La integración de datos es el proceso que implica combinar datos desde distintas fuentes en una única visión unificada: empezando por la ingesta, la limpieza, el mapeo hasta la transformación en un colector determinado y, por último, convertir los datos en elementos más explotables y valiosos para aquellos que acceden a ellos. Actualmente las empresas llevan a cabo iniciativas de integración de datos para analizar y tomar decisiones a partir de sus datos de forma más eficaz, en especial dada la explosión de datos y de nuevas tecnologías cloud y de big data. La integración de datos es una obligación, puesto que permite a las empresas modernas mejorar la toma de decisiones estratégica y aumentar su ventaja competitiva.

No existe un planteamiento universal en materia de integración. No obstante, las soluciones de integración de datos existentes suelen contener elementos comunes, como una red de fuentes de datos, un servidor maestro y clientes que acceden a los datos desde el servidor maestro.

En un proceso típico de integración de datos, el cliente envía una solicitud de datos al servidor maestro. A continuación, el servidor maestro incorpora los datos necesarios desde fuentes internas y externas. Se extraen los datos de las fuentes y luego se combinan en un formato cohesionado y unificado. El resultado se hace llegar al cliente en un formato explotable y cohesionado.

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La importancia de la integración de datos

Aunque una empresa reciba todos los datos que necesita, muchas veces esos datos están alojados en muchas fuentes dispares. Por ejemplo, para un caso de uso habitual de una visión de cliente de 360 grados, los datos que deben combinarse pueden venir de sus sistemas de CRM, tráfico web, software de operaciones de marketing, aplicaciones de trato directo con el cliente, sistemas de éxito comercial y para el cliente, e incluso datos de socios y un largo etcétera. Muchas veces la información procedente de todas estas fuentes tiene que agruparse por necesidades analíticas o acciones operativas, y puede resultar una tarea nada baladí para los ingenieros de datos o los desarrolladores que se encarguen de agregarlos.

Analicemos un caso de uso analítico típico. Sin datos unificados, un único informe suele exigir registrarse en cuentas múltiples, en ubicaciones múltiples, acceder a datos dentro de aplicaciones nativas, copiar sobre los datos, reformatear y limpiar, todo ello antes de poder proceder al análisis.

Llevar a cabo todas estas operaciones con la mayor eficiencia posible revela la importancia de la integración de datos. También pone de manifiesto las importantes ventajas que supone disponer de un enfoque meditado para la integración de datos.

1. La integración de datos mejora la colaboración y unificación de sistemas

Cada vez más los empleados de todos los departamentos (y en ocasiones en ubicaciones físicas dispares) necesitan acceder a los datos de la empresa para proyectos tanto compartidos como particulares. Informática requiere una solución segura para poder suministrar los datos mediante un acceso en autoservicio por todas las líneas de negocio.

Además, los empleados de prácticamente todos los departamentos generan y mejoran datos que el resto del negocio necesita. La integración de datos necesita ser colaborativa y unificada para poder mejorar la colaboración y la unificación en la organización.

2. La integración de datos ahorra tiempo

Cuando una empresa adopta medidas para integrar sus datos adecuadamente, rebaja de forma notable el tiempo que dedica a preparar y analizar los datos. La automatización de visiones unificadas elimina la necesidad de recabar datos manualmente y los empleados ya no necesitan crear conexiones desde cero cada vez que tienen que ejecutar un informe o crear una aplicación.

Además, utilizando las herramientas más adecuadas, en lugar de programar manualmente la integración restituye aún más tiempo (y recursos en general) al equipo de desarrollo.

Todo el tiempo que se ahorra en estas tareas puede dedicarse a mejores usos, con más horas asignadas al análisis y la ejecución para que la organización sea más productiva y competitiva.

3. La integración de datos reduce errores (y modificaciones posteriores)

Los recursos de datos de una empresa exigen un gran esfuerzo para estar siempre al día. Para recabar datos manualmente, los empleados deben conocer cada ubicación y cada cuenta que puedan tener que explorar (y tener todo el software necesario instalado antes de empezar) para garantizar que sus conjuntos de datos sean completos y veraces. Si se añade un repositorio de datos y ese empleado no lo sabe, tendrá un conjunto de datos incompleto.

Además, sin una solución de integración de datos que sincronice los datos, deben emitirse informes periódicamente desde cero para cubrir cualquier posible cambio. Sin embargo, con actualizaciones automatizadas, los informes se emiten fácilmente en tiempo real cada vez que son necesarios.

