iPaaS vs. ETL

iPaaS es una solución de Integración basada en la nube alojada por proveedores que conecta servicios, sistemas y fuentes de datos dispares, optimizando automatizaciones y flujos de trabajo a nivel empresarial. Las herramientas ETL, por su parte, están optimizadas para procesar grandes volúmenes de datos para análisis o almacenamiento.

Aunque tanto iPaaS como ETL ayudan a agilizar las integraciones de datos, las plataformas iPaaS suelen ser más adecuadas para flujos de datos y automatizaciones basados en eventos y en tiempo real. Por ejemplo, una empresa podría utilizar una solución iPaaS para actualizar automáticamente sus sistemas de inventario y gestión de la relación con el cliente (CRM) cada vez que un cliente realiza un pedido, o para automatizar los flujos de trabajo de incorporación de empleados.

Mientras tanto, los sistemas ETL se utilizan generalmente para el procesamiento por lotes a gran escala, donde los datos sin procesar se canalizan desde múltiples fuentes, se transforman en un formato estandarizado y se cargan en un repositorio central (como un data lake o un almacén de datos). A continuación, las organizaciones pueden introducir estos datos en plataformas de análisis e inteligencia empresarial para tomar decisiones empresariales mejor informadas. Tradicionalmente, las transferencias de datos se realizan a intervalos predefinidos, en lugar de en tiempo real, priorizando la precisión y la estabilidad sobre la velocidad, aunque muchas arquitecturas ETL modernas ahora también admiten la comunicación basada en eventos.

Las empresas no tienen por qué elegir necesariamente entre iPaaS y ETL, ya que pueden considerarse soluciones complementarias que satisfacen necesidades empresariales distintas.

iPaaS es una buena opción para las empresas que necesitan una solución de integración completa y unificada. Su conjunto de herramientas permite a las organizaciones diseñar y monitorizar automatizaciones personalizadas o preconfiguradas, gestionar los ciclos de vida de las API y optimizar los pipelines de datos, agilizando los procesos empresariales en entornos locales, híbridos y en la nube.

Las plataformas ETL, por su parte, podrían ser ideales para las organizaciones que necesitan procesar, organizar y dar sentido a grandes cantidades de datos no estructurados procedentes de fuentes dispares.

A medida que las empresas modernas adoptan cada vez más sistemas escalables basados en la nube y en microservicios, las distinciones entre iPaaS y ETL empiezan a difuminarse: muchas soluciones iPaaS cuentan ahora con capacidades de procesamiento y almacenamiento de datos similares a ETL junto con las capacidades de integración tradicionales. Las plataformas ETL, a su vez, están tomando señales de iPaaS con soporte para flujos de trabajo basados en eventos, optimización de datos con IA y monitorización avanzada.

Analicemos más de cerca tanto la iPaaS como la ETL para tener una mejor idea de sus diferencias.

iPaaS es un conjunto de software de alto nivel que puede facilitar una amplia gama de capacidades de integración, incluida la transformación y sincronización de datos, la orquestación de canalizaciones de datos, la monitorización centralizada y la gestión de API. iPaaS permite que diferentes sistemas, incluidas aplicaciones SaaS, microservicios, sistemas heredados y otros componentes de TI, intercambien datos a través de protocolos, arquitecturas y formatos de datos.

Tradicionalmente, las organizaciones utilizaban sistemas de integración de aplicaciones empresariales (EAI) o soluciones personalizadas basadas en middleware para integrar aplicaciones y sistemas. iPaaS proporciona una actualización moderna, con plataformas diseñadas para integrar aplicaciones y fuentes de datos en entornos locales, híbridos y multinube. Estas plataformas suelen ser ideales para flujos de trabajo que priorizan las API.

A diferencia de las plataformas EAI, que suelen gestionarse internamente, iPaaS sigue un modelo de software como servicio, en el que las organizaciones se suscriben para acceder a un conjunto de herramientas de integración alojadas por un proveedor externo. El proveedor proporciona la infraestructura de integración subyacente mientras permite a los clientes crear y personalizar automatizaciones con herramientas low-code, conectores prediseñados y plantillas de arrastrar y soltar.

Este enfoque puede mejorar la agilidad del equipo y acelerar las implementaciones: en lugar de crear integraciones individuales desde cero, los equipos de TI pueden utilizar la plataforma iPaaS para estandarizar y agilizar los procesos de mantenimiento y codificación que consumen muchos recursos.

Las herramientas iPaaS también tienen una característica de plano de control centralizado, donde los equipos de TI pueden monitorizar el movimiento de datos, identificar desalineaciones y errores y aplicar políticas de gobierno y cumplimiento. Los paneles de control proporcionan una visibilidad integral de la integración y ayudan a los equipos a optimizar las asignaciones de datos, reducir los cuellos de botella en el rendimiento y detectar las vulnerabilidades de seguridad.

