¿Qué es la integración de los datos?

La integración de datos implica una serie de pasos y procesos que reúnen datos de fuentes dispares y los transforman en un formato unificado y utilizable. Esta es una descripción general de cómo funciona un proceso típico de integración de datos:

1. Identificación de fuentes de datos: el primer paso es identificar las distintas fuentes de datos que hay que integrar, como bases de datos, hojas de cálculo, servicios en la nube, API, sistemas antiguos y otros.
   
   
2. Extracción de datos: a continuación, los datos se extraen de las fuentes identificadas mediante herramientas o procesos de extracción, que pueden implicar la consulta de bases de datos, la extracción de archivos de ubicaciones remotas o la recuperación de datos a través de API.
   
   
3. Mapeo de datos: las diferentes fuentes de datos pueden utilizar diferentes terminologías, códigos o estructuras para representar información similar. La creación de un esquema de mapeo que defina cómo se corresponden los elementos de datos de los diferentes sistemas entre sí garantiza la alineación adecuada de los datos durante la integración.
   
   
4. Validación de datos y garantía de calidad: la validación implica comprobar errores, incoherencias y problemas de integridad de los datos para garantizar la precisión y la calidad. Los procesos de garantía de calidad se implementan para mantener la precisión y fiabilidad de los datos.
   
   
5. Transformación de datos: en esta fase, los datos extraídos se convierten y estructuran en un formato común para garantizar la coherencia, la precisión y la compatibilidad. Esto podría incluir la limpieza de datos, el enriquecimiento y la normalización de datos.
   
   
6. Carga de datos: la carga de datos consiste en cargar los datos transformados en un almacén de datos o en cualquier otro destino deseado para su posterior análisis o elaboración de informes. El proceso de carga se puede realizar mediante carga por lotes o carga en tiempo real, según los requisitos.
   
   
7. Sincronización de datos: la sincronización de datos ayuda a garantizar que los datos integrados se mantienen actualizados a lo largo del tiempo, ya sea mediante actualizaciones periódicas o sincronización en tiempo real si se requiere la integración inmediata de nuevos datos disponibles.
   
   
8. Gobierno y seguridad de datos: al integrar datos confidenciales o regulados, las prácticas de gobierno de datos garantizan que los datos se manejen cumpliendo la normativa y los requisitos de privacidad. Se aplican medidas de seguridad adicionales para salvaguardar los datos durante la integración y el almacenamiento.
   
   
9. Gestión de metadatos: los metadatos, que proporcionan información sobre los datos integrados, mejoran su descubrimiento y usabilidad para que los usuarios puedan comprender más fácilmente el contexto, la fuente y el significado de los datos.
   
   
10. Acceso y análisis de datos: una vez integrados, se puede acceder a los conjuntos de datos y analizarlos utilizando diversas herramientas, como software de BI, herramientas de elaboración de informes y plataformas de análisis. Este análisis da lugar a perspectivas que impulsan la toma de decisiones y las estrategias empresariales.

En general, la integración de datos implica una combinación de procesos técnicos, herramientas y estrategias para garantizar que los datos de diversas fuentes estén armonizados, sean precisos y estén disponibles para un análisis significativo y la toma de decisiones.

Existen varios tipos de integración de datos, cada uno con sus propios puntos fuertes y débiles. La elección del método de integración de datos más adecuado depende de factores como las necesidades de datos de la organización, el panorama tecnológico, los requisitos de rendimiento y las limitaciones presupuestarias.

Extraer, cargar, transformar (ELT) implica extraer datos de su fuente, cargarlos en una base de datos o almacén de datos y luego transformarlos en un formato que se adapte a las necesidades empresariales. Esto podría implicar limpiar, agregar o resumir los datos. Las canalizaciones de datos ELT se utilizan comúnmente en proyectos de big data y procesamiento en tiempo real donde la velocidad y la escalabilidad son cruciales.

