Técnicas y métodos de integración de datos

Los equipos de datos se enfrentan a montañas de datos que podrían rivalizar con el propio Everest. Y escalar estos picos se vuelve cada día más intimidante, ya que el volumen y la complejidad de los datos no muestran signos de desaceleración.

Los datos de las empresas actuales llegan de distintas fuentes (como las aplicaciones SaaS, los dispositivos del Internet de las cosas (IoT) y los sistemas heredados) y se acumulan en un ecosistema de almacenamiento de datos en expansión. Una gran parte de esta información son datos no estructurados:información cotidiana como correos electrónicos, archivos PDF, imágenes, grabaciones de llamadas y registros de chat.

Sin una visión exhaustiva, estos datos están en silos, obsoletos al llegar y, en gran medida, infrautilizados. Sin mencionar que, con un acceso limitado a grandes cantidades de datos de alta calidad, la carrera por poner en práctica la inteligencia artificial (IA) se detiene en la línea de partida.

La integración de datos ayuda a aliviar estos desafíos al combinar, agregar y armonizar los datos almacenados en diferentes fuentes, en diversos formatos de datos y con diferentes niveles de calidad. Esta consolidación ofrece información unificada y coherente a los consumidores de datos que puede utilizarse fácilmente con fines de análisis, de IA y de toma de decisiones.

El proceso de integración de datos consta de varios pasos, que normalmente incluyen la identificación, el mapeo, la transformación, la validación, la carga y la sincronización de los datos. La combinación exacta de procesos técnicos, herramientas y estrategias depende de las necesidades empresariales y del tipo de método de integración de datos utilizado, de los cuales hay varios.

Atrás quedaron los días en los que se utilizaban scripts SQL codificados a mano y que consumían mucho tiempo para mover y transformar datos. En la actualidad, existen muchos métodos diferentes de integración de datos basados en la tecnología, cada uno de los cuales satisface necesidades y capacidades de integración diferentes.

A continuación se presentan algunas de las técnicas más comunes:

• Extracción, transformación, carga (ETL)
• Extracción, carga, transformación (ELT)
• Integración de datos en tiempo real
• Captura de datos de cambios (CDC)
• Virtualización de datos
• Integración de aplicaciones
• Replicación de datos

ETL es un método de integración de datos que extrae datos de múltiples sistemas de origen, los transforma en un área de preparación y los carga en un repositorio central (normalmente un almacén de datos o un data lake).

Los enfoques ETL tradicionales se diseñaron para bases de datos relacionales y cargas de trabajo predecibles y estructuradas en local. Normalmente se basan en el procesamiento por lotes, el mantenimiento continuo y los conductos de datos rígidos, lo que puede ser limitante para los casos de uso modernos, como los flujos de IoT y los datos no estructurados.

Las herramientas modernas de ETL han evolucionado con las arquitecturas basadas en la nube y utilizan la automatización, la orquestación y la ingesta en tiempo real para mejorar la agilidad y la escalabilidad. A menudo combinado con patrones ELT, admite flujos de trabajo por lotes y de transmisión y es fundamental para el análisis, el machine learning (ML) y la IA.

• Ventaja clave: mejora la calidad de los datos limpiando y estandarizando los datos antes de que lleguen a los sistemas objetivo.
  
  
• Desafío clave: los enfoques tradicionales tienen dificultades para manejar volúmenes de datos a gran escala y flujos de datos en tiempo real.

Como puedes imaginar, la integración de datos ELT comparte muchas similitudes con ETL. Ambos mueven datos de un sistema de origen a un sistema de destino. Sin embargo, el proceso ELT carga los datos sin procesar directamente en el repositorio de almacenamiento de datos para transformarlos según sea necesario, en lugar de limpiarlos por adelantado.

Este enfoque de Integración permite una gestión de datos más flexible y un proceso de datos más rápido en comparación con los métodos ETL tradicionales. ELT se aprovecha comúnmente para proyectos de big data y procesamiento en tiempo real donde la velocidad y la escalabilidad son críticos.

• Ventaja clave: ELT admite la ingestión rápida de tipos de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados de gran volumen.
  
  
• Desafío clave: sin unos procesos sólidos de transformación de datos y gobierno de datos, los sistemas de destino pueden sufrir problemas de calidad de los datos.

La integración en tiempo real captura y procesa los datos en cuanto están disponibles y los entrega inmediatamente a los sistemas de destino. Además de los beneficios tradicionales de la integración de datos, como la mejora de la calidad de los datos y la reducción de los silos de datos, este método acelera considerablemente la disponibilidad de las perspectivas, que en algunos casos pueden obtenerse en cuestión de milisegundos.

Este acceso casi instantáneo a los datos alimenta la inteligencia empresarial (BI), la IA generativa y la hiperpersonalización del cliente. Es especialmente ventajoso para casos de uso como análisis en tiempo real, detección del fraude y monitorización de sistemas.

• Ventaja clave: proporciona datos actualizados y de alta calidad para la IA y la toma de decisiones informadas.
  
  
• Desafío clave: requiere una infraestructura de datos y redes que puedan manejar los volúmenes y la velocidad de los datos en tiempo real.

Un tipo de integración de datos en tiempo real es la captura de datos de cambios. Esta técnica identifica cambios en los sistemas fuente de datos y los aplica inmediatamente a almacén de datos y otros repositorios.

