Integración de datos, tema estratégico en las organizaciones | IT Masters Mag

datos

Integración de datos, tema estratégico en las organizaciones



Dirección copiada

Si una empresa genera datos, estos pueden integrarse y usarse para crear información estratégica en tiempo real que beneficie al negocio.

Publicado el 4 may 2023



integracion-de-datos
Crédito: Shuttersrtock


Marcela Padua

Si se pregunta por qué es importante la integración de datos basta pensar que la cantidad de datos que se generan en una organización ha crecido exponencialmente.

Están almacenados en las múltiples modalidades de la nube o en servidores propios y son usados, por ejemplo, en estrategias de negocio o en nuevas soluciones impulsados por inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés).

Entre 2010 y 2020, la creación y replicación de datos digitales se multiplicó por treinta de acuerdo con Statista, al alcanzar un volumen estimado en 64 zettabytes —1 Zettabyte, o ZB, equivale a 1,000 millones de terabytes—.

Las proyecciones para 2025 indican que la generación de datos en todo el mundo alcanzará por lo menos 180 ZB. Esto es 40% de crecimiento anual promedio entre 2020 y 2025.

La gestión de tales volúmenes de datos representa no solo un reto de grandes dimensiones, sino que lleva implícitos procesos complejos de almacenamiento, validación, depuración y estandarización, para transformar esos datos en conocimiento.

De ahí la importancia que tiene la integración de datos en las organizaciones.

¿Qué es la integración de datos?

Por integración de datos se entiende todo aquel proceso donde se combinan, consolidan y fusionan datos provenientes de diversas y variadas fuentes, con el propósito de obtener una visión uniforme de dichos datos y permitir un acceso, gestión y análisis eficaces de los mismos.

Hay varios enfoques generalmente aceptados para lograr la integración de datos, que se denominan indistintamente tipos, métodos o técnicas de integración de datos. Destacan los siguientes tipos de integración de datos:

Tipos de integración de datos

Por lotes o batch

Implica la transferencia de datos en grandes cantidades desde fuentes o sistemas de origen a un destino en forma periódica o programada.

Es la fórmula adecuada para acceder a los datos y mover grandes volúmenes de ellos, utilizando tecnología de integración de datos ETL (extracción, transformación y carga), que enfatiza la transformación de los datos. Se le considera la mejor opción para el Big Data.

En tiempo real

Conlleva la transferencia de datos de forma continua y en tiempo real desde una fuente a un destino; es adecuada para situaciones donde se requiere acceso inmediato a los datos actualizados, como en aplicaciones de transacciones financieras o sistemas de control de inventarios.

Se puede lograr mediante el uso de herramientas ETL o EAI (integración de aplicaciones para empresas).


Consolidación de datos

Compromete la combinación de datos de diferentes fuentes para crear un conjunto coherente y completo.

Se centra más en conceptos como la limpieza y normalización de datos, además de ser el adecuado para obtener una vista unificada de los datos que se encuentran en diferentes sistemas o bases de datos, al mismo tiempo que vincula registros e identifica de forma única los principales activos de datos, como el cliente, el producto o la ubicación.

Virtualización de datos

Como su nombre lo indica, este tipo de integración no crea una copia de los datos ni los traslada a una nueva base 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, a manera de una aplicación front end.

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. Esta opción reduce costos del espacio de almacenamiento y la complejidad de la integración, ya que los datos residen por separado en los sistemas de origen.

Sincronización de datos

En oposición a la virtualización, 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, carga los datos, para transformarlos en un modelo de datos mejorado antes de presentar los resultados.

Se utiliza para garantizar que los datos en diferentes sistemas estén sincronizados.

Es la fórmula adecuada para garantizar la consistencia de los datos en diferentes sistemas.

Teoría de la integración de datos

La teoría de la integración de datos es un conjunto de principios, conceptos y metodologías diseñados para facilitar la combinación y unificación de datos procedentes de diversas fuentes en un sistema coherente y accesible. Esta teoría aborda los desafíos técnicos, operativos y conceptuales asociados con la integración de datos, incluida la limpieza, transformación, consolidación y gestión de datos para su uso eficiente y efectivo en análisis y aplicaciones empresariales. La teoría de la integración de datos abarca una variedad de enfoques y técnicas, como la arquitectura de sistemas, los modelos de datos, los estándares de interoperabilidad y los procesos de extracción, transformación y carga (ETL). Su objetivo principal es garantizar la calidad, coherencia y accesibilidad de los datos para apoyar la toma de decisiones informadas y la generación de valor empresarial.

