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La integración de datos explicada: Definición, tipos, proceso y herramientas

Los dirigentes suelen subestimar el tiempo y el esfuerzo necesarios para habilitar la inteligencia empresarial en toda la organización. Creen que es tan fácil como extraer datos de todas las fuentes, reunirlos en una hoja de cálculo y alimentar las herramientas de BI o, incluso más fácil, un analista de datos que pueda fabricar inteligencia a partir de los números. Al final de la misma, esperan recibir increíbles conocimientos sobre el rendimiento del negocio, las posibles oportunidades de mercado y las previsiones de ingresos para la próxima década.

El proceso de BI no es tan sencillo, y a menudo se pasa por alto el componente más crítico para su éxito: la integración de datos. Para que los datos funcionen sin problemas en cualquier empresa, primero deben estar disponibles en el lugar adecuado, en el momento adecuado y en el formato adecuado. Los datos dispersos -que residen en silos- son la causa principal de la incoherencia, la ineficacia y la inexactitud de sus esfuerzos de BI y otras operaciones de datos.

En este blog, aprenderemos qué es la integración de datos y discutiremos sus diferentes tipos, procesos y herramientas. Comencemos.

¿Qué es la integración de datos?

La integración de datos se define como:

El proceso de combinar, consolidar y fusionar datos procedentes de múltiples fuentes dispares para obtener una visión única y uniforme de los datos y permitir una gestión, un análisis y un acceso eficaces a los mismos.

La captura y el almacenamiento son el primer paso del ciclo de vida de la gestión de datos. Pero los datos dispares -que residen en varias bases de datos, hojas de cálculo, servidores locales y aplicaciones de terceros- no sirven de nada hasta que se reúnen. La integración de datos permite a su empresa aplicar de forma práctica y global la información capturada y responder a las preguntas críticas de la empresa.

Considere la integración de los datos de los clientes como un ejemplo. En cualquier organización, los datos de los clientes se almacenan y alojan en múltiples ubicaciones: herramientas de seguimiento de sitios web, CRM, software de automatización de marketing y contabilidad, etc. Para dar sentido a la información de los clientes y extraer información útil, su equipo no puede cambiar constantemente entre aplicaciones. Necesitan un acceso único y uniforme a los registros de datos de los clientes, donde los datos se mantengan limpios y sin ambigüedades.

Del mismo modo, existen otras innumerables ventajas de la integración de datos que permiten una gestión eficaz de los mismos, la inteligencia empresarial y otras operaciones de datos.

5 tipos de integración de datos

La integración de los datos puede lograrse de múltiples maneras. Comúnmente denominados métodos, técnicas, enfoques o tipos de integración de datos, existen 5 formas diferentes de integrar los datos.

1. Integración de datos por lotes

En este tipo de integración de datos, los datos pasan por el proceso ETL en lotes en momentos programados (semanal o mensualmente). Se extrae de fuentes dispares, se transforma en una vista coherente y estandarizada, y luego se carga en un nuevo almacén de datos, como un almacén de datos o múltiples marts de datos. Esta integración es sobre todo útil para el análisis de datos y la inteligencia empresarial, ya que una herramienta de BI o un equipo de analistas pueden simplemente observar los datos almacenados en el almacén.

2. Integración de datos en tiempo real

En este tipo de integración de datos, los datos entrantes o en flujo se integran en los registros existentes casi en tiempo real a través de conductos de datos configurados. Las empresas emplean canalizaciones de datos para automatizar el movimiento y la transformación de los datos, y dirigirlos al destino deseado. Los procesos para integrar los datos entrantes (como un nuevo registro o la actualización/aplicación de la información existente) se incorporan a la cadena de datos.

3. Consolidación de datos

En este tipo de integración de datos, se crea una copia de todos los conjuntos de datos de origen en un entorno o aplicación de preparación, se consolidan los registros de datos para representar una única vista y, finalmente, se trasladan a un origen de destino. Aunque este tipo es similar al ETL, tiene algunas diferencias clave como:

  • La consolidación de datos se centra más en conceptos como la limpieza y normalización de datos y la resolución de entidades, mientras que la ETL se centra en la transformación de datos.
  • Mientras que el ETL es una mejor opción para el big data, la consolidación de datos es un tipo más adecuado para vincular registros e identificar de forma única los principales activos de datos, como el cliente, el producto y la ubicación.
  • Los almacenes de datos ayudan sobre todo al análisis de datos y al BI, mientras que la consolidación de datos también es útil para mejorar las operaciones comerciales, como utilizar el registro consolidado de un cliente para contactar con él o crear facturas, etc.

