Integración de datos: Concepto e importancia en la empresa actual

 

Integración de datos es una combinación de procesos técnicos y de negocio que se utilizan para combinar datos de diferentes fuentes para convertirlos en información útil y valiosa.

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Una solución completa de integración de datos ofrece datos confiables de una variedad de fuentes. Las soluciones de integración de datos ayudan a comprender, limpiar, monitorizar, transformar y entregar datos para que puedas estar seguro de que la fuente de información es confiable, consistente y está gobernada en tiempo real. 

1. ¿Qué es integración de datos?

La integración de datos es el proceso que permite combinar datos heterogéneos de muchas fuentes diferentes en la forma y estructura de una única aplicación. Este proceso de integración de datos facilita que diferentes tipos de datos, tales como matrices de datos, documentos y tablas, sean fusionados por usuarios, organizaciones y aplicaciones para un uso personal, de procesos de negocio o de funciones.

La integración de datos soporta el procesamiento analítico de grandes conjuntos de datos alineando, combinando y presentando cada conjunto de datos de departamentos organizacionales y fuentes de datos remotas y externas, para cumplir con los objetivos del integrador.

La integración de datos se implementa generalmente en un data warehouse mediante software especializado que aloja grandes repositorios de datos de recursos internos y externos. Los datos se extraen, se mezclan y se presentan de forma unificada. Por ejemplo, el conjunto completo de datos de un usuario puede incluir datos extraídos y combinados de marketing, ventas y operaciones, que se combinan para formar un informe completo.

Un proyecto de integración de datos generalmente implica los siguientes pasos:

  • Acceso a los datos desde todas las fuentes y localizaciones tanto si se trata de locales, en la nube o de una combinación de ambos.
  • Integración de datos de modo que los registros de una fuente de datos mapean registros en otra. Por ejemplo, incluso si un conjunto de datos utilizara “nombre, apellidos” y otro “nom, ape”, el conjunto integrado se asegurará de que en ambos casos los datos van al lugar correcto. Se trata de un tipo de preparación de datos esencial para que las analíticas y otras aplicaciones sean capaces de utilizar los datos con éxito.
  • Entrega de datos integrados al negocio justo en el momento en que la empresa los necesita, ya sea por lotes, casi en tiempo real o en tiempo real. 

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2. ¿Por qué necesitas integración de datos en tu empresa?

El mundo empresarial se está volviendo cada vez más centrado en el consumidor. Enfocarse en el servicio al cliente y escucharles para obtener feedback era vital en el pasado, pero los negocios de hoy en día necesitan conseguir ideas más profundas de lo que los clientes quieren, recopilando datos que van desde el uso de patrones con productos, a publicaciones en medios sociales.

Un estudio de Pricewaterhousecoopers puso de manifiesto que a pesar de este nuevo foco en experiencias del cliente, el 24% de los CEOs piensan que no tienen bastante información sobre lo que quieren los clientes. Casi dos terceras partes de los encuestados decían que entender lo que los clientes valoran está entre sus principales preocupaciones.

Estos problemas se ven acentuados por el hecho de que las operaciones cambiantes en torno a demandas cambiantes de los clientes ha llevado a que los costes más altos se trasladen a los consumidores. Pero el 31% de los encuestados piensa que sus clientes no aceptarán esto por mucho tiempo. La solución es utilizar mejor los datos. El 68% de los encuestados señaló que al análisis de datos es una necesidad clave.

El uso de datos para tener expectativas más claras de las demandas de los clientes es vital y hacerlo de manera rentable es clave. Sin embargo, muchas empresas carecen de las herramientas para hacerlo. Un estudio de Experian encontró que en los departamentos de marketing, apenas un 30% de las organizaciones siente que tiene una buen integración de datos.

Aquí hay 5 razones por las que deberías poner el foco en integración de datos:

