¿Qué es la integración de datos?

La integración de datos se refiere a la práctica de consolidar los datos que residen en fuentes dispares en un conjunto de datos único y unificado. El objetivo de la integración de datos es hacer que los datos sean accesibles, precisos, completos y actualizados para que puedan utilizarse para el análisis de datos, la inteligencia empresarial y otras aplicaciones.

La integración de datos también permite a una organización tener una visión de 360 grados de su negocio y aumenta la eficiencia de la colaboración entre usuarios externos e internos. Esto es especialmente cierto para las grandes organizaciones o empresas que utilizan big data.

No existe un enfoque universal para la integración de datos, sino más bien varios métodos y estrategias. En su forma más simple, la integración de datos funciona conectando la fuente de datos -como una red de fuentes de datos- con el objetivo -como un servidor maestro- y enrutando los datos a través de este canal. Esto puede incluir la integración en tiempo real de flujos de datos o la alimentación de copias de datos de conjuntos de datos dispares en un conjunto de datos cohesivo.

Se utilizan diferentes tipos de herramientas de integración de datos para trasladar los datos del origen al destino. Una organización debe tener en cuenta varios factores a la hora de elegir el tipo adecuado de herramientas de integración de datos para sus requisitos empresariales, como la disponibilidad de datos en tiempo real, la escalabilidad, la seguridad y los objetivos de cumplimiento. Las herramientas de integración de datos ayudan a los equipos de datos a realizar tareas de mapeo, transformación y limpieza de datos.

Cada vez hay más herramientas de integración de datos en la nube que utilizan un almacén de datos en la nube y plataformas iPaaS. Las herramientas de integración de datos locales utilizan una red local para cargar lotes de datos procedentes de varias fuentes de datos. También hay herramientas de integración de datos de código abierto que no utilizan ningún software propietario y ofrecen más control a una organización sobre cómo quiere integrar los datos.

Desafíos de la integración de datos

Los datos suelen existir en formatos dispersos e incompatibles; si es necesario integrar esos datos, puede ser necesario modificarlos para que estén listos para un conjunto de datos único y unificado. Esto suele suponer un trabajo extra para los desarrolladores. Sin embargo, algunas herramientas de transformación digital pueden ayudar a que este proceso sea más eficiente analizando el lenguaje base de los datos y realizando cambios automáticos en los mismos.

Otro reto común en la integración de datos es la calidad de los mismos. Los datos inválidos o erróneos pueden corromper todo el conjunto de datos después de la integración de datos. Una buena manera de eliminar o minimizar este problema es validar los datos en cuanto se introducen en el sistema. Este enfoque también ayudará a eliminar los datos duplicados antes de la integración de datos.

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