La captura y el almacenamiento son el primer paso del ciclo de vida de la gesti\u00f3n de datos. Pero los datos dispares -que residen en varias bases de datos, hojas de c\u00e1lculo, servidores locales y aplicaciones de terceros- no sirven de nada hasta que se re\u00fanen. La integraci\u00f3n de datos permite a su empresa aplicar de forma pr\u00e1ctica y global la informaci\u00f3n capturada y responder a las preguntas cr\u00edticas de la empresa.<\/p>\n\n
Considere la integraci\u00f3n de los datos de los clientes como un ejemplo. En cualquier organizaci\u00f3n, los datos de los clientes se almacenan y alojan en m\u00faltiples ubicaciones: herramientas de seguimiento de sitios web, CRM, software de automatizaci\u00f3n de marketing y contabilidad, etc. Para dar sentido a la informaci\u00f3n de los clientes y extraer informaci\u00f3n \u00fatil, su equipo no puede cambiar constantemente entre aplicaciones. Necesitan un acceso \u00fanico y uniforme a los registros de datos de los clientes, donde los datos se mantengan limpios y sin ambig\u00fcedades.<\/p>\n\n
Del mismo modo, existen otras innumerables ventajas de la integraci\u00f3n de datos que permiten una gesti\u00f3n eficaz de los mismos, la inteligencia empresarial y otras operaciones de datos.<\/p>\n\n
5 tipos de integraci\u00f3n de datos<\/h2>\n\n
La integraci\u00f3n de los datos puede lograrse de m\u00faltiples maneras. Com\u00fanmente denominados m\u00e9todos, t\u00e9cnicas, enfoques o tipos de integraci\u00f3n de datos, existen 5 formas diferentes de integrar los datos.<\/p>\n\n
1. Integraci\u00f3n de datos por lotes<\/h3>\n\n
En este tipo de integraci\u00f3n de datos, los datos pasan por el proceso ETL en lotes en momentos programados (semanal o mensualmente). Se extrae <\/em>de fuentes dispares, se transforma <\/em>en una vista coherente y estandarizada, y luego se carga <\/em>en un nuevo almac\u00e9n de datos, como un almac\u00e9n de datos o m\u00faltiples marts de datos. Esta integraci\u00f3n es sobre todo \u00fatil para el an\u00e1lisis 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 almac\u00e9n.<\/p>\n\n En este tipo de integraci\u00f3n de datos, los datos entrantes o en flujo se integran en los registros existentes casi en tiempo real a trav\u00e9s de conductos de datos configurados. Las empresas emplean canalizaciones de datos para automatizar el movimiento y la transformaci\u00f3n de los datos, y dirigirlos al destino deseado. Los procesos para integrar los datos entrantes (como un nuevo registro o la actualizaci\u00f3n\/aplicaci\u00f3n de la informaci\u00f3n existente) se incorporan a la cadena de datos.<\/p>\n\n En este tipo de integraci\u00f3n de datos, se crea una copia de todos los conjuntos de datos de origen en un entorno o aplicaci\u00f3n de preparaci\u00f3n, se consolidan los registros de datos para representar una \u00fanica vista y, finalmente, se trasladan a un origen de destino. Aunque este tipo es similar al ETL, tiene algunas diferencias clave como:<\/p>\n\n Como su nombre indica, este tipo de integraci\u00f3n 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 aplicaci\u00f3n front-end.<\/p>\n\n Dado que no tiene un modelo de datos propio, el prop\u00f3sito de la capa virtual es aceptar las solicitudes entrantes, crear resultados consultando la informaci\u00f3n requerida de las bases de datos conectadas y presentar una vista unificada. La virtualizaci\u00f3n de datos reduce el coste del espacio de almacenamiento y la complejidad de la integraci\u00f3n, ya que los datos s\u00f3lo parecen estar integrados, pero residen por separado en los sistemas de origen.<\/p>\n\n La federaci\u00f3n de datos es similar a la virtualizaci\u00f3n de datos y suele considerarse como su subtipo. De nuevo, en la federaci\u00f3n de datos, los datos no se copian ni se trasladan a una nueva base de datos, sino que se dise\u00f1a un nuevo modelo de datos que representa una visi\u00f3n integrada de los sistemas de origen.