Pasos de la integración de datos

La integración de datos se realiza mediante una serie de pasos y procesos que involucran la recopilación, limpieza, transformación y consolidación de datos de diversas fuentes en un sistema coherente y accesible. Los pasos típicos en el proceso de integración de datos incluyen:

  1. Extracción de datos: Se recopilan datos de múltiples fuentes, que pueden incluir bases de datos, archivos planos, sistemas en la nube, aplicaciones empresariales, entre otros.
  2. Limpieza de datos: Los datos recopilados pueden contener errores, duplicados o inconsistencias que deben corregirse para garantizar su calidad. Este proceso implica la identificación y eliminación de datos erróneos, incompletos o irrelevantes.
  3. Transformación de datos: Los datos se transforman para que sean coherentes y homogéneos en toda la organización. Esto puede incluir la estandarización de formatos, la conversión de valores y la creación de nuevas estructuras de datos.
  4. Consolidación de datos: Los datos transformados se combinan en un único repositorio o almacén de datos, como un data warehouse, donde pueden ser fácilmente accesibles para su análisis y uso.
  5. Gestión de metadatos: Se documenta y gestiona la información sobre los datos, como su origen, significado y estructura, para facilitar su comprensión y uso por parte de los usuarios.
  6. Entrega de datos: Finalmente, los datos integrados están disponibles para su uso en análisis, informes, aplicaciones empresariales y otros fines, permitiendo a la organización tomar decisiones informadas y generar valor a partir de la información.

Implementación eficiente del código ETL

El código ETL es una parte fundamental del proceso de integración de datos.

Como ya mencionamos, ETL se refiere al proceso de extraer datos de diferentes fuentes, transformarlos para que sean coherentes y homogéneos, y luego cargarlos en un destino común, como puede ser el caso de un Data Warehouse.

La implementación eficiente del código ETL implica seguir una serie de buenas prácticas y consideraciones importantes, incluyendo la definición de un modelo de datos coherente y unificado, así como emplear herramientas ETL de alta calidad, con capacidad para manejar grandes volúmenes de datos, que pueden incluir fuentes externas.

La realización de pruebas exhaustivas en cada etapa del proceso para asegurarse de que los datos se extraen y transforman de manera efectiva y la optimización del código ETL, al efectuar carga por lotes y la paralelización para reducir el tiempo de ejecución del proceso son también parte de una implementación eficiente.

No se puede omitir la documentación de todo el proceso, ya que la obtención de resultados precisos no sólo representa la calidad de los datos, sino que es la característica que les da sentido.

Ventajas de la integración entre bases de datos y aplicaciones

Acceso a los datos en tiempo real, minimización de errores, automatización de procesos, mejoras colaborativas y toma de decisiones más informada son algunos de los beneficios de la integración entre bases de datos y aplicaciones.

Por ejemplo, una base de datos es una recopilación organizada de información o datos estructurados, que normalmente se almacena de forma electrónica en un sistema informático.

Incluye desde datos relacionales hasta datos en la nube. También tenemos las aplicaciones empresariales como ERP o CRM.

Así que la integración de bases de datos y aplicaciones permite que se obtengan ambos conjuntos de información para luego combinarse en un solo lugar con fines analíticos.

Entran en juego aquí soluciones de integración de una interfaz de procesamiento de aplicaciones (API, por sus siglas en inglés) empresarial, útiles para integrar datos entre aplicaciones existentes y nuevas.

Herramientas y soluciones para integración de datos

Ya mencionamos que hay varios enfoques para llevar a cabo la integración de datos.

Ahora complementamos con la explicación de las herramientas para ponerla en práctica, desde la perspectiva de la gestión de datos en forma integral en toda una organización, empleando soluciones de software especializado, lenguajes de programación y técnicas de automatización.

