El futuro de la integración de datos en 2022 y más allá

Se utilizaron métodos tradicionales que incluyen la creación manual de scripts, la limpieza de los datos y luego la carga en un almacén de datos o ETL (extraer-transformar-cargar) para integrar datos de diferentes fuentes. Estos métodos se adoptaron en la era de las limitaciones de recursos y ahora se han vuelto muy laboriosos, costosos y propensos a errores, dice Yash Mehta , especialista en IoT y ciencia de macrodatos.

Se requiere una enorme cantidad de tiempo para desinfectar los datos porque es posible que la fuente y el destino no utilicen los mismos esquemas, formatos o tipos. Por tanto, estos métodos son costosos y requieren mano de obra calificada. Se prevé que el tamaño del mercado global Integración de datos empresariales alcance los USD 3843,4 millones (€ 3312,03 millones) para 2027, desde los USD 2300,8 millones (€ 1982,70 millones) en 2020, a una tasa compuesta anual del 7,1% durante 2021-2027.

Lea el informe de mercado global Integración de datos empresariales para comprender los factores impulsores del crecimiento del mercado Integración de datos.

Introducción

Para explicar la integración de datos, es el proceso de combinar datos de diferentes fuentes y proporcionar una vista unificada de los datos combinados. Este proceso le permite a uno manejar y manipular todos sus datos en una sola interfaz y realizar análisis (usando estadísticas). Con los nuevos sistemas de tecnología centralizada disponibles para los procesos comerciales, las fuentes y los tipos de datos continúan creciendo y, por lo tanto, se vuelve cada vez más importante comprender los métodos y herramientas de integración de datos, que ayudan a mantener la calidad de esos datos.

Importancia de la integración de datos

La integración de datos es radical cuando una organización tiene información variada almacenada en diferentes aplicaciones.

Analicemos algunos de los problemas que la integración de datos ayuda a resolver:

• Silos de datos

Un silo de datos, como su nombre indica, es un depósito de datos aislados. En términos de negocio, significa que la información diferente está controlada por una unidad de negocio o departamento en particular y no está disponible en toda la organización. Las organizaciones también enfrentan este problema si el software utilizado para almacenar información es incompatible.

Se convierte en un desafío abrumador para una organización reunir la información almacenada en diferentes fuentes y extraer inferencias cualitativas de ella.

• Análisis lento

Los analistas de datos y los líderes dependen en gran medida de datos confiables en la toma de decisiones de hoy, y se necesita una cantidad considerable de tiempo para integrar y analizar esos buenos datos. Hoy en día, las empresas necesitan análisis de datos en tiempo real para realizar cualquier valor comercial. Por lo tanto, requiere un sistema confiable y desarrollado para integrar los datos.

• Vista holística

Cuando los datos se distribuyen en diferentes plataformas, fuentes o aplicaciones, es difícil tener una visión integral de ellos. Por ejemplo, los datos del cliente de una organización de diferentes dispositivos o aplicaciones de CRM pueden variar para las tiendas en línea y fuera de línea, pero el equipo de datos de la organización quiere mapear esos datos con la información del cliente y la información geográfica para hacer un análisis profundo para ampliar las ventas. La correlación de esta información es importante y requiere la integración de todas las plataformas CRM, de lo contrario se requerirá un tiempo y esfuerzo considerable para integrar estos datos manualmente.

Métodos y herramientas para la integración de datos

La lucha de las empresas no es la falta de datos, sino el volumen de datos y su análisis oportuno. Los datos masivos que fluyen desde varias aplicaciones en la nube a los puntos finales de IoT en todas las organizaciones e industrias hacen que el trabajo de analizar los datos a tiempo sea muy difícil.

El proceso de conectar y enrutar datos desde los sistemas de origen a los sistemas de destino se logra mediante una variedad de técnicas de integración de datos (métodos típicos tradicionales o modernos).

• Métodos tradicionales

Los métodos tradicionales suelen ser por lotes y no brindan a los analistas de datos la oportunidad de realizar análisis de datos en tiempo real.

• Métodos modernos

Los métodos modernos de integración de datos se crearon para evolucionar con la naturaleza ágil de los datos y adaptarse a las necesidades cambiantes de la integración de datos. Algunos enfoques modernos exitosos son ELT automatizado (extracción-carga-transformación) y la integración de datos basada en la nube.

• ELT básicamente, cambia el paso de transformación al final de la canalización de datos, donde puede cargar datos antes de transformarlos. De esta manera, el almacén de datos sigue siendo una única fuente de verdad. Por lo tanto, la integridad de los datos almacenados no se vio comprometida al realizar las transformaciones.

• Integración de datos basada en la nube ayuda a las empresas a combinar sus datos de diversas fuentes (aplicaciones en la nube y sistemas locales) para, por lo general (pero no siempre), un almacén de datos basado en la nube. Esta integración de datos da como resultado una mayor eficiencia operativa y una mejor comunicación interna para las empresas. Con más empresas que operan con una combinación híbrida de soluciones de software como servicio (SaaS) y aplicaciones locales, los expertos han indicado que más del 90 por ciento de las empresas se inclinarán más hacia la integración de datos basada en la nube. Esta integración permite el intercambio de datos y procesos en tiempo real. A continuación, varios dispositivos pueden acceder a los datos integrados a través de una red o de Internet. Algunas plataformas comunes de integración de datos basadas en la nube son K2View Integración de datos, Integración de datos en la nube de Informatica, Amazon Redshift, Snowflake, etc.

Introducción a la integración de datos moderna

Con los enfoques modernos de integración de datos, el esfuerzo manual de administrar y depurar los conjuntos de datos y luego cargar los datos en los entornos de almacenamiento de datos individuales se ha vuelto obsoleto. Ahora, puede almacenar, transmitir y entregar los datos que necesita, cuando los necesita, desde cualquier plataforma de integración de datos basada en la nube. Por ejemplo, la integración de datos de K2View es una plataforma de integración de datos que administra datos de fuentes dispares en cualquier tecnología o formato y modela los campos de datos para entidades comerciales (por ejemplo, cliente, ubicación, dispositivo, producto). A continuación, estos datos se transfieren a micro bases de datos. Posteriormente, se llevan a cabo otros pasos de procesamiento de datos como el enmascaramiento de datos, la transformación (utiliza una base de datos en memoria para realizar la transformación de datos a alta velocidad) y el enriquecimiento. Finalmente, estos datos integrados se envían a las aplicaciones consumidoras.

Conclusión

En el mundo de la Integración de datos, los enfoques modernos de Integración de datos tienen y ofrecen muchos beneficios, desde reducir los costos de ingeniería y enriquecer los datos hasta reducir el tiempo para obtener información y aumentar la adaptabilidad a los cambios.

El autor es Yash Mehta, un especialista en ciencia de big data y IoT.