Integración de datos para su negocio

Integración de datos: definición 

«La integración de datos es el proceso de combinar, consolidar y fusionar datos de múltiples fuentes dispares. Su objetivo es proporcionar a los usuarios una visión unificada y coherente de los datos, facilitando el acceso, la comprensión y la utilización». 

La integración de datos ayuda a alimentar los sistemas analíticos para conectar las soluciones de apoyo a la toma de decisiones. También sirve como recopilador de datos para los servicios basados en la inteligencia artificial. 

Principales métodos de integración de datos 

Por lotes o en tiempo real 

Históricamente, las soluciones de integración se basaban principalmente en lotes y se controlaban mediante programas de ejecución en los que se planificaba la recopilación de datos. El procesamiento en tiempo real surgió con las primeras soluciones de replicación conocidas como CDC (Change Data Capture). 

Inicialmente, estas soluciones en tiempo real se reservaban principalmente para empresas que manejaban grandes volúmenes de datos y necesitaban replicar datos continuamente debido a un tiempo de procesamiento insuficiente. Eran caras y las utilizaban principalmente las empresas para las que las restricciones en tiempo real eran fundamentales. 

Hoy en día, las tecnologías CDC se han generalizado y son rentables. 

Permiten replicar los datos de forma progresiva a través de redes con un ancho de banda inferior al de los centros de datos. También admiten nuevos casos de uso que requieren datos en tiempo real (detección de fraudes, supervisión del tráfico, análisis del comportamiento). Además, las soluciones CDC son más resistentes a los fallos y bloqueos, gracias a sus robustos mecanismos de recuperación de incidentes. 

ETL o ELT 

El primer enfoque de integración de datos que tuvo éxito fue el ETL (Extract, Transform, Load), que extrae, transforma y carga datos en un almacén de datos. El ETL procesa las transformaciones de datos dentro de la solución de software antes de transferirlos a un destino de almacenamiento. 

Por el contrario, ELT (Extraer, Cargar, Transformar) extrae los datos por lotes o en tiempo real y los carga en el almacenamiento sin transformación previa. El proceso de transformación es entonces gestionado por servicios especializados. Este método se utiliza ahora ampliamente porque es más eficiente, aprovecha la potencia de las infraestructuras en la nube y desglosa cada parte del proceso. ¿Cómo? Seleccionando una herramienta o servicio para la extracción, otro para el almacenamiento y un tercero para la transformación. 

Integración y API 

La integración de API conecta las interfaces de programación de aplicaciones (API) de dos o más aplicaciones, lo que permite a los sistemas intercambiar datos y ejecutar funciones conjuntas. Esto simplifica la interacción entre datos, dispositivos y sistemas. La integración de API añade una capa de automatización entre las aplicaciones, lo que activa actualizaciones automáticas cada vez que se modifican los datos en una de ellas. 

Cómo la IA está revolucionando la integración de datos 

La inteligencia artificial (IA) está transformando radicalmente los procesos de integración de datos. Gracias a sus capacidades de aprendizaje y automatización, la IA simplifica y agiliza cada etapa, al tiempo que reduce los errores humanos. La IA proporciona modelos de flujo de trabajo contextualizados y adaptados a las necesidades específicas de las empresas. Analiza rápidamente grandes volúmenes de datos para identificar patrones recurrentes y sugerir soluciones adecuadas. 

Una de sus principales ventajas es la eficiencia en la limpieza y estructuración de datos. La IA detecta y elimina automáticamente los duplicados, estandariza los formatos e identifica la información que falta. Como resultado, los datos son de mayor calidad, lo que es esencial para realizar análisis fiables y tomar decisiones informadas. 

Ejemplos concretos de la contribución de la IA a la integración de datos: 

• Deduplicación automática: identifica y elimina duplicados en bases de datos.
• Reconocimiento de patrones: detecta de forma inteligente patrones estructurales en conjuntos de datos complejos.
• Identificación de vínculos: conecta rápidamente datos relacionados procedentes de múltiples fuentes.

Estas capacidades convierten a la IA en un aliado esencial para maximizar la eficiencia y la fiabilidad de la integración de datos. El uso de herramientas de IA ahorra tiempo y optimiza el análisis, al tiempo que reduce los costes asociados a la gestión manual o ineficiente de los datos. 

Retos y ventajas 

La implementación de una estrategia eficaz de integración de datos es un reto que requiere una planificación y una anticipación cuidadosas. 

Pasos para desarrollar una estrategia de integración de datos 

1. Evaluar las necesidades empresariales: Identificar los tipos de datos que se van a integrar, sus fuentes y los objetivos que se quieren alcanzar. Es esencial realizar un análisis exhaustivo para comprender las prioridades y las limitaciones específicas de cada organización.
2. Seleccionar las herramientas adecuadas: elegir soluciones que se adapten a sus necesidades, ya sean plataformas ETL, API o herramientas de automatización basadas en IA. Dar prioridad a las herramientas escalables que se integren perfectamente con los sistemas existentes.
3. Formar a los equipos: asegurarse de que los empleados comprendan las herramientas y los procesos. Un equipo bien formado reduce los errores y mejora la eficiencia general.

Mejores prácticas para una integración de datos satisfactoria 

• Planificación: defina un calendario claro y realista para cada fase del proyecto. Priorice los pasos críticos y anticipe los posibles cuellos de botella.
• Pruebas rigurosas: valide periódicamente la calidad y la coherencia de los datos integrados mediante fases de pruebas exhaustivas. Esto ayuda a identificar y solucionar los problemas antes de que afecten al análisis.
• Supervisión y adaptación continuas: una vez que el sistema esté en funcionamiento, realice un seguimiento de su rendimiento y ajústelo en función de las necesidades cambiantes o las tecnologías emergentes.
• Garantizar la seguridad de los datos: preste especial atención a la seguridad de las transferencias de datos, especialmente cuando se realizan a través de redes públicas.

Errores comunes que se deben evitar 

• Subestimar la necesidad de flexibilidad: las fuentes de datos evolucionan constantemente. Elija herramientas y sistemas que puedan adaptarse rápidamente a estos cambios.
• Descuidar el mantenimiento del sistema: una vez implementados, los sistemas de integración requieren un mantenimiento regular para garantizar su rendimiento. La falta de mantenimiento puede provocar costosas averías.
• Ignorar la gobernanza de los datos: sin normas claras sobre el acceso y el uso de los datos, existe el riesgo de que se produzcan errores o incluso infracciones de cumplimiento.

Para navegar con éxito en este panorama en constante evolución, las empresas necesitan una estrategia de integración de datos clara y orientada al futuro. Identificar los requisitos, seleccionar las herramientas adecuadas, definir los patrones de conexión e implementación y capacitar a los equipos son pasos esenciales que deben abordarse sin demora. 

Una planificación adecuada es crucial para garantizar la calidad de los datos y las estrategias de prueba, lo que permite a los usuarios trabajar con información bien preparada. Esto también fomenta un mayor compromiso del equipo y la adopción de la solución de integración. 

En VISEO, creemos que un enfoque diverso y una amplia gama de herramientas tecnológicas son activos valiosos para adaptar las soluciones a tus necesidades únicas y críticas, ya estén relacionadas con las fuentes de datos, los sistemas existentes, los equipos o la dirección estratégica.