Las soluciones empresariales para la integración de datos abordan los desafíos inherentes al proceso de unificar y gestionar datos provenientes de múltiples fuentes dentro de una organización. Estas soluciones ofrecen una amplia gama de funcionalidades destinadas a facilitar tareas como limpieza, transformación, consolidación y administración de datos. Algunas de las soluciones más empleadas son:

  1. Plataformas ETL (Extracción, Transformación y Carga): Estas plataformas permiten extraer datos desde diversas fuentes, ajustarlos según sea necesario para garantizar su coherencia y calidad, y luego cargarlos en un destino común, como un almacén de datos o una base de datos.
  2. Herramientas de virtualización de datos: Estas herramientas crean una capa virtual que se conecta con todas las fuentes de datos, proporcionando un acceso uniforme a ellos sin necesidad de mover o copiar los datos físicamente.
  3. Plataformas de integración de aplicaciones empresariales (EAI): Estas plataformas facilitan la integración de sistemas y aplicaciones empresariales al definir interfaces y protocolos de comunicación estándar.
  4. Soluciones de nube para integración de datos: Muchas plataformas de nube ofrecen servicios y herramientas específicamente diseñadas para integrar datos de manera eficiente y escalable en entornos de nube.
  5. Plataformas de virtualización de datos: Estas soluciones permiten acceder y consultar datos de diversas fuentes como si estuvieran almacenados en un único repositorio, simplificando así el acceso a la información para análisis y aplicaciones.
  6. Herramientas de preparación de datos: Estas herramientas ayudan a limpiar, transformar y preparar datos para su análisis, facilitando así la gestión de datos de manera más eficiente y efectiva.

Estas soluciones están diseñadas para satisfacer las necesidades específicas de cada organización en términos de integración de datos, contribuyendo así a mejorar la calidad, coherencia y accesibilidad de la información empresarial.

Aquí aparecen los nombres y marcas de muchas soluciones que pueden resultar familiares. Estas son herramientas de integración de datos:

  • Apache NiFi, Talend, Informatica PowerCenter, son herramientas ETL
  • MuleSoft, Tibco, IBM WebSphere, corresponden al grupo de herramientas EAI.
  • Denodo y Cisco Data Virtualization son herramientas de virtualización de datos.
  • Amazon Web Services, Microsoft Azure -con su acceso uniforme a datos (UDA)-, Google Cloud Platform corresponden al grupo de soluciones de Cloud Data Integration.

Usos de la integración de datos y casos de uso

Si una empresa genera datos, estos pueden integrarse y usarse para crear información estratégica en tiempo real que beneficie al negocio, ya sea consolidando vistas de todas sus operaciones para entender qué funciona y qué no, o bien, haciendo un corte puntual para entender causas y efectos. Así es posible hacer correcciones de curso en tiempo real y minimizar los riesgos.

Entre los usos prácticos que tiene la integración de datos está la mejora de la toma de decisiones, el análisis de negocios, la mejora de la eficiencia operativa, la consolidación de datos y la creación de una fuente centralizada de información.

Algunos de los casos de uso de la integración de datos incluyen la optimización de las analíticas; el impulso a la coherencia entre aplicaciones operativas; el proporcionar datos confiables a terceros, tales como clientes, proveedores y socios; dar soporte a la migración y consolidación de los datos, por ejemplo, al reemplazar aplicaciones heredadas o migrar a nuevos entornos.

Por cierto, una plataforma de integración de datos se ha convertido en la mejor forma de consolidar los datos que residen en sistemas dispares. Adicionalmente, es una solución muy recomendable para para conectar todas las aplicaciones y datos entre su empresa y terceros externos.

