¿Qué es la integración de datos?
La integración de datos es un proceso que consiste en lograr que el acceso a todos los tipos de datos de la empresa y la entrega de estos se lleven a cabo de forma coherente. En una organización, todos los departamentos recopilan grandes volúmenes de datos cuyas estructuras, formatos y funciones varían. La integración de datos abarca técnicas de arquitectura, herramientas y prácticas que unifican estos datos dispares para llevar a cabo análisis. En consecuencia, las organizaciones tienen la posibilidad de obtener una visualización plena de los datos para adquirir inteligencia e información empresarial de gran valor.
¿Por qué es importante la integración de datos?
Las organizaciones modernas suelen tener varias herramientas, tecnologías y servicios que recopilan y almacenan datos. Los datos fragmentados dan lugar a silos y crean desafíos de acceso.
Por ejemplo, una aplicación de inteligencia empresarial necesita datos financieros y de marketing para mejorar las estrategias de publicidad. Sin embargo, cada conjunto de datos tiene un formato distinto. Por lo tanto, un sistema externo tiene que limpiar, filtrar y cambiar el formato de cada conjunto de datos antes del análisis. Además, es posible que los ingenieros de datos lleven a cabo tareas de preprocesamiento específicas manualmente, lo que provocará más retrasos. A pesar de esta iniciativa, es posible que la aplicación se pierda un conjunto de datos fundamental porque el equipo de análisis desconoce su existencia.
El objetivo de la integración de datos es resolver estos desafíos a través de diferentes métodos de acceso uniforme. Por ejemplo, todos los analistas de datos y aplicaciones de inteligencia empresarial usan una única plataforma unificada para acceder a datos en silos de diferentes procesos empresariales. Estos son algunos beneficios de la integración de datos:
- Utilización y eficacia de la administración de datos mejoradas
- Una mejor integridad y calidad de los datos
- Información más rápida y significativa de datos precisos y pertinentes
¿Cuáles son los casos de uso de la integración de datos?
Las empresas usan soluciones de integración de datos para varios casos de uso clave. Entramos en detalles a continuación.
Machine learning
El machine learning implica entrenar el software de inteligencia artificial (IA) con grandes cantidades de datos precisos. La integración de datos junta los datos en una ubicación centralizada y los prepara en formatos compatibles con el machine learning. Por ejemplo, Mortar Data proporciona a las empresas tecnologías de datos modernas para entrenar modelos de machine learning mediante la consolidación de datos en Amazon Redshift.
Análisis predictivo
El análisis predictivo es un método que usa los datos históricos más recientes para pronosticar una tendencia específica. Por ejemplo, las empresas usan el análisis predictivo para programar el mantenimiento de los equipos antes de que se produzca una avería. Analizan datos operativos históricos para detectar tendencias anómalas y tomar medidas de mitigación.
Migración a la nube
Las empresas usan tecnologías de integración de datos para garantizar un cambio sin inconvenientes a la computación en la nube. Mover todas las bases de datos heredadas a la nube es complicado y puede alterar las operaciones empresariales. En lugar de ello, las empresas usan estrategias de integración de datos como la integración con middleware para transferir datos de manera gradual a un almacenamiento de datos en la nube, a la vez que garantizan que el negocio continúa operativo.
¿Cómo funciona la integración de datos?
La integración de datos es un campo complejo con diferentes herramientas y soluciones que adoptan distintos enfoques para afrontar el desafío. Antaño, las soluciones se centraban en el almacenamiento de datos físico. Los datos se transformaban y movían físicamente a un repositorio central en un formato unificado. Con el tiempo, se desarrollaron soluciones virtuales. Un sistema central integraba y presentaba una vista unificada de todos los datos sin cambiar los datos físicos subyacentes. Recientemente, el foco ha cambiado a las soluciones federadas, como la malla de datos. Cada unidad empresarial administra sus datos de forma independiente, pero los presenta a los demás en un formato definido de forma centralizada.