4. La integración de datos suministra datos más valiosos

En realidad, con el tiempo las iniciativas de integración de datos mejoran el valor de los datos de una empresa. Cuando se integran los datos en un sistema centralizado, se identifican problemas de calidad y se aplican las mejoras necesarias, que en última instancia redundan en datos más precisos, que son el fundamento de un análisis de calidad.

La integración de datos en la empresa moderna

La integración de datos no es una solución universal, sino que la fórmula puede variar según numerosas necesidades comerciales. A continuación presentamos algunos casos de uso habituales de herramientas de integración de datos:

Sacar partido de los big data

Los data lakes pueden ser muy complejos y de volumen colosal. Empresas como Facebook o Google, por dar un ejemplo, procesan un flujo de entrada continuo de datos procedente de miles de millones de usuarios. Este nivel de consumo de información suele recibir el nombre de big data. A medida que proliferan las empresas de big data, los negocios tienen cada vez más datos a su disposición que pueden aprovechar. Eso significa que la necesidad de contar con sofisticadas iniciativas de integración de datos se vuelve imprescindible para las operaciones de muchas organizaciones.

Crear almacenes de datos

Las iniciativas de integración de datos (en concreto entre empresas grandes) suelen emplearse para crear almacenes de datos, que combinan distintas fuentes de datos en una base de datos relacional. Los almacenes de datos permiten a los usuarios ejecutar consultas, compilar informes, generar análisis y extraer datos en un formato uniforme.

Simplificar business intelligence (BI)

Al suministrar una visión unificada de los datos de distintas fuentes, la integración de datos simplifica los procesos de análisis de business intelligence (BI). Las organizaciones pueden ver fácilmente y comprender rápidamente los conjuntos de datos disponibles para deducir información operativa sobre el estado actual del negocio. Con integración de datos, los analistas pueden recopilar más información para una evaluación más precisa sin abrumarse con volúmenes enormes.

A diferencia de la analítica comercial, la BI no utiliza análisis predictivos para realizar proyecciones futuras, sino que se centra en describir el presente y el pasado para asistir en la toma estratégica de decisiones. Este uso de la integración es muy adecuado para el almacenamiento de datos, donde la información genérica de alto nivel se alinea perfectamente en un formato de fácil consumo.

ETL e integración de datos

Extracción, Transformación y Carga, conocido habitualmente como  ETL, es un proceso dentro de la integración de datos en el que se transfieren los datos del sistema fuente y se entregan al almacén. Se trata del proceso continuo según el cual el almacenamiento de datos pretende transformar múltiples fuentes de datos en información útil y uniforme para la business intelligence y proyectos analíticos.

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Retos de la integración de datos

Elegir varias fuentes de datos y convertirlas en un conjunto unificado dentro de una única estructura supone un reto técnico en sí mismo. A medida que más empresas generan soluciones de integración de datos, se les encomienda la tarea de crear procesos preintegrados para transferir datos de manera uniforme allá donde se requieran. Mientras esto proporciona ahorros de tiempo y de costes a corto plazo, su implantación puede verse impedida por numerosos obstáculos.

A continuación presentamos algunos retos a los que tienen que hacer frente las organizaciones al crear sus sistemas de integración:

  • Cómo alcanzar el objetivo: las empresas suelen saber qué esperan de la integración de datos: la solución a un reto específico. Muchas veces, sin embargo, no piensan en el camino necesario para llegar hasta ahí. Cualquier persona que ponga en práctica una integración de datos debe entender qué tipos de datos deben recabarse y analizarse, el origen de dichos datos, los sistemas que los utilizarán, el tipo de análisis que se efectuarán y la frecuencia con la que deberán actualizarse los datos y los informes.
  • Datos de sistemas heredados: en ocasiones los proyectos de integración deben incorporar datos que están almacenados en sistemas heredados. No obstante, a menudo esos datos carecen de marcadores, como horas y fechas de actividad, que los sistemas más modernos suelen contener.
  • Datos de exigencias comerciales más actuales: actualmente los nuevos sistemas generan distintas tipologías de datos (como los no estructurados o en tiempo real) de toda suerte de fuentes, como vídeos, dispositivos del Internet de las cosas, sensores o la cloud. Para que su negocio coseche éxitos es de crítica importancia entender cómo adaptar rápidamente su infraestructura de integración de datos para cumplir las exigencias de integrar todos estos datos, pero es una tarea sumamente difícil puesto que el volumen, la velocidad y el nuevo formato de datos plantean nuevas complejidades.
  • Datos externos: puede suceder que los datos obtenidos de fuentes externas no se proporcionen al mismo nivel de detalle que las fuentes internas, cosa que dificulta su estudio con el mismo rigor. Además, los contratos celebrados con proveedores externos en ocasiones complican el uso compartido de los datos por toda la organización.
  • El día a día: una vez un sistema de integración ya está a pleno rendimiento, no podemos decir que esté todo hecho. Es responsabilidad del equipo de datos mantener las acciones de integración de datos al nivel de las mejores prácticas, además de las últimas exigencias de la organización y los organismos reguladores.

