Vivimos en una era en la que el poder de los datos es innegable. Empresas de todo el mundo se han percatado de que gran parte de la clave del éxito está en recopilar, gestionar y utilizar la información para tomar mejores decisiones. Sin embargo, los desafíos a la hora de maximizar el valor de los datos no son pocos. Y es aquí donde la integración de datos se ha convertido en una práctica para unificar y aprovechar las diversas fuentes de información de forma coherente y efectiva.
Hoy queremos profundizar más en este pilar para empresas que quieren mantenerse ágiles y competitivas gracias al data management.
Ya hablamos en un post anterior sobre qué es la integración de datos, pero no está de más hacer un pequeño recordatorio para explicar que se trata de un proceso que usan las organizaciones para combinar y utilizar datos de diferente tipología.
Se trata de un proceso mediante el cual las organizaciones combinan y utilizan diversos tipos de datos mediante la implementación de prácticas, herramientas y procedimientos arquitectónicos específicos.
La integración de datos, junto con la consolidación de información de sistemas diversos, asegura que los datos estén limpios y libres de errores para maximizar su utilidad empresarial.
4 formas de usar la integración de datos en una empresa
Los datos integrados son muy valiosos, especialmente cuando hay una gran diversidad y están dispersos y se quedan desconectados o en un segundo plano. Para evitar esta situación y poder usar los datos para maximizar el rendimiento de una empresa u organización es importante usar las nuevas tecnologías y sistema de data management,
Generar datos, integrarlos y usarlos nos permite obtener información estratégica en tiempo real, tener una visión completa de todas las operaciones del negocio y detectar fortalezas y debilidades, además de tomar decisiones y minimizar o evitar posibles riesgos.
Para ello, la integración de datos nos ofrece diversas funcionalidades.
1. Optimización de analíticas
Es una de las capacidades más básicas e imprescindibles de la integración de datos.
Todo empieza en el almacenamiento y análisis de datos, sin este paso no es posible transformar los datos en información analítica de relevancia, confiable y veraz para la toma de decisiones.
2. Promover la consistencia de la base de datos entre todas las aplicaciones
La coherencia es crucial en la integración de datos porque garantiza que los sistemas funcionen de manera armoniosa y eficiente.
Cuando las aplicaciones operativas están alineadas y se comunican de manera coherente, se minimizan los errores, se mejora la precisión de los datos y se optimiza el flujo de información en toda la organización.
Esto conduce a una toma de decisiones más informada y ágil, así como a una mayor capacidad de adaptación a los cambios del entorno empresarial.
3. Orquestar servicios de datos
Entendemos esta funcionalidad de la integración de datos como una estrategia clave que implica implementar todas las funcionalidades relacionadas con el manejo de datos como servicios centralizados y estandarizados.
Esto mejora la velocidad, la precisión, la flexibilidad y la escalabilidad de los procesos de integración de datos, al tiempo que simplifica su gestión y mantenimiento.
4. Trabajar con las últmas actualizaciones de las tecnologías
A partir de 2027 SAP dejará de dar soporte a BW 7.5 y muchas empresas están ya planeando la migración a BW4HANA o SAP Datasphere. De hecho, en este contexto los beneficios son por parte doble.
En primer lugar, aprovecharse de novedades y herramientas que ofrecen las últimas actualizaciones favorecen la integración. Y, al mismo tiempo, la integración de los datos facilita realizar estas migraciones y transformaciones en tanto que a las organizaciones actualizar sus sistemas tecnológicos de manera efectiva y sin problemas, mientras aseguran la integridad y la calidad de los datos.
En definitiva, la integración de datos supone toda una serie de funcionalidades que se traducen en beneficios tangibles para las organizaciones.
Con la información adecuada pueden desde mejorar la toma de decisiones hasta respaldar procesos y tecnologías innovadoras para sus negocios. La inteligencia artificial, por ejemplo, no podría existir sin los datos.
Las tres fases del proceso de integración de datos
La integración de datos en base (o ETL, por sus siglas en inglés: Extract, Transform, Load), como decíamos, es un proceso fundamental para mover y transformar datos desde múltiples fuentes hacia una base de datos centralizada.
Pero.. ¿cómo funciona cada etapa de este proceso?
Primera fase: extracción
En esta etapa, los datos se extraen de múltiples fuentes (bases de datos, archivos planos, aplicaciones, servicios web, etc) y se recopilan de acuerdo con los requisitos del proyecto.
