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¿Qué es la integración de datos?

Descubra qué significa la integración de datos, por qué es una parte integral del desarrollo de software y los procesos de TI, y cómo las nuevas conexiones de datos afectan a las relaciones entre herramientas y equipos.

Definición de integración de datos

Integración de datos es el proceso para combinar datos de varios orígenes diferentes para proporcionar a los usuarios una vista única y unificada. Integración es la acción de reunir componentes más pequeños en un único sistema para que pueda funcionar como uno solo. Y, en un contexto de TI, se unen diferentes subsistemas de datos para crear un sistema más amplio, más completo y más estandarizado entre varios equipos, lo que ayuda a crear conclusiones unificadas para todos.

La integración de datos ayuda a consolidar, de manera significativa, todos los tipos de datos, teniendo en cuenta su crecimiento, volumen y todos sus diferentes formatos. Combinarlos para trabajar desde un conjunto de datos permite a las empresas ayudar a los departamentos internos a ver las estrategias y las decisiones empresariales, y producir conclusiones empresariales útiles y atractivas para el éxito a corto y largo plazo. Como parte integral de la canalización de datos, reunir la integración y la ingesta, el procesamiento, la transformación y el almacenamiento de datos ayudará a su empresa a agregar datos independientemente del tipo, la estructura o el volumen.

¿Cómo se integran los datos?

Comprender cómo funciona la integración de datos será fundamental para comprender cómo beneficia a su equipo, sus procesos y su tecnología. A medida que las organizaciones se vuelven más controladas por datos, conseguir un punto de acceso de almacenamiento de datos único, acceso, disponibilidad y calidad se vuelve cada vez más complicado. Para mover datos de un sistema a otro, deberá crear una ruta definida.

Un tipo común de integración de datos es la ingesta de datos, que permite que los datos de un sistema se integren a tiempo en otro sistema. Otro tipo de integración de datos hace referencia a un conjunto específico de procesos para el almacenamiento de datos; se denomina extracción, transformación, carga (ETL). ETL consta de tres fases:

  • Extraer datos de varios orígenes y moverlos a un área de ensayo.
  • Transformar o convertir los datos y, a continuación, reorganizarlos en un formato adecuado para cargarlos en un almacenamiento de datos.
  • Carga de los datos transformados en un entorno de almacenamiento de datos analíticos.

Otra alternativa es extracción, carga y transformación (ELT), diseñado para insertar el procesamiento en los datos para mejorar el rendimiento.

La integración de datos también puede incluir limpieza, ordenación, enriquecimiento y procesos adicionales para preparar los datos para su uso. Existen varias formas diferentes de integrar datos: todo depende de la necesidad, el tamaño de la empresa y los recursos disponibles. Además de ETL y ELT, otros tipos de estrategia son:

  • Replicación de datos
  • Virtualización de datos
  • Captura de datos modificados
  • Integración de datos de streaming

Ventajas de la integración de datos

Quizá no se dé cuenta, pero la integración de datos es un proceso que usan muchos equipos de desarrollo de software y operaciones de TI (DevOps). Un ejemplo de esto es cómo piensa acerca de su tecnología para el futuro. Pensar constantemente en cómo su equipo puede crear, probar e implementar aplicaciones es clave para un programa de DevOps correcto. Desde la experimentación hasta la implementación operativa táctica, necesita programas y aplicaciones que satisfagan a sus clientes, o se estará arriesgando a perderlos frente a sus competidores. Al integrar datos en sus estrategias de aplicación y obtener conclusiones a través del proceso, esto le ayuda a mantenerse al día y a ser preciso.

La integración de datos puede servir a su organización a corto y largo plazo. Entre las ventajas se incluyen:

  • Mejores datos

    Entrega de datos más valiosos, tanto en integridad como en calidad.

  • Mejor colaboración

    Mejorar la colaboración con una transferencia de conocimiento sin problemas entre sistemas, lo que significa que se reducen los errores.

  • Conexiones rápidas entre almacenamientos de datos

    Al agregar un sistema de integración de datos efectivo con conexiones transparentes, usted garantiza que siempre podrá acceder a sus datos cuando los necesite.

  • Mayor eficiencia y rentabilidad de la inversión

    Dado que puede acceder a los datos de manera rápida, puede reducir los errores.

