¿Qué es la integración de datos en tiempo real?

La integración de datos en tiempo real implica capturar y procesar datos de múltiples fuentes tan pronto como estén disponibles, y luego integrarlos inmediatamente en un sistema de destino.
 

Al igual que con la integración de datos tradicional, la integración de datos en tiempo real funciona para combinar y armonizar datos que pueden estar aislados o ser incoherentes en toda la organización. El proceso incluye pasos desde la ingesta de datos hasta el análisis de datos. Permite a los usuarios tomar decisiones más rápidas e informadas.

La diferencia radica en la velocidad de disponibilidad de los datos. La integración de datos en tiempo real permite a los usuarios extraer conocimientos de los datos con un retraso mínimo, normalmente en unos pocos milisegundos.

El acceso instantáneo a datos de alta calidad procedentes de una amplia gama de fuentes (como bases de datos, hojas de cálculo, aplicaciones y servicios en la nube) y formatos proporciona a las empresas la agilidad necesaria para reaccionar rápidamente ante los cambios. Impulsa casos de uso como la inteligencia empresarial (BI), la IA generativa (IA gen), la hiperpersonalización y mucho más.

Los procesos tradicionales de integración de datos, como el procesamiento por lotes, no pueden soportar volúmenes de datos crecientes y las necesidades de datos de alta velocidad de las empresas modernas. La integración de datos en tiempo real utiliza diversas tecnologías de transmisión y procesos de datos en tiempo real, que van desde soluciones de código abierto hasta plataformas integrales de integración de datos, que están diseñadas para operar de forma continua y a escala.

Los datos son la fuerza impulsora detrás de la innovación y un activo crítico para las organizaciones basadas en datos. Pero los volúmenes de datos actuales están creciendo: se espera que la esfera de datos global alcance los 393,9 zettabytes en 2028. Los datos también son cada vez más distribuidos y diversos, almacenados en varios sistemas y repositorios, en la nube y en entornos locales.

Gestionar esta montaña de datos cada vez más compleja es un reto importante. Las organizaciones luchan contra los silos, la obsolescencia de los datos (que se produce cuando hay lagunas en el tiempo cuando los datos no se han actualizado), el gobierno de datos y la alta latencia de la red.

El reto de la gestión de datos moderna se ve agravado por la presión de ser ágil e innovador. Los mercados actuales son volátiles y las organizaciones entienden que necesitan un proceso de datos en tiempo real para responder rápidamente a los cambios. La IA generativa también se ha convertido en un imperativo competitivo, y se espera que aumente el PIB mundial en un 7 % en los próximos diez años.

Sin embargo, la IA generativa requiere enormes cantidades de datos de alta calidad para producir resultados que valgan la pena. Y, para los casos de uso en los que los modelos de IA deben responder en tiempo real (como la detección del fraude o la logística), es crucial que los datos se proporcionen tan pronto como se recopilen. Actualmente, solo el 16 % de los líderes tecnológicos confían en que sus capacidades actuales de nube y datos pueden soportar la IA generativa¹.

La Integración de datos en tiempo real ayuda a satisfacer esta necesidad contemporánea de acceso a datos, al mismo tiempo que proporciona los beneficios de la integración de datos tradicional, es decir, la reducción de los silos y la mejora de la calidad de los datos. También aumenta la eficacia operativa al permitir una mayor rapidez en la obtención de conocimiento y en la toma de decisiones basadas en datos.

Los datos en tiempo real a menudo se clasifican en dos tipos: datos de transmisión y datos de eventos. Comprender cómo se diferencian y se relacionan los tipos es crítico para las organizaciones que buscan integración y conocimiento en tiempo real.

Los datos en streaming son datos en tiempo real que fluyen continuamente desde diversas fuentes, como dispositivos de Internet de las Cosas (IoT), mercados financieros, actividad en redes sociales o transacciones de comercio electrónico. La transmisión de datos es fundamental para big data y análisis en tiempo real, inteligencia artificial (IA) y machine learning. También es fundamental para otros casos de uso que requieren información continua y actualizada.

Los eventos son un único cambio, ocurrencia o acción importante para un sistema, como la venta de un producto, una transferencia de dinero o una temperatura que alcanza un umbral establecido. Los eventos relacionados se agrupan. La entrega continua de estos eventos agrupados puede considerarse un flujo o, más concretamente, un flujo de eventos. Sin embargo, no todos los casos de transmisión de datos en tiempo real contienen eventos.

Existen varias herramientas y métodos de integración de datos en tiempo real, entre los que se incluyen:

• Integración de datos de flujo (SDI)
• Captura de datos de cambios (CDC)
• Integración de aplicaciones
• Data Virtualization

A diferencia de la integración por lotes, que integra instantáneas de datos de varias fuentes a intervalos específicos, la integración de datos de flujo (SDI) integra los datos en tiempo real a medida que están disponibles. Consume, procesa y carga constantemente flujos de datos en un sistema de destino para su análisis. Estas capacidades permiten el análisis avanzado de datos, el machine learning y otros casos de uso de datos en tiempo real, como la detección del fraude y el análisis de IoT.

