Nos encontramos en la era digital, donde las empresas manejan grandes volúmenes de datos provenientes de sistemas internos, aplicaciones en la nube, plataformas, entre otros. Para darle valor a esta data, es fundamental lograr una integración de datos efectiva, especialmente en entornos complejos.
Si buscas entender los desafíos que implica integrar datos en diferentes entornos y saber qué soluciones tecnológicas ayudan a facilitar este proceso, entonces el siguiente artículo de PREDIQT te será de gran ayuda. Te mostraremos herramientas avanzadas de Inteligencia Artificial y Machine Learning que permiten una integración más fácil, segura y escalable.
¿Qué es una integración de datos?
La integración de datos se refiere al proceso de reunir datos de múltiples fuentes en toda una organización para proporcionar un conjunto de datos completo, preciso y actualizado para BI, análisis de datos y otras aplicaciones y procesos empresariales.
Incluye la replicación, la ingesta y la transformación de datos para combinar diferentes tipos de datos en formatos estandarizados que se almacenarán en un repositorio de destino, como un almacén de datos, un lago de datos o un data lakehouse. Al tener la información unificada, esta práctica se vuelve clave para tomar decisiones informadas basadas en datos y crear estrategias con el respaldo de evidencia.
Desafíos de una integración
El ecosistema de datos se ha vuelto más diverso y distribuido en los últimos años, ya que las empresas están adoptando soluciones en la nube o hacen uso de nuevas tecnologías como la IA. Algunas de las principales razones que dificultan la integración de datos en la actualidad son:
- Gran variedad de fuentes: La información puede llegar a encontrarse en servicios cloud, APIs externas, aplicaciones móviles, datos locales, etc.
- Updates constantes: Como los sistemas sufren cambios constantes y evolucionan, esto obliga a actualizar las integraciones con frecuencia.
- Formatos heterogéneos: Muchos archivos no son siempre compatibles entre sí. Por ejemplo: archivos CSV, JSON, XML, bases relacionales, no relacionales, datos estructurados y no estructurados. Estos formatos necesitan un tratamiento distinto para poder unificarse con los demás.
- Problemas de calidad: Datos duplicados, incompletos o inconsistentes dificultan su unificación y análisis.
- Escalabilidad: A medida que la empresa crece, también lo hacen sus volúmenes de datos. Las soluciones de integración deben ser capaces de escalar sin perder rendimiento ni comprometer la seguridad.
5 enfoques de integración de datos
Existen cinco enfoques diferentes, o patrones, para ejecutar la integración de datos: ETL, ELT, streaming (transmisión), integración de aplicaciones (API) y virtualización de datos.
Para implementar estos procesos, los ingenieros de datos, arquitectos y desarrolladores pueden codificar manualmente una arquitectura usando SQL o, más comúnmente, configurar y administrar una herramienta de integración de datos, lo que agiliza el desarrollo y automatiza el sistema.
1. ETL
Un pipeline ETL es un tipo tradicional de canal de datos que convierte datos sin procesar para que coincidan con el sistema de destino a través de tres pasos: extraer, transformar y cargar.
Los datos se transforman en un área intermedia antes de cargarse en el repositorio de destino (típicamente un data warehouse). Esto permite un análisis de datos rápido y preciso en el sistema de destino y es más apropiado para conjuntos de datos que requieren transformaciones complejas.
2. ELT
En el canal de datos ELT, más moderno, los datos se cargan inmediatamente y luego se transforman dentro del sistema de destino, típicamente un data lake, data warehouse o data lakehouse en la nube. Este enfoque es más adecuado cuando los conjuntos de datos son grandes y la puntualidad es importante, ya que la carga suele ser más rápida.
3. Transmisión de Datos (Streaming)
En lugar de cargar los datos en un nuevo repositorio en lotes, la integración de datos en streaming mueve los datos de manera continua y en tiempo real desde el origen hasta el destino. Las plataformas modernas de integración de datos pueden entregar datos listos para análisis en plataformas de streaming, en la nube, data warehouses y data lakes.
4. Integración de Aplicaciones
La integración de aplicaciones (API) permite que aplicaciones separadas trabajen juntas al mover y sincronizar datos entre ellas. El caso de uso más común es apoyar necesidades operativas, como asegurar que el sistema de RR. HH. tenga los mismos datos que el sistema financiero. Por tanto, la integración de aplicaciones debe proporcionar consistencia entre los conjuntos de datos.
5. Virtualización de Datos
Al igual que el streaming, la virtualización de datos también entrega datos en tiempo real, pero solo cuando son solicitados por un usuario o aplicación. Aun así, esto puede crear una vista unificada de los datos y hacerlos disponibles bajo demanda, combinando virtualmente datos de diferentes sistemas. La virtualización y el streaming son adecuados para sistemas transaccionales construidos para consultas de alto rendimiento.
Conclusiones
La integración de datos es uno de los pilares más importantes para las empresas que desean avanzar en su transformación digital. Superar los desafíos que conlleva este proceso permite aprovechar el verdadero potencial de los datos: generar valor, tomar decisiones más inteligentes y optimizar procesos en todos los niveles.
En PREDIQT, entendemos que una integración de datos exitosa requiere planificación estratégica y ejecución experta. Desde la evaluación inicial hasta la implementación, te acompañamos en cada etapa. Agendemos una reunión y
diseñemos juntos una solución segura, escalable y alineada con los objetivos de tu negocio.
Preguntas frecuentes sobre Integración de datos en entornos complejos: Desafíos y soluciones
¿Por qué contar con un partner tecnológico para hacer una integración de datos?
La implementación de una estrategia de integración no sólo requiere herramientas, sino también experiencia técnica, visión estratégica y conocimiento del negocio. Un proveedor especializado te ayudará a diseñar una arquitectura escalable, seleccionar tecnologías adecuadas, automatizar procesos de manera eficiente y cumplir con estándares de calidad.
¿Qué es un data warehouse?
Un data warehouse es un sistema centralizado que almacena grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes para facilitar su análisis. Está optimizado para consultas rápidas y toma de decisiones estratégicas. A diferencia de las bases operativas, se enfoca en el análisis histórico y consolidado de la información.
¿Cómo saber si mi empresa necesita implementar una estrategia de integración de datos?
Tu empresa podría necesitar una estrategia de integración de datos si maneja información en distintos sistemas que no se comunican entre sí. Si enfrentas problemas para obtener reportes unificados, tomar decisiones basadas en datos o garantizar la calidad y consistencia de la información, es momento de considerar una solución.