  • Mejores experiencias de clientes y partners

    Si es capaz de retener los deseos y necesidades de sus clientes, también será capaz de ofrecérselos. Por ejemplo, en un entorno de fabricación, podrá hacer pedidos a los proveedores cuando necesite reponer su inventario.

  • Una vista completa de su negocio

    Esta incluye una imagen completa del análisis empresarial, la información y la inteligencia, así como una visión general completa de los procesos y el rendimiento.

Con una mirada panorámica de la empresa, su equipo puede elaborar una estrategia para que los resultados de la integración de datos contribuyan a su éxito. Sin embargo, existen algunas situaciones en las que la integración de datos puede plantear problemas.

Los desafíos de la integración de datos

La explosión de datos, los orígenes de datos y las estructuras de datos combinados con los cambios en los servicios de infraestructura, la potencia de los procesos, las herramientas de análisis y el aprendizaje automático han transformado la forma en que las empresas integran los datos.

Uno de los mayores desafíos que encontrará al aprender a integrar datos dentro de los sistemas actuales son las dificultades inherentes a la hora de vincular un conjunto diverso de sistemas en uno. Esto puede dar lugar a:

No se pueden encontrar los datos rápidamente

Cuando no encuentra lo que necesita, tanto usted como su equipo terminan desperdiciando mucho tiempo. Esto afecta a la productividad, ya que es posible que haya grupos de datos inaccesibles para otros usuarios que también los necesiten o que puedan usar las conclusiones de estos datos para crear mejores estrategias.

Datos obsoletos o de baja calidad

Recopilar datos de manera constante significa que tiene muchos datos en todo momento y, si no hay estándares para la entrada y el mantenimiento de datos, podría estar recopilando muchos datos inexactos, obsoletos, duplicados e insuficientes. Necesitará una opción que le ayude a organizar datos incoherentes.

Datos acoplados a otras aplicaciones

Tener datos acoplados a otras aplicaciones (especialmente aplicaciones heredadas) y dependientes de ellas puede dificultar su uso en otro lugar.

Formatos y orígenes dispares

No hay duda de que tendrá aplicaciones para muchos equipos diferentes, como los de ventas, marketing, atención al cliente y logística. A medida que organiza, mantiene y tiene acceso a estas herramientas a través de varios equipos, es posible que los formatos de datos no sean coherentes a través de todos estos. Incluso algo tan simple como escribir un número de teléfono en su forma nacional e internacional podría provocar la desalineación de los datos.

Su equipo está usando el software incorrecto

Incluso si ya usa una solución de integración, eso no significa que esté usando el tipo correcto de solución o incluso la solución en sí misma. Asegúrese de explorar qué necesitará la solución de integración de datos para lograr realizar el proceso, y cuándo deberá hacerlo.

Demasiados datos

Sí, es posible que termines con demasiados datos. Si no tienes un plan para administrar cuándo y cómo recopilas los datos, podrías acabar con una gran cantidad de información que no necesites que desplace a la información que sí necesitas.

Tecnología y herramientas de integración de datos

Existen muchas técnicas de integración de datos disponibles en todos los niveles de su organización, desde técnicas manuales hasta totalmente automatizadas. Algunos métodos típicos son:

Manual

Como no hay ninguna vista unificada, todos los usuarios pueden acceder a los datos que necesitan a través de todos los sistemas de origen.

Basado en aplicaciones

Es el ideal para equipos pequeños. Este método requiere que cada aplicación implemente la integración.

Datos de middleware

Este método actúa como mediador, es decir, normaliza los datos que se agregarán al grupo maestro. El middleware puede ayudar a transferir datos de aplicaciones heredadas cuando no se pueden conectar a otras aplicaciones más recientes.

Acceso uniforme

Los datos permanecen en los sistemas de origen con varias vistas definidas que ofrecen una vista unificada a todos los usuarios.

Almacenamiento de datos común

Este método crea un nuevo sistema que copia los datos del origen principal mientras administra datos adicionales fuera del origen original.

Las herramientas de integración de datos son herramientas basadas en software que ingieren, consolidan, transforman y transfieren datos de su origen a un destino, a la vez que realizan asignaciones y limpieza de datos.

