La integración de bases de datos es el proceso empleado para consolidar información desde múltiples fuentes (como redes sociales, datos de sensores del Internet de las cosas, almacenes de datos, transacciones de clientes, etc.) y compartir una versión limpia y actualizada en toda una organización. La integración de datos ofrece un centro de operaciones que permite flujos de entrada y salida de toda la información compartida.

diagrama de la integración de bases de datos

Por ejemplo, cuando dos empresas se fusionan, sus bases de datos individuales previas contienen datos esenciales para administrar la nueva organización combinada. La integración de bases de datos puede ayudarnos a garantizar que se eliminen datos duplicados, los datos se almacenen según unas reglas definidas, estén limpios y los puedan compartir con seguridad todos los grupos de interés.

A medida que la tecnología cloud se convierte en el nuevo referente operativo y los big data siguen impulsando la business intelligence y la capacidad de competir en un mercado digital cada vez más acelerado, la integración de bases de datos cobra una función crítica para asegurar que las empresas saquen el máximo partido de sus datos con la máxima eficiencia, en lugar de sentirse abrumadas por sus volúmenes.

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Ventajas de la integración de bases de datos

Los datos son la columna vertebral de la empresa moderna, en la que las interacciones digitales sustituyen las ubicaciones convencionales y la infraestructura física, como los servidores, los routers, etc.

Unos procesos de bases de datos bien gestionados convierten estos retos en mejoras cuantificables en sus operaciones, entre las cuales:

  • Datos comerciales de fiabilidad universal: con la ingesta, limpieza, seguridad y capacidad de volver a compartir datos con una cantidad ilimitada de fuentes heterogéneas, las organizaciones pueden mantener una única fuente de verdad corporativa incluso en una empresa internacional.
  • Supervisión exhaustiva de las operaciones: una gestión inteligente de toda una empresa desde una pantalla de operaciones visualizada y centralizada ofrece una herramienta potente para identificar cuellos de botella, mejorar la experiencia de usuario y el servicio al cliente, acortando ciclos de entrega, etc.
  • Seguridad simplificada: con la aparición constante de hackeos muy visibles en las noticias, las empresas saben que se enfrentan a más puntos de acceso y mayores amenazas para la seguridad de los que han existido jamás en entornos de red aislados y locales. Con un despliegue de integración de bases de datos centralizado, las versiones de datos definitivas se ingresan y emanan de una única fuente, lo que simplifica considerablemente la protección de la información crítica.
  • Conformidad más simple: la empresa digital moderna acarrea cada vez más responsabilidades de cumplimiento de normas operativas nacionales e internacionales, como por ejemplo HIPAA, PCI, o el RGPD. La integración de bases de datos proporciona una gestión centralizada para garantizar la conformidad dentro de la empresa.

De esta u otras formas, las organizaciones están empleando la integración de bases de datos como pilar básico de su plataforma de integración de datos y convirtiendo información sin procesar en business intelligence.

La integración de bases de datos en un entorno informático moderno

La práctica a la antigua usanza de administrar organizaciones «desde la sala de servidores» no ha pasado todavía a mejor vida, pero todo apunta que la próxima oleada de integración de bases de datos vendrá impulsada por la tecnología cloud.

El estilo de despliegue que elija una organización depende ante todo de las operaciones existentes. Por ejemplo, una empresa con un centro de datos local heredado lo más probable es que elija una solución de integración de bases de datos local para afectar lo menos posible las operaciones en materia de reequipamiento. Las empresas más jóvenes, sin embargo, están aprovechando los entornos nativos para cloud, que ofrecen estructuras de precios eficientes, escalabilidad infinita y no requieren capital inicial en hardware. Para las empresas intermedias, los enfoques híbridos colman la laguna entre las arquitecturas locales heredadas y cloud.

Integración de bases de datos local

La integración de bases de datos local sustenta infraestructuras de red locales tradicionales. Las soluciones locales se suelen vender como productos autónomos, se instalan localmente e interaccionan con el hardware y las bases de datos existentes para limpiar, hacer un seguimiento y transformar los datos para la business intelligence.

Como las soluciones locales manejan las operaciones de datos in situ, reducen el gasto general en red. Además, su objetivo es operar de forma inmediata, con conectores preinstalados para actuar de interfaz con fuentes de datos habituales. Las soluciones locales suelen requerir acuerdos de trabajo con desarrolladores de líneas de producto habituales que actualizan y garantizan la seguridad de las conexiones con frecuencia.

Integración de bases de datos en cloud

Las soluciones de integración de bases de datos en cloud son nativas para ese medio y se ejecutan como parte de una infraestructura: interaccionando en segundo plano con todas las transacciones de datos que se producen en cualquier lugar de la empresa.

Este enfoque aporta las ventajas habituales de la arquitectura en cloud, como el autoescalamiento o las tarifas de pago por uso. Una ventaja importante de la integración de bases de datos en cloud es prácticamente la impecabilidad con la que la solución de SaaS interactúa, no solo con otras bases de datos del entorno, sino también con infraestructura virtual y la seguridad, lo que da una pátina de inmediatez a toda la operación.