  1. Reduce la carga sobre los analistas de negocios. Los profesionales del Business Intelligence se enfrentan a una carga de trabajo abrumadora tratando de filtrar las enormes cantidades de datos que entran a la empresa en el día a día. La eliminación de los silos de datos permite a los usuarios acceder a diferentes conjuntos de información basada en sus necesidades específicas. Dar a los equipos acceso directo a información relevante deja a los analistas con un tema menos del que preocuparse, permitiéndoles dedicarse a conjuntos de datos más complejos que generan valor para el negocio.
  2. Eliminar doble trabajo. Le ocurre a muchos negocios que un departamento realiza un análisis de clientes para conocer sus demandas y poco después descubren que existe un proyecto similar que se completó hace unos meses en otro departamento por razones que generalmente diferentes. Con una integración de datos se puede evitar esa redundancia y no sólo en términos de grandes proyectos. Los problemas más comunes a las que se enfrentan las organizaciones tienen que ver con registros de datos de clientes en múltiples lugares, documentación de procesos en distintos sistemas, etc.
  3. Maximiza el valor de los datos. Un análisis que puede ser perspicaz para 20 de los empleados será considerablemente menos valioso si sólo cinco de ellos reciben el informe. Los silos tradicionales de los negocios segregan los grupos de usuarios y los datos a los que acceden, minimizando el valor de la información que la organización recopila. Unificar datos a través de distintos canales permite a las organizaciones aprovechar distintos tipos de datos conjuntamente con otros para maximizar su potencial y garantizar que los grupos de usuarios tienen la visibilidad que necesitan. Esta transparencia puede extenderse a interesados tanto internos como externos impulsando la colaboración dentro de la empresa.
  4. Mejora la toma de decisiones. Dar a los usuarios acceso a datos clave incorporados en las aplicaciones y servicios que utilizan, les permite tomar mejores decisiones al interactuar con clientes y colaboradores mientras que tratan de tener el trabajo hecho. La integración de datos en los sistemas relevantes hace que la información sea accionable en las operaciones diarias, proporcionando a los usuarios las ideas que necesitan para trabajar con la mayor inteligencia posible.
  5. Aprovechar los diversos tipos de datos. Si bien el aprovechamiento de tipos de datos variados está relacionado con la maximización del valor de los datos, es importante reconocer que los distintos tipos de información crean desafíos únicos. La información de las hojas de cálculo, las bases de datos altamente estructuradas, informes de social media, diagramas, documentos técnicos, y una amplia gama de otras fuentes, deben unirse para obtener información completa de las operaciones, especialmente cuando tecnologías emergentes como el internet de las cosas traen todavía más datos a los ecosistemas empresariales. Esta diversidad puede llegar fácilmente a ser abrumadora y hacer que los datos se dejen abandonados si los usuarios no tienen acceso a ellos para aprovechar la información intuitivamente a través de sus departamentos.

  

3. Ventajas de la integración de datos cloud

A medida que la tecnología de la nube madura, la habilidad para mover datos y procesos complejos a la nube mejora. Esto permite a las empresas integrar aplicaciones y datos para obtener eficiencias inmediatas, al mismo tiempo que se disfruta de una mejor gestión de la información.

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Una aplicación y una de arquitectura de datos apropiadas que pueda soportar soluciones in situ, cloud y soluciones híbridas, ayudará a controlar los costes, ya se trate de licencias, almacenamiento, integración de datos o ancho de banda. Además, una arquitectura de nube alineada con el negocio aumenta la escalabilidad y la reutilización. Esto, a su vez, facilita la vida a los empleados y mejora su capacidad para satisfacer las necesidades cambiantes del negocio.

Trabajar con un partner tecnológico que te ayude a entender las complejidades de dividir la funcionalidad de la aplicación en varias soluciones, tanto en la nube como en tus propias instalaciones, así como las implicaciones de una perspectiva de integración de datos y gestión de datos, te puede ayudar a aprovechar de forma eficiente las tecnologías de vanguardia, beneficiándote de las principales soluciones. Un partner con experiencia en integración de datos en la nube y arquitecturas empresariales te puede ayudar a crear un proceso de integración de datos eficiente.

La integración de datos en la nube ofrece las siguientes ventajas sobre los métodos más antiguos:

  • Todos los usuarios pueden acceder a datos personales en tiempo real desde cualquier dispositivo.
  • Todos los usuarios pueden acceder a datos personales desde cualquier lugar con acceso a Internet.
  • Todos los usuarios pueden integrar datos personales tales como calendarios y listas de contactos servidos por diferentes aplicaciones.
  • Todos los usuarios pueden utilizar la misma información de inicio de sesión para todas las aplicaciones personales.
  • El sistema pasa eficientemente los mensajes de control entre las aplicaciones.
  • Se evita el uso de silos de datos, se mantiene la integridad de los datos y se evitan conflictos de datos que pueden surgir de la redundancia.
  • La integración de datos en la nube ofrece escalabilidad para permitir una expansión futura en términos de número de usuarios, número de aplicaciones o ambos.

En los últimos años, la integración de datos en la nube ha ganado el favor entre las organizaciones y agencias gubernamentales que implementan SaaS (software como servicio), un modelo distribución de software en el que las aplicaciones son alojadas por un proveedor de servicios y se ponen a disposición de los usuarios a través de Internet.

 

4. Mejores prácticas y errores a evitar en Integración de datos

La integración de datos encuentra entre las tres principales tecnologías estratégicas que emplean las empresas. Pero la preocupación es que las empresas no estén obteniendo el máximo por su inversión en tecnología de integración de datos.

