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

Integración de datos, tema estratégico en las organizaciones

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

Publicado el 04 May 2023

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 y qué tipos hay?

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:

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.

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 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.

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.

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.

¿Qué te ha parecido este artículo?

Si piensas que este post es útil...

¡Síguenos en nuestras redes sociales!

Redacción IT Masters Mag
Redacción IT Masters Mag

Un equipo de profesionales del periodismo, la comunicación, las artes gráficas y los medios digitales.

email Contácteme

Artículos relacionados

Artículo 1 de 2