integración de datos se utiliza normalmente para hacer lo siguiente:
- Migrar los datos a un almacén de datos.
- Integrar y consolidar los datos de los clientes procedentes de fuentes dispares en una vista única.
- Ayudar en la transición a un entorno multinube o de nube híbrida.
La principal oferta de integración de aplicaciones de IBM es IBM® Cloud Pak for Integration, y su principal oferta de integración de datos es IBM® Cloud Pak for Data. Ambos incluyen capacidades de automatización que cuenta con mapeo de procesos, inteligencia artificial (IA) y análisis predictivo. Esto ayuda a que sus integraciones sean más eficientes y le da a su equipo más tiempo para trabajar en iniciativas de alto nivel.
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