¿Qué es la integración de datos?

Big Data, Internet de las cosas, software como servicio (SaaS), actividad en la nube, todo eso y más ha dado lugar a que proliferen las fuentes de datos y aumente considerablemente el volumen de datos disponibles en el mundo. El problema es que, después de recoger muchos de esos datos, se guardan en silos o almacenes independientes. La integración de datos es el proceso de descubrir, mover y combinar datos de varias fuentes para obtener información valiosa y potenciar el aprendizaje automático y las analíticas avanzadas.  

La integración de datos es de especial importancia si tu empresa sigue estrategias de transformación digital, ya que debes extraer información valiosa de todos los datos que manejas si quieres mejorar las operaciones, aumentar la satisfacción de los clientes y competir en un mundo cada vez más digital.

La solución de integración de datos de Google Cloud es un paquete de servicios con bajo acoplamiento pero estrechamente integrados, entre los que se incluyen los siguientes:

  • Cloud Data Fusion es un servicio de integración de datos nativo de la nube y totalmente gestionado que ayuda a los usuarios a crear y gestionar los flujos de procesamiento de datos de extracción, transformación y carga (ETL) y de extracción, carga y transformación (ELT) de forma eficiente.
  • Cloud Composer es un servicio totalmente gestionado de orquestación de flujos de trabajo integrado en Apache Airflow que permite gestionar y orquestar el ciclo de vida de los datos y los procesos de principio a fin
  • Datastream: un servicio de captura y replicación de datos de cambios sin servidor y fácil de usar
  • Dataplex: un tejido de datos inteligente que permite descubrir, gestionar, monitorizar y gobernar los datos distribuidos a escala
  • Dataflow: un servicio totalmente gestionado de analíticas en tiempo real que minimiza la latencia, el tiempo de procesamiento y los costes
  • Pub/Sub: un servicio de mensajes asíncrono y escalable que se utiliza para las analíticas en tiempo real y los flujos de procesamiento de integración de datos
  • Dataproc: un servicio de Spark y Hadoop totalmente gestionado para el procesamiento por lotes, las consultas, la transmisión y el aprendizaje automático

Definición de la integración de datos

La integración de datos es el proceso que consiste en reunir los datos de fuentes distintas para conseguir una vista unificada y más útil con la que la empresa pueda tomar decisiones más acertadas con más rapidez.  

La integración de datos permite consolidar todo tipo de datos (estructurados, sin estructurar, por lotes y de streaming) para hacer cualquier operación, desde consultas básicas en las bases de datos de inventario hasta analíticas predictivas complejas.

¿Qué retos plantea la integración de datos?

Plataformas de integración de datos difíciles de usar

Resulta complicado encontrar profesionales con experiencia en datos, que además salen caros. Sin embargo, suelen ser indispensables para desplegar la mayoría de las plataformas de integración de datos. Los analistas empresariales que necesitan acceder a los datos para tomar decisiones empresariales suelen depender de estos expertos. El tiempo habitual para integrar datos de fuentes empresariales es de 6 meses, lo que ralentiza el tiempo de amortización de las analíticas de datos.

Gestionar datos a escala no es nada fácil

Las empresas están teniendo dificultades para conseguir que sus datos de alta calidad sean fácilmente visibles y accesibles para analizarlos. A medida que crecen las fuentes y los silos de datos, las empresas se ven obligadas a tomar decisiones entre trasladar y duplicar datos entre silos para habilitar analíticas avanzadas o dejar sus datos distribuidos, pero limitando la agilidad.

Integrar datos a través de varios estilos de entrega

Los clientes necesitan cada vez más varios estilos de envío, como por lotes, de streaming y por eventos, en una sola plataforma. A medida que los aspectos empresariales van creando trazas digitales, las organizaciones buscan aprovechar la integración y el análisis de datos en tiempo real para mejorar los resultados de sus empresas. 

Problemas con la semántica de los datos

Puedes organizar de manera diferente varias versiones de datos que significan lo mismo o darles formatos distintos. Por ejemplo, puedes almacenar las fechas con el formato numérico dd/mm/aa o como texto "día de mes de año". Para solucionar esta clase de problemas, dispones de varias herramientas, como el elemento "transformación" del proceso ETL y la gestión de datos maestros.

Infraestructura de integración de datos con inversión de capital y gastos operativos elevados

Tanto la inversión de capital como los gastos operativos son conceptos que se suman a lo que ya cuesta aprovisionar, desplegar, mantener y gestionar la infraestructura necesaria en cualquier iniciativa empresarial de integración de datos. Ahora bien, si la integración se ofrece como servicio gestionado basado en la nube, te ahorras esos gastos.

Datos con alto acoplamiento con las aplicaciones

Antes, los datos estaban tan vinculados con aplicaciones concretas y dependían tanto de ellas que no se podían extraer para utilizarlos en ninguna otra parte de la empresa. Hoy en día, las capas de las aplicaciones y los datos están tan desvinculadas que puedes usarlos de manera más flexible.

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¿Qué son las herramientas de integración de datos?

Las plataformas de integración de datos suelen incluir muchas de las herramientas siguientes:

  • Herramientas de ingestión de datos: permiten obtener e importar datos con el fin de usarlos inmediatamente o almacenarlos para utilizarlos después.
  • Herramientas de ETL: el proceso de extracción, transformación y carga es el método más habitual para hacer la integración de datos. 
  • Catálogos de datos: resultan útiles para buscar e inventariar los recursos de datos de la empresa que están dispersos por varios silos de datos.
  • Herramientas de gobierno de datos: comprueban que los datos son seguros, se pueden usar y están íntegros y disponibles.
  • Herramientas de limpieza de datos: para limpiar los datos sucios, los sustituyen, los modifican o los eliminan.
  • Herramientas de migración de datos: cambian el formato de los datos para transferirlos entre ordenadores, aplicaciones o sistemas de almacenamiento.
  • Herramientas de gestión de datos maestros: ayudan a cumplir las definiciones comunes de datos y conseguir una única fuente de información veraz.  
  • Conectores de datos: transfieren los datos de una base de datos a otra y también pueden hacer transformaciones.

¿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 y el aprendizaje automático, ya que proporciona datos combinados de alta calidad necesarios para impulsar los modelos de aprendizaje automático. 

Almacenamiento de datos

La integración de datos combina los datos de diversas fuentes en un almacén de datos para analizarlos con fines empresariales. 

Desarrollo de lagos de datos

La integración de datos transfiere los datos de las plataformas on‐premise aisladas a lagos de datos para extraer valor fácilmente mediante analíticas de datos avanzadas e IA.

Migración a la nube y réplica de bases de datos

La integración de datos es un elemento fundamental para que la transición a la nube se lleve a cabo sin contratiempos. Los servicios de transferencia de datos, los conectores de datos, las herramientas de captura de datos de cambio (CDC) y las herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) ofrecen distintas opciones a las empresas para migrar a la nube y mantener la continuidad de la actividad empresarial.   

Internet de las cosas

La integración de datos recoge los datos de varias fuentes de Internet de las cosas en una misma ubicación para que les puedas sacar partido.

Inteligencia en tiempo real

Las funciones de integración de datos, como el streaming y la ingestión de eventos, activan casos prácticos como las predicciones y recomendaciones en tiempo real.  

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