Las primeras soluciones iPaaS se diseñaron principalmente para facilitar transacciones sin estado y de corta duración en las que el servidor receptor no conserva los datos entre sesiones, lo que hace hincapié en la escalabilidad, la conectividad y la velocidad. Este enfoque arquitectónico funcionaba bien para casos de uso en tiempo real, pero tenía dificultades para adaptarse a una orquestación compleja y con estado que requiriera un contexto persistente a lo largo de los distintos pasos.

Sin embargo, hoy en día, estas limitaciones son menos preocupantes, ya que las principales plataformas iPaaS ahora soportan tanto implementaciones sin estado como con estado, facilitando flujos de trabajo complejos de varios pasos y procesamiento por lotes sin sacrificar el rendimiento. De manera similar, muchas soluciones iPaaS modernas permiten ahora a las organizaciones ejecutar múltiples tiempos de ejecución de Integración en paralelo, con algunos motores de flujo de trabajo diseñados para comunicación síncrona en tiempo real (solicitud-respuesta) y otros para automatizaciones asíncronas no sensibles al tiempo (impulsadas por eventos). Estas capacidades varían según la plataforma y el proveedor.

A pesar de estas innovaciones modernas, es posible que los equipos con necesidades de integración poco convencionales o en el borde de la red consideren que el iPaaS es demasiado limitante y prefieran, en su lugar,

Las plataformas ETL ayudan a las organizaciones a consolidar, procesar y organizar la información procedente de múltiples fuentes de datos para su uso en análisis, auditorías, entrenamiento de modelos de IA y otras aplicaciones.

El proceso comienza con la extracción, en la que los datos se recopilan de múltiples fuentes (como bases de datos relacionales, aplicaciones SaaS, API, documentos de texto y archivos de registro) y se llevan a una zona de almacenamiento central. A continuación, los datos se condicionan y transforman (mediante enriquecimiento, desacoplamiento, desnormalización y otros procesos) antes de llegar finalmente a un sistema de destino, como un data lake, un almacén de datos o un servidor en la nube.

Dado que las herramientas ETL consolidan, limpian y refinan los datos de fuentes dispares, pueden mejorar la toma de decisiones empresariales, proporcionando un contexto más profundo sobre cómo interactúan entre sí las diferentes aplicaciones y componentes de TI. Los procesos ETL también ayudan a garantizar que las organizaciones logren una visión unificada del comportamiento y el rendimiento del sistema.

Las organizaciones suelen automatizar los pipelines ETL, ya sea a través de sistemas gestionados internamente o con una solución ETL de terceros, lo que reduce la entrada manual de datos y mejora la precisión. Un proceso relacionado llamado ETL inverso recopila los datos almacenados en un almacén de datos y los envía a sistemas operativos, aplicaciones SaaS u otros consumidores posteriores.

Históricamente, los procesos ETL se realizaban en local, pero las herramientas ETL más recientes pueden funcionar en entornos locales, en la nube e híbridos. Del mismo modo, mientras que las soluciones ETL tradicionales se optimizaron para el procesamiento por lotes (donde las transferencias de datos se realizan en momentos programados y predefinidos), muchos marcos ETL modernos ahora también admiten la comunicación en tiempo real basada en eventos. Las arquitecturas ETL con capacidad de streaming pueden capturar y organizar los datos en segundos o minutos, lo que permite los flujos de trabajo de orquestación de datos del Internet de las cosas (IoT), los pipelines de detección del fraude, el análisis en tiempo real y otros casos de uso que dependen del tiempo.

Cuando se implementan correctamente, las plataformas ETL pueden gestionar datos de forma precisa y fiable a gran escala y pueden ayudar a mejorar la auditabilidad de los flujos de trabajo. Esto es especialmente útil en sectores altamente regulados como la sanidad, las finanzas y la energía. También son una buena opción para las organizaciones que trabajan con datos confidenciales (como registros médicos o financieros) porque el cifrado, el enmascaramiento y otras medidas de seguridad se llevan a cabo a mitad del proceso (durante la transformación), lo que ayuda a garantizar que los datos cumplan con los protocolos de seguridad cuando lleguen a su destino.

Los flujos de trabajo ETL suelen ser adecuados para procesos de refinamiento de datos repetibles y a gran escala, especialmente aquellos que requieren una potencia de procesamiento más intensiva y una gestión de datos y almacenamiento de datos avanzados, y en los que la fiabilidad y la precisión importan más que la flexibilidad y la agilidad.

Por lo tanto, a medida que convergen las capacidades de ETL e iPaaS, la dicotomía se centra menos en cómo se mueven los datos a través del sistema y más en si una empresa prioriza la profundidad del esquema (ETL) o la accesibilidad y conectividad (iPaaS).

