¿Qué es la integración de datos?
La integración de datos es un conjunto de prácticas, herramientas y procedimientos arquitectónicos que permiten a las empresas consumir, combinar y aprovechar todos los tipos de datos. Junto con la consolidación de los datos de sistemas dispares, el proceso garantiza que los datos están depurados y no contienen errores a fin de optimizar su utilidad para el negocio.
Los datos integrados son particularmente útiles para las organizaciones con un entorno diverso y distribuido, y con una amplia gama de fuentes de datos y activos que generan información. En estos casos, a menudo los datos se aíslan en silos y se desconectan de los datos del negocio, lo que deja a la organización sin una visión unificada de su negocio.
La integración de datos permite a la empresa alcanzar su máximo potencial. Las decisiones importantes se basan en información precisa, y se pueden implementar y optimizar nuevas tecnologías que dependen de datos depurados, lo que ayuda a la empresa a innovar y prosperar.
Historia de la integración de datos
La combinación de diferentes fuentes de datos ha sido un problema desde el momento en que los sistemas de negocio comenzaron a recopilar datos. A principios de la década de 1980, los expertos informáticos comenzaron a diseñar sistemas que daban soporte a la interoperabilidad de las bases de datos diferentes o heterogéneas.
Uno de los primeros sistemas de integración de datos fue lanzado por la Universidad de Minnesota en 1991 –su objetivo era hacer que miles de bases de datos de la población fueran interoperables–. El sistema usaba el enfoque de almacenamiento de datos que extraía, transformaba y cargaba datos de diferentes fuentes en un esquema de vista para hacer los datos compatibles.
En los años intermedios, surgieron diferentes desafíos, incluso problemas con la calidad de los datos, la gobernanza de los datos, el modelado de datos, y, más importante aún, con el aislamiento de los datos o los datos aislados en silos.
Los datos integrados se volvieron un imperativo en las empresas a principios de la década de 2010, con la llegada de la internet de las cosas (IoT). De repente, una gran variedad de dispositivos, aplicaciones y plataformas generaban enormes cantidades de datos –las empresas estaban desbordadas–. Big Data empezó a ser algo, y las empresas debían encontrar un modo de aprovechar el poder de toda la información.
En la actualidad, las empresas de todos los tamaños e industrias usan la integración de los datos para extraer valor de los datos que se almacenan en todas las aplicaciones y plataformas dentro de la empresa.
Casos de uso de integración de los datos
Si una empresa genera datos, pueden integrarse y usarse para crear información estratégica en tiempo real que beneficie al negocio. Una organización que se extiende por diversas geografías puede consolidar vistas de todas sus operaciones para entender qué funciona y qué no. Una vista singular del negocio hace que sea más fácil entender causas y efectos, lo que permite a las organizaciones hacer correcciones de curso en tiempo real y minimizar los riesgos.
La integración de datos permite a las empresas lo siguiente:
- Optimizar las analíticas: acceder, poner en cola o extraer datos de sistemas operativos –comúnmente conocido como almacenamiento de datos–, luego transformarlos y entregarlos a la empresa en forma de analíticas de confianza.
- Impulsar la coherencia entre aplicaciones operativas: garantizar la coherencia al nivel de la base de datos en todas las aplicaciones (dentro y fuera de la empresa), de manera bidireccional y unidireccional.
- Compartir datos fuera de su organización: proporcionar datos confiables a terceros, tales como clientes, proveedores y socios.
- Orquestar servicios de datos: implementar toda la ejecución de la funcionalidad de integración de datos como servicios de datos para garantizar la velocidad y precisión.
- Dar soporte a la migración y consolidación de los datos: atender las necesidades de movimiento y transformación de los datos relativos a la migración y consolidación de los datos, por ejemplo, a reemplazar aplicaciones heredadas o migrar a nuevos entornos.
Beneficios de los datos integrados
La integración de los datos es un elemento fundamental para la estrategia de gestión de datos general de una organización. La integración de los datos ayuda a proporcionar la información correcta y juntar a toda la organización –al coordinar todas las actividades y decisiones en soporte al propósito de la empresa, que es brindar productos y servicios de calidad a los clientes de manera efectiva y eficiente–.
Una vez que se recopilan los datos de toda la empresa, se depuran y validan para garantizar que no tienen errores e inconsistencias antes de integrarlos en un solo conjunto de datos u orquestarlos en numerosos conjuntos de datos –lo que, a menudo, se conoce como metodología de tejido de datos–.
Una fuente integral y precisa de datos integrados ayuda a las empresas a dar soporte a procesos y tecnologías innovadoras que necesitan para tener éxito. Por ejemplo, las iniciativas de inteligencia artificial, machine learning, e Industry 4.0 no serían sostenibles sin el acceso a grandes almacenes de datos integrados.
Sin la integración de datos, los datos permanecen aislados en silos dentro de aplicaciones y plataformas diferentes. Esto obstaculiza las capacidades operativas y estratégicas de la organización. Por ejemplo, las decisiones de negocio importantes se basarían en analíticas imprecisas debido a los conjuntos de datos limitados.
Vea cómo estas organizaciones están cosechando los beneficios de la integración de datos:
- Evonik Industries: con actividad en más de 100 países, Evonik Industries AG ofrece productos químicos especializados que ayudan a mejorar el rendimiento de todo, desde neumáticos hasta colchones. Conozca cómo la empresa redujo las tareas administrativas del sistema en un 50% y optimizó el manejo de los datos de materiales complejos.