El proceso ELT depende en gran medida de la potencia y la escalabilidad de los sistemas modernos de almacenamiento de datos. Al cargar los datos antes de transformarlos, el ELT aprovecha al máximo la potencia computacional de estos sistemas. Este enfoque permite un procesamiento de datos más rápido y una gestión de datos más flexible en comparación con los métodos tradicionales.

Con extraer, transformar, cargar (ETL), los datos se transforman antes de cargarlos en el sistema de almacenamiento de datos. Esto significa que la transformación se produce fuera del sistema de almacenamiento de datos, normalmente en un área de preparación separada.

En términos de rendimiento, ELT suele llevar ventaja, ya que aprovecha la potencia de los modernos sistemas de almacenamiento de datos. Por otro lado, las canalizaciones de datos ETL pueden ser una mejor opción en escenarios en los que la calidad y la coherencia de los datos son primordiales, ya que el proceso de transformación puede incluir pasos rigurosos de limpieza y validación de datos.

La integración de datos en tiempo real implica capturar y procesar los datos a medida que están disponibles en los sistemas de origen e integrarlos inmediatamente en el sistema de destino. Este método de flujo de datos se utiliza normalmente en escenarios en los que se requiere información actualizada al minuto, como el análisis en tiempo real, la detección de fraudes y la monitorización.

Una forma de integración de datos en tiempo real, la captura de datos modificados (CDC), aplica las actualizaciones realizadas a los datos en los sistemas de origen a los almacenes de datos y otros repositorios. A continuación, estos cambios pueden aplicarse a otro repositorio de datos o ponerse a disposición en un formato consumible por ETL, por ejemplo, u otros tipos de herramientas de integración de datos.

La integración de aplicaciones (API) implica la integración de datos entre diferentes aplicaciones de software para garantizar un flujo de datos fluido e interoperabilidad. Este método de integración de datos se utiliza comúnmente en escenarios donde diferentes aplicaciones necesitan compartir datos y trabajar juntas, como para garantizar que su sistema de RR. HH. tenga los mismos datos que su sistema de finanzas.

La virtualización de datos implica la creación de una capa virtual que proporcione una visión unificada de los datos de diferentes fuentes, independientemente de dónde residan físicamente los datos. Permite a los usuarios acceder a los datos integrados y consultarlos bajo demanda sin necesidad de mover datos físicos. Es útil para escenarios en los que la agilidad y el acceso en tiempo real a datos integrados son cruciales.

Con la integración de datos federados, los datos permanecen en sus sistemas de origen originales y las consultas se ejecutan en estos sistemas dispares en tiempo real para recuperar la información requerida. Es más adecuado para escenarios en los que los datos no necesitan moverse físicamente y pueden integrarse virtualmente para su análisis. Aunque la integración federada reduce la duplicación de datos, puede sufrir problemas de rendimiento.

La integración de datos se utiliza en una amplia gama de sectores y escenarios para abordar diversas necesidades y desafíos empresariales. Los casos de uso más comunes de integración de datos incluyen:

• Almacenamiento de datos: la integración de datos se utiliza al crear un almacén de datos para crear un almacén de datos centralizado destinado al análisis y la elaboración de informes básicos.
  
  
• Desarrollo de data lakes: los entornos de big data suelen incluir una combinación de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Mover estos datos de plataformas locales aisladas a data lakes facilita la extracción de valor mediante la realización de análisis avanzados de los datos, incluida la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML).
  
  
• Vista de 360° del cliente: la consolidación de los datos de los clientes de diferentes fuentes, como los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), las bases de datos de marketing y las plataformas de soporte, permite a las organizaciones crear una visión unificada de cada cliente. Unos datos de clientes bien integrados pueden ayudar a las empresas a orientar mejor sus esfuerzos de marketing, identificar oportunidades de venta cruzada/venta ascendente y ofrecer un mejor servicio al cliente.
  
  
• Inteligencia empresarial e informes: la integración de datos es esencial para crear informes y paneles de control de BI completos que proporcionen información sobre varios aspectos del rendimiento de una empresa, como las ventas, el marketing, las finanzas y las operaciones.
  
