Es difícil y costoso encontrar profesionales de datos con experiencia, pero, en general, son necesarios para implementar la mayoría de las plataformas de integración de datos. Los analistas de negocios que necesitan acceso a los datos para tomar decisiones a menudo dependen de estos expertos. El tiempo típico para integrar datos de fuentes empresariales lleva 6 meses, lo que ralentiza el tiempo de generación de valor del análisis de datos.

Las organizaciones se esfuerzan por lograr que los datos de alta calidad sean detectables y accesibles con facilidad para realizar análisis. A medida que crecen las fuentes de datos y los sistemas aislados de datos, las organizaciones se ven obligadas a compensar el traslado y la duplicación de datos entre silos para habilitar análisis avanzados o dejar sus datos distribuidos, pero limitar la agilidad.

Los clientes necesitan más estilos de entrega por lotes, transmisiones y eventos en una sola plataforma. A medida que más aspectos de las empresas crean registros digitales, las organizaciones buscan usar la integración y el análisis de datos en tiempo real para generar mejores resultados para sus negocios. 

Es posible organizar varias versiones de datos que significan lo mismo o darles formato de forma distinta. Por ejemplo, las fechas se pueden almacenar de forma numérica como dd/mm/aa o como mes, día, año. El elemento de “transformación” de ETL y las herramientas de administración de datos maestros abordan este desafío.

Los gastos operativos y de capital aumentan cuando se procura, implementa, conserva y administra la infraestructura necesaria para una iniciativa de integración de datos de nivel empresarial. La integración de datos basada en la nube como un servicio administrado puede solucionar este problema de costos directamente.

Antes, los datos estaban tan vinculados a aplicaciones específicas (y, también, dependían de ellas) que no era posible recuperarlos y usarlos en otro sector de tu empresa. Hoy en día, se puede observar cómo se desvinculan las capas de las aplicaciones y de los datos, de modo que puedes usar tus datos de forma más flexible.

La integración de datos sirve de base para la IA y el AA, ya que proporciona los datos combinados de alta calidad necesarios para potenciar los modelos de AA. 

La integración de datos reúne datos de distintas fuentes en un almacén de datos a fin de analizarlos para fines comerciales. 

La integración de datos traslada los datos de plataformas locales aisladas a data lakes para extraer valor con facilidad mediante IA y estadísticas avanzadas en los datos.

La integración de datos es una parte central para garantizar una transición sin problemas a la nube. Los servicios de transferencia de datos, los conectores de datos, las herramientas de CDC y las herramientas de ETL ofrecen diferentes opciones para que las organizaciones migren a la nube y, al mismo tiempo, mantengan la continuidad del negocio.  

La integración de datos ayuda a recopilar datos de varias fuentes de IoT en un solo lugar a fin de obtener valor de ellos.

Las capacidades de integración de datos, como la transmisión y la transferencia de eventos, activan casos de uso como las predicciones y recomendaciones en tiempo real.