  1. Cumplimiento normativo: Al garantizar la calidad y la precisión de los datos utilizados en informes y análisis, la integración de datos ayuda a las organizaciones a cumplir con las regulaciones y normativas de privacidad de datos, mitigando el riesgo de sanciones y multas por incumplimiento.
  2. Mejora de la experiencia del cliente: La integración de datos permite a las organizaciones comprender mejor las necesidades y preferencias de sus clientes al tener una visión unificada de la información relacionada con ellos, lo que facilita la personalización de productos y servicios y la entrega de experiencias más satisfactorias.
  3. Consolidación de información: Al centralizar datos dispersos en diferentes sistemas y fuentes en un único repositorio, como un data warehouse, las organizaciones pueden crear una fuente centralizada y confiable de información que sirva como base para la generación de informes, análisis y aplicaciones empresariales.
  4. Optimización del rendimiento operativo: Al consolidar datos dispersos en una única fuente centralizada, las organizaciones pueden mejorar la eficiencia operativa al eliminar la redundancia de datos, automatizar procesos y garantizar la coherencia y precisión de la información utilizada en todas las áreas.
  5. Mejora de la toma de decisiones: La integración de datos facilita la toma de decisiones estratégicas al proporcionar una visión completa y unificada de la información empresarial, permitiendo a los líderes empresariales tomar decisiones informadas y fundamentadas.
  6. Soporte a la innovación: Al proporcionar acceso a datos actualizados y de alta calidad, la integración de datos facilita la innovación al permitir a las organizaciones desarrollar y desplegar nuevas soluciones y servicios basados en datos de manera más rápida y eficiente.
  7. Reducción de costos: Al eliminar la duplicación de datos y optimizar los procesos operativos, la integración de datos puede ayudar a reducir los costos operativos y mejorar la eficiencia general de la organización.

Mejora del rendimiento y comprensión sobre las diferentes fuentes

Para extraer y consolidar datos, existen diferentes formatos y fuentes de información, con características y ventajas particulares que requieren de entendimiento profundo para elegir lo más adecuado en cada caso.

Están los archivos planos, que son uno de los formatos más simples. Estos archivos contienen datos estructurados como CSV (Comma Separated Values), TSV (Tab Separated Values) o JSON (JavaScript Object Notation). Son utilizados para intercambio de datos y como fuente de información para procesos de integración.

Las bases de datos relacionales son sistemas de gestión de bases de datos que utilizan tablas relacionales para almacenar y organizar datos. Son ampliamente empleadas en aplicaciones empresariales debido a su capacidad para manejar grandes cantidades de datos estructurados.

El almacenamiento en varios formatos puede ayudar a mejorar el rendimiento en la gestión y el análisis de datos.

Luego están las bases de datos NoSQL (Not Only SQL), que son no relacionales, flexibles y aptas para grandes volúmenes de datos. Son utilizadas principalmente en aplicaciones web y móviles que necesitan manejar grandes cantidades de datos no estructurados o semiestructurados.

En cuanto a las API, son interfaces de programación que permiten que diferentes aplicaciones interactúen entre sí. Son especialmente útiles para la integración de datos en aplicaciones móviles y web.

Los data warehouses son sistemas diseñados para almacenar grandes cantidades de datos históricos y proporcionar acceso rápido a éstos, para análisis y toma de decisiones. Suelen construirse utilizando bases de datos relacionales y herramientas de ETL.

Por último, los data lakes son sistemas diseñados para almacenar grandes cantidades de datos en su forma original, sin estructurar. Utilizan tecnologías de big data para procesar y analizar grandes volúmenes de datos no estructurados.

Conexión y extracción segura y rápida de datos desde orígenes externos

Desde que se plantea un proyecto de integración de datos, hay muchos detalles a considerar.

Garantizar que la conexión y extracción de datos desde orígenes externos sea rápida y eficiente, puede ser un proceso complejo y crítico, por lo que se recomienda seguir ciertas prácticas como es el caso de la utilización de protocolos de seguridad, encriptación de datos y la autenticación de usuarios.

También es necesario verificar las fuentes de datos, incluyendo la revisión de las políticas de privacidad, la realización de pruebas de conectividad y la validación de los datos que se extraen.

Por último, optimizar la velocidad de conexión, así como automatizar el proceso de dicha conexión y extracción son las otras dos piezas que completan el cuadro.

Comparación entre los resultados obtenidos con las fuentes originales

La comparación permite verificar la calidad y la precisión de los datos integrados, así como garantizar que los datos consolidados sean coherentes y precisos. Esta comparación de resultados puede ayudar a identificar problemas de calidad de datos, asegurarse de que no se hayan perdido datos durante el proceso de integración y verificar la coherencia de los datos consolidados.

Metodología para evaluar y mejorar los procesos actuales

Como dato curioso para entender mejor la evolución histórica del tema que nos ocupa, tenemos que uno de los primeros sistemas de integración de datos fue puesto en marcha por la Universidad de Minnesota en 1991, para lograr que cientos de bases de datos fueran interoperables.

