¿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 todo tipo de datos.
Resumen sobre 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 todo tipo de datos. Junto con la consolidación desde sistemas dispares, el proceso garantiza que los datos estén depurados y no contengan errores a fin de optimizar su utilidad para el negocio.
La integración de datos es particularmente útil para las organizaciones que tienen un entorno diverso y distribuido y una amplia gama de fuentes de datos y activos que generan información. En estos casos, esta suele estar aislada en silos y desconectada de otros datos del negocio, lo cual deja a la organización sin una visión unificada.
La integración de datos le 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, ayudando a la empresa a innovar y prosperar.
Historia de la integración de datos
Combinar 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 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 sobre la población fueran interoperables. El sistema usaba un enfoque de almacenamiento de datos que extraía, transformaba y cargaba datos de diferentes fuentes dentro de un esquema de vista para hacer que los datos fueran compatibles.
En los años subsiguientes surgieron diferentes desafíos, incluyendo problemas de los datos tales como calidad, gobernanza, modelado, y, más importante aún, aislamiento en silos.
Los datos integrados se convirtieron en un imperativo para las empresas a principios de la década de 2010, con la llegada de internet de las cosas (IoT). De repente, una gran variedad de dispositivos, aplicaciones y plataformas generaban enormes cantidades de datos –y las empresas estaban desbordadas–. Los big data se pusieron de moda, y las empresas debieron encontrar un modo de aprovechar el poder de toda la información.
Hoy, empresas de todos los tamaños e industrias usan la integración de datos para extraer valor de los que almacenan en todas las aplicaciones y plataformas de la empresa.
Casos de uso de integración de datos
Si una organización genera datos, estos pueden integrarse y usarse para crear información estratégica en tiempo real que beneficie al negocio. Una empresa que se expande entre diversas zonas geográficas 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, permitiéndole a las organizaciones hacer correcciones de curso en tiempo real y minimizar los riesgos.
La integración de datos les permite a las empresas:
Optimizar las analíticas: acceda, secuencie o extraiga datos desde sistemas operativos –lo que comúnmente se conoce como almacenamiento de datos–, luego transfórmelos y entréguelos al negocio en forma de analíticas confiables.
Impulsar la consistencia entre aplicaciones operativas: garantice la consistencia de la base de datos entre todas las aplicaciones (dentro y entre las empresas), de manera bidireccional y unidireccional.
Compartir datos fuera de su organización: brinde datos confiables a terceros tales como clientes, proveedores y socios.
Orquestar los servicios de datos: implemente toda la funcionalidad del runtime de la integración como servicios de datos, para garantizar velocidad y precisión.
Dar soporte a la migración y consolidación de datos: aborde las necesidades de movimiento y transformación de datos relativas a su migración y consolidación al, por ejemplo, reemplazar aplicaciones heredadas o migrar a nuevos entornos.
Beneficios de los datos integrados
La integración de datos es un elemento crítico para una estrategia general de gestión de datos. La integración de los datos ayuda a brindar la información correcta y unir a toda la organización –coordinando todas las actividades y decisiones que dan soporte al propósito de la empresa, que es brindar a los clientes productos y servicios de calidad de manera efectiva y eficiente–.
Una vez que se recopilan los datos en toda la empresa, se depuran y validan para garantizar que no tengan errores ni inconsistencias antes de integrarlos dentro de un solo data set u orquestarlos en varios –lo cual suele conocerse como "metodología de data fabric"–.
Una fuente integral y precisa de datos integrados ayuda a las empresas a dar soporte a los procesos y tecnologías innovadores que necesitan para tener éxito. Por ejemplo, las iniciativas de inteligencia artificial, machine learning e Industria 4.0 no serían sostenibles sin el acceso a grandes almacenes de datos integrados.
Sin la integración de datos, estos permanecen aislados en silos dentro de aplicaciones y plataformas dispares. Esto obstaculiza las capacidades operativas y estratégicas de la organización. Por ejemplo, las decisiones de negocio importantes estarían basadas en analíticas imprecisas debido a data sets limitados.