Las herramientas que agregue pueden simplificar el proceso. Sin embargo, primero, debe identificar los atributos que constituyen una buena herramienta de integración de datos. Algunas de las características que necesitará en la herramienta de integración de datos son:

  • Fácil de aprender y usar
  • Muchos conectores preintegrados para la adaptabilidad
  • Código abierto para obtener más flexibilidad
  • Portabilidad
  • Capacidad de nube para todos los niveles

Las plataformas de integración de datos suelen incluir las siguientes herramientas:

Catálogos de datos

Ayudar a las empresas a encontrar e inventariar sus recursos de datos en varios silos.

Limpieza de datos

Herramientas que detectan y rectifican los datos mediante el reemplazo, la modificación o la eliminación.

Conectores de datos

Mover datos de una base de datos a otra y controlar las transformaciones.

Ingesta de datos

Le permite recopilar e importar datos para usarlos de manera inmediata o guardarlos para más adelante.

Gobierno de datos

Herramientas que garantizan la disponibilidad, la seguridad, la facilidad de uso y la integridad de los datos.

Migración de datos

Mover datos entre equipos, sistemas de almacenamiento o aplicaciones.

Herramienta ETL

Como se ha mencionado anteriormente, el método de integración más común.

Administración de datos maestros

Ayudar a las empresas a ceñirse a las definiciones, clasificaciones y categorías de datos estándar a través de la taxonomía para ayudar a establecer una única fuente de verdad.

Creación de un plan de integración

Para asegurarse de que la implementación de la integración se realiza de la manera más fluida posible, deberá seguir estos cinco pasos:

Limpiar los datos

Antes de hacer nada, limpie los datos. Si los datos no están limpios, no se pueden usar. Examine las aplicaciones existentes y quite los duplicados, asegúrese de no tener datos obsoletos o no válidos, y optimice los canales por medio de los que recopila los datos.

Introducción a los procesos fáciles de entender

Necesitará estándares de toda la empresa para la entrada y el mantenimiento de los datos. Puede asignar a un equipo o a una persona la responsabilidad de mantener vigentes los procesos de calidad y administración. Si no puede elegir una persona o un equipo, designe procesos que todos los usuarios puedan seguir para garantizar que los datos se mantengan limpios, actualizados y organizados, y documente cómo se conectan las aplicaciones para lograr una transparencia total.

Cree una copia de seguridad de sus datos

Como precaución de seguridad adicional, asegúrese de hacer una copia de seguridad de los datos en la nube o en una unidad física. Mantener la información transformada en una factoría de datos le ayuda a impulsar sus estrategias.

Elegir el software adecuado

Al automatizar las tareas de administración de datos para que se sincronicen de manera automática, se reduce la necesidad de entrada de datos manual, se unifican los formatos de datos y se reducen los errores. Al elegir la herramienta, debe preguntarse lo siguiente:

  • ¿Qué datos se deben integrar?
  • ¿Qué aplicaciones deben integrarse?
  • ¿Qué flujos de datos de la organización necesita? ¿Necesita ser una comunicación unidireccional o un flujo bidireccional de información?
  • ¿Necesita datos para realizar la sincronización en tiempo real o debido a una acción determinada?

Administrar y mantener los datos

La limpieza de datos es un proceso continuo. Tener las herramientas adecuadas en su lugar funcionando como deberían, con la capacidad de crecer con su negocio, solidifica su estrategia de éxito. Asegurarse de que tiene datos actualizados y coherentes proporcionará a su equipo mejores conclusiones basadas en datos acerca de lo que necesitan los usuarios.

Aunque la integración de datos empezó cuando las organizaciones comenzaron a darse cuenta de que necesitarían más de una solución para intercalar y administrar todos los datos que recibían; por nuestra parte, desde entonces, hemos descubierto cómo administrar las complejidades y los desafíos de vincular varios conjuntos de datos. El uso de técnicas que consolidan las operaciones y respaldan las necesidades técnicas y analíticas de las empresas es el núcleo de cualquier solución de integración de datos correcta.

Con la integración de datos, puede conectar software para establecer un flujo de datos continuo y eficaz de un extremo a otro en toda la organización, lo que garantiza que todos los jugadores clave tengan acceso a los datos que necesitan, siempre que los necesiten.

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