La gestión de datos es el núcleo de la integración y aplicación de datos. Ambos tienen el mismo objetivo: hacer que los datos sean más accesibles y funcionales para el usuario final.
Ambos traducen varias fuentes de datos y las transforman en un conjunto de datos nuevo y completo. Y tanto la integración de aplicaciones como la integración de datos suelen estar basadas en la nube, lo que ofrece la accesibilidad y escalabilidad que conlleva la computación en la nube.
Sin embargo, cuando se trata de casos de uso, hay varias formas en las que estos tipos de integraciones difieren. La integración de datos suele realizarse en lotes centrados en la creación de un nuevo conjunto de datos que pueda revelar insights 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 aplicación permite a los usuarios compartir información perfectamente entre los dos.
La integración de aplicaciones también es una forma de que las empresas conecten aplicaciones basadas en la nube y SaaS a sistemas on premises y heredados para que los empleados puedan utilizar herramientas y tecnología más nuevas con los sistemas existentes.
Los beneficios de la integración de aplicaciones incluyen los siguientes:
Para obtener más información sobre la integración de aplicaciones empresariales (también llamada integración empresarial), lea “Integración empresarial: qué es y por qué es importante.”
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 sus analytics, lo que le permite comprender mejor las operaciones comerciales 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, así como la integración en tiempo real y el uso de automatización para tratar los errores están ayudando a las empresas a romper los silos y aprovechar al máximo sus datos hoy.
Los beneficios de la integración de datos incluyen los siguientes:
Las principales diferencias son la velocidad a la que se transforman los datos y la cantidad de datos involucrados. 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 ocurren. También permite que las personas de toda la empresa tengan 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. Por lo general, la integración de datos se ocupa de grandes conjuntos de datos en reposo; ocurre cuando se completa el proceso que creó los datos. La integración de aplicaciones, por otro lado, es para integrar datos en tiempo real entre dos o más aplicaciones.
También difieren en la forma en que se gestionan organizacionalmente. 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 es supervisada por DataOps, que se centra únicamente en la gestión y orquestación de datos con fines comerciales.
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, el business intelligence. Al utilizar conjuntos de big data, la integración garantizará que los datos sean coherentes y accesibles para las herramientas de analytics en una vista única. La integración de datos analiza formas dispares de datos con precisión, abriendo nuevos insights que las empresas pueden utilizar para mejorar operaciones.
La integración de aplicaciones es para instancias donde la velocidad es esencial. Si bien 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 entradas de la planta de fabricación, significa que puede traducirlos a otras aplicaciones y herramientas a través de la integración 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:
La integración de datos se utiliza normalmente para hacer lo siguiente:
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 incluyen 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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