Técnicas y métodos de integración de datos

Los equipos de datos se enfrentan a montañas de datos que podrían competir 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 empresariales actuales provienen de diversas fuentes (como aplicaciones SaaS, dispositivos del Internet de las cosas (IoT) y sistemas heredados) y se acumulan en un ecosistema de almacenamiento de datos cada vez más extenso. 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 integral, estos datos están aislados, están obsoletos al llegar y en gran medida están infrautilizados. Sin mencionar que, con un acceso limitado a grandes cantidades de datos de alta calidad, la carrera para poner en marcha la inteligencia artificial (IA) se queda estancada en la línea de salida.

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

El proceso de integración de datos consta de varios pasos, que suelen incluir la identificación, la asignación, 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 del negocio y del tipo de método de integración de datos utilizado, de los cuales hay varios.

Atrás quedaron los días de usar scripts SQL codificados a mano que consumían mucho tiempo para mover y transformar datos. Hoy en día, existen muchos métodos diferentes de integración de datos basados en la tecnología, cada uno de los cuales responde a distintas necesidades y capacidades de integración.

A continuación, se presentan algunas de las técnicas más comunes:

• Extracción, transformación, carga (ETL)
• Extraer, cargar, transformar (ELT)
• Integración de datos en tiempo real
• Captura de datos de cambios (CDC)
• Virtualización de datos
• Integración de aplicaciones
• Data Replication

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

Los enfoques tradicionales de ETL fueron diseñados para bases de datos relacionales y cargas de trabajo previsibles y estructuradas en entornos on premises. Por lo general, se basan en el procesamiento por lotes, el mantenimiento continuo y los flujos de datos rígidos, lo que puede resultar limitante para casos de uso modernos, como los flujos de IoT y los datos no estructurados.

Las herramientas ETL modernas han evolucionado hacia arquitecturas basadas en la nube, utilizando 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 analytics, machine learning (ML) e IA.

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

Como es de suponer, la integración de datos ELT comparte muchas similitudes con el 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 procesamiento 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 críticas.

• Ventaja clave: ELT permite la rápida ingesta de grandes volúmenes de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.
  
  
• Desafío clave: sin procesos sólidos de transformación de datos y gobernanza de datos, los sistemas de destino pueden sufrir problemas de calidad de datos.

La integración en tiempo real captura y procesa los datos tan pronto como están disponibles y luego los entrega inmediatamente a los sistemas de destino. Junto con los beneficios de la integración de datos tradicional, como la mejora de la calidad de los datos y la reducción de los silos de datos, este método acelera significativamente la disponibilidad de los datos, lo que en algunos casos permite a los usuarios extraer insights en milisegundos.

Este acceso casi instantáneo a los datos impulsa business intelligence (BI), IA generativa y la hiperpersonalización del cliente. Resulta especialmente ventajoso para casos de uso como el análisis en tiempo real, la detección de fraude y el monitoreo de sistemas.

• Ventaja clave: proporciona datos actualizados y de alta calidad para la IA y decisiones informadas.
  
  
• Desafío clave: requiere 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 cambio. Esta técnica identifica cambios en los sistemas de fuentes de datos y los aplica inmediatamente a los almacenes de datos y otros repositorios.

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

Contar con sistemas actualizados es esencial para una toma de decisiones eficaz en tiempo real, las migraciones de nube y las iniciativas de IA. La CDC respalda procesos comerciales como la detección de fraudes, el cumplimiento normativo, la gestión de la cadena de suministro y la habilitación de IoT.

• Ventaja clave: proporciona datos actualizados de manera eficiente, con un menor consumo de recursos que otros métodos de integración de datos.
  
  
• Desafío clave: los pipelines de CDC pueden tener dificultades 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 (abstracta a nivel de software) entre fuentes dispares y los consumidores de los datos. Esta capa ofrece 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 independiente, la federación de datos es una tecnología clave dentro de la virtualización de datos. Permite el mapeo lógico entre varias fuentes para que los usuarios puedan consultarlas desde una única interfaz.

Las organizaciones pueden usar la virtualización de datos para realizar un almacenamiento de datos “virtual” o crear data lakes sin el costo y la complejidad de construir y gestionar plataformas físicas. Es especialmente útil en escenarios donde la agilidad y el acceso a datos en tiempo real son críticos, como analytics e IA.

• Ventaja clave: acelera la integración de datos y reduce el uso de recursos y los riesgos asociados con el movimiento de datos.
  
  
• Desafío clave: la consulta de datos virtualizados puede introducir 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 el flujo de datos y la interoperabilidad sin interrupciones, al tiempo que reduce los silos de datos entre equipos y herramientas. Estas capacidades son críticas en el entorno empresarial actual, donde la empresa promedio utiliza casi 1200 aplicaciones en la nube, cada una de las cuales genera sus propios datos.

Las organizaciones utilizan la integración de aplicaciones para garantizar la coherencia de los datos y facilitar la colaboración entre diferentes sistemas, como las plataformas de recursos humanos y finanzas. Entre los enfoques más comunes se encuentran 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 previamente 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. Por lo general, esta técnica replica datos de un único sistema de origen a uno o más sistemas de destino (réplicas). Ayuda a garantizar la disponibilidad, confiabilidad y resiliencia de los datos en entornos distribuidos y también se utiliza como parte de las estrategias de recuperación ante desastres.

La replicación generalmente ocurre de dos maneras: asincrónica y sincrónica. En la replicación asincrónica de datos, los datos primero se copian en el sistema principal y luego en los sistemas de réplica en lotes, con un retraso. En la replicación sincrónica de datos, los datos se copian constantemente en los sistemas primarios y de réplica simultáneamente.

• Ventaja clave: permite que los datos recorran menores distancias hasta llegar a los usuarios finales, lo que reduce la latencia y mejora el rendimiento.
  
  
• Desafío clave: puede ser difícil equilibrar la necesidad de actualizaciones de 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 hacen el trabajo técnico. Se conectan a las fuentes adecuadas, aplican transformaciones y entregan conjuntos de datos confiables en cuestión de minutos, en lugar de las 1 a 4 semanas que los analistas y usuarios empresariales suelen esperar para obtener los datos que necesitan.

Los agentes de IA pueden limitar los traspasos constantes entre equipos y reducir los largos ciclos de preparación de datos, aumentando la eficiencia operativa sin recursos pesados de ingeniería de datos. Con acceso casi en tiempo real a datos integrados y confiables, los equipos pueden avanzar en los proyectos de analytics e IA y tomar mejores decisiones antes.