  
• Procesamiento de datos de IoT: la integración de datos de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) permite a las organizaciones monitorizar y gestionar dispositivos conectados, analizar datos de sensores y automatizar procesos basados en información en tiempo real.

Durante muchos años, el enfoque más común para la integración de datos requería que los desarrolladores codificaran a mano guiones escritos en lenguaje de consulta estructurado (SQL), el lenguaje de programación estándar utilizado en las bases de datos relacionales.

Hoy en día, varios proveedores de TI ofrecen muchas herramientas de integración de datos diferentes que automatizan, agilizan y documentan el proceso de integración de datos, que van desde soluciones de código abierto hasta plataformas integrales de integración de datos. Estos sistemas de integración de datos suelen incluir muchas de las siguientes herramientas:

• Herramientas ETL: las herramientas ETL se utilizan para extraer datos de diversas fuentes, transformarlos para que cumplan el formato o la estructura deseados y, a continuación, cargarlos en un sistema de destino, incluidos los almacenes de datos y las bases de datos. Además del almacenamiento de datos, estas herramientas se utilizan para la integración y la migración de datos.
  
  
• Bus de servicios empresariales (ESB) y middleware: estas herramientas facilitan la integración de diferentes aplicaciones y servicios de software al proporcionar una infraestructura de mensajería y comunicación. Permiten el intercambio de datos en tiempo real, la orquestación del flujo de trabajo y la gestión de API.
  
  
• Herramientas de replicación de datos: las herramientas de replicación de datos se utilizan para replicar continuamente los datos de los sistemas de origen a los sistemas de destino, manteniéndolos sincronizados. La integración de datos en tiempo real, la recuperación ante desastres y los escenarios de alta disponibilidad son casos de uso comunes para estas herramientas.
  
  
• Herramientas de virtualización de datos: se utiliza para crear una capa virtual que ofrece una vista unificada de los datos de diferentes orígenes, independientemente de dónde residan físicamente los datos. Estas herramientas permiten a los usuarios acceder y consultar datos integrados sin necesidad de moverlos físicamente.
  
  
•  Plataformas de integración de datos como servicio (iPaaS): las soluciones iPaaS ofrecen servicios de integración de datos basados en la nube, incluida la transformación de datos, el enrutamiento de datos, la gestión de las API y la conectividad a diversas aplicaciones en la nube y locales. Comúnmente utilizado para la integración en la nube y la conexión de aplicaciones SaaS.
  
  
• Herramientas de integración de datos en streaming: estas herramientas se centran en la integración en tiempo real de datos de streaming de fuentes como dispositivos IoT, sensores, redes sociales y transmisión de eventos. Permiten a las organizaciones procesar y analizar datos a medida que se generan.
  
  
• Herramientas de calidad y gobierno de datos: herramientas que ayudan a garantizar que los datos integrados de múltiples fuentes cumplen las normas de calidad, se ajustan a la normativa y se adhieren a las políticas de gobierno de datos. Estas herramientas suelen incluir funciones de perfilado de datos, limpieza y gestión de metadatos.
  
  
• Herramientas CDC: las herramientas CDC capturan y replican cambios en los datos de los sistemas de origen en tiempo real. Estas herramientas se utilizan a menudo para mantener actualizados los almacenes de datos, así como para realizar análisis en tiempo real.
  
  
• Herramientas de gestión de datos maestros (MDM): las herramientas de MDM se centran en la gestión de clientes, productos, empleados y otros tipos de datos maestros y en garantizar su coherencia y precisión en toda la organización. Estas herramientas suelen incluir capacidades de integración de datos para consolidar y sincronizar datos maestros de varios sistemas.
  
  
• Plataformas de gestión de API: estas plataformas ofrecen herramientas para diseñar, publicar y gestionar API. Aunque su objetivo principal es permitir la integración de API, desempeñan un papel crucial en la conexión de sistemas y aplicaciones.