Las soluciones de integración de datos del mercado también usan varios métodos. Todavía encontrará algunas herramientas que usan tecnologías modernas para hacer que las técnicas tradicionales sean más eficientes. Por desgracia, la fragmentación de soluciones que existe en el mercado ha generado un método fragmentado en las grandes empresas. Diferentes equipos utilizan herramientas distintas para cumplir sus requisitos específicos. Normalmente, las grandes organizaciones cuentan con sistemas de integración de datos heredados y modernos que coexisten con solapamiento y redundancia.
¿Cuáles son los métodos para la integración de datos?
Los arquitectos de datos usan estas estrategias en sus iniciativas de integración de datos.
Consolidación de datos
La consolidación de datos usa herramientas para extraer, limpiar y almacenar datos físicos en una ubicación de almacenamiento final. Elimina los silos de datos y reduce los costos de la infraestructura de datos. En la consolidación de datos, se utilizan dos tipos principales de herramientas.
ETL
ETL significa “extracción, transformación y carga”. En primer lugar, la herramienta de ETL extrae los datos de diferentes orígenes. A continuación, cambia los datos según las normas, los formatos y las convenciones específicos de la empresa. Por ejemplo, la herramienta de ETL podría convertir todos los valores de transacción a dólares estadounidenses, incluso si las ventas se hacen con otras divisas. Por último, carga los datos transformados al sistema de destino, que podría ser un almacenamiento de datos.
ELT
ELT significa “extracción, carga y transformación”. Es similar a la ETL, salvo que la ELT intercambia los dos procesos de datos finales de la secuencia. Todos los datos se cargan en un sistema de datos no estructurados, como un lago de datos, y se transforman solo cuando es necesario. La ELT saca partido de la potencia de procesamiento y la escalabilidad de la computación en la nube para ofrecer recursos de integración de datos en tiempo real.
Replicación de datos
La replicación de datos, o propagación de datos, crea copias duplicadas de datos en lugar de mover los datos físicamente de un sistema a otro. Esta técnica funciona bien para las pequeñas y medianas empresas con pocos orígenes de datos. Por ejemplo, un negocio minorista de hardware podría usar la replicación de datos empresariales para copiar tablas específicas de su inventario a su base de datos de ventas.
Virtualización de datos
En lugar de mover los datos entre sistemas, la virtualización de datos crea una vista virtual unificada que integra todos los orígenes de datos. Los sistemas de almacenamiento no transfieren datos entre bases de datos durante la virtualización de datos. En cambio, rellena el panel con datos de varios orígenes tras recibir una consulta.
Federación de datos
La federación de datos implica crear una base de datos virtual sobre varios orígenes de datos. Funciona de manera similar a la virtualización de datos, salvo que la federación de datos no integra los orígenes de datos. En lugar de ello, al recibir una consulta, el sistema recupera los datos de sus orígenes correspondientes y los organiza con un modelo de datos estándar en tiempo real.
¿Cuál es la diferencia entre la integración de datos y la integración de aplicaciones?
La integración de aplicaciones es un proceso que permite que dos o más aplicaciones de software se comuniquen entre ellas. Esto implica la creación de un marco de comunicación común o una API que permita que una aplicación acceda a la función de otra aplicación. Una API es un software intermediario que permite a los programas de software comunicarse entre ellos.
La integración de aplicaciones amplía las características de un programa de software existente integrándolo con otro programa. Por ejemplo, podría integrar un sistema de respuesta automática por correo electrónico con una aplicación de administración de las relaciones con el cliente (CRM). Por su parte, la integración de datos extrae, combina y carga todos los datos de clientes de varios sistemas de origen en un repositorio de datos en la nube.
¿Cómo ayuda AWS con la integración de datos?
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Si busca una solución lista para usar, AWS Glue es una herramienta de integración de datos que permite a las empresas, extraer, limpiar y consolidar datos a escala. Permite a los arquitectos de datos integrar datos con diferentes métodos, como extracción, transformación y carga (ETL); extracción, carga y transformación (ELT); agrupación; y streaming.
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