4. Virtualización de datos

Como su nombre indica, este tipo de integración de datos no crea realmente una copia de los datos ni los traslada a una nueva base de datos con un modelo de datos mejorado, sino que introduce una capa virtual que se conecta con todas las fuentes de datos y ofrece un acceso uniforme como una aplicación front-end.

Dado que no tiene un modelo de datos propio, el propósito de la capa virtual es aceptar las solicitudes entrantes, crear resultados consultando la información requerida de las bases de datos conectadas y presentar una vista unificada. La virtualización de datos reduce el coste del espacio de almacenamiento y la complejidad de la integración, ya que los datos sólo parecen estar integrados, pero residen por separado en los sistemas de origen.

5. Federación de datos

La federación de datos es similar a la virtualización de datos y suele considerarse como su subtipo. De nuevo, en la federación de datos, los datos no se copian ni se trasladan a una nueva base de datos, sino que se diseña un nuevo modelo de datos que representa una visión integrada de los sistemas de origen.

Proporciona una interfaz de consulta y, cuando se solicitan datos, los extrae de las fuentes conectadas y los transforma en el modelo de datos mejorado antes de presentar los resultados. La federación de datos es útil cuando los modelos de datos subyacentes de los sistemas de origen son demasiado diferentes y deben adaptarse a un modelo más reciente para utilizar la información de forma más eficaz.

Proceso de integración de datos

Independientemente del tipo de integración de datos, el flujo del proceso de integración de datos es similar para todos, ya que el objetivo es combinar y reunir los datos. En esta sección, repasamos un marco general de integración de datos empresariales que puede utilizar al implementar cualquier técnica de integración de datos.

1. Recogida de requisitos

El primer paso en cualquier proceso de integración de datos es reunir y evaluar los requisitos empresariales y técnicos. Esto le ayudará a planificar, diseñar y aplicar un marco que produzca los resultados esperados. Entre las áreas que hay que cubrir mientras se recopilan los requisitos se incluyen:

  • ¿Necesita integrar los datos en tiempo real o por lotes en momentos programados?
  • ¿Necesita crear una copia de los datos y luego integrarlos, o implementar una capa virtual que integre los datos sobre la marcha sin replicar las bases de datos?
  • ¿Deben los datos integrados seguir un nuevo modelo de datos mejorado?
  • ¿Qué fuentes hay que integrar?
  • ¿Cuál será el destino de los datos integrados?
  • ¿Qué departamentos funcionales de la organización necesitan acceder a la información integrada?

2. Perfiles de datos

Otro paso inicial del proceso de integración de datos es generar informes de perfilado o evaluación de los datos que deben integrarse. Esto le ayudará a comprender el estado actual de los datos y a descubrir detalles ocultos sobre su estructura y contenido. Un informe de perfilado de datos identifica los valores en blanco, los tipos de datos de los campos, los patrones recurrentes y otras estadísticas descriptivas que ponen de manifiesto posibles oportunidades de limpieza y transformación de datos.

3. Revisión de los perfiles en función de los requisitos

Con los requisitos de integración y los informes de evaluación en la mano, ahora es el momento de identificar la brecha entre ambos. Habrá muchas funcionalidades solicitadas en la fase de requisitos que no son válidas o no cuadran con los informes perfilados de los datos existentes. Pero la comparación entre ambos le ayudará a planificar un diseño de integración que cumpla el mayor número de requisitos posible.

4. Diseñar

Esta es la fase de planificación del proceso en la que hay que diseñar algunos conceptos clave sobre la integración de datos, como por ejemplo

  • El diseño arquitectónico que muestra cómo se moverán los datos entre los sistemas,
  • Los criterios de activación que deciden cuándo tendrá lugar la integración o qué la activará,
  • El nuevo modelo de datos mejorado y las asignaciones de columnas que definen el proceso de consolidación,
  • Las reglas de limpieza de datos, normalización, cotejo y garantía de calidad que deben configurarse para una integración sin errores, y
  • La tecnología que se utilizará para implementar, verificar, supervisar e iterar el proceso de integración.

5. Implementar

Una vez diseñado el proceso de integración, es el momento de la ejecución. La ejecución puede producirse de forma incremental, es decir, integrando bajos volúmenes de datos procedentes de fuentes menos conflictivas, y aumentando iterativamente los volúmenes y añadiendo más fuentes. Esto puede ser útil para detectar cualquier error inicial que pueda surgir. Una vez completada la integración de los datos existentes, puede centrarse en la integración de los nuevos flujos de datos entrantes.

