El rápido aumento de la importancia de los datos significa que se procesan y almacenan en una gran variedad de lugares. Aunque las empresas reconozcan el valor de estos datos, su existencia no es garantía de utilidad. Muchos objetivos empresariales requieren un acceso centralizado a fuentes normalizadas. La integración de datos asume esta tarea, reúne lo que debe estar junto y constituye así la base de análisis exhaustivos.
¿Qué es la integración de datos?
La integración de datos describe el proceso de combinar datos de distintos sistemas y soportes de almacenamiento para obtener una visión normalizada. Incluye pasos como la limpieza, el formateo y la normalización de los datos, por lo que constituye una parte esencial de la gestión de datos. Un aspecto clave es la consideración de determinadas características de calidad que garanticen una usabilidad e interpretación óptimas.
Al reunir los datos pertinentes en un repositorio central, forman un "Fuente única de la verdad (SSOT)"una base valiosa para todo tipo de proyectos basados en datos en grandes empresas. La integración de datos se realiza en gran medida con la ayuda de aplicaciones automatizadas, pero también puede implicar pasos de trabajo manuales.
¿Por qué es importante la integración de datos?
En el curso de la transformación digital, el número de procesos basados en datos en las empresas ha aumentado considerablemente. Como resultado, se están generando y utilizando datos en todas las áreas operativas imaginables. La integración de datos supera la heterogeneidad de estas fuentes de datos y, por tanto, también la segmentación de la información valiosa. Esto tiene importantes ventajas:
Disponibilidad de datos - Los datos de un departamento específico también pueden ser relevantes para otros departamentos. Por ejemplo, las cifras de ventas del departamento comercial también son muy importantes para la planificación financiera. La integración de datos ayuda a garantizar que la información relevante esté disponible de forma rápida y centralizada para todo aquel que necesite acceder a ella. Esto también evita los errores que surgen cuando los departamentos y socios trabajan con diferentes versiones de un conjunto de datos.
Aumento de la eficacia - Tanto la recopilación manual de datos como los errores resultantes cuestan a las empresas una enorme cantidad de tiempo. Por lo tanto, sólo la disponibilidad centralizada de los datos aumenta la eficacia. El efecto aumenta aún más con el grado de automatización de las aplicaciones utilizadas. La mejora de la interacción entre ellas también es una de las ventajas de la integración de datos.
Calidad de los datos - La integración de datos no sólo influye en el lugar de almacenamiento, sino también en la exactitud, integridad, coherencia y, por tanto, en la Integridad de los datos. Por un lado, estas características de calidad pueden mejorarse de forma selectiva, mientras que, por otro, un Limpieza a partes de datos malas o incorrectas.
Mejora de la toma de decisiones - Un objetivo primordial de la integración de datos es la utilidad general de la información para realizar análisis prospectivos, previsiones y, en última instancia, tomar decisiones, por ejemplo con ayuda de los macrodatos y la inteligencia artificial. Cuanto más completa y versátil sea la base de datos creada, más fundamentadas estarán las decisiones.
Tipos de fuentes de datos
Para reunir datos en el sentido de la integración de datos, es necesario tener en cuenta las distintas fuentes. Su número aumenta constantemente, pero algunas categorías se revelan especialmente consistentes y merecen una atención especial:
Bases de datos - Como recopilación de datos estructurados, están diseñados para el tratamiento posterior selectivo de la información que contienen y, por tanto, son una fuente especialmente valiosa para la integración de datos. Bases de datos relacionales se basan casi sin excepción en Lenguaje de consulta estructurado (SQL).
Sistemas de archivos - Formatos como Excel, CSV, JSON y XML figuran entre los soportes de información más habituales y pueden almacenarse en archivos de cualquier tipo.
Aplicaciones en la nube - Los datos generados por las aplicaciones en la nube pueden consultarse directamente como parte de la integración de datos sin necesidad de almacenarlos temporalmente.
Dispositivos IoT - El "Internet de los objetos"(IoT) conecta objetos físicos, máquinas y sensores y permite el intercambio digital de información. También puede ser objeto de integración de datos, de gran importancia en la industria manufacturera, por ejemplo.
Interfaces de programación (API) - Las API facilitan la comunicación entre diferentes aplicaciones y pueden activarse específicamente para una consulta de datos - en el caso de API REST a través de la web. Es una cuestión de si ves la API o la aplicación asociada como una fuente de datos.
Datos no estructurados - Se refiere a la información que no sigue una estructura tabular o de otro tipo y está disponible en correos electrónicos, documentos de texto o presentaciones, por ejemplo.