- The Costain Group: como socio de las agencias gubernamentales del Reino Unido, the Costain Group consolida y accede a datos aislados en silos para hacer que los proyectos de transporte sean más eficientes a la vez que se reducen las emisiones y se ahorran fondos públicos. El grupo depende de la integración de datos para tener acceso a una mayor cantidad de sus datos, y ofrece decisiones rápidas impulsadas por los datos para maximizar los resultados.
¿Cómo funciona la integración de datos?
Los modelos de integración de datos más usados dependen de un proceso de extracción, transformación y carga (ETL).
- Extracción: se trasladan los datos de un sistema fuente a un repositorio de datos temporal donde se depuran y se garantiza la calidad.
- Transformación: se estructuran los datos y se convierten para coincidir con la fuente objetivo.
- Carga: los datos estructurados se cargan en un almacén de datos o alguna otra entidad de almacenamiento.
Una vez que se integra la información, se realiza el análisis de los datos, lo que brinda a los usuarios de negocio la información que necesitan para tomar decisiones fundamentadas.
Una visión del proceso de integración de datos –desde las fuentes de datos, ETL hasta las analíticas que ayudan a impulsar las decisiones del negocio–.
Tipos de integración de datos
Existen diferentes tipos de integración de datos, que, en general, dependen de la fuente o el tipo de dato.
- Movimiento de datos en masa/por lotes: este es el estilo más común, que implica la extracción, transformación y carga de datos.
- Réplica de datos: se copian los datos de una base de datos a otra, y se usan solo los datos cambiados, que se replican en una base de datos secundaria.
- Virtualización de datos: es una visión simple de todos los datos en una base de datos a través de una capa de abstracción visual, que proporciona acceso en tiempo real a los datos, independientemente de la ubicación, el sistema de fuente o el tipo.
- Integración del flujo de datos: se usa para los datos creados en un flujo constante donde la transformación deben suceder en el momento.
- Movimiento de datos orientado por el mensaje: se agrupan fragmentos de datos en mensajes que las aplicaciones leen, con un intercambio de datos que sucede en tiempo real.
El desafío es elegir el estilo de integración de datos correcto para su entorno único y necesidades comerciales. La mayoría de las organizaciones necesitan más de uno. Es fundamental entender cómo juntar estas herramientas de integración de datos en un todo coherente.
Integración de datos del modo correcto
Descubra cómo elegir el enfoque correcto de integración de datos para su empresa.
Tendencias y tecnologías de integración de datos
Transformar y aprovechar el valor de los datos es la clave para que las empresas sean resilientes y ágiles en el entorno actual. También es fundamental para la transformación digital y la adopción de nuevas tecnologías. Las tendencias emergentes están llevando la integración de datos al siguiente nivel y brindando ese valor importante.
Orquestación de datos
A medida que el entorno de negocio se vuelve más distribuido, las fuentes de datos proliferan, y los tipos de información se diversifican, las empresas están optando por la orquestación de datos para que las ayude a organizar grandes volúmenes de datos.
El proceso aplica un enfoque más integral de la integración de datos y el modelo tradicional de ETL, que integra, enriquece y transforma todos los tipos de datos, tales como no estructurados y de flujo, provenientes de on-premise, la nube y fuentes externas. La orquestación de datos produce información estratégica más inteligente a la vez que reduce la complejidad de la integración de datos y los costos asociados.
Tejido de datos
En los últimos años, los métodos estándar de integración de datos han fallado debido a los desafíos nuevos y en expansión, tales como fuentes de datos complejas, limitaciones de la conectividad y otros factores. El tejido de datos ofrece un enfoque más ágil y resiliente a la integración de los datos, y minimiza la complejidad automatizando procesos, flujos de trabajo y pipelines.
Integración híbrida de datos
En la actualidad, muchas empresas dan soporte a sistemas en la nube y on-premise, con datos de estos sistemas distribuidos en varias aplicaciones y ubicaciones. La integración híbrida de datos permite acceder y compartir datos mediante cualquier aplicación, independientemente de la ubicación de los datos.
Integración holística
En esta economía digital en constante evolución, la agilidad del negocio es una prioridad estratégica. Un enfoque holístico a la integración es fundamental para lograr este resultado. Combinando las disciplinas de integración de datos y aplicaciones separadas en un solo esfuerzo integral, todos los tipos de integración se soportan en un entorno híbrido.
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Preguntas frecuentes sobre integración de datos
La inteligencia de datos es el valor que una organización obtiene de la integración de datos. Durante el proceso de integración, se consumen, combinan y suministran datos en conjuntos de datos para satisfacer los requisitos de todos los procesos y aplicaciones de negocio que dependen del acceso a los datos. Las tecnologías nuevas e innovadoras, como las herramientas de inteligencia artificial y machine learning, pueden analizar y transformar estos conjuntos masivos de datos en información estratégica de datos inteligentes, que se usan para fundamentar decisiones estratégicas del negocio.
La orquestación de datos se extiende más allá de la integración de datos, y combina el descubrimiento, preparación, integración, procesamiento y conexión de los datos en múltiples entornos complejos. La integración de datos se usa para los datos en un solo lugar, mientras que la orquestación procesa y combina datos de manera flexible para activar nuevos o mejores procesos de negocios.
Big Data, como su nombre lo indica, se compone de conjuntos masivos de datos no estructurados dispersos en varias fuentes dentro y fuera de la empresa. Las bases de datos tradicionales y los mecanismos de integración no son iguales para manejar estos volúmenes. En cambio, las bases de datos in-memory, el software y las soluciones de almacenamiento creadas para Big Data son necesarias para adquirir, almacenar y analizar los datos. Estos componentes poderosos dan soporte a la velocidad necesaria para garantizar que la información estratégica de Big Data es accionable y valiosa.
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