¿Qué es la integración de datos en la nube?

El objetivo de la integración de datos en la nube es mejorar el acceso y la entrega de datos en la nube en toda la organización, al tiempo que se garantiza que los datos se mantengan seguros, gobernados y con rendimiento como parte de una estrategia de gestión de datos empresarial más amplia. Estas capacidades fundamentales son especialmente críticas ya que las organizaciones buscan adoptar la IA, mejorar la experiencia del cliente y escalar el análisis en tiempo real en medio del volumen explosivo, la velocidad y la variedad de datos.

Bajo la integración de datos en la nube se encuentran dos subtipos: la integración de datos en la nube híbrida y la integración de datos multinube.

• Integración de datos en la nube híbrida: integra datos que residen en la nube pública, la nube privada y la infraestructura on premises.
  
  
• Integración de datos multinube: integra datos que residen en servicios en la nube de más de un proveedor de la nube.

Hoy en día, la mayoría de las empresas operan en entornos multinube híbridos que abarcan servicios en la nube pública y privada de múltiples proveedores. En este modelo, la integración de datos en la nube proporciona la base para mantener los datos accesibles, confiables y utilizables dondequiera que residan.

Almacenar datos empresariales en la nube ofrece claras ventajas, sobre todo la erradicación de los límites de almacenamiento físico y la capacidad de almacenar fácilmente cantidades masivas de big data. Otros beneficios comunes incluyen la eficiencia de costos, la escalabilidad y la continuidad de negocio.

Debido a estas ventajas, las organizaciones han trasladado datos a la nube a un ritmo rápido (mientras mantienen los datos on premises para cumplir con los requisitos normativos o de rendimiento). Algunos pronósticos proyectan que el gasto en almacenamiento en la nube empresarial alcanzará los 128 mil millones de dólares para 2028.¹ Otros estiman que la cantidad de datos almacenados en todo el mundo se duplicará entre 2024 y 2029.²

Ahora, los datos empresariales en la nube, uno de los activos críticos de una organización, se distribuyen cada vez más en entornos híbridos y multinube en una amplia gama de formatos estructurados y no estructurados.

Estos datos dispares han llevado a escenarios de datos fragmentados con información aislada entre equipos, plataformas y entornos, lo que dificulta que los equipos utilicen los datos. Al mismo tiempo, el volumen de datos que generan las aplicaciones, los dispositivos del Internet de las cosas (IoT) y los datos de transacciones continúa creciendo tanto en la nube como en los sistemas on-prem.

La integración de datos en la nube puede ayudar significativamente a abordar esta complejidad. Combina y armoniza datos en entornos de nube y on-prem. Esta vista unificada hace que los datos en la nube sean accesibles y utilizables para el análisis y la toma de decisiones. En una era de innovación rápida y datos cada vez más fragmentados, esta capacidad es esencial.

La fragmentación puede frenar la innovación y dar lugar a decisiones lentas, incoherentes o inexactas, lo que limita la capacidad de una organización para innovar, adaptarse y lograr la eficiencia operativa. De hecho, según datos del IBM Institute for Business Value, el 68 % de los CEO encuestados dice que la arquitectura de datos integrada en toda la empresa es crítica para permitir la colaboración multifuncional e impulsar la innovación.³

Las iniciativas de inteligencia artificial (IA), en particular, dependen de datos unificados, confiables y congruentes. Sin una estrategia sólida de integración de datos, las organizaciones podrían tener dificultades para poner en funcionamiento la IA a escala.

La integración de datos en la nube sigue los pasos típicos de la integración de datos, pero puede diferir en el orden operativo y los detalles técnicos, concretamente en cómo se diseñan los pipelines para orquestar el movimiento y el procesamiento de datos en entornos distribuidos en la nube e híbridos.

1. Identificación de fuentes de datos: en la integración de datos en la nube, las fuentes de datos tienen características específicas de la nube. Comúnmente incluyen data warehouses en la nube, software como servicio (SaaS) y aplicaciones en la nube, sistemas de almacenamiento de objetos en la nube y sistemas de fuentes híbridas que abarcan sistemas heredados on premises y almacenes de datos basados en la nube.
   