La implementación de SDI requiere canalizaciones de datos de transmisión, que mueven millones de registros de datos entre sistemas empresariales con baja latencia y alta velocidad. Estas canalizaciones ayudan a garantizar la integridad de los datos al reducir significativamente el riesgo de corrupción o duplicación de datos, problemas comunes al procesar grandes volúmenes de datos rápidamente.

Las plataformas de integración de datos como Apache Kafka e IBM StreamSets pueden ayudar a las organizaciones a crear canalizaciones de datos de transmisión adaptadas a sus ecosistemas de TI únicos.

La captura de datos modificados aplica los cambios a medida que se producen desde las fuentes de datos, como Microsoft SQL Server, Oracle o MongoDB, a los almacenes de datos, las soluciones ETL y otros repositorios de datos o sistemas de destino. Los cambios pueden incluir eliminaciones, inserciones y actualizaciones de datos. A diferencia de las herramientas de replicación de datos, CDC solo captura y replica los cambios, no todo el conjunto de datos.

Básicamente, el CDC ayuda a mantener los sistemas actualizados en tiempo real. Al enviar sólo los datos que han cambiado, también reduce la sobrecarga del proceso de datos, los tiempos de carga de datos y el tráfico de red.

La empresa promedio utiliza casi 1200 aplicaciones en la nube para operar, y cada aplicación genera sus propios datos, lo que ha llevado a silos de datos. Sin embargo, los flujos de trabajo modernos requieren flujos de datos en tiempo real entre aplicaciones y sistemas. La integración de aplicaciones, también llamada integración de software, automatiza y agiliza los procesos de transferencia de datos entre aplicaciones de software para permitir la integración de datos en tiempo real o casi en tiempo real.

Las empresas suelen utilizar interfaces de programación de aplicaciones (API) para crear y automatizar flujos de trabajo de integración de aplicaciones. Una API es un conjunto de reglas o protocolos que permiten que las aplicaciones se comuniquen de manera fluida entre sí e intercambien datos.

Las empresas también pueden utilizar webhooks y middleware para facilitar la integración de aplicaciones.

La virtualización de datos crea una capa virtual que proporciona una visión unificada de los flujos de datos en tiempo real procedentes de diversas fuentes, como los datos de los sensores y los registros de los equipos. Esta vista agregada elimina la necesidad de mover, duplicar o procesar por lotes los datos en otro lugar. Estas capacidades reducen significativamente el tiempo y los costes de integración, al tiempo que minimizan el riesgo de imprecisiones o pérdidas de datos.

Las herramientas de virtualización de datos también pueden proporcionar una capa semántica, una interfaz de experiencia de usuario que convierte los datos en términos significativos para la toma de decisiones empresariales.

Además, la virtualización de datos es una solución de integración de datos tanto para datos históricos como en tiempo real, que crea una visión completa de todo el ecosistema de datos operativos de una organización. Este rico conjunto de datos es ideal para entrenar los modelos fundacionales detrás de la IA generativa.

Existen tipos adicionales de procesos de integración de datos que se pueden utilizar junto con la integración de datos en tiempo real, en función de las necesidades de datos de una organización.

• Integración de datos por lotes: en la integración por lotes, los datos se recopilan y almacenan en un grupo. Luego, cuando ha transcurrido un período de tiempo específico o se recopila una determinada cantidad de datos, los datos se mueven y se integran como un lote. Este método es ideal para cargas de trabajo de datos de computación intensiva y cuando el tiempo no es un factor motivador.
  
  
• Integración de datos por microlotes: la integración de microlotes suele considerarse una alternativa casi en tiempo real al procesamiento por lotes tradicional. En este método, los datos se procesan en cargas de trabajo más pequeñas y frecuentes, lo que permite obtener conocimientos casi en tiempo real con una latencia más baja.
  
  
• Extraer, transformar, cargar (ETL): el proceso de integración de datos ETL combina, limpia y organiza datos de diferentes fuentes (como sistemas ERP y bases de datos) en un único conjunto de datos coherente para su almacenamiento en un almacén de datos, data lake u otro sistema de destino. Las canalizaciones de datos ETL pueden ser una buena opción cuando la calidad de los datos y la coherencia son primordiales, ya que el proceso de transformación de datos puede incluir una limpieza y validación rigurosas de los datos.

• Extraer, cargar, transformar (ELT): al igual que ETL, la integración de datos ELT traslada datos sin procesar de un sistema de origen a un recurso de destino. Sin embargo, en lugar de limpiar los datos por adelantado, carga los datos sin procesar directamente en el almacenamiento de datos para transformarlos según sea necesario. Esto permite una gestión de datos más flexible. ELT se utiliza normalmente cuando la velocidad y la escalabilidad son críticas.

Aunque estos tipos de integración de datos son algunos de los más comunes, la lista no es exhaustiva. Por ejemplo, algunas organizaciones también pueden utilizar métodos de integración federada de datos, integración manual de datos e integración uniforme de acceso a datos.

La integración de datos en tiempo real es útil para muchos sectores y escenarios. Algunos casos de uso comunes incluyen: