La integración de datos es un proceso crucial para las empresas innovadoras que quieren mejorar los procesos de toma de decisiones y aumentar la competitividad; es el proceso de proporcionar una visión de 360 grados de los datos procedentes de múltiples y diferentes fuentes. Una necesidad real en la era de la multi-nube, el IoT y la gestión de big data.

Esto es lo que significa la integración de datos, una necesidad para las empresas innovadoras, siendo un requisito previo para desarrollar análisis avanzados de los que se pueden extraer nuevos conocimientos.

Qué es la integración de datos

La integración de datos es el proceso de reunir datos de varias fuentes diferentes para ofrecer a los usuarios una visión unificada.

La integración de datos se refiere a las fuentes de datos que deben integrarse, el tipo de datos y los enfoques arquitectónicos.

El proceso de integración de datos abarca desde la recopilación hasta la limpieza de los datos, desde el mapeo hasta la transformación de los datos, para hacerlos más utilizables -en una visión integrada- para quienes acceden a ellos.

Tipos de datos

Los tipos de datos disponibles para las organizaciones se dividen en cinco categorías:

• Datos máquina a máquina (M2M): datos producidos por la interacción entre dispositivos electrónicos (como sensores, RFID, conexiones Wifi);
• People to machine: datos procedentes de la interacción entre personas y dispositivos, por ejemplo, durante las transacciones de comercio electrónico;
• De persona a persona: datos derivados de la interacción entre personas (generados en los medios sociales a partir de las actividades de los miembros, en foros y blogs);
• Datos de administración pública: datos que se encuentran en bases de datos públicas (datos abiertos, es decir, datos disponibles libremente para todos para ser analizados y reprocesados según el propio interés, sin límites de derechos de autor, patentes u otros mecanismos de control);
• Datos de la empresa: datos recuperados de los almacenes de datos de la empresa (datos del ERP o datos del CRM de la empresa

Antes era habitual crear almacenes  de datos, pero el enfoque tradicional de almacenar los datos por separado para cada función empresarial ha sido superado por la llegada del big data.

Esta configuración arquitectónica (en la que el almacenamiento de datos se organiza según repositorios separados por departamento de negocio, los entornos están aislados entre sí, sin comunicación y sin integración) se contrapone a otros enfoques como el almacén de datos y el lago de datos.

En el almacén de datos, el repositorio informático que recoge los datos de los sistemas operativos internos de la empresa los integra con los datos de fuentes externas.

A continuación, los datos tienen que estar estructurados, es decir, requieren una representación mediante relaciones que pueden describirse con tablas y esquemas rígidos.

Los lagos de datos proporcionan un entorno para almacenar datos en su formato nativo, hasta que sea necesario darles una estructura. Este modo de gestión permite integrar grandes cantidades de datos de cualquier formato y de cualquier fuente.

El modelo integrado permite a una organización contar con un lago de datos y un almacén de datos que funcionan de forma integrada para satisfacer las diferentes necesidades de almacenamiento, gestión y análisis de todo tipo de datos.

Proceso ETL

La integración de datos permite tomar la información del sistema de origen y entregarla a un almacén de datos mediante el proceso ETL (Extract /Transform /Load). Permite dotar de coherencia a múltiples fuentes de datos para transformarlos en información que apoye el análisis de datos y la inteligencia empresarial.

Los desarrolladores necesitan unificar todas las fuentes múltiples para analizar los datos o incluso para proporcionar una visión unificada

Sin la integración de los datos, incluso la elaboración de un informe se vuelve compleja. Hay que acceder a varias cuentas en diferentes sitios, acceder a los datos dentro de las aplicaciones nativas, copiarlos, reformatearlos y limpiarlos, y luego pasar, por ejemplo, a la analítica de big data.

Qué es la integración de datos

Las empresas adoptan la integración de datos para poder analizar y explotar la información con mayor eficacia, especialmente en la nube y el big data.

La integración de datos es realmente crucial para la empresa innovadora que quiere y necesita mejorar los procesos de toma de decisiones y aumentar la competitividad.

Aunque no falta una estrategia universal de integración de datos, todas las soluciones de integración tienen un denominador común, que puede ser un servidor maestro, una red de fuentes de datos y clientes que acceden a los datos desde el servidor maestro.

En un proceso de integración de datos, el cliente envía una solicitud de datos al servidor maestro, que asimila los datos necesarios de fuentes internas y externas. Extrayendo los datos de las fuentes, los combina en una forma lógica, unificada y utilizable para enviarlos al cliente.

Las iniciativas de integración de datos -en las grandes empresas que generan grandes flujos de datos-, como hemos visto, permiten la creación de lagos de datos y almacenes de datos. Los almacenes de datos integran múltiples fuentes de datos en una base de datos relacional para permitir a los usuarios introducir consultas, procesar informes, producir análisis y encontrar información en un formato coherente.

La integración de datos permite que el almacén de datos haga accesible la información resumida de alto nivel, en un formato en el que la alineación coincide perfectamente.

Para qué sirve la integración de datos

La unificación de datos de planificación sirve para:

• Mejorar la colaboración y la integración dentro de la empresa, ayudando a los empleados a trabajar en proyectos compartidos e individuales;
• Evitar la pérdida de tiempo: la automatización elimina la necesidad de la adquisición manual de datos y elimina la necesidad de empezar desde cero para cada informe o desarrollo de aplicaciones;
• Reducir drásticamente los errores y el procesamiento posterior: de hecho, una integración de datos que sincroniza la información, no tiene que reelaborar periódicamente los informes para modificarlos (en cambio, las actualizaciones automáticas permiten ejecutar los informes en tiempo real);
• Mejorar la calidad y, por tanto, la precisión de los datos;
• Simplificar los procesos de análisis.

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