   
2. Extracción de datos: los datos se extraen de fuentes híbridas y en la nube utilizando herramientas y procesos nativos de la nube que suelen admitir la ingesta de datos incremental y casi en tiempo real (además del procesamiento por lotes tradicional cuando es necesario). La extracción suele implicar interfaces de programación de aplicaciones (API) o conectores, tanto gestionados como integrados.
   
   
3. Mapeo de datos: los esquemas de mapeo definen cómo los elementos de datos de diferentes sistemas se corresponden entre sí. Este paso ayuda a garantizar la alineación de los datos durante la integración. En la integración de datos en la nube, los procesos de mapeo deben adaptarse a la desviación del esquema común en las fuentes de la nube y SaaS.
   
   
4. Carga de datos: extraer, cargar, transformar (ELT) es el enfoque dominante para la integración de datos en la nube, en la que los datos se cargan en el sistema de destino (como un data warehouse, data lake o data lakehouse) antes de la transformación. Este paso utiliza almacenamiento en la nube escalable y computación en la nube para mover de manera eficiente grandes volúmenes de datos en la nube.
   
   
5. Transformación de datos: la transformación de datos convierte y enriquece los datos en un formato común para respaldar la precisión y la compatibilidad posterior. Las transformaciones suelen utilizar servicios nativos de la nube y siguen un enfoque ELT, aprovechando el procesamiento paralelo y la operación continua para el acceso a datos bajo demanda en entornos de nube.
   
   
6. Validación de datos y control de calidad: los controles de calidad ayudan a garantizar la precisión y la calidad de los datos mediante la comprobación de errores, incongruencias y problemas de integridad de los datos. Las verificaciones de validación automatizadas se utilizan a escala para mantener la coherencia entre los formatos, códigos, tipos y rangos de datos.

Al igual que la integración de datos tradicional, la integración de datos en la nube ofrece una amplia gama de beneficios, que incluyen:

• Acceso unificado a los datos
• Calidad y consistencia de los datos
• Escalabilidad y resiliencia
• Innovación acelerada

Las organizaciones que implementan la integración de datos en la nube pueden enfrentarse a una serie de retos técnicos y operativos que abarcan la gobernanza, el rendimiento, el procesamiento en tiempo real y los modelos de despliegue.

• Gobernanza, seguridad y cumplimiento
• Rendimiento y escalabilidad
• Integración de datos en tiempo real
• Despliegues híbridos

La integración de datos entre sistemas aumenta el número de posibles vectores de ataque y, con ello, el riesgo de acceso no autorizado y exposición de información confidencial. Más allá de las preocupaciones relacionadas con la seguridad de los datos, la transferencia de datos de clientes entre regiones, jurisdicciones o entornos en la nube puede estar sujeta a diversos requisitos legales y de residencia de datos. Las organizaciones deben cerciorarse de que los flujos de datos cumplan con las normativas aplicables como RGPD, HIPAA y PCI DSS.

El cifrado de datos (tanto en tránsito como en reposo), la autenticación sólida y los permisos y autorizaciones en cada punto de integración pueden ayudar a mitigar estos riesgos. Un sólido entorno de gobernanza de datos también puede ayudar a fortalecer la seguridad. Las plataformas de integración de datos con características de seguridad integradas y certificaciones de cumplimiento pueden ayudar a reducir los gastos generales operativos, mientras que las plataformas gestionadas por el cliente o alojadas localmente ofrecen un mayor control sobre los protocolos de seguridad, el cumplimiento y la gestión de la infraestructura.

Equilibrar el rendimiento, el costo y los datos complejos es un desafío central de la integración de datos en la nube. A menos que las herramientas de integración de datos estén diseñadas para escalar, pueden tener dificultades para manejar grandes volúmenes de datos. Los pipelines de ingesta sobrecargados pueden ralentizar el procesamiento de datos, introducir retrasos en los procesos empresariales, crear resultados incoherentes y aumentar los costos.