6. Verificar, validar y controlar

Durante la fase de verificación, hay que comprobar la precisión y la eficacia del proceso de integración de datos. La elaboración de perfiles de la fuente de destino puede ser una buena manera de detectar errores y validar la integración. Antes de poder confiar la configuración de la integración a las actividades futuras, hay que probar una serie de áreas, como por ejemplo

  • La pérdida de datos es nula o mínima,
  • La calidad de los datos no se deterioró tras la integración,
  • El proceso de integración funciona siempre como se espera,
  • El significado de los datos no cambió durante la integración,
  • Las medidas mencionadas anteriormente siguen siendo válidas después de que haya pasado algún tiempo.

Integración y calidad de los datos: Demasiado integrados para ser diferenciados

Antes de seguir adelante, vamos a discutir un concepto importante relacionado con la integración de datos que a menudo confunde a la gente: la relación entre la integración de datos y la calidad de los datos.

Desde un punto de vista holístico, tanto la integración como la calidad de los datos tienen el mismo objetivo: facilitar el uso de los datos y hacerlo más eficiente. Para lograr este objetivo, no se puede hablar de integración de datos sin calidad de los mismos, y viceversa. Puede resultar confuso si se intenta entender dónde acaba uno y empieza el otro. Lo cierto es que ambos conceptos están demasiado integrados como para diferenciarlos y deben manejarse sin fisuras.

Los esfuerzos de integración de datos sin tener en cuenta la calidad de los mismos están abocados al fracaso. La gestión de la calidad de los datos es un catalizador de su proceso de integración de datos, ya que mejora y acelera la consolidación de los mismos.

Otra distinción entre ambos es que la calidad de los datos no es una iniciativa, sino un hábito o ejercicio que debe ser supervisado constantemente. Aunque en el caso de los almacenes de datos, la integración de datos puede producirse en momentos concretos de la semana o del mes, no se puede olvidar la calidad de los datos ni siquiera durante esa espera. Por lo tanto, la calidad de los datos es primordial para que los resultados de la integración de datos sean satisfactorios y utilizables.

Herramientas y soluciones de integración de datos

Teniendo en cuenta los grandes volúmenes de datos que las organizaciones almacenan e integran, los esfuerzos manuales están fuera de la ecuación para la mayoría de las iniciativas de integración. Utilizar la tecnología para integrar y consolidar los datos que residen en fuentes separadas puede resultar más eficaz, eficiente y productivo. Analicemos cuáles son algunas de las características comunes que puede buscar en una plataforma de integración de datos:

  1. La capacidad de extraer datos de una amplia variedad de fuentes, como bases de datos SQL u Oracle, hojas de cálculo y aplicaciones de terceros.
  2. La capacidad de perfilar conjuntos de datos y generar un informe exhaustivo sobre su estado en términos de integridad, reconocimiento de patrones, tipos y formatos de datos, etc.
  3. La capacidad de eliminar ambigüedades, como valores nulos o basura, eliminar el ruido, corregir errores ortográficos, sustituir abreviaturas, transformar el tipo de datos y el patrón, y mucho más.
  4. La posibilidad de asignar atributos pertenecientes a fuentes de datos distintas para resaltar el flujo de integración.
  5. La capacidad de ejecutar algoritmos de coincidencia de datos e identificar los registros que pertenecen a la misma entidad.
  6. La capacidad de sobrescribir valores siempre que sea necesario y fusionar registros entre fuentes para obtener el registro de oro.
  7. La capacidad de ejecutar la integración de datos en momentos programados o de integrarlos en tiempo real mediante llamadas a la API u otros mecanismos similares.
  8. La capacidad de cargar los datos integrados en cualquier base de datos de destino.

Unificación de la integración, la limpieza y el cotejo de datos

La integración de grandes cantidades de datos puede ser una iniciativa abrumadora, especialmente si se opta por una configuración de ETL o de virtualización de datos. Un entorno básico de integración de datos que reúna los datos y minimice los defectos intolerables de calidad de datos puede ser un buen punto de partida para la mayoría de las empresas. Dar prioridad al aspecto de integración de datos más importante de la consolidación de datos puede ayudarle a empezar por lo bajo y a mejorar gradualmente según sea necesario.

Puede empezar por emplear una solución de integración de datos unificada que ofrezca una variedad de conectores comunes, así como funciones incorporadas para el perfilado, la limpieza, la estandarización, el cotejo y la fusión de datos. Además, una función de programación que integra los datos por lotes en momentos configurados puede poner en marcha su iniciativa en pocos días.

DataMatch Enterprise es una de estas herramientas de consolidación de datos que puede ayudar a integrar sus datos que residen en fuentes separadas. Descargue una prueba hoy mismo o reserve una demostración con nuestros expertos para ver cómo podemos ayudarle a ejecutar su iniciativa de integración de datos.

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