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¿Qué es la integración de datos?

Big Data, Internet de las cosas, software como servicio (SaaS), actividad en la nube… Todo eso y más están provocando 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 que reúne esas colecciones independientes para generar más valor y obtener información valiosa a partir de los datos.

La integración de datos reviste 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 Cloud Data Fusion. Este servicio nativo de la nube y totalmente gestionado ayuda a los usuarios a crear y gestionar de manera eficiente flujos de procesamiento de datos de extracción, transformación y carga (ETL) o de extracción, carga y transformación (ELT).

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 del negocio que deben acceder a los datos para tomar decisiones empresariales dependen a menudo de esos expertos, por lo que las analíticas de datos no generan valor tan pronto como deberían.

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 estrechamente vinculados 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.

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.

¿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.
  • 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:

Desarrollo de lagos de datos

La integración de datos transfiere los datos de plataformas on‑premise aisladas a lagos de datos para aumentar su valor.

Almacenamiento de datos

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

Marketing

La integración de datos transfiere todos los datos de marketing (como datos de grupos demográficos de clientes, redes sociales y analíticas web) a la misma ubicación para analizarlos y, en su caso, tomar medidas.

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.

Replicación de bases de datos

La integración de datos es uno de los procesos más importantes para replicar datos de bases de datos de origen (como Oracle, MongoDB o MySQL) en almacenes de datos en la nube.

En Google, hemos solucionado uno de los grandes escollos de la integración de datos: antes, solo sabían utilizar estas herramientas equipos técnicos especializados en minería, combinación, limpieza y análisis de datos. Ellos eran los únicos capaces de crear productos de datos valiosos, como lagos o almacenes de datos.

Ahora, en cambio, Cloud Data Fusion permite desarrollar flujos de procesamiento de datos de ETL y ELT sin código. Este servicio gestionado y nativo de la nube de ingestión e integración de datos incluye las competencias de un experimentado ingeniero de datos. Por eso pueden usarlo los miembros de cualquier equipo, tanto si saben algo de programación como si no la han visto jamás.