Integración de bases de datos híbridas

Al combinar elementos de la opción local y cloud, un enfoque de integración de bases de datos híbrido aprovecha un SaaS en cloud que sincroniza y gestiona los datos entre recursos locales y alojados remotamente.

Las buenas soluciones de integración de bases de datos correlacionan y limpian datos en cloud y locales, ofreciendo una información operativa uniforme a un entorno mixto. Las mejores soluciones interactúan sin fisuras con otras soluciones SaaS y proporcionan interfaces GUI sencillas, gracias a las cuales a la hora de tomar las decisiones se dispone de una visión de conjunto de todas las operaciones e interacciones.

Sea cual sea el enfoque elegido por las empresas, una meticulosa planificación, sólidas alianzas y las herramientas adecuadas marcan la diferencia entre unas redes colapsadas y una business intelligence en tiempo real.

Herramientas de integración de bases de datos

La cloud en sí misma surgió de tecnologías de datos colaborativas de código abierto que vuelven el almacenamiento, el procesamiento y la gestión de datos distribuidos más accesibles y asequibles. Muchos de sus componentes básicos más utilizados en computación en cloud o híbrida se fundamentan en tecnologías de código abierto.

Puede que no haya organización que haya hecho más para promover y afianzar el crecimiento de cloud que el proyecto Apache Software. Muchos de sus proyectos desarrollados por la comunidad forman los cimientos de las operaciones de big data de mayor volumen del mundo, como Netflix, GitHub o la Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN).

software de código abierto

En concreto, tres herramientas Apache alimentan gran parte de la integración de bases de datos:

  1. Apache Hadoop: Hadoop es un framework de procesamiento distribuido que permite repartir petabytes de información entre un sinfín de servidores físicos o virtuales, procesarlos en volumen y luego devolverlos como datos limpios y fiables.

    Hadoop se basa en el lenguaje Java, pero es de código abierto, con bibliotecas de extensiones y mods para adaptarse a cualquier necesidad comercial. Hadoop proporciona un sistema de gestión de archivos nativo, además de escalabilidad lineal y protección con tolerancia a fallos para que los fallos de un flujo de datos queden compensados por nodos paralelos.

  2. Apache Spark: a veces Spark es visto como un nuevo substituto de Hadoop, cuando en realidad es una herramienta complementaria. Spark mejora con el framework de procesamiento distribuido de Hadoop (conocido como MapReduce) y procesa datos hasta 100 veces más rápido.

    Spark lo logra procesando la mayor parte de las tareas de datos en memoria, en lugar de confiar en transferencias a una ubicación física o virtual para su conversión. Pero lo que Spark ofrece en velocidad queda un tanto limitado por su funcionalidad, dado que Spark no incluye ningún sistema de gestión de archivos propio. Spark puede integrarse con otros sistemas de gestión de archivos u operar sin fisuras con su aplicación hermana de Haddop.

  3. Apache Cassandra: quizá la raíz de los big data sea la base de datos NoSql, una evolución en el procesamiento de información que eliminó las restricciones de las bases de datos por columnas y relacionales permitiendo tipologías de almacenamiento heterogéneo, posibilitando la integración de bases de datos entre formatos de archivo como texto, imagen, multimedia, etc.

    Cassandra es de código abierto y flexible para ofrecer una escalabilidad ilimitada, y satisface las necesidades de incluso gigantes corporativos como Apple, que confía en Cassandra como framework distribuido para integrar más de 10 petabytes de datos.

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Cómo elegir el socio adecuado para la integración de bases de datos

Uno de los retos de la integración es la necesidad de programación personalizada para integrar conectores y dependencias de SaaS con frameworks de Apache (o similares). En ese caso, elegir las herramientas de interfaz con las que las organizaciones crearán desde plataformas de datos de código abierto cobra una importancia capital, dado que las dificultades que entraña escribir código compatible a mano pueden retardar o hacer descarrilar las operaciones.

Las mejores herramientas de integración de bases de datos ahorran a los equipos informáticos incontables horas al simplificar la programación a medida. En lugar de frecuentes parches programados a mano para permitir que sigan funcionando los conectores después de las actualizaciones y revisiones de seguridad, las herramientas sencillas pero poderosas de una GUI pueden procesar tareas de integración de datos hasta 10 veces más rápidamente y a un precio prácticamente cinco veces más económico que las tareas programadas a mano.

El enfoque de integración adecuado reporta la flexibilidad de las opciones de licencias gratuitas de código abierto que dan a los desarrolladores la oportunidad de explorar y comprobar la potencia de Apache Hadoop, las bases de datos NoSQL y demás herramientas de big data.

Para las organizaciones que carecen de la pericia interna o la infraestructura para gestionar la integración de bases de datos, otra opción son las soluciones integrales mediante colaboración, entre las cuales está la destacada opción de una plataforma de integración como servicio (iPaaS), que gestiona todos los aspectos del flujo de big data y transforma los entornos en máquinas interactivas de business intelligence.

¿Preparado para mejorar su integración de bases de datos?

Empiece valorando la base de datos actual de la organización para determinar la mejor plataforma que deberá utilizar para sus necesidades de integración. ¿Seguirá con soluciones locales o está lista su empresa para pasarse a cloud?

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