Integración de datos

¿Qué es la integración de datos?

La integración de datos fusiona datos de varios sistemas de origen para formar una vista unificada de los datos para procesos técnicos y empresariales.

Las organizaciones tienen vastos conjuntos de datos, tanto internos como externos. Las aplicaciones empresariales y los equipos de operaciones pueden necesitar algunos de estos datos para completar una transacción o una tarea. Por ejemplo, un oficial de préstamos que aprueba hipotecas debe revisar los registros de cuentas del cliente, historiales de crédito y valores de propiedades.

Con la ayuda de la integración de datos, el oficial de préstamos obtiene todos los datos reunidos en un lugar central para que no tenga que combinarlos manualmente. La integración de datos es el componente más crítico que puede llevar este proceso al éxito.

Los datos correctos en el momento, lugar y formato adecuados son vitales para una operación de datos más fluida. Los datos dispersos pueden causar inconsistencia, ineficiencia e inexactitud en todo el proceso.

Muchas organizaciones utilizan software de integración de big data para gestionar y almacenar grandes conjuntos de datos y utilizarlos dentro de aplicaciones en la nube.

Beneficios de la integración de datos

La integración de datos ofrece a los analistas una vista completa de indicadores clave de rendimiento y otra información relacionada con procesos. Algunos de los beneficios de la integración de datos son:

• Mejor calidad de datos para la toma de decisiones. Los ejecutivos de negocios y desarrolladores obtienen los datos correctos utilizando la integración de datos. También incluye limpieza de datos y otras medidas de calidad de datos para corregir errores y problemas en la base de datos.
• Acceso fácil a los datos. La integración de datos ayuda a los científicos de datos y otros usuarios de inteligencia empresarial (BI) a acceder fácilmente a los datos para análisis. Las canalizaciones de datos impulsadas por la integración ayudan a entregar los datos requeridos directamente a los usuarios.
• Menos silos de datos. Los silos de datos son un grupo de datos accesibles solo para un grupo de personas y no para otros miembros del equipo en la organización. La integración de datos ayuda a descomponer los silos de datos departamentales, permitiendo a los profesionales usar datos para propósitos analíticos.
• Mejor eficiencia para los usuarios. Como los datos se encuentran fácilmente en una base de datos compartida, los usuarios tienen tiempo para trabajar en cosas críticas en lugar de buscar los datos requeridos de varias fuentes. Esto mejora la eficiencia de los miembros del equipo.
• Operaciones empresariales impulsadas por datos. Mejor eficiencia y acceso fácil facilitan que las organizaciones sean más impulsadas por datos en la planificación estratégica y la toma de decisiones operativas.
• Reducción de costos. La integración de datos reduce la necesidad de tareas manuales ya que automatiza el proceso de integración. Ayuda a reducir costos eliminando flujos de trabajo redundantes.

Proceso de integración de datos

Independientemente del tipo de integración de datos, el flujo sigue siendo el mismo. Hay seis pasos comunes que se siguen en un proceso de integración de datos.

• Reunir requisitos. Recopilar y verificar los requisitos empresariales. Esta etapa ayuda a los usuarios a continuar con la planificación y el diseño. Considerar las diversas técnicas que podrían ser necesarias para la integración.
• Perfil de fuentes de datos. El siguiente paso es generar perfiles de datos y evaluar los informes que necesitan integración. Ayuda a descubrir cualquier detalle oculto o el estado actual de los datos.
• Revisar requisitos. Una vez que el informe de evaluación está listo, identificar la brecha entre los requisitos de integración y la evaluación.
• Diseño. Los analistas deben diseñar conceptos críticos como diseño arquitectónico, criterios, limpieza de datos, estandarización, etc.
• Implementar. Se puede comenzar integrando volúmenes bajos de datos al principio y aumentar gradualmente los volúmenes y fuentes.
• Verificar, validar y monitorear. Probar la precisión y eficiencia del proceso de integración. Asegurarse de que no haya o haya muy poca pérdida de datos. La calidad de los datos no debe deteriorarse después de la integración.

Técnicas de integración de datos

La integración de datos es un paso crucial en el proceso de gestión de datos. Estas técnicas automatizan los procesos de integración de datos y consolidan datos de múltiples fuentes.

• Extracción, transformación y carga (ETL). De varias fuentes, se recopilan, modelan y cargan copias de conjuntos de datos en la base de datos o un almacén de datos.
• Extracción, carga y transformación. Los datos se cargan en un sistema de datos y luego se transforman para varios propósitos analíticos.
• Captura de cambios de datos. Esta técnica rastrea los cambios en la base de datos en tiempo real y aplica correcciones simultáneamente en los almacenes de datos.
• Replicación de datos. La técnica de replicación duplica datos en todas las bases de datos. Ayuda a mantener la información sincronizada para copias de seguridad y otros usos operativos.
• Virtualización de datos. Aquí, los datos se reúnen virtualmente en un solo lugar desde diferentes sistemas en lugar de formar una nueva base de datos.
• Integración de datos en streaming. Esta es una técnica de integración de datos en tiempo real donde los datos de varias corrientes se integran continuamente y se alimentan a los sistemas para análisis.

Integración de datos vs. integración de aplicaciones

Algunos confunden la integración de datos con la integración de aplicaciones, pero las dos tienen diferencias clave.

La integración de datos se centra en manejar grandes cantidades de datos. Normalmente integra datos que ya han sido procesados para asegurar su calidad.

La integración de aplicaciones maneja fragmentos más pequeños de datos y soporta el intercambio instantáneo de datos. Asegura que los datos se mantengan consistentes incluso cuando diferentes individuos o sistemas los actualizan desde varios lugares. Además, la integración de aplicaciones procesa datos más rápido que la integración de datos. Permite a las empresas manejar datos frescos o abordar desafíos de rendimiento de inmediato.

Diferentes equipos gestionan estos dos tipos de integración dentro de una empresa. DevOps supervisa la integración de aplicaciones porque se relaciona con el desarrollo de software. Mientras tanto, DataOps se encarga de la integración de datos, centrándose en coordinar y manejar datos.

Aprende más sobre cómo la integración de datos ayuda a las empresas a tomar decisiones estratégicas.