<\/p>\n\n 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 federaci\u00f3n de datos es \u00fatil cuando los modelos de datos subyacentes de los sistemas de origen son demasiado diferentes y deben adaptarse a un modelo m\u00e1s reciente para utilizar la informaci\u00f3n de forma m\u00e1s eficaz.<\/p>\n\n Independientemente del tipo de integraci\u00f3n de datos, el flujo del proceso de integraci\u00f3n de datos es similar para todos, ya que el objetivo es combinar y reunir los datos. En esta secci\u00f3n, repasamos un marco general de integraci\u00f3n de datos empresariales que puede utilizar al implementar cualquier t\u00e9cnica de integraci\u00f3n de datos.<\/p>\n El primer paso en cualquier proceso de integraci\u00f3n de datos es reunir y evaluar los requisitos empresariales y t\u00e9cnicos. Esto le ayudar\u00e1 a planificar, dise\u00f1ar y aplicar un marco que produzca los resultados esperados. Entre las \u00e1reas que hay que cubrir mientras se recopilan los requisitos se incluyen:<\/p>\n\n Otro paso inicial del proceso de integraci\u00f3n de datos es generar informes de perfilado o evaluaci\u00f3n<\/a> de los datos que deben integrarse. Esto le ayudar\u00e1 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 estad\u00edsticas descriptivas que ponen de manifiesto posibles oportunidades de limpieza y transformaci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n Con los requisitos de integraci\u00f3n y los informes de evaluaci\u00f3n en la mano, ahora es el momento de identificar la brecha entre ambos. Habr\u00e1 muchas funcionalidades solicitadas en la fase de requisitos que no son v\u00e1lidas o no cuadran con los informes perfilados de los datos existentes. Pero la comparaci\u00f3n entre ambos le ayudar\u00e1 a planificar un dise\u00f1o de integraci\u00f3n que cumpla el mayor n\u00famero de requisitos posible.<\/p>\n\n Esta es la fase de planificaci\u00f3n del proceso en la que hay que dise\u00f1ar algunos conceptos clave sobre la integraci\u00f3n de datos, como por ejemplo<\/p>\n\n Una vez dise\u00f1ado el proceso de integraci\u00f3n, es el momento de la ejecuci\u00f3n. La ejecuci\u00f3n puede producirse de forma incremental, es decir, integrando bajos vol\u00famenes de datos procedentes de fuentes menos conflictivas, y aumentando iterativamente los vol\u00famenes y a\u00f1adiendo m\u00e1s fuentes. Esto puede ser \u00fatil para detectar cualquier error inicial que pueda surgir. Una vez completada la integraci\u00f3n de los datos existentes, puede centrarse en la integraci\u00f3n de los nuevos flujos de datos entrantes.<\/p>\n\n Durante la fase de verificaci\u00f3n, hay que comprobar la precisi\u00f3n y la eficacia del proceso de integraci\u00f3n de datos. La elaboraci\u00f3n de perfiles de la fuente de destino puede ser una buena manera de detectar errores y validar la integraci\u00f3n. Antes de poder confiar la configuraci\u00f3n de la integraci\u00f3n a las actividades futuras, hay que probar una serie de \u00e1reas, como por ejemplo<\/p>\n\n Antes de seguir adelante, vamos a discutir un concepto importante relacionado con la integraci\u00f3n de datos que a menudo confunde a la gente: la relaci\u00f3n entre la integraci\u00f3n de datos y la calidad de los datos.<\/p>\n\n Desde un punto de vista hol\u00edstico, tanto la integraci\u00f3n como la calidad de los datos tienen el mismo objetivo: facilitar el uso de los datos y hacerlo m\u00e1s eficiente. Para lograr este objetivo, no se puede hablar de integraci\u00f3n de datos sin calidad de los mismos, y viceversa. Puede resultar confuso si se intenta entender d\u00f3nde acaba uno y empieza el otro. Lo cierto es que ambos conceptos est\u00e1n demasiado integrados como para diferenciarlos<\/strong> y deben manejarse sin fisuras.<\/p>\n\n Los esfuerzos de integraci\u00f3n de datos sin tener en cuenta la calidad de los mismos est\u00e1n abocados al fracaso. La gesti\u00f3n de la <\/a>calidad de los datos es un catalizador de su proceso de<\/strong> integraci\u00f3n de datos, ya que mejora y acelera la consolidaci\u00f3n de los mismos.