Las empresas suelen preferir las herramientas ETL por su coherencia, control detallado y eficiencia a gran escala. Por su parte, iPaaS suele ofrecer mayor flexibilidad y facilidad de uso, permitiendo integraciones SaaS más rápidas, especialmente para equipos no técnicos. Aun así, hay excepciones, con soluciones híbridas que equilibran el alto rendimiento y la estabilidad de ETL con la agilidad de iPaaS. Las capacidades, puntos fuertes y limitaciones variarán según el proveedor y la plataforma.

La extracción, carga y transformación (ELT) es una variante moderna y basada en la nube del ETL tradicional. Después de extraer los datos, ELT se salta la etapa de transformación y envía los datos sin procesar directamente a un data lake u otro sistema de destino. El sistema de destino (también llamado recurso de destino) puede utilizar sus propias capacidades informáticas para mapear, convertir y transformar los datos según sea necesario posteriormente.

Los data lakes son una opción de almacenamiento popular en los marcos ELT porque pueden ayudar a las organizaciones a almacenar grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y datos no estructurados a un coste relativamente bajo. Los data lakehouses, que combinan la flexibilidad de los data lakes con la aplicación de esquemas de los almacenes de datos, son otra opción popular de almacenamiento.

Ambos enfoques permiten a las organizaciones procesar y refinar los datos donde residen, en lugar de copiarlos en un sistema separado y aislado para su transformación. (Por lo general, los data lakes sin procesar no incluyen capacidades de transformación. La transformación se lleva a cabo mediante un motor de cálculo externo, integrado en el sistema. Los lakehouses y otras plataformas de almacenamiento modernas similares suelen contar con un motor de transformación integrado.)

Dado que ELT omite el paso inicial de transformación de datos (en su lugar, la transformación se produce en sentido descendente), evita las ralentizaciones y los cuellos de botella de la migración que pueden afectar a los pipelines ETL tradicionales. Sin embargo, sin un gobierno adecuado, las plataformas de ELT pueden volverse difíciles de manejar; las organizaciones pueden tener dificultades para interpretar los datos sin estructurar y sin procesar a medida que se van acumulando en los sistemas de almacenamiento.

En los últimos años, ELT se ha convertido en el patrón preferido para las empresas modernas por varias razones, entre ellas:

• Los almacenes de datos en la nube ahora tienen computación incorporada masiva y escalable, lo que a menudo hace que sea más barato cargar primero los datos sin procesar y transformarlos dentro del almacén
  
  
• ELT carga los datos en su forma original, lo que permite a los ingenieros volver a transformar los datos si es necesario sin tener que volver a consumirlos de la fuente
  
  
• Mover los datos a un almacén rápidamente y transformarlos más adelante puede permitir un trabajo de análisis iterativo más rápido y aumentar la velocidad de obtención de valor

Sin embargo, el ETL sigue siendo habitual en sectores regulados, donde los datos sensibles sin procesar no pueden almacenarse sin un enmascaramiento o filtrado previo; en situaciones con requisitos estrictos de minimización de datos; y en entornos empresariales heredados que dependen de una infraestructura local (en lugar del almacenamiento en la nube).

En resumen, el ELT se ha convertido en el estándar de las pilas de datos modernas y nativas de la nube, pero el ETL sigue siendo popular en los escenarios en los que las restricciones de cumplimiento, seguridad o infraestructura requieren una transformación antes de la carga. El proceso ELT resulta eficaz para grandes volúmenes de datos semiestructurados, mientras que el proceso ETL sigue siendo el preferido para datos que requieren una transformación compleja y exhaustiva o una validación rigurosa antes de su almacenamiento. No es raro que las empresas ejecuten ambos patrones dependiendo de la fuente de datos o el caso de uso.

Las herramientas ETL ayudan a las empresas a recopilar, transformar y almacenar datos de forma segura y eficiente de fuentes dispares, incluidos dispositivos IoT, bases de datos relacionales y aplicaciones SaaS. Al estandarizar y refinar datos previamente saturados o ilegibles, las herramientas ETL permiten que los sistemas posteriores generen perspectivas empresariales precisas y consistentes.

Los casos de uso incluyen:

Si bien iPaaS y ETL han abordado históricamente diferentes necesidades de integración de datos, los enfoques convergen gradualmente. Una de las razones es que las organizaciones ya no necesitan decidir entre la velocidad y la escalabilidad de los flujos de trabajo basados en API y la precisión y estabilidad del proceso de datos orientado a lotes.

En su lugar, los enfoques distribuidos y nativos de la nube permiten a los proveedores de integración admitir tanto intercambios de datos ligeros y en tiempo real como procesos de integración complejos basados en intervalos bajo el mismo marco arquitectónico y de gobierno. Por ejemplo, algunas soluciones ETL modernas incorporan gestión de canalizaciones low-code y no-code, orquestación de datos impulsada por IA y capacidades sin servidor, que reflejan las características típicas de iPaaS.