Existen diferentes métodos de extracción: consultas a bases de datos, extracción de archivos planos o incluso integración en tiempo real con sistemas externos.
Segunda fase: transformación
El objetivo de la transformación es preparar los datos para cargarlos en la base de datos de destinos. Así, en esta etapa los datos se limpian, se filtran, se normalizan y se transforman de acuerdo con las reglas de negocio y los requisitos de la base de datos destino.
Las transformaciones pueden incluir la conversión de formatos de datos, la agregación de información, la validación de datos o incluso el enriquecimiento de datos con información adicional.
Tercera fase: carga
En la etapa final de la integración de los datos, éstos se cargan en la base de datos destino, ya sea un almacén de datos, un data lake o cualquier otro repositorio de datos centralizado.
Esta carga se puede realizar de manera incremental, cargando únicamente los datos nuevos o modificados desde la última carga, o de manera completa, donde se cargan todos los datos cada vez.
En esta fase cabe destacar la posibilidad de aplicar controles de calidad de datos para garantizar la integridad y la consistencia de los datos cargados.
Cuando la integración llega a su fin tras la extracción, transformación y carga de los datos, se procede al análisis de los mismos para proporcionar información necesaria para una toma de decisiones informada.
5 tipos de integración de datos
La integración de datos es un proceso a menudo crítico y sensible en cuanto a la gestión de la información. Por ello, para mejorar la accesibilidad, la calidad y la utilidad de los datos, existen diversos enfoques y técnicas para integrar datos de manera efectiva, dependiendo de la fuente o el tipo de datos que se manejen.
1. Movimiento de datos en lotes
Es uno de los métodos más comunes y tradicionales. Implica la extracción, transformación y carga (ETL) de datos de una o más fuentes en grandes cantidades y por lotes.
Los datos se transforman según sea necesario y se cargan en la base de datos destino en lotes periódicos que se suelen programar y pueden ser, por ejemplo, diarios o semanales.
Es adecuado para escenarios donde los datos pueden tolerar cierto retraso en su actualización y no se requiere acceso en tiempo real.
2. Réplica de datos
Tal y como su nombre nos indica, implica copiar los datos de una base de datos a otra de manera regular y automática.
Es un tipo de integración enfocada principalmente en enviar los datos que han cambiado desde la última replicación, minimizando el tiempo de procesamiento. Así, para mantener réplicas actualizadas de bases de datos en ubicaciones geográficas remotas, para respaldo, recuperación ante desastres o para mejorar el rendimiento al distribuir la carga de consulta.
3. Virtualización de datos
Nos proporciona una vista unificada y simplificada de todos los datos en una base de datos a través de una capa de abstracción visual. Además, permite acceder en tiempo real a los datos sin importar su ubicación, sistema de origen o tipo, lo que facilita la integración de datos heterogéneos y distribuidos.
Es útil en entornos donde los datos están dispersos en múltiples sistemas y se necesita acceso rápido y flexible a ellos sin necesidad de replicarlos físicamente.
4. Integración del flujo de datos
Este tipo de integración se utiliza habitualmente para datos generados en un flujo continuo, como datos de sensores, transacciones financieras o registros de eventos.
Las transformaciones se deben llevar a cabo en tiempo real mientras los datos fluyen a través del sistema. Por lo tanto, es necesario contar con una infraestructura robusta y escalable para procesar grandes volúmenes de datos de manera rápida y eficiente.
Es crucial en aplicaciones donde la toma de decisiones o las acciones deben realizarse de inmediato en respuesta a los cambios en los datos.
5. Movimiento de datos basado en mensajes
Consiste en agrupar fragmentos de datos en mensajes que las aplicaciones pueden leer y procesar. Permite intercambiar datos en tiempo real entre aplicaciones y sistemas, facilitando la comunicación y la sincronización de datos en entornos distribuidos.
Se suele utilizar en arquitecturas de microservicios y sistemas distribuidos para garantizar la coherencia de los datos entre los diferentes componentes.
Cada uno de estos tipos de integración de datos tiene sus propias ventajas y desafíos, por lo que la elección del método dependerá del entorno y las necesidades de la empresa. Por ello, en la mayoría de los casos, las organizaciones cuentan con el apoyo de consultores expertos como BIMEX Analytics para integrar estas herramientas de manera coherente en un sistema unificado.