CDC permite la sincronización de datos en tiempo real en toda la organización. Y, al transmitir sólo datos modificados, reduce la carga de los sistemas de origen, el tráfico de red y los recursos informáticos.

Disponer de sistemas actualizados es esencial para una toma de decisiones eficaz en tiempo real, las migraciones a la nube y las iniciativas de IA. CDC respalda procesos empresariales como la detección del fraude, el cumplimiento normativo, la gestiónde la cadena de suministro y la habilitación de IoT.

• Ventaja clave: proporciona datos actualizados de forma eficaz, con un menor consumo de recursos que otros métodos de integración de datos.
  
  
• Desafío clave: los pipelines de CDC pueden tener problemas con los cambios de esquema, lo que puede interrumpir la funcionalidad.

La virtualización de datos integra los datos mediante el establecimiento de una capa virtual (abstracción de software) entre fuentes dispares y consumidores de datos. Esta capa proporciona una visión unificada de los datos sin necesidad de moverlos físicamente ni duplicarlos. Permite a los usuarios acceder y consultar datos bajo demanda, independientemente de dónde residan físicamente.

Aunque a veces se considera un método de integración de datos distinto, la federación de datos es una tecnología clave dentro de la virtualización de datos. Permite la asignación lógica entre varias fuentes para que los usuarios puedan consultarlas desde una única interfaz.

Las organizaciones pueden utilizar la virtualización de datos para realizar un almacenamiento de datos "virtual" o crear data lakes sin el coste y la complejidad de crear y gestionar plataformas físicas. Es especialmente útil en escenarios en los que la agilidad y el acceso a datos en tiempo real son críticos, como análisis e IA.

• Ventaja clave: acelera la integración de datos al tiempo que reduce el uso de recursos y los riesgos asociados al movimiento de datos.
  
  
• Principal desafío: consultar datos virtualizados puede generar latencia en comparación con el acceso directo, especialmente cuando se requieren actualizaciones frecuentes de datos.

La integración de aplicaciones conecta aplicaciones, sistemas y subsistemas para crear un entorno de transferencia de datos unificado y automatizado. Admite un flujo de datos fluido y la interoperabilidad, al tiempo que reduce los silos de datos entre equipos y herramientas. Estas capacidades son críticas en el entorno empresarial actual, donde la empresa media utiliza casi 1200 aplicaciones en la nube, cada una generando sus propios datos.

Las organizaciones utilizan la integración de aplicaciones para mantener la coherencia de los datos y ayudar a que los diferentes sistemas funcionen juntos, como las plataformas de recursos humanos y finanzas. Entre los enfoques habituales se incluyen las interfaces de programación de aplicaciones (API), los conectores, el middleware y los webhooks para crear y automatizar flujos de trabajo de integración.

• Ventaja clave: ayuda a facilitar un flujo de datos en tiempo real entre aplicaciones y sistemas anteriormente desconectados.
  
  
• Desafío clave: la integración de sistemas heredados con aplicaciones SaaS modernas puede ser compleja.

La replicación de datos crea y mantiene múltiples copias de los mismos datos en diferentes ubicaciones y sistemas. Normalmente, esta técnica replica los datos de un único sistema de origen a uno o más sistemas de destino (réplicas). Ayuda a garantizar la disponibilidad, fiabilidad y resiliencia de los datos en entornos distribuidos y también se utiliza como parte de las estrategias de recuperación ante desastres .

La replicación se produce generalmente de dos maneras: asincrónica y sincrónica. En la replicación de datos asíncrona, los datos primero se copian al sistema principal y luego se copian a sistemas réplica en lotes, con un retardo. En la replicación sincrónica de datos, los datos se copian constantemente en los sistemas principal y de réplica de forma simultánea.

• Ventaja clave: permite que los datos recorran una distancia más corta hasta los usuarios finales, lo que reduce la latencia y mejora el rendimiento.
  
  
• Desafío clave: puede resultar difícil equilibrar la necesidad de actualizar los datos en tiempo real con el rendimiento del sistema.

La próxima evolución de la integración de datos utiliza agentes de IA para optimizar y agilizar la entrega de datos. Estos modelos de machine learning pueden imitar la toma de decisiones humanas para resolver problemas en tiempo real. En los sistemas multiagente, cada agente realiza una subtarea específica y se coordina mediante la orquestación de agentes de IA.

Mediante el uso de herramientas de integración de datos agénticos, los usuarios empresariales de cualquier nivel de habilidad pueden solicitar datos utilizando lenguaje natural (por ejemplo, "Combinar datos de CRM y ERP") mientras los agentes se encargan del trabajo técnico. Se conectan a las fuentes adecuadas, aplican transformaciones y entregan conjuntos de datos fiables en cuestión de minutos, frente a las 1-4 semanas que los analistas y usuarios empresariales suelen esperar para obtener los datos que necesitan.

Los agentes de IA pueden limitar los constantes traspasos entre equipos y reducir los largos ciclos de preparación de datos, aumentando la eficacia operativa sin necesidad de grandes recursos de ingeniería de datos. Con un acceso casi en tiempo real a datos integrados y de confianza, los equipos pueden mover los proyectos de análisis y IA hacia adelante y tomar mejores decisiones antes.