{"id":62238,"date":"2021-11-15T10:57:51","date_gmt":"2021-11-15T15:57:51","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/fusion-de-datos-de-multiples-fuentes-retos-y-soluciones\/"},"modified":"2022-03-03T16:55:28","modified_gmt":"2022-03-03T16:55:28","slug":"fusion-de-datos-de-multiples-fuentes-retos-y-soluciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/fusion-de-datos-de-multiples-fuentes-retos-y-soluciones\/","title":{"rendered":"Fusi\u00f3n de datos de m\u00faltiples fuentes: retos y soluciones"},"content":{"rendered":"\n<h3><strong>Fusi\u00f3n de datos de m\u00faltiples fuentes<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n<p>La fusi\u00f3n de datos es un proceso en el que se unifican los datos de m\u00faltiples fuentes para representar un \u00fanico punto de referencia o un \u00fanico punto de verdad. Aunque es un objetivo aparentemente sencillo, la fusi\u00f3n de datos es un proceso tan complicado como desenredar un ovillo de hilo anudado. \u00bfLa raz\u00f3n? Una empresa media tiene desplegadas unas <a href=\"https:\/\/www.skyhighnetworks.com\/cloud-security-blog\/every-company-is-a-software-company-today\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">464 aplicaciones personalizadas<\/a> para gestionar sus procesos de negocio.  <\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, la mayor\u00eda de las bases de datos tienen problemas de duplicaci\u00f3n, incoherencias e inexactitud. El nombre y la direcci\u00f3n de un cliente pueden estar escritos de 10 maneras diferentes por 10 personas distintas en 10 dep\u00f3sitos de datos diferentes. Adem\u00e1s, habr\u00e1 10 fuentes diferentes de las que se obtienen estos datos: sitios web, formularios de p\u00e1ginas de aterrizaje, alcances publicitarios en las redes sociales, registros de ventas, registros de facturaci\u00f3n, registros de marketing, registros de puntos de compra y otras \u00e1reas en las que el cliente puede haber interactuado con la empresa.  <\/p>\n\n\n\n<p>Pero cuando se trata de obtener informaci\u00f3n \u00fatil de los datos recogidos, es importante combinar todas estas fuentes de datos y obtener un \u00fanico punto de referencia.  <\/p>\n\n\n\n<p>En este art\u00edculo, trataremos temas esenciales como:  <\/p>\n\n\n\n<ul><li>Escenarios en los que se hace necesaria la fusi\u00f3n de datos  <\/li><li>C\u00f3mo fusionar datos de m\u00faltiples fuentes  <\/li><li>Desaf\u00edos encontrados durante el proceso de fusi\u00f3n de datos  <\/li><li>Mejores pr\u00e1cticas para permitir una fusi\u00f3n de datos sin problemas  <\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Empecemos.  <\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h3><strong>Escenarios en los que se hace necesaria la fusi\u00f3n de datos<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n<p>Vamos a detallar la importancia de fusionar datos de m\u00faltiples fuentes en tres escenarios diferentes:  <\/p>\n\n\n\n<h4><strong>1. Iniciativa de transformaci\u00f3n digital  <\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>La fusi\u00f3n de datos es necesaria al trasladar archivos dispares (como archivos de texto, CSV, hojas de Excel, bases de datos SQL u otros formatos de archivo) a un sistema completo de alojamiento y procesamiento de datos, y permitir flujos de trabajo automatizados, mejorar la capacidad de b\u00fasqueda, controlar el acceso a la informaci\u00f3n, etc.  <\/p>\n\n\n\n<h4><strong>2. Impulsar la inteligencia empresarial  <\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>La fusi\u00f3n de datos suele producirse cuando se combinan datos que residen en diferentes aplicaciones (como CRM, herramientas de automatizaci\u00f3n de marketing, herramientas de an\u00e1lisis de sitios web, etc.), y se fusionan para preparar el an\u00e1lisis y el procesamiento posterior de los datos, y para extraer informaci\u00f3n \u00fatil para futuras predicciones.  <\/p>\n\n\n\n<h4><strong>3. Integraci\u00f3n de datos tras las fusiones y adquisiciones  <\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Las fusiones y adquisiciones incluyen partes m\u00f3viles complejas, y uno de los pasos m\u00e1s complicados es combinar los datos de diferentes empresas en un solo repositorio, y luego hacer que los procesos sean compatibles con los proyectos, estructuras y flujos de trabajo reci\u00e9n fusionados.  <\/p>\n\n\n\n<h3><strong>C\u00f3mo fusionar datos de m\u00faltiples fuentes<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n<p>La fusi\u00f3n de datos debe tratarse como un proceso estrechamente supervisado y controlado para evitar la p\u00e9rdida de datos o causar da\u00f1os irreversibles a las estructuras de datos individuales implicadas. A continuaci\u00f3n hemos destacado las tres etapas de la fusi\u00f3n de datos:  <\/p>\n\n\n\n<h4><strong>Proceso de pre-fusi\u00f3n<\/strong> <\/h4>\n\n\n\n<h5><strong>1. Perfiles de datos  <\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>Sin perfilar las fuentes de datos individuales, es dif\u00edcil entender los datos con los que se est\u00e1 tratando o el impacto de las decisiones durante el proceso de fusi\u00f3n. Un proceso de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-y-herramientas-de-creacion-de-perfiles-de-datos-obtenga-resultados-instantaneos-de-la-evaluacion-de-la-calidad-de-los-datos\/\">perfilado de datos<\/a> permite conocer dos partes importantes de sus datos:  <\/p>\n\n\n\n<h6><strong>a. An\u00e1lisis de atributos  <\/strong><\/h6>\n\n\n\n<p>Identifica y destaca la lista de atributos (columnas de datos) que contiene cada fuente de datos. Esto le ayuda a entender c\u00f3mo sus datos fusionados podr\u00edan escalar verticalmente, dependiendo de qu\u00e9 atributos pueden ser fusionados y cu\u00e1les necesitan ser anexados ya que representan informaci\u00f3n separada.  <\/p>\n\n\n\n<h6><strong>b. An\u00e1lisis estad\u00edstico de cada atributo  <\/strong><\/h6>\n\n\n\n<p>Analiza los valores de los datos contenidos en cada columna de una fuente para evaluar la distribuci\u00f3n, la integridad y la unicidad de los atributos. Adem\u00e1s, un perfil de datos tambi\u00e9n valida los valores con respecto a cualquier patr\u00f3n definido y destaca los valores no v\u00e1lidos.  <\/p>\n\n\n\n<p>Precisamente, los perfiles de datos calculan y presentan el estado actual de sus fuentes de datos, adem\u00e1s de resaltar las posibles oportunidades de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-limpieza-de-datos-herramienta-de-limpieza-de-datos-crm-rapida-y-rentable\/\">limpieza<\/a> y otras consideraciones antes de que pueda comenzar el proceso de fusi\u00f3n.  <\/p>\n\n\n\n<h5><strong>2. Depuraci\u00f3n, normalizaci\u00f3n y transformaci\u00f3n de datos  <\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>No es pr\u00e1ctico fusionar fuentes de datos que contengan valores incompletos, inexactos o no v\u00e1lidos. Los atributos de datos en dos fuentes diferentes pueden representar conceptualmente la misma informaci\u00f3n, pero el formato de sus valores de datos puede ser completamente diferente. Estas diferencias estructurales y l\u00e9xicas en los datos pueden causar p\u00e9rdidas de datos y errores no corregibles si los datos se fusionan sin ser limpiados y normalizados. Utilizando los perfiles de datos generados como punto de referencia, se toman una serie de medidas para <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-estandarizacion-de-datos-herramienta-de-estandarizacion-de-datos-rapida-y-rentable\/\">normalizar<\/a> la calidad de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-estandarizacion-de-datos-herramienta-de-estandarizacion-de-datos-rapida-y-rentable\/\">los datos<\/a>, algunas de las cuales se destacan a continuaci\u00f3n:  <\/p>\n\n\n\n<ul><li>Sustituci\u00f3n de caracteres no v\u00e1lidos por valores correctos (por ejemplo, sustituci\u00f3n de caracteres no imprimibles, valores nulos, espacios iniciales o finales, etc.)  <\/li><\/ul>\n\n\n\n<ul><li>An\u00e1lisis de campos de datos largos en componentes m\u00e1s peque\u00f1os para estandarizar los datos en m\u00faltiples fuentes (por ejemplo, an\u00e1lisis del campo <em>Direcci\u00f3n <\/em>en <em>N\u00famero de Calle<\/em>, <em>Nombre de Calle<\/em>, <em>Ciudad<\/em>, <em>C\u00f3digo Postal<\/em> y <em>Pa\u00eds<\/em>). El an\u00e1lisis de los campos de datos de esta manera garantiza que la exactitud de los datos se mantenga despu\u00e9s de la fusi\u00f3n de los mismos.  <\/li><li>Definir las restricciones de integridad, las validaciones de patrones y los tipos de datos permitidos para todos los atributos (por ejemplo, el n\u00famero m\u00e1ximo\/m\u00ednimo de caracteres permitidos para el campo <em>N\u00famero <\/em>, que s\u00f3lo puede contener n\u00fameros o guiones en un patr\u00f3n como <em>NNN-NNN-NNN<\/em>).  <\/li><\/ul>\n\n\n\n<h5><strong>3. Filtrado de datos  <\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>Es posible que quiera fusionar s\u00f3lo subconjuntos de sus fuentes de datos en lugar de realizar una fusi\u00f3n completa. Este corte horizontal o vertical de los datos suele ser necesario cuando:  <\/p>\n\n\n\n<ul><li>Desea fusionar los datos que caen en un determinado per\u00edodo de tiempo (corte horizontal).  <\/li><li>Desea fusionar datos para su an\u00e1lisis y s\u00f3lo un subconjunto de filas cumple los criterios condicionales (corte horizontal).  <\/li><li>Sus datos contienen una serie de atributos que no contienen ninguna informaci\u00f3n valiosa (corte vertical).  <\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Si desea fusionar todos los datos sin dejar nada fuera, puede pasar al siguiente paso.  <\/p>\n\n\n\n<h5><strong>4. Deduplicaci\u00f3n de datos  <\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>En ocasiones, las organizaciones tienden a almacenar la informaci\u00f3n de una misma entidad en m\u00faltiples fuentes. Cada uno de estos registros representa alg\u00fan dato valioso sobre esa entidad. La fusi\u00f3n de datos resulta dif\u00edcil si los conjuntos de datos contienen duplicados. Antes de iniciar el proceso de fusi\u00f3n, es crucial realizar algoritmos adecuados de cotejo de datos para identificar los duplicados, aplicar reglas condicionales para eliminar los duplicados y lograr la unicidad de los registros en todas las fuentes.  <\/p>\n\n\n\n<h4><strong>Proceso de fusi\u00f3n: Agregaci\u00f3n\/integraci\u00f3n de datos<\/strong> <\/h4>\n\n\n\n<p>Los datos ya est\u00e1n listos para entrar en el proceso de fusi\u00f3n. Dependiendo de la finalidad, los datos pueden fusionarse de diferentes maneras:  <\/p>\n\n\n\n<ul><li>A\u00f1adir filas  <\/li><li>A\u00f1adir columnas  <\/li><li>A\u00f1adir filas y columnas a la vez  <\/li><li>Fusi\u00f3n condicional  <\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Veamos cada uno de estos escenarios con un poco m\u00e1s de detalle.  <\/p>\n\n\n\n<h5><strong>1. Anexar filas  <\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>A\u00f1adir filas es \u00fatil cuando se desea reunir y combinar registros capturados de diferentes fuentes en un solo lugar.  <\/p>\n\n\n\n<p>Un ejemplo de anexi\u00f3n de filas es cuando se ha reunido la informaci\u00f3n de los clientes a trav\u00e9s de varios sistemas de gesti\u00f3n de contactos, pero ahora se necesita reunir todos los registros en un solo lugar.  <\/p>\n\n\n\n<p><strong>Consideraciones<\/strong> <\/p>\n\n\n\n<ul><li>Todas las fuentes de datos que se combinen deben tener la misma estructura (columnas).  <\/li><li>Los tipos de datos, las restricciones de integridad y las validaciones de patrones de las columnas correspondientes deben ser los mismos para evitar errores de formato no v\u00e1lidos.  <\/li><li>En presencia de identificadores \u00fanicos, aseg\u00farese de que diferentes fuentes no contengan los mismos identificadores \u00fanicos, de lo contrario se producir\u00e1n errores durante el proceso de fusi\u00f3n.  <\/li><\/ul>\n\n\n\n<ul><li>Si los datos de una entidad abarcan m\u00faltiples registros que residen en fuentes dispares, realice la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-comparacion-de-datos-calificado-como-el-mejor-de-su-clase-con-una-precision-de-coincidencia-del-96\/\">coincidencia<\/a> y <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-deduplicacion-de-datos-utilice-reglas-integradas-y-personalizadas-para-la-deduplicacion-de-crm\/\">deduplicaci\u00f3n de<\/a> <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-comparacion-de-datos-calificado-como-el-mejor-de-su-clase-con-una-precision-de-coincidencia-del-96\/\">datos<\/a> antes del proceso de fusi\u00f3n.  <\/li><\/ul>\n\n\n\n<h5><strong>2. Anexar columnas  <\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>La adici\u00f3n de columnas es \u00fatil cuando se desea a\u00f1adir m\u00e1s dimensiones a los registros existentes.  <\/p>\n\n\n\n<p>Un ejemplo de anexi\u00f3n de columnas es cuando tiene la informaci\u00f3n de contacto en l\u00ednea de su cliente en un conjunto de datos, y su informaci\u00f3n de contacto f\u00edsico o residencial en otro, y desea combinar ambos conjuntos de datos en uno solo.  <\/p>\n\n\n\n<p><strong>Consideraciones<\/strong> <\/p>\n\n\n\n<ul><li>Todas las columnas de fuentes dispares deben ser \u00fanicas (no duplicadas).  <\/li><li>Cada registro debe ser \u00fanico e identificable en todos los conjuntos de datos para que los registros con el mismo identificador puedan fusionarse.  <\/li><li>Si un conjunto de datos no contiene datos para la columna de fusi\u00f3n, puede especificar valores nulos para todos los registros de ese conjunto de datos.  <\/li><li>Si varios conjuntos de datos contienen la misma informaci\u00f3n de dimensi\u00f3n, tambi\u00e9n puede fusionar las dimensiones en un solo campo (separadas por una coma, etc.) en caso de que no quiera perder datos.  <\/li><\/ul>\n\n\n\n<h5><strong>3. Fusi\u00f3n condicional  <\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>La fusi\u00f3n condicional es \u00fatil cuando se tienen conjuntos de datos incompletos que deben ser fusionados. En este tipo de fusi\u00f3n, se buscan los valores de un conjunto de datos y se rellenan adecuadamente en los otros conjuntos de datos con el registro\/atributo correcto.  <\/p>\n\n\n\n<p>Un ejemplo de fusi\u00f3n condicional es cuando se tiene una lista de productos en un conjunto de datos, pero el promedio de ventas por mes de cada uno de ellos se captura en otro conjunto de datos. Ahora, para fusionar los datos, es posible que tenga que buscar las ventas de cada producto del segundo y anexar estos datos contra el registro de productos correcto en el primer conjunto de datos. Esto se suele hacer cuando no se dispone de identificadores \u00fanicos en un conjunto de datos, por lo que hay que comparar condicionalmente en funci\u00f3n de otra columna y fusionar en consecuencia.  <\/p>\n\n\n\n<p><strong>Consideraciones<\/strong> <\/p>\n\n\n\n<ul><li>El conjunto de datos en el que se buscan los valores debe contener todos los registros \u00fanicos (por ejemplo, un n\u00famero medio de ventas para cada producto).  <\/li><li>El conjunto de datos al que se a\u00f1aden los datos puede no ser \u00fanico (por ejemplo, los productos se enumeran por ubicaci\u00f3n y, por tanto, el mismo producto vendido en varias ubicaciones puede aparecer m\u00e1s de una vez).  <\/li><\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Nota adicional<\/strong> <\/p>\n\n\n\n<p>El tipo de fusi\u00f3n que utilice depende en gran medida de su caso de uso espec\u00edfico. Si sus conjuntos de datos no contienen muchos valores nulos y son relativamente completos, a\u00f1adir filas o columnas, o ambas cosas, puede ajustarse a sus necesidades. Sin embargo, cuando encuentre lagunas en sus conjuntos de datos, es posible que tenga que buscar y rellenar esos valores primero. A menudo, las organizaciones utilizan todas las t\u00e9cnicas de fusi\u00f3n de datos para reunirlos. Por ejemplo, puede realizar primero la fusi\u00f3n condicional y luego completar el proceso de fusi\u00f3n a\u00f1adiendo tambi\u00e9n filas y columnas.  <\/p>\n\n\n\n<h4><strong>Proceso de post-fusi\u00f3n<\/strong> <\/h4>\n\n\n\n<h5><strong>1. Perfiles de la fuente fusionada  <\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>Una vez completado todo el proceso de fusi\u00f3n, es crucial realizar una comprobaci\u00f3n final del perfil de la fuente fusionada, al igual que la realizada al principio del proceso para las fuentes individuales. Esto mostrar\u00e1 cualquier error encontrado durante la fusi\u00f3n, y resaltar\u00e1 si alguna informaci\u00f3n queda incompleta, inexacta, o contiene valores inv\u00e1lidos, etc.  <\/p>\n\n\n\n<h3><strong>Desaf\u00edos encontrados durante el proceso de fusi\u00f3n de datos<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n<h4><strong>1. Heterogeneidad de los datos  <\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Uno de los mayores retos que se plantean al fusionar datos es la heterogeneidad de los mismos, es decir, las diferencias estructurales y l\u00e9xicas presentes en los conjuntos de datos que se van a fusionar.  <\/p>\n\n\n\n<h5><strong>a. Heterogeneidad estructural  <\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>Cuando estos conjuntos de datos no contienen el mismo n\u00famero y tipo de columnas\/atributos, se habla de heterogeneidad estructural. Por ejemplo, una base de datos podr\u00eda almacenar el nombre de un contacto como <em>Nombre de Contacto<\/em>, mientras que en una segunda base de datos, se almacena en m\u00faltiples columnas como, <em>Saludo,<\/em> <em>Nombre<\/em>, <em>Segundo Nombre<\/em> y, <em>Apellido.<\/em>  <\/p>\n\n\n\n<h5><strong>b. Heterogeneidad l\u00e9xica  <\/strong><\/h5>\n\n\n\n<p>La heterogeneidad l\u00e9xica se produce cuando los campos de diferentes bases de datos son estructuralmente iguales, pero representan la misma informaci\u00f3n de forma sint\u00f3nica diferente. Por ejemplo, dos o m\u00e1s bases de datos pueden tener el mismo campo <em>Direcci\u00f3n <\/em>, pero una puede tener un valor de direcci\u00f3n <em>32 E St. 4<\/em>, mientras que la otra puede tener <em>32 East, 4<\/em><em>\n  <sup>th<\/sup>\n<\/em><em> Street<\/em>.  <\/p>\n\n\n\n<p>Para superar este reto, las columnas deben ser analizadas y fusionadas para conseguir la misma estructura en todos los conjuntos de datos. Adem\u00e1s, los valores de las columnas deben transformarse para seguir la misma sintaxis.  <\/p>\n\n\n\n<h4><strong>2. Escalabilidad  <\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Normalmente, las iniciativas de fusi\u00f3n de datos se planifican y ejecutan teniendo en cuenta un n\u00famero determinado de fuentes y tipos, y no tienen espacio para la escalabilidad. Se trata de un gran reto, ya que las necesidades de las organizaciones se transforman con el tiempo y requieren un sistema que pueda integrar m\u00e1s fuentes de datos con estructuras y mecanismos de almacenamiento diferentes.  <\/p>\n\n\n\n<p>Para superar este reto, es importante implementar y utilizar un dise\u00f1o de integraci\u00f3n escalable durante el proceso de fusi\u00f3n, en lugar de codificar la integraci\u00f3n s\u00f3lo para ciertas fuentes. Un sistema de integraci\u00f3n de datos reutilizable tiene en cuenta las posibilidades actuales y futuras y construye una arquitectura escalable que extrae datos de varias fuentes y admite diferentes formatos de datos, como API, bases de datos SQL, archivos de texto, almacenes ETL, etc.  <\/p>\n\n\n\n<h4><strong>3. Duplicaci\u00f3n  <\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Cualquiera que sea la t\u00e9cnica de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-purga-de-fusiones-utilizar-reglas-de-supervivencia-incorporadas-y-personalizadas\/\">fusi\u00f3n de datos<\/a> que est\u00e9 planeando implementar, la duplicaci\u00f3n de datos es un gran desaf\u00edo que debe ser solucionado. La duplicaci\u00f3n puede existir en su base de datos en diferentes formas, algunas comunes incluyen:  <\/p>\n\n\n\n<ul><li>M\u00faltiples registros que representan a la misma entidad (que pueden tener o no un identificador \u00fanico).  <\/li><li>M\u00faltiples atributos que almacenan la misma informaci\u00f3n sobre una entidad.  <\/li><li>Registros o atributos duplicados almacenados dentro del mismo conjunto de datos, o que abarcan varios conjuntos de datos.  <\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Este problema de duplicaci\u00f3n puede resolverse:  <\/p>\n\n\n\n<ul><li>Selecci\u00f3n y configuraci\u00f3n de algoritmos de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-comparacion-de-datos-calificado-como-el-mejor-de-su-clase-con-una-precision-de-coincidencia-del-96\/\">concordancia de datos<\/a> adecuados que identifiquen los registros que representan la misma entidad. En ausencia de identificadores \u00fanicos, se debe utilizar una combinaci\u00f3n de algoritmos avanzados de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/comparacion-difusa-101-limpieza-y-vinculacion-de-datos-desordenados\/\">coincidencia difusa<\/a> para encontrar coincidencias precisas.  <\/li><li>Definir un conjunto de reglas condicionales que eval\u00faen de forma inteligente columnas iguales o similares y sugieran cu\u00e1les de estos atributos contienen valores m\u00e1s completos, precisos y v\u00e1lidos.  <\/li><\/ul>\n\n\n\n<h4><strong>4. Largo proceso de fusi\u00f3n  <\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Los procesos de integraci\u00f3n de datos suelen durar m\u00e1s de lo previsto. La raz\u00f3n m\u00e1s com\u00fan es la mala planificaci\u00f3n y las expectativas poco realistas fijadas al principio. Es m\u00e1s f\u00e1cil empezar algo desde cero que corregir lo que ya se ha implantado y ha estado en vigor durante d\u00e9cadas.  <\/p>\n\n\n\n<p>Es fundamental tener en cuenta la cantidad de datos que se manejan y evaluar los perfiles de datos de todas las fuentes antes de poder elaborar un plan de aplicaci\u00f3n realista.  <\/p>\n\n\n\n<p>Otra raz\u00f3n que explica la larga duraci\u00f3n de los proyectos de integraci\u00f3n son las adiciones o cambios de \u00faltima hora. El equipo debe dedicar alg\u00fan tiempo al proceso de preevaluaci\u00f3n y recopilar informaci\u00f3n de todas las partes implicadas, como los usuarios de la empresa (que introducen\/captan los datos), los administradores (que gestionan los datos) y los analistas de datos (que dan sentido a los datos).  <\/p>\n\n\n\n<h3><strong>Mejores pr\u00e1cticas para permitir una fusi\u00f3n de datos sin problemas<\/strong> <\/h3>\n\n\n\n<h4><strong>1. Saber qu\u00e9 integrar  <\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Antes de iniciar el proceso de integraci\u00f3n de datos, dedique alg\u00fan tiempo a evaluar las fuentes de datos implicadas. Esto ayuda a identificar exactamente lo que hay que combinar: las fuentes y los atributos que contienen. Puede ser que los registros antiguos est\u00e9n obsoletos y no deban tenerse en cuenta para el proceso de integraci\u00f3n. Saber exactamente lo que hay que combinar aumentar\u00e1 la velocidad y la precisi\u00f3n del proceso.  <\/p>\n\n\n\n<h4><strong>2. Visualizar los datos  <\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Siempre es mejor entender los datos que se manejan, y la forma m\u00e1s r\u00e1pida de hacerlo es visualizarlos. No s\u00f3lo es m\u00e1s f\u00e1cil de evaluar, sino que le ofrece una visi\u00f3n completa de los valores at\u00edpicos o las invalidaciones que puedan residir en su conjunto de datos. Los histogramas estad\u00edsticos y los gr\u00e1ficos de barras que muestran la integridad de los atributos pueden ser muy \u00fatiles.  <\/p>\n\n\n\n<h4><strong>3. Pruebe las herramientas automatizadas de autoservicio  <\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Llevar a cabo manualmente todo el proceso de integraci\u00f3n y agregaci\u00f3n de datos parece un proceso que requiere muchos recursos y costes. Pruebe las herramientas de integraci\u00f3n de datos automatizadas y de autoservicio que ofrecen una soluci\u00f3n integral para la elaboraci\u00f3n de perfiles de datos, la limpieza, la correspondencia, la integraci\u00f3n y la carga de datos de forma r\u00e1pida, precisa y exhaustiva.  <\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/productos\/datamatch-enterprise-calificado-como-el-producto-numero-uno-para-la-gestion-de-la-calidad-de-los-datos\/\">Data Ladder&#8217;s DataMatch Enterprise<\/a>  es una de estas herramientas que soporta sin problemas una gran variedad de tipos y formatos de datos, incluyendo archivos locales (archivos de texto, CSV, hojas de Excel), bases de datos (SQL Server, Oracle, Teradata), almacenes en la nube (CRMs como Salesforce), APIs, y otras bases de datos utilizando la conexi\u00f3n ODBC, as\u00ed como la construcci\u00f3n de conectores nativos basados en las necesidades espec\u00edficas del usuario.  <\/p>\n\n\n\n<h4><strong>4. Decidir d\u00f3nde alojar los datos fusionados  <\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p>Es posible que desee fusionar los datos de todas las fuentes en una sola fuente de destino, o cargar el conjunto de datos fusionados en una fuente completamente nueva. En funci\u00f3n de sus necesidades, aseg\u00farese de que ha probado, dise\u00f1ado y estructurado el origen de destino en consecuencia, para que pueda soportar los datos fusionados entrantes de forma eficiente.  <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Fusi\u00f3n de datos de m\u00faltiples fuentes La fusi\u00f3n de datos es un proceso en el que se unifican los datos de m\u00faltiples fuentes para representar un \u00fanico punto de referencia o un \u00fanico punto de verdad. 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