¿Qué es la integración de datos?

En el panorama digital actual, las organizaciones normalmente no pueden funcionar sin recopilar datos de una amplia gama de fuentes, incluidas bases de datos, aplicaciones, hojas de cálculo, servicios en la nube, API y otros. En la mayoría de los casos, estos datos se almacenan en diferentes formatos y ubicaciones con diferentes niveles de calidad, lo que genera aislamiento de datos e inconsistencias.

El proceso de integración de datos tiene como objetivo superar estos desafíos reuniendo datos de fuentes dispares, transformándolos en una estructura consistente y haciéndolos accesibles para el análisis y la toma de decisiones.

A diferencia de, por ejemplo, la ingesta de datos, que es solo una parte de la integración de datos, la integración se traslada a la fase de análisis de la ingeniería de datos. Esto significa que abarca flujos de trabajo de visualización de datos e inteligencia empresarial (BI). Por lo tanto, asume una mayor responsabilidad por los resultados de los datos.

La integración de datos implica un serial de pasos y procesos que reúnen datos de fuentes dispares y los transforman en un formato unificado y utilizable. Aquí hay una descripción general de cómo funciona un proceso típico de integración de datos:

1. Identificación de fuentes de datos: el primer paso es identificar las diversas fuentes de datos que deben integrar, como bases de datos, hojas de cálculo, servicios en la nube, API, sistemas heredados y otros.
   
   
2. Extracción de datos: a continuación, los datos se extraen de las fuentes identificadas mediante herramientas o procesos de extracción, lo que puede implicar consultar bases de datos, extraer archivos de ubicaciones remotas o recuperar datos a través de API.
   
   
3. Mapeo de datos: Diferentes fuentes de datos pueden emplear diferentes terminologías, códigos o estructuras para representar información similar. La creación de un esquema de mapeo que defina cómo los elementos de datos de diferentes sistemas se corresponden entre sí garantiza una alineación adecuada de los datos durante la integración.
   
   
4. Validación de datos y garantía de calidad: la validación implica verificar errores, inconsistencias y problemas de integridad de los datos para garantizar la precisión y la calidad. Se implementan procesos de garantía de calidad para mantener la precisión y confiabilidad de los datos.
   
   
5. Transformación de datos: en esta etapa, los datos extraídos se convierten y estructuran en un formato común para garantizar la coherencia, precisión y compatibilidad. Esto podría incluir la limpieza de datos, el enriquecimiento de datos y la normalización de datos.
   
   
6. Carga de datos: la carga de datos es cuando los datos transformados se cargan en un almacén de datos o en cualquier otro destino deseado para su posterior análisis o elaboración de reportes. El proceso de carga se puede realizar mediante carga por lotes o carga en tiempo real, según los requisitos.
   
   
7. Sincronización de datos: la sincronización de datos ayuda a garantizar que los datos integrados se mantengan actualizados a lo largo del tiempo, ya sea mediante actualizaciones periódicas o sincronización en tiempo real si se requiere la integración inmediata de datos recién disponibles.
   
   
8. Gobernanza y seguridad de datos: Al integrar datos confidenciales o regulados, las prácticas de gobierno de datos aseguran que los datos se manejen de acuerdo con las regulaciones y los requerimientos de privacidad. Se implementan medidas de seguridad adicionales para proteger los datos durante la integración y el almacenamiento de información.
   
   
9. Gestión de metadatos: Los metadatos, que proporcionan información sobre los datos integrados, mejoran su descubrimiento y usabilidad para que los usuarios puedan comprender más fácilmente el contexto, la fuente y el significado de los datos.
   
   
10. Acceso a los datos y análisis: Una vez integrados, se puede acceder a los conjuntos de datos y analizarlos mediante diversas herramientas, como software de BI, herramientas de elaboración de reportes y plataformas de análisis. Este análisis da lugar a perspectivas que impulsan la toma de decisiones y las estrategias empresariales.

En general, la integración de datos implica una combinación de procesos técnicos, herramientas y estrategias para garantizar que los datos de diversas fuentes estén armonizados, sean precisos y estén disponibles para un análisis significativo y la toma de decisiones.

Existen varios tipos de integración de datos, cada uno con sus propios puntos fuertes y débiles. Elegir el método de integración de datos más adecuado depende de factores como las necesidades de datos de la organización, el panorama tecnológico, los requisitos de rendimiento y las limitaciones presupuestarias.