Tal vez es hora de mirar tanto las mejores prácticas básicas que han existido durante años, como otras nuevas mejores prácticas que muchas empresas no conocen y también revisar los errores que se deben evitar relación a integración de datos. Veamos 3 mejores prácticas y 3 errores de integración de datos.

  • Mejor Práctica 1: Entender los datos es clave

Quienes quieran integrar datos sin definirlos a nivel de metadatos están abocados a cometer enormes errores. Y es posible que esos errores no se puedan deshacer fácilmente, como la ausencia del conjunto de información clave necesaria para soportar un análisis predictivo u otras operaciones que necesiten acceso a datos históricos.

El problema con esta buena práctica es que los pasos para definir los datos son en gran parte desconocidos en el mundo de la integración de datos. Actualmente tenemos herramientas y tecnología que no solo nos ayudan a definir los datos encontrados en nuestros sistemas de origen y destino sino que también gestionan los metadatos en curso. A medida que las cosas cambian, podemos redefinir así como hacer cambios automáticamente en nuestra tecnología de integración de datos.

  • Mejor Práctica 2: La seguridad no puede ser una idea de última hora

La seguridad de la integración de datos debe ser sistemática. No importa si planeas  encriptar tanto los datos almacenados como los datos vivos. El enfoque de seguridad, los modelos y la tecnología, deben determinarse antes de implementar la solución de integración de datos.

La buena noticia es que hoy en día hay opciones que no estaban disponibles hace unos años, como la Identificación y Gestión de Acceso (IAM), por ejemplo. Si bien esto puede no ser adecuado para todos los dominios de problemas de integración de datos, hay muchos casos en los que el uso de identidades puede ser un trabajo perfecto para los tipos de servicios de seguridad que se necesitan para admitir la integración de datos.

Lo más importante a entender de esta mejor práctica es que la seguridad necesita ser sistemática. Necesitas planificar de manera proactiva.

  • Mejor Práctica 3: Reúne habilidades antes de construir

¿Cuáles son las habilidades más difíciles de encontrar? ¿Computación en la nube? ¿Internet de las cosas? No, son los especialistas en integración de datos. De hecho, la competencia por encontrar buenos talentos en integración de datos es feroz. Además, algunos de los mejores técnicos de esta disciplina han cambiado su carrera profesional para centrarse ahora en cosas más novedosas, como la computación en la nube.

Las empresas deben iniciar la búsqueda de talentos adecuados antes de comenzar su viaje hacia una empresa bien integrada. Quiénes tratan de encontrar a las personas adecuadas en el último momento se darán cuenta que ese enfoque no funciona.

  • Error 1: No entender los tipos de datos que se integrarán

Aunque ya lo hemos comentado en la primera mejor práctica, lo volvemos a indicar como error por su importancia.

Aunque parece obvio, la mayoría de los errores más importantes de la integración de datos se remontan a los fallos en torno a la comprensión de los datos existentes en los sistemas de origen y destino. Podría haber datos almacenados en objetos de datos, bases de datos relacionales, e incluso en almacenes de datos propietarios.

Los datos deben ser definidos en términos de almacenamiento físico, así como estructura o falta de estructura, si es el caso. A partir de ahí, hay que determinar qué enfoque es mejor para la integración de datos, incluyendo la transformación y traducción de datos vivos, así como si la estructura debe aplicarse antes de que los datos sean utilizados por el motor de integración de datos.

  • Error 2: No tener en cuenta el rendimiento

Otro error común es suponer que la tecnología de integración de datos no tiene latencia. Ese nunca es el caso. Si consumes una gran cantidad de datos de muchos sistemas de origen, los procesos con estos datos determinarán el rendimiento de la solución de integración de datos. Si el procesamiento es intensivo o complejo de entrada salida, las cosas serán lentas. Si hay poco procesamiento, entonces las cosas se acelerarán.

La única manera de lidiar con el rendimiento es entender la tecnología de integración de datos así como los casos de uso que planeamos integrar. No entender esas piezas significa que el rendimiento va a ser difícil de predecir y podría terminar fallando, solo porque la solución es demasiado lenta durante la producción. Este es un problema difícil de resolver después de que ocurre.

  • Error 3: Olvidarse de la gobernanza

La gobernanza, especialmente la gestión de datos, también es importante. De la misma forma que necesitamos comprender los datos, también debemos asegurarnos de que se controla cómo cambian esos datos con el tiempo, así como restringir quién puede cambiar y acceder a los datos mediante políticas.

De la misma forma, y aunque también lo hemos comentado en la mejor práctica número 2, la seguridad debe ser sistemática a lo solución de integración de datos. Tenemos que tratar también cuestiones de cumplimiento. A menudo hay muchas leyes que determinan cómo se deben manejar los datos.

 

5. Material complementario

Soluciones y recursos para Integración de Datos

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