<\/p>\n\n Otra distinci\u00f3n entre ambos es que la calidad de los datos no es una iniciativa, sino un h\u00e1bito o ejercicio que debe ser supervisado constantemente. Aunque en el caso de los almacenes de datos, la integraci\u00f3n de datos puede producirse en momentos concretos de la semana o del mes, no se puede olvidar la calidad de los datos<\/strong> ni siquiera durante esa espera. Por lo tanto, la calidad de los datos es primordial para que los resultados de la integraci\u00f3n de datos sean satisfactorios y utilizables.<\/p>\n\n Teniendo en cuenta los grandes vol\u00famenes de datos que las organizaciones almacenan e integran, los esfuerzos manuales est\u00e1n fuera de la ecuaci\u00f3n para la mayor\u00eda de las iniciativas de integraci\u00f3n. Utilizar la tecnolog\u00eda para integrar y consolidar los datos que residen en fuentes separadas puede resultar m\u00e1s eficaz, eficiente y productivo. Analicemos cu\u00e1les son algunas de las caracter\u00edsticas comunes que puede buscar en una plataforma de integraci\u00f3n de datos:<\/p>\n\n La integraci\u00f3n de grandes cantidades de datos puede ser una iniciativa abrumadora, especialmente si se opta por una configuraci\u00f3n de ETL o de virtualizaci\u00f3n de datos. Un entorno b\u00e1sico de integraci\u00f3n de datos que re\u00fana los datos y minimice los defectos intolerables de calidad de datos puede ser un buen punto de partida para la mayor\u00eda de las empresas. Dar prioridad al aspecto de integraci\u00f3n de datos m\u00e1s importante de la consolidaci\u00f3n de datos puede ayudarle a empezar por lo bajo y a mejorar gradualmente seg\u00fan sea necesario.<\/p>\n\n Puede empezar por emplear una soluci\u00f3n de integraci\u00f3n de datos unificada que ofrezca una variedad de conectores comunes, as\u00ed como funciones incorporadas para el perfilado<\/a>, la limpieza<\/a>, la estandarizaci\u00f3n<\/a>, el cotejo<\/a> y la fusi\u00f3n de<\/a> datos<\/a>. Adem\u00e1s, una funci\u00f3n de programaci\u00f3n<\/a> que integra los datos por lotes en momentos configurados puede poner en marcha su iniciativa en pocos d\u00edas.<\/p>\n\n DataMatch Enterprise<\/a> es una de estas herramientas de consolidaci\u00f3n de datos que puede ayudar a integrar sus datos que residen en fuentes separadas. Descargue una prueba hoy mismo<\/a> o reserve una demostraci\u00f3n<\/a> con nuestros expertos para ver c\u00f3mo podemos ayudarle a ejecutar su iniciativa de integraci\u00f3n de datos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Los dirigentes suelen subestimar el tiempo y el esfuerzo necesarios para habilitar la inteligencia empresarial en toda la organizaci\u00f3n. Creen que es tan f\u00e1cil como extraer datos de todas las fuentes, reunirlos en una hoja de c\u00e1lculo y alimentar las herramientas de BI o, incluso m\u00e1s f\u00e1cil, un analista de datos que pueda fabricar inteligencia […]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":68250,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_lmt_disableupdate":"","_lmt_disable":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[1321],"tags":[543,574,1322,475],"acf":[],"yoast_head":"\n2. Integraci\u00f3n de datos en tiempo real<\/h3>\n\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/02\/Data-pipeline.png\")
<\/figure>\n\n3. Consolidaci\u00f3n de datos<\/h3>\n\n
4. Virtualizaci\u00f3n de datos<\/h3>\n\n
5. Federaci\u00f3n de datos<\/h3>\n\n
Proceso de integraci\u00f3n de datos<\/h2>\n\n
![\"\"](\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/Data-integration-process.png\")
<\/figure><\/div>\n1. Recogida de requisitos<\/h3>\n\n
2. Perfiles de datos<\/h3>\n\n
3. Revisi\u00f3n de los perfiles en funci\u00f3n de los requisitos<\/h3>\n\n
4. Dise\u00f1ar<\/h3>\n\n
5. Implementar<\/h3>\n\n
6. Verificar, validar y controlar<\/h3>\n\n
Integraci\u00f3n y calidad de los datos: Demasiado integrados para ser diferenciados<\/h2>\n\n
Herramientas y soluciones de integraci\u00f3n de datos<\/h2>\n\n
Unificaci\u00f3n de la integraci\u00f3n, la limpieza y el cotejo de datos<\/h2>\n\n