Integración de datos: Concepto e importancia en la empresa actual

 

La integración de datos es una combinación de procesos técnicos y de negocio que se utilizan para combinar información de diferentes fuentes para convertirla en datos fiables y valiosos. Estas soluciones de integración ayudan a comprender, limpiar, monitorizar, transformar y entregar datos para que las empresas puedan estar seguras de que la fuente de información es confiable, consistente y está gestionada en tiempo real. 

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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?

Es el proceso que permite combinar datos heterogéneos de muchas fuentes diferentes en la forma y estructura de una única aplicación. Esto facilita que diferentes tipos de información, 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 soporta el procesamiento analítico de grandes conjuntos de datos alineando, combinando y presentando cada conjunto de informaciones 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 almacenes 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 información extraída y combinada 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 centrando cada vez más en el consumidor. Enfocarse en el servicio al cliente y escucharle para obtener feedback era vital en el pasado, pero los negocios de hoy en día necesitan alcanzar 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 Price Waterhouse Coopers 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 usuarios valoran está entre sus principales preocupaciones.

El uso de datos para tener expectativas más claras de las demandas de los clientes es vital, y hacerlo de manera rentable es esencial. 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.

Estas son las 5 razones por las que una empresa debe 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. En muchas ocasiones, algunas organizaciones realizan un análisis de clientes para conocer sus demandas, y poco después descubren que un proyecto similar se completó hace unos meses en otro departamento. Con una integración de datos se puede evitar esa redundancia y no sólo en términos de grandes proyectos. Los problemas más comunes a los que se enfrentan las empresas 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 eficaz para 20 de los empleados será considerablemente menos valioso si sólo cinco de ellos reciben el informe. 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. 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 transferir datos y procesos complejos a entornos Cloud mejora. Esto permite a las empresas integrar aplicaciones para obtener eficiencias inmediatas, al mismo tiempo que se disfruta de una mejor gestión de la información.

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Una 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 las tareas de los trabajadores y mejora su capacidad para satisfacer las necesidades cambiantes del negocio.

Trabajar con un partner tecnológico que 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, ayuda a las empresas a aprovechar de forma eficiente las tecnologías de vanguardia, beneficiándose de las principales soluciones.

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 con conexión a Internet.
  • Es posible integrar datos personales tales como calendarios y listas de contactos ofrecidos por diferentes aplicaciones.
  • Se puede 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 la información y se eliminan 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 y de aplicaciones..

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. Los fundamentos de la integración

Los responsables que han sido puestos a cargo de un proyecto de integración de datos a menudo no están seguros de por dónde comenzar ni qué qué hacer. Por ello, existen varios fundamentos que marcarán el punto de partida para saber cómo abordar este proceso:

  • Los metadatos lo son todo. El origen de los datos guiará la forma en la que se debe iniciar la integración de los datos. La empresa debe comprender la información almacenada en los sistemas de origen y destino y encontrar una sola fuente fiable y verdadera.
  • Entender el flujo de información. Una vez identificada la fuente, es necesario averiguar cómo los datos fluirán de un sistema a otro. Si bien la mayoría de los flujos de integración de datos son una replicación simple, también es posible cambiar la estructura y el contenido de los información que fluye de un sistema a otro, para que la infraestructura de destino reciba datos nativos.
  • Unir Seguridad y Data Governance. Son dos elementos que a menudo no se complementan bien en los entornos de integración de datos. Este problema se vuelve más importante a medida que avanzamos hacia la nube, ya que los datos a están físicamente fuera de nuestro control. Los encargados de la integración deben cifrar los datos, y una vez encriptados, la información será más segura.


En el contexto de la integración de datos, Data Governance implica la utilización políticas activas en torno al uso de datos, flujos, transformaciones, etc. Esto nos permite evitar que alguien cambie un flujo o varíe la estructura de un sistema objetivo y rompa la solución de integración.

Tanto si se trata de la primera vez que una organización realiza una integración de datos como si ya es un sistema consolidado, los fundamentos de la integración siguen siendo la clave para el éxito de su desarrollo.

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

La integración de datos se encuentra entre las tres principales tecnologías estratégicas que emplean las empresas. Pero la primera preocupación de las organizaciones es que 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 prácticas adecuadas 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 estos fallos 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 se planea encriptar tanto los datos almacenados como si se trata de datos en tiempo real. 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.

 

  • Mejor Práctica 3: Reunir habilidades antes de construir

¿Cuáles son las habilidades más difíciles de encontrar?: los especialistas en integración de datos. De hecho, la competencia por encontrar buenos talentos en esta área es feroz. Además, algunos de los mejores técnicos de esta disciplina han cambiado su carrera profesional para centrarse ahora en temas 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 traten de encontrar a estos profesionales 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.

Parece obvio, pero 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 fallo muy 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 cuando ocurre.

 

  • Error 3: Olvidarse de la gestión

De la misma forma que necesitamos comprender los datos, también debemos asegurarnos de que controlar la información y saber cómo cambian los datos con el tiempo, así como restringir quién puede cambiar y acceder a los datos mediante políticas.

La seguridad debe ser sistemática en entornos de integración de datos. Tenemos que tratar también cuestiones de cumplimiento y leyes que determinan cómo se debe gestionar la información de un modo eficiente.

 

5. Material complementario

Soluciones y recursos para Integración de Datos

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