¿Qué es la integración de datos?
Big Data, el Internet de las cosas (IoT) y las aplicaciones SaaS han provocado una explosión en el volumen de datos. La integración de datos es el proceso de descubrir, mover y combinar estos datos en una vista unificada para obtener información valiosa y potenciar la próxima generación de analíticas basadas en IA.
Las soluciones de integración de datos de Google Cloud se centran en arquitecturas sin servidor y plataformas autónomas para acelerar el proceso que va desde los datos brutos hasta las acciones basadas en IA.
- BigQuery: plataforma autónoma de datos a IA sin servidor de Google que automatiza todo el ciclo de vida, desde la ingestión hasta la obtención de información valiosa.
- Spark sin servidor: desarrolla aplicaciones de Apache Spark en tus herramientas favoritas sin gestionar clústeres.
- BigLake una solución de lakehouse abierto que usa Apache Iceberg para ofrecer interoperabilidad en BigQuery y motores de código abierto como Spark.
- Dataplex Universal Catalog: un centro de control para descubrir y gobernar datos y artefactos de IA, que proporciona semántica crítica para los agentes de IA.
¿Cómo integras los datos?
La integración de datos implica varias técnicas para gestionar datos estructurados, no estructurados, por lotes y de streaming:
- ETL y ELT: mover y transformar los datos para que sean coherentes en un almacén de datos o un data lake
- Virtualización de datos: acceder a datos de varias fuentes sin moverlos
- Captura de datos de cambios (CDC): captura y replicación de cambios de origen en tiempo real
- Flujos de procesamiento sin servidor: utiliza arquitecturas sin servidor para eliminar la sobrecarga de la gestión de clústeres y escala automáticamente con las cargas de trabajo empresariales.
Ejemplos de integración de datos
Fundamentar la IA generativa
Combinar datos de clientes en tiempo real con bases de conocimientos empresariales para proporcionar respuestas contextuales precisas y fundamentadas a los agentes de IA.
Crear productos de datos reutilizables
Crear conjuntos de datos seleccionados de alto valor que se puedan compartir en toda la organización como "productos" tanto para analíticas internas como para el consumo externo.
Detección de fraudes en tiempo real
Integrar datos de streaming de sistemas de transacciones con patrones históricos para identificar y mitigar riesgos en el momento en que se producen.
Arquitectura de lakehouse abierta
Unificar data lakes y almacenes de datos en un único lakehouse mediante Apache Iceberg para admitir tanto cargas de trabajo de inteligencia empresarial como de ciencia de datos avanzada.
Ventajas de la integración de datos
La integración de datos moderna ofrece más que solo vistas unificadas: proporciona la base para las plataformas de datos autónomas y las acciones basadas en IA. Las principales ventajas son:
Infraestructura de datos preparada para la IA
Infraestructura de datos preparada para la IA
Al proporcionar datos unificados y de alta calidad, la integración sirve como base fundamental para los modelos de lenguaje extenso (LLMs) y la IA de agentes.
Eficiencia operativa gracias al escalado sin servidor
Eficiencia operativa gracias al escalado sin servidor
Al utilizar arquitecturas sin servidor, se elimina la sobrecarga manual de la gestión de clústeres, lo que permite que tu infraestructura se escale automáticamente con las cargas de trabajo empresariales.
Reducción del tiempo de obtención de información valiosa
Reducción del tiempo de obtención de información valiosa
Los ciclos de vida de los datos automatizados, desde la ingestión hasta la obtención de información valiosa basada en IA, permiten a las empresas pasar de los datos a la acción más rápido que con los enfoques tradicionales en silos.
Interoperabilidad abierta y fluida
Interoperabilidad abierta y fluida
La integración moderna mediante estándares abiertos como Apache Iceberg garantiza que tus datos sean accesibles en varios motores de analíticas sin depender de proveedores.
¿Qué son las herramientas de integración de datos?
Las plataformas modernas de integración de datos han evolucionado más allá del sencillo proceso de extracción, transformación y carga (ETL) para incluir:
- Plataformas de datos autónomas: sistemas sin servidor como BigQuery que automatizan todo el ciclo de vida, desde la ingestión de datos hasta el aprendizaje automático y las estadísticas de IA.
- Catálogos universales de IA: centros como Dataplex Universal Catalog que permiten a los equipos descubrir, gobernar y proporcionar semántica a los agentes de IA en silos de datos distribuidos.
- Motores de procesamiento sin servidor: herramientas como Spark sin servidor que permiten a los ingenieros de datos ejecutar tareas de procesamiento complejas sin gestionar los clústeres subyacentes.
- Tablas de lakehouse abierto: tecnologías como BigLake, que proporcionan tablas de Apache Iceberg totalmente gestionadas y permiten la interoperabilidad entre diversos motores de código abierto.
- Servicios de streaming y CDC: herramientas de captura de datos de cambios (CDC) sin servidor, como Datastream, para la replicación y la sincronización de datos casi en tiempo real
¿Para qué se usa la integración de datos?
Por lo general, la integración de datos se usa para lo siguiente:
Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático
La integración de datos sirve como base para la IA generativa, ya que proporciona datos unificados de alta calidad necesarios para fundamentar los LLMs e impulsar la IA de agentes y los agentes autónomos.
Desarrollar productos de datos
La integración moderna permite crear productos de datos reutilizables, lo que permite a las organizaciones tratar los datos como un recurso de gran valor para el consumo interno y externo.
Inteligencia en tiempo real
Aprovechar el procesamiento de datos en tiempo real para activar casos prácticos como las recomendaciones instantáneas, la detección de fraudes y las analíticas predictivas.
Retos de la integración de datos
Escalar la infraestructura
Escalar la infraestructura
Las plataformas tradicionales tienen problemas con la escalabilidad de nivel empresarial. La integración moderna nativa de la nube resuelve este problema mediante una infraestructura sin servidor y totalmente gestionada.
Gobierno de datos a escala
Gobierno de datos a escala
Es difícil identificar datos de alta calidad en los silos. Herramientas como Dataplex Universal Catalog proporcionan la gobernanza central necesaria para los datos preparados para la IA.
Complejidad del talento técnico
Complejidad del talento técnico
Encontrar profesionales con experiencia es caro. Las sugerencias basadas en IA y los flujos de trabajo visuales basados en SQL (como BigQuery Pipelines) ayudan a superar ese obstáculo.
Productos y servicios relacionados
BigQueryPlataforma de datos a IA sin servidor para disfrutar de analíticas escalables.
BigLakeTablas de Apache Iceberg totalmente gestionadas con interoperabilidad en motores de código abierto.
Dataplex Universal CatalogCatálogo de IA y semántica para agentes.
Spark sin servidorEnvía tareas de Spark con un solo comando, sin tener que gestionar clústeres.
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