La gran mayoría de estas dificultades, sin embargo, se mitigan cuando se dispone de la plataforma de integración de datos adecuada. Existen soluciones de integración de datos de código abierto gratuitas que permiten a las empresas dar los primeros pasos en esta dirección.

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Cómo integrar datos de empresa

En este sentido son varias las modalidades de integración de datos y dependen de la dimensión del negocio, la necesidad que se desea satisfacer y los recursos disponibles.

  • •La integración de datos manual es, simplemente, el proceso en virtud del cual un usuario particular recaba manualmente los datos necesarios desde distintas fuentes accediendo a las interfaces directamente y, a continuación, los limpia según convenga y los combina en un único almacén. Esto es muy ineficiente e incongruente, y tiene poco sentido salvo para las organizaciones más pequeñas, con recursos de datos mínimos.
  • La integración de datos a través de middleware es un enfoque de integración en el que una aplicación de middleware hace las veces de mediadora y contribuye a normalizar los datos y transferirlos al grupo de datos maestros. (Piensen en los adaptadores de dispositivos electrónicos antiguos con puntos de conexión anticuados). Muchas veces las aplicaciones heredadas no tienen un fácil encaje con las demás. El middleware entra en acción cuando un sistema de integración de datos no es capaz de acceder por su cuenta a los datos desde una de estas aplicaciones.
  • La integración a partir de aplicaciones es una modalidad de integración en la que las aplicaciones de software localizan, extraen e integran datos. Durante la integración, el software debe compatibilizar entre sí datos procedentes de distintos sistemas para que puedan transmitirse de una fuente a otra.
  • La integración de acceso uniforme es un tipo de integración de datos que se centra en la creación de una interfaz de usuario que logra que los datos parezcan coherentes cuando se accede a ellos desde distintas fuentes. No obstante, los datos permanecen en su fuente original. Mediante este método pueden emplearse los sistemas de gestión de bases de datos orientadas a objetos para generar una apariencia de uniformidad entre bases de datos dispares.
  • La integración por almacenamiento común es el enfoque de almacenamiento de uso más generalizado en la integración de datos. Se conserva una copia de los datos de la fuente original en el sistema integrado y se procesan para obtener una visión unificada. El caso contrario es el acceso uniforme, que deja los datos en su fuente. El enfoque del almacenamiento común es el principio subyacente que hay detrás de la solución tradicional de almacenamiento de datos.

Qué debe buscarse en una herramienta de integración de datos

Las herramientas de integración de datos tienen el potencial de simplificar considerablemente este proceso. Las prestaciones que deberían buscarse en una herramienta de integración de datos son:

  • Muchos conectores. Son muchos los sistemas y aplicaciones existentes en el mundo; cuantos más conectores preinstalados tenga su herramienta de integración de datos, más tiempo se ahorrará su equipo.
  • Código abierto. Las arquitecturas de código abierto suelen ofrecer más flexibilidad, contribuyendo a la vez a evitar la dependencia de un solo proveedor.
  • Portabilidad. Es importante, puesto que cada vez más las empresas se pasan a modelos de cloud híbrida, para poder crear sus integraciones de datos y ejecutarlas en cualquier ubicación.
  • Facilidad de uso. Las herramientas de integración de datos deberían ser fáciles de aprender y utilizar con una interfaz GUI para facilitar la visualización de sus canalizaciones de datos.
  • Un modelo de precios transparente. Su proveedor de herramientas de integración de datos no debería machacarle por aumentar el número de conectores o volúmenes de datos.
  • Compatibilidad de la cloud. Su herramienta de integración de datos debería funcionar de forma nativa en entorno de una única cloud, multicloud o cloud híbrida.

Guía de inicio sobre integración de datos

Cada vez resulta más acuciante para las organizaciones estar al día de las exigencias de la empresa moderna y la creciente avalancha de datos que conlleva. Comprender las necesidades que acomete la integración de datos, los métodos para satisfacerlas y los obstáculos que surgen en su aplicación debería ofrecer una ventaja holgada para descubrir la mejor opción de integración de datos para cualquier empresa u organización.

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