Mientras tanto, para proporcionar una solución de integración de extremo a extremo para los clientes, algunos proveedores de iPaaS ahora incorporan características similares a ETL, como el procesamiento por lotes y el mapeo avanzado de flujo de datos junto con sus capacidades típicas de integración de aplicación a aplicación.

Podría decirse que las empresas tienen más flexibilidad que nunca a la hora de gestionar las integraciones a nivel corporativo. Podrían optar por gestionar internamente el procesamiento por lotes y transferir las responsabilidades de sincronización de datos en tiempo real a un proveedor externo de iPaaS. O podrían suscribirse a una única solución de integración que ofrezca capacidades de procesamiento de datos tanto en tiempo real como por lotes.

A medida que las organizaciones adoptan cada vez más iniciativas de transformación digital, cuyo objetivo es integrar la tecnología moderna (como el IoT, el machine learning y la automatización) en todas las funciones empresariales, es probable que las diferencias entre iPaaS y el ETL moderno sigan difuminándose.

Dado que las plataformas iPaaS y ETL suelen estar orientadas a tareas de integración diferentes, las organizaciones pueden valorar qué solución resulta más rentable para su caso de uso concreto. Un punto de partida: ¿trata principalmente con grandes cantidades de datos o con una amplia variedad de servicios? Las soluciones ETL se alinean estrechamente con el primer caso de uso, mientras que iPaaS suele ser más adecuada para el segundo.

Dos principales controladores de coste para los flujos de trabajo ETL son el almacenamiento y el cálculo. Las soluciones ETL suelen procesar grandes volúmenes de datos, lo que puede suponer una gran carga computacional. Las organizaciones también pueden incurrir en elevados costes de almacenamiento a medida que los datos se acumulan en data lakes y otros repositorios.

Sin embargo, las organizaciones pueden mitigar algunos de estos gastos realizando auditorías periódicas y eliminando datos duplicados u obsoletos. Los equipos también pueden programar las transformaciones de datos durante las horas de menor actividad, cuando el tráfico de red limitado y la mayor disponibilidad de ancho de banda contribuyen a reducir los costes generales.

La transformación de datos con demasiada frecuencia (o durante tiempos de alta demanda) puede generar ineficiencias porque ETL es más adecuado para el procesamiento por lotes limitado y repetible, en lugar de intercambios de datos inmediatos y bajo demanda.

Dado que iPaaS está diseñado principalmente para intercambios y sincronizaciones de datos en tiempo real, su enfoque ligero y centrado en API tiende a resultar en precios iniciales más bajos, con gastos que se acumulan gradualmente según el uso. Los proveedores de iPaaS suelen cobrar en función del número de conectores o endpoints que utiliza un cliente o de la frecuencia con la que realiza llamadas a la API.

Pero cuando el volumen de datos supera un umbral determinado, la iPaaS puede provocar ineficiencias de costes. Un exceso de conectores (por ejemplo, cuando varios equipos crean sin darse cuenta conectores duplicados o mantienen conectores que ya no se utilizan) también puede provocar un aumento descontrolado de los costes.

Tanto en las implementaciones de iPaaS como de ETL, los equipos comienzan analizando sus necesidades de almacenamiento de datos y comparando servicios. Después de seleccionar una o varias soluciones de integración (u optar por crear y gestionar integraciones internamente), las organizaciones diseñan pipelines de datos que dictan cómo se transforma, almacena y distribuye la información en todo el sistema. Los equipos también podrían crear o personalizar automatizaciones, reduciendo su dependencia de los procesos manuales de gestión de datos.

A continuación, las organizaciones establecen marcos de gobierno y seguridad, incluyendo procedimientos bien definidos de auditoría, monitorización y resolución de problemas. En ETL, la observabilidad gira principalmente en torno a los flujos de datos, las dependencias de los pipelines, el estado del servicio y el almacenamiento, mientras que iPaaS tiene un alcance más amplio, ya que tiene en cuenta los ciclos de vida de las API, las interacciones entre servicios y otros componentes de integración junto con la gestión de datos tradicional.

Las organizaciones reevalúan con frecuencia su pila de integración en respuesta a las condiciones cambiantes del mercado, la demanda de los clientes, los lanzamientos de productos y otros factores. Por ejemplo, una empresa puede necesitar más capacidad de almacenamiento o un conjunto más amplio de conectores a medida que se expande y añade nuevos clientes. En estos casos, la organización puede cambiar a otro nivel de suscripción o pasar a una nueva plataforma de automatización por completo. Alternativamente, podría eliminar regularmente los servicios innecesarios para reducir las dependencias de la orquestación y agilizar las operaciones. Sin embargo, esto suele ser menos común y más complejo desde el punto de vista operativo que la ampliación.