Más de tres décadas después, en resumen, la evaluación y mejora de los procesos actuales de integración de datos es un mecanismo clave para garantizar la calidad y la precisión de los datos consolidados.

Al utilizar una metodología estructurada como parte de cualquier iniciativa de integración de datos, las organizaciones pueden identificar áreas de mejora, desarrollar soluciones efectivas y monitorear los resultados para lograr una mejora continua de los procesos de integración de datos.

Evaluación del ROI en proyectos de integración de datos

La evaluación del retorno de la inversión (ROI) en proyectos de integración de datos es crucial para demostrar el valor comercial de estas iniciativas. Para ello, es necesario identificar los indicadores clave de rendimiento (KPI) relevantes y establecer métricas de éxito claras. Algunos KPI comunes incluyen la eficiencia en el acceso y procesamiento de datos, la mejora en la toma de decisiones basada en datos, y la reducción de costos operativos. Además, las métricas de éxito pueden incluir la precisión y calidad de los datos integrados, así como el impacto en la productividad y la rentabilidad de la organización. Al medir de manera efectiva el ROI, las empresas pueden justificar la inversión en integración de datos y tomar decisiones informadas para maximizar su valor.

Desafíos a los que se enfrentan las empresas ante la integración de datos


Al integrar datos, las organizaciones se enfrentan a una serie de desafíos que pueden obstaculizar el proceso. Uno de los principales es garantizar la calidad de los datos, ya que la integridad y precisión de la información son fundamentales para la toma de decisiones eficaz. Además, la seguridad de los datos es una preocupación constante, especialmente en un entorno donde las amenazas cibernéticas son cada vez más sofisticadas. Asimismo, la necesidad de salvaguardar la privacidad de los datos de los usuarios y cumplir con las regulaciones de protección de datos agrega una capa adicional de complejidad.

Por otro lado, las consideraciones técnicas y de infraestructura también juegan un papel crucial en el proceso de integración de datos. La escalabilidad es esencial para manejar grandes volúmenes de información de manera eficiente a medida que una organización crece. Además, asegurar la compatibilidad entre diferentes sistemas y plataformas garantiza una integración sin problemas y una colaboración efectiva entre diversas partes del negocio. Estos desafíos y consideraciones clave destacan la importancia de abordar tanto los aspectos técnicos como los relacionados con la gestión de datos de manera integral para lograr una integración exitosa.

Tendencias innovadoras en integración de datos


En el panorama actual de la integración de datos, emergen diversas tendencias y desarrollos que están transformando la manera en que las organizaciones gestionan su información. Una de estas tendencias es la adopción creciente de arquitecturas de datos modernas como DataOps, que enfatizan la colaboración y la automatización en el ciclo de vida de los datos, permitiendo una integración más ágil y eficiente. Asimismo, la demanda de integración de datos en tiempo real está en aumento, impulsada por la necesidad de acceder y procesar información instantáneamente para la toma de decisiones en un entorno empresarial dinámico.

Además, los avances en inteligencia artificial y machine learning están siendo aplicados de manera innovadora en la integración de datos. Estas tecnologías permiten automatizar tareas repetitivas, mejorar la calidad de los datos y descubrir patrones y correlaciones ocultas en conjuntos de información complejos. En conjunto, estas tendencias y desarrollos recientes están moldeando el futuro de la integración de datos, ofreciendo nuevas oportunidades para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y potenciar la innovación en las organizaciones.

Consideraciones éticas y legales en la integración de datos en México

En el contexto mexicano, las consideraciones éticas y legales en torno a la integración de datos son fundamentales. La protección de la privacidad de los datos es un aspecto clave, especialmente con la implementación de regulaciones como la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares (LFPDPPP). Esta ley establece lineamientos claros sobre la recopilación, uso y transferencia de datos personales, asegurando que las empresas respeten la privacidad de los individuos y obtengan su consentimiento adecuado. Además, la propiedad intelectual juega un papel relevante, ya que las organizaciones deben garantizar que no infringen los derechos de autor o de propiedad al integrar datos de diversas fuentes. Es esencial para las empresas mexicanas comprender y cumplir con estas regulaciones para evitar posibles sanciones y proteger la confianza del público en el manejo de sus datos personales.

Artículos relacionados

Artículo 1 de 5