Vea cómo estas organizaciones cosechan los beneficios de la integración de datos:
Federal Mogul: productor líder de equipamiento y repuestos originales para la industria automotriz, Federal Mogul fabrica la tecnología que se encuentra en el corazón de prestigiosas marcas de vehículos como Mercedes-Benz, Bentley y Caterpillar. Conozca cómo establecieron una única fuente de datos y habilitaron una rápida toma de decisiones con acceso a información en tiempo real.
Costain Group: socio de agencias gubernamentales del Reino Unido, el Costain Group consolida y accede a datos en silos para hacer que los proyectos de transporte sean más eficientes a la vez que reduce emisiones y ahorra fondos públicos. El grupo recurre a la integración de datos para acceder a la mayoría de ellos, brindando decisiones más rápidas impulsadas por datos para maximizar los resultados.
¿Cómo funciona la integración de datos?
Los modelos de integración de datos más usados aplican un proceso de extracción, transformación y carga (ETL).
- Extracción: los datos se trasladan desde un sistema fuente a un repositorio temporal donde se depuran y se garantiza la calidad.
- Transformación: los datos se estructuran y convierten para que coincidan con la fuente objetivo.
- Carga: los datos estructurados se cargan dentro de un almacén de datos o alguna otra entidad de almacenamiento.
Una vez que la información está integrada, tiene lugar el análisis de los datos, que brinda a los usuarios de negocio la información que necesitan para tomar decisiones fundamentadas.
Una vista del proceso de integración de datos –desde fuentes de datos y ETL hasta las analíticas que ayudan a impulsar las decisiones del negocio–.
Tipos de integración de datos
Existen distintos tipos de integración de datos que, en general, dependen de la fuente o el tipo de datos.
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 aquellos que tuvieron cambios, los cuales se replican en una base de datos secundaria.
Virtualización de datos: es una sola vista de todos los datos en una base de datos a través de una capa de abstracción visual, que brinda acceso en tiempo real a los datos, independientemente de su ubicación, sistema fuente o tipo.
Integración del flujo de datos: se usa para los datos que se crean en un flujo constante, donde la transformación debe ocurrir en el momento.
Movimiento de datos guiado por mensajes: los fragmentos de datos se agrupan dentro de mensajes que leen las aplicaciones, y el intercambio de datos sucede en tiempo real.
El desafío es elegir el estilo de integración de datos correcto para las necesidades únicas de su entorno y negocio. La mayoría de las organizaciones necesitan más de uno. Es fundamental entender cómo unir estas herramientas de integración de datos dentro de un todo coherente.
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 de hoy. 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 un valor trascendental.
Orquestación de datos
Dado que el entorno de negocios 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 ayudar a organizar los grandes volúmenes.
El proceso aplica un enfoque más integral de integración de datos y el modelo tradicional de ETL, integrando, enriqueciendo y transformando todo tipo de datos, tales como no estructurados y de streaming provenientes de entornos on-premise, la nube y fuentes externas. La orquestación de datos produce información estratégica más inteligente reduciendo a la vez la complejidad de la integración de datos y los costos asociados.
Data fabric
En los últimos años, los métodos estándar de integración de datos han fallado debido a desafíos nuevos y crecientes, tales como fuentes de datos complejas, limitaciones de conectividad, y otros factores El data fabric brinda un enfoque más ágil y resiliente sobre la integración de datos, y minimiza la complejidad automatizando procesos, flujos de trabajo y pipelines.
Integración de datos híbrida
Hoy, muchas empresas dan soporte a sistemas en la nube y on-premise, estando los datos de estos sistemas distribuidos entre una variedad de aplicaciones y ubicaciones. La integración de datos híbrida permite acceder y compartir datos mediante cualquier aplicación, independientemente de su ubicación.
Integración holística
En esta economía digital en constante evolución, la agilidad del negocio es una prioridad estratégica. Un enfoque holístico sobre la integración es esencial para lograr este resultado. Combinando dentro de un solo esfuerzo integral las disciplinas separadas de integración de datos e integración de aplicaciones, ambas reciben soporte en un entorno híbrido.
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