Extraer, cargar, transformar (ELT) implica extraer datos de su fuente, cargarlos en una base de datos o almacén de datos y luego transformarlos en un formato que se adapte a las necesidades del negocio. Esto podría implicar limpiar, agregar o resumir los datos. Los pipelines de datos ELT se emplean comúnmente en proyectos de big data y procesamiento en tiempo real donde la velocidad y la escalabilidad son críticas.

El proceso ELT depende en gran medida de la potencia y la escalabilidad de los sistemas modernos de almacenamiento de datos. Al cargar los datos antes de transformarlos, ELT aprovecha al máximo la potencia computacional de estos sistemas. Este enfoque permite un procesamiento de datos más rápido y una gestión de datos más flexible en comparación con los métodos tradicionales.

Con extraer, transformar, cargar (ETL), los datos se transforman antes de cargarlos en el sistema de almacenamiento de datos. Esto significa que la transformación ocurre fuera del sistema de almacenamiento de datos, generalmente en un área de preparación separada.

En términos de rendimiento, ELT a menudo tiene el beneficio, ya que aprovecha el poder de los sistemas modernos de almacenamiento de datos. Por otro lado, los pipelines de datos ETL pueden ser una mejor opción en escenarios donde la calidad y la coherencia de los datos son primordiales, ya que el proceso de transformación puede incluir pasos rigurosos de limpieza y validación de datos.

La integración de datos en tiempo real consiste en capturar y procesar los datos a medida que están disponibles en los sistemas de origen e integrarlos inmediatamente en el sistema de destino. Este método de transmisión de datos se emplea normalmente en situaciones en las que se requiere información actualizada al minuto, como análisis en tiempo real, detección de fraudes y supervisión.

Una forma de integración de datos en tiempo real, la captura de datos de cambios (CDC), aplica las actualizaciones realizadas a los datos en los sistemas de origen a los almacenes de datos y otros repositorios. Estos cambios pueden aplicar a otro repositorio de datos o poner a disposición en un formato consumible por ETL, por ejemplo, u otros tipos de herramientas de integración de datos.

La integración de aplicaciones (API) implica integrar datos entre diferentes aplicaciones de software para garantizar un flujo de datos y una interoperabilidad fluidos. Este método de integración de datos se usa comúnmente en escenarios en los que diferentes aplicaciones necesitan compartir datos y trabajar juntas, como garantizar que su sistema de recursos humanos tenga los mismos datos que su sistema financiero.

La virtualización de datos implica crear una capa virtual que proporcione una vista unificada de los datos de diferentes fuentes, independientemente de dónde residan físicamente los datos. Permite a los usuarios acceder y consultar datos integrados bajo demanda sin necesidad de movimiento físico de datos. Es útil para escenarios donde la agilidad y el acceso en tiempo real a los datos integrados son cruciales.

Con la integración de datos federados, los datos permanecen en sus sistemas de origen originales y las consultas se ejecutan en estos sistemas dispares en tiempo real para recuperar la información requerida. Es más adecuado para escenarios en los que no es necesario mover físicamente los datos y se pueden integrar virtualmente para el análisis. Aunque la integración federada reduce la duplicación de datos, puede sufrir problemas de rendimiento.

La integración de datos proporciona varios beneficios, que permiten a las organizaciones tomar decisiones más informadas, optimizar las operaciones y obtener una ventaja competitiva. Los beneficios clave de la integración de datos incluyen:

La integración de datos se emplea en una amplia gama de industrias y escenarios para abordar diversas necesidades y desafíos comerciales. Los casos de uso de integración de datos más comunes incluyen:

• Almacén de datos: La integración de datos se emplea cuando se construye un almacén de datos para crear un almacén de datos centralizado para análisis e reportes básicos.
  
  
• Desarrollo de data lakes: los entornos de big data suelen incluir una combinación de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Mover estos datos de plataformas locales aisladas a data lakes facilita la extracción de valor mediante la realización de análisis avanzados de los datos, incluida la inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML).
  
  
• Visión de 360° del cliente: Consolidar los datos de los clientes procedentes de distintas fuentes, como los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), las bases de datos de marketing y las plataformas de asistencia, permite a las organizaciones crear una visión unificada de cada cliente. Los datos de clientes bien integrados pueden ayudar a las empresas a orientar mejor sus esfuerzos de marketing, identificar oportunidades de ventas cruzadas y ventas incrementadas y brindar un mejor servicio al cliente.
  
