La integración de datos es un conjunto de prácticas, herramientas y procedimientos que permiten a las empresas consumir, combinar y aprovechar todo tipo de datos. Junto con la consolidación de datos de sistemas dispares, el proceso garantiza que los datos estén limpios y libres de errores para optimizar su utilidad para el negocio.
Los datos integrados son especialmente útiles para organizaciones con un panorama diverso y distribuido, con una gama de fuentes de datos y activos que generan información. En estos casos, los datos a menudo se almacenan en silos y se desconectan de otros datos empresariales, lo que deja a la organización sin una visión unificada de su negocio.
Beneficios de los datos integrados
La integración de datos es un elemento crítico para la estrategia general de gestión de datos de cualquier organización. La integración de datos ayuda a entregar la información correcta y une a la organización, coordinando todas las actividades y decisiones en apoyo del propósito de la empresa, que es entregar productos y servicios de calidad de manera eficaz y eficiente a los clientes.
Una vez que se recopilan los datos de toda la empresa, se limpian y validan para garantizar que no contengan errores ni incoherencias antes de integrarlos en un solo conjunto de datos u organizarlos en numerosos conjuntos de datos, lo que a menudo se denomina metodología de estructura de datos .
Una fuente completa y precisa de datos integrados ayuda a las empresas a respaldar los procesos y tecnologías innovadores que necesitan para tener éxito. Por ejemplo, las iniciativas de inteligencia artificial , aprendizaje automático e Industria 4.0 no serían sostenibles sin acceso a grandes almacenes de datos integrados.
Sin integración de datos, los datos permanecen aislados en aplicaciones y plataformas dispares. Esto dificulta las capacidades operativas y estratégicas de la organización. Por ejemplo, las decisiones comerciales importantes se basarían en análisis inexactos debido a conjuntos de datos limitados.
Tipos de integración de datos
Existen diferentes tipos de integración de datos, a menudo según la fuente y el tipo de datos.
- Movimiento de datos masivo/por lotes: este es el estilo más común, que implica la extracción de datos, la transformación de datos y la carga de datos.
- Replicación de datos: los datos se copian de una base de datos a otra, utilizando solo los datos modificados, que se replican en una base de datos secundaria.
- Virtualización de datos: esta es una vista única de todos los datos en una base de datos utilizando una capa de abstracción virtual, que proporciona acceso en tiempo real a los datos independientemente de la ubicación, el sistema de origen o el tipo.
- Integración de flujo de datos: esto se usa para datos creados en un flujo constante o flujo donde la transformación debe ocurrir sobre la marcha.
- Movimiento de datos orientado a mensajes: los fragmentos de datos se agrupan en mensajes que las aplicaciones leen, y el intercambio de datos se realiza en tiempo real.
El desafío es elegir el estilo de integración de datos adecuado para su entorno único y sus necesidades comerciales. La mayoría de las organizaciones necesitan más de uno. Comprender cómo reunir estas herramientas de integración de datos en un todo coherente es fundamental.
Transformar y aprovechar el valor de los datos es la clave para que las empresas sean resilientes y ágiles en el entorno actual. También es fundamental para la transformación digital y la adopción de nuevas tecnologías.