Las organizaciones pueden dar prioridad a las soluciones que admiten conectores de alto rendimiento, procesamiento paralelo y partición para desglosar grandes conjuntos de datos. Las características integradas de monitoreo y observabilidad pueden proporcionar visibilidad de extremo a extremo de los flujos de datos y la utilización de recursos de almacenamiento para evitar cuellos de botella, lo que garantiza un alto rendimiento independientemente de las fluctuaciones del volumen de datos. Elegir el enfoque de integración adecuado también es crítico. Por ejemplo, los pipelines de ELT transforman los datos después de la carga, aprovechando la potencia informática elástica de las plataformas en la nube o los data warehouses para procesar datos a escala.

La integración de datos en tiempo real o casi en tiempo real es cada vez más crítica para las empresas. La toma de decisiones inmediatas, las cargas de trabajo de IA y otras operaciones urgentes requieren flujos continuos de datos actualizados. Sin embargo, la integración de datos en tiempo real es técnicamente difícil, especialmente con grandes volúmenes de datos que requieren un procesamiento de baja latencia. Las arquitecturas de nube distribuida pueden agregar latencia adicional y preocupaciones sobre la confiabilidad de la red.

Las soluciones de integración de datos en la nube que admiten arquitecturas basadas en eventos (EDA) permiten a los sistemas comunicarse e intercambiar datos en tiempo real. La mayor adopción de EDA en entornos nativos de la nube marca un cambio importante de las arquitecturas tradicionales orientadas a lotes hacia arquitecturas más dinámicas y receptivas que procesan eventos (registros de datos) a medida que ocurren.

La captura de datos de cambios (CDC) es otro método de integración en tiempo real que muchas soluciones admiten. Captura y entrega los cambios de datos a medida que ocurren en diferentes sistemas de destino, lo que permite la sincronización de datos casi en tiempo real.

Muchas empresas han regulado cargas de trabajo on premises (por ejemplo, conjuntos de datos almacenados en Oracle Database, IBM Db2 o SQL Server) que existen fuera de la nube. En estos escenarios, una integración de datos totalmente basada en la nube no es práctica, ya que pueden surgir desafíos de interoperabilidad entre sistemas on premises y plataformas en la nube.

Un despliegue híbrido ayuda a abordar estos desafíos procesando los datos donde ya residen y ejecutando los pipelines en el mismo entorno (ya sea on premises o en la nube). Estas funcionalidades ayudan a reducir la complejidad de integrar sistemas heredados y nativos de la nube. También pueden resultar rentables, ya que ayudan a reducir la proliferación de herramientas. 

Los despliegues de integración de datos híbridos utilizan la ejecución remota del motor, un modelo de desarrollo de pipeline nativo de la nube que desacopla el tiempo de diseño y el tiempo de ejecución. Los pipelines se diseñan de forma centralizada y se ejecutan en el entorno de destino: cargas de trabajo de nube a nube, de la nube a on premises y de on premises a la nube. Esta flexibilidad tiene beneficios compuestos que incluyen un movimiento de datos reducido, menores costos de salida y latencia de red minimizada.

Hay muchos casos de uso para aprovechar la IA para acelerar, agilizar y optimizar los procesos de integración de datos. Los ejemplos incluyen el mapeo de esquemas asistido por machine learning, interfaces de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para la transformación de datos, IA generativa para crear datos sintéticos y técnicas impulsadas por IA para mejorar la replicación de datos.⁴

La IA agéntica es también una capacidad de integración de datos moderna y emergente que permite a los equipos de datos expresar los requisitos de integración utilizando lenguaje natural. A partir de estas entradas, el agente puede proponer de forma autónoma planes de integración y ayudar continuamente a optimizar los flujos de trabajo a medida que cambian los entornos de datos y las necesidades empresariales.

Estas capacidades agénticas ayudan a los ingenieros de datos a diseñar y ejecutar pipelines de datos más rápidamente y a reducir los esfuerzos que consumen mucho tiempo, como la entrada manual de datos y la migración de datos. También pueden reducir los retrasos para los usuarios sin conocimientos técnicos, que a menudo no pueden acceder a los datos sin la ayuda de equipos de ingeniería de datos.

Al igual que con otras iniciativas de IA, el éxito de su adopción depende de que los humanos sigan interviniendo, además de mantener una gobernanza sólida de la IA y una transparencia continua.