  
• Inteligencia empresarial e reportes: la integración de datos es esencial para crear reportes y paneles de BI completos que proporcionen insights sobre diversos aspectos del rendimiento de una compañía, como ventas, marketing, finanzas y operaciones.
  
  
• Tratamiento de datos de IoT: La integración de datos de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) permite a las organizaciones monitorear y gestionar los dispositivos conectados, analizar los datos de los sensores y automatizar los procesos en función de la información en tiempo real.

Durante muchos años, el enfoque más habitual de la integración de datos exigía que los desarrolladores codificaran a mano secuencias de comandos escritas en lenguaje de consulta estructurado (SQL), el lenguaje de programación estándar empleado en las bases de datos relacionales.

Hoy en día, varios proveedores de TI ofrecen muchas herramientas diferentes de integración de datos que automatizan, agilizan y documentan el proceso de integración de datos, que van desde soluciones de código abierto hasta plataformas integrales de integración de datos. Estos sistemas de integración de datos generalmente incluyen muchas de las siguientes herramientas:

• Herramientas ETL: Las herramientas ETL se emplean para extraer datos de diversas fuentes, transformarlos para que se ajusten al formato o estructura deseados y, a continuación, cargarlos en un sistema de destino, incluidos almacenes de datos y bases de datos. Además del almacenamiento de datos, estas herramientas se emplean para la integración y migración de datos.
  
  
• Bus de servicios empresariales (ESB) y middleware: Estas herramientas facilitan la integración de diferentes aplicaciones y servicios de software proporcionando una infraestructura de mensajería y comunicación. Permiten el intercambio de datos en tiempo real, la orquestación de flujos de trabajo y la gestión de API.
  
  
• Herramientas de replicación de datos: las herramientas de Data replication se emplean para replicar continuamente los datos de los sistemas de origen a los sistemas de destino, manteniéndolos sincronizados. La integración de datos en tiempo real, la recuperación ante desastres y los escenarios de alta disponibilidad son casos de uso comunes para estas herramientas.
  
  
• Herramientas de virtualización de datos: se emplean para crear una capa virtual que ofrece una vista unificada de los datos de diferentes fuentes, independientemente de dónde residan físicamente los datos. Estas herramientas permiten a los usuarios acceder y consultar datos integrados sin necesidad de movimiento físico de datos.
  
  
•  Plataformas de integración de datos como servicio (iPaaS): las soluciones iPaaS ofrecen servicios de integración de datos basados en la nube, que incluyen transformación de datos, enrutamiento de datos, API Management y conectividad a diversas aplicaciones en la nube y locales. Comúnmente empleado para hybrid cloud integration y la conexión de aplicaciones SaaS.
  
  
• Herramientas de integración de datos de transmisión: estas herramientas se centran en la integración en tiempo real de datos de transmisión desde fuentes como dispositivos IoT, sensores, redes sociales y event streams. Permiten a las organizaciones procesar y analizar los datos a medida que se generan.
  
  
• Herramientas de calidad y gobernanza de datos: Herramientas que ayudan a garantizar que los datos integrados de múltiples fuentes cumplen las normas de calidad, se ajustan a la normativa y se adhieren a las políticas de gobernanza de datos. Estas herramientas suelen incluir funciones de perfilado, limpieza y gestión de metadatos.
  
  
• Herramientas de CDC: las herramientas de CDC capturan y replican cambios en los datos de los sistemas de origen en tiempo real. Estas herramientas se emplean a menudo para mantener actualizados los almacenes de datos, así como para realizar análisis en tiempo real.
  
  
• Herramientas de Master Data Management (MDM): las herramientas de Master Data Management se centran en la gestión de clientes, productos, empleados y otros tipos de datos maestros y en garantizar su coherencia y precisión en toda la organización. Estas herramientas suelen incluir capacidades de integración de datos para consolidar y sincronizar datos maestros de varios sistemas.
  
  
• Plataformas de gestión de API: estas plataformas ofrecen herramientas para diseñar, publicar y gestionar API. Si bien su enfoque principal es permitir la integración de API, desempeñan un papel crucial en la conexión de sistemas y aplicaciones.