Desafíos
La sola visión de conjunto de la multitud de fuentes de datos posibles ilustra la dificultad primordial de reducirlo todo a un denominador común. En concreto, los siguientes puntos pueden suponer un obstáculo:
Incompatibilidades - Las aplicaciones pertinentes pueden basarse en interfaces, protocolos y formatos de datos completamente diferentes, lo que dificulta el acceso normalizado durante la integración de datos. Especialmente difíciles son los sistemas heredados obsoletos, en los que las desviaciones de los planteamientos actuales suelen ser mayores.
Calidad y coherencia de los datos - La heterogeneidad y las desviaciones de calidad sólo pueden igualarse hasta cierto punto y requieren mucho tiempo. Además de los duplicados y los valores que faltan, las desviaciones en la forma de los datos -por ejemplo, numéricos o textuales- también pueden obstaculizar el proceso.
Silos de datos - Si las diferencias aún no se han salvado en absoluto, o si los almacenes de datos están completamente aislados, se habla de silos de datos. Primero hay que identificarlos para poner en marcha nuevos procesos de integración de datos.
Otras dificultades son, por ejemplo
- Análisis en tiempo real
- Desarrollo y actualización
- Dependencia de distintos proveedores
- Creciente volumen de datos
Métodos y estrategias
Existen varios enfoques para armonizar los datos. Sin embargo, sobre todo en las grandes organizaciones cuya infraestructura ha crecido durante décadas, la integración total de los datos es una utopía. Es crucial definir los objetivos específicos de una estrategia de datos individual para seleccionar los métodos adecuados. Los siguientes son especialmente habituales:
ETL - Este método estándar, que se popularizó ya en los años 70 con el avance de las primeras bases de datos, consta de tres pasos, a saber...
- En EExtracción de datos de distintas fuentes.
- En Transformar en un formato normalizado.
- Lo más inmediato LLos datos se transfieren a la memoria de destino, por ejemplo un almacén de datos.
ELT - Como variante moderna de ETL, en ELT se intercambian dos pasos: Tras la extracción, los datos se transfieren directamente a la memoria de destino - en muchos casos Almacenes de datos - cargados. A continuación, los datos se procesan y transforman en un formato normalizado. Una ventaja especial es que para ello puede aprovecharse la potencia informática del sistema de almacenamiento.
Virtualización de datos - Este método permite a las empresas acceder a los datos sin tener que moverlos. Sólo se utiliza una vista virtual de los datos basada en una aplicación front-end. Esto permite la integración en tiempo real, que se ha convertido en una necesidad importante para apoyar los proyectos de big data y en la nube.
Otros métodos y técnicas son
Ámbitos de aplicación
Aunque este artículo ya ha destacado algunas de las ventajas generales de la integración de datos, hay ciertos ámbitos de aplicación que ofrecen más oportunidades con efectos positivos:
- IoT (Internet de los objetos) - La integración de datos de sensores y dispositivos en tiempo real permite optimizar la utilización de la capacidad y hacer cálculos sobre el consumo de material, el desgaste o la necesidad de mantenimiento.
- Grandes datos - La integración de datos reviste una importancia sin parangón para analizar los grandes volúmenes de datos que se generan con frecuencia en las empresas modernas, ya que el número de fuentes de datos diferentes es aún mayor.
- IA (inteligencia artificial) - La integración de grandes y diversos conjuntos de datos es la base para el entrenamiento de modelos de IA y la automatización de tareas complejas.
Integrar datos con Konfuzio
Como software de IA flexible, Konfuzio admite la integración de datos con una API completa y funcionalidades en la nube. La plataforma no solo permite intercambiar y procesar datos entre distintos sistemas sin problemas, sino que también utiliza tecnologías de IA para integrar y utilizar eficazmente datos no estructurados de documentos y correos electrónicos. De este modo, Konfuzio ayuda a las empresas a aprovechar todo el potencial de sus datos y a desarrollar soluciones innovadoras.
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Conclusión
La integración de datos desempeña un papel fundamental en el mundo empresarial actual, muy orientado a los datos. Permite a las empresas combinar datos de distintas fuentes y crear así una base uniforme y de alta calidad para los análisis y los procesos de toma de decisiones. Sin embargo, a medida que aumenta el número de posibles fuentes de datos, también lo hacen los retos: Las desviaciones en la calidad y el formato de los datos, así como las incompatibilidades entre las aplicaciones utilizadas, pueden complicar el proceso.
Para tratar esto adecuadamente, es aconsejable que las empresas desarrollen una estrategia de datos, para lo que también es aconsejable el apoyo de un socio de software externo. La gestión de los datos no estructurados, en particular, debe ser un componente importante. Las tecnologías modernas, como la inteligencia artificial, son ahora indispensables a este respecto y liberan todo el valor de la información.
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