¿Qué es la integración de datos? Procesos para implementarla

Asistimos a la aparición de nuevas herramientas tecnológicas como el internet de las cosas, big data y el software como servicio. Además de los incontables beneficios que generan para las empresas, estas también producen y recopilan enormes cantidades de datos. Pero para ser útiles estos deben pasar por un proceso de integración de datos. 

¿Quieres conocer el concepto de integración de datos y por qué es importante? Quédate en este artículo. También conocerás cómo integrar datos y los peligros que hay que tener en cuenta. 

¿Qué es la integración de datos?

La integración de datos es un proceso por el cual se gestionan los movimientos de los datos para consolidarlos y unificarlos en una estructura definida. Abarca todo el recorrido de la información desde las aplicaciones de datos, las organizaciones y los grandes almacenes que contienen los datos. 

Al día se generan un flujo de datos equivalente a 400 exabytes en el mundo. Y todos estos tienen diversas naturalezas debido a que no todos se han generado de la misma forma y para el mismo propósito. Por esto es preciso un proceso que los consolide para facilitar su futuro aprovechamiento. 

Las empresas, ante este volúmen de datos con un gran potencial intrínseco, han optado por recurrir a la integración de datos. Veamos por qué. 

Importancia de la integración de datos

• Reduce la carga de trabajo de analistas de negocios
• Elimina la duplicación del trabajo
• Aumenta el valor de los datos
• Permite a las empresas mejorar la toma de decisiones
• Aprovecha la heterogeneidad de los datos

¿Para qué sirve la integración de datos?

La integración de datos es el procedimiento fundamental de base para la implementación de cualquier tecnología. Como por ejemplo, el business intelligence. La vieja estrategia de almacenamiento de datos en silos de acuerdo al departamento de dónde viniera ya no es eficiente. En cambio, las plataformas de integración permiten:

1. Gestionar y comparar datos de diferentes fuentes para realizar informes más avanzados y complejos. 
2. Administrar la seguridad de los datos en base a una normativa actualizada. Esta detalla el formato en que deberán reservarse y cómo deben presentarse al momento de su utilización
3. Unificar los sistemas de información. Así se ahorran costes y se simplifican las soluciones a la par que aumenta la productividad.
4. Identificar relaciones y patrones entre los datos. 
5. Realizar un mapeo exhaustivo sobre el linaje de datos o su procedencia. 

Herramientas de Integración de datos

¿Cómo logra realizar estas tareas la integración de datos? Lo hace gracias a algunas herramientas claves que ayudan a la lectura, depuración  y gestión de datos. Estas son:

• Herramientas de transferencia: Permite acceder a los datos al instante.  
• Herramientas ETL: Es un método de integración tradicional que ampliaremos más abajo. Consiste en la extracción, transformación y posterior carga de los datos. 
• Catálogos de datos: Facilitan a las empresas la obtención de datos dispersos y aislados mediante sistemas de inventarios.
• Herramientas de administración de datos: Aseguran que los datos sean confiables y se mantengan íntegros, seguros y listos para usar. 
• Herramientas de limpieza: Se encargan de reemplazar, modificar o eliminar aquellos datos que hayan sido contaminados. 
• Gestores de migración: Estos llevan a cabo el traslado de la información entre distintas computadoras, sistemas o formas de almacenamiento.
• Administradores de datos maestros: Colaboran con las empresas en la definición de datos comunes con el fin de alcanzar la unificación de las fuentes.
• Conectores de datos: Ejecutan los traslados de datos de una base a otra base de datos en la nube.

Fundamentos y principios básicos para la integración de datos

Aquellos que se encargan de un proyecto de integración de datos, a menudo no saben cómo empezar ante la gran tarea que tienen por delante. Por eso, antes de empezar a hablar de cómo integrar datos vamos a compartir una serie de principios generales para ordenar el panorama. 

1 | Los metadatos sí importan

Es vital recordar y entender de dónde provienen los datos. Ya que esto será el puntapié inicial que marque cómo proceder en la integración de datos. El objetivo es encontrar una sola fuente de información certera y viable. 

2 | Es vital conocer el flujo de información

Una vez que se identifique la fuente de origen, se empezará a diagramar cuál será el recorrido que los datos realizarán para llegar a la fuente de destino. A menudo los sistemas de replicación siguen un orden simple. Sin embargo, es posible modificar la información para que la última fuente reciba datos nativos.

3 | Seguridad y Data Governance deben ir de la mano

A medida que nos acercamos a la nube, perdemos el control físico de los datos y la seguridad se vuelve imposible. Por ello es importante encriptar los datos antes de la integración. 

¿Cómo aplicar la integración de datos?

Anteriormente en el artículo anticipamos el  modelo ETL y lo catalogamos como uno de los principales. Sin embargo, también existe el modelo ELT que invierte los últimos dos procesos en pos de la eficiencia.

Modelo ETL de integración 

Las siglas de esta solución de integración de datos hace alusión a:

• Extracción: El primer paso es seleccionar los datos que se extraerán de las distintas fuentes. Esperarán el siguiente paso en un almacenamiento físico. 
• Transformación: A continuación se modificarán los datos para que sean compatibles con el formato o el sistema operativo de la fuente de destino. Los cambios más frecuentes suelen ser la concatenación de datos, eliminación de valores nulos o alteración del orden de elementos de acuerdo a un patrón previo. 
• Carga: Por último se representan físicamente los datos en el almacenamiento de destino. Para ello se puede optar por una reescritura completa, bajo el nombre de Modo Bach. O se puede elegir el formato incremental periódico. Este solo guardará los cambios realizados sobre los datos. 

Sin embargo, este modelo presenta muchos inconvenientes en cuanto a registros, tiempos y costos. Era sumamente ineficiente por lo que se planteó una solución.

Modelo ELT

La diferencia de ELT radica en el orden de los procesos. Quedando de la siguiente forma:

• Extracción
• Carga
• Transformación

Al permitir la transformación en la fuente de destino, los datos brutos pueden utilizarse en otros procesos. Además de la obvia ventaja en cuanto al tiempo utilizado permite la reducción de costes. Ya que se usa el mismo hardware para todo el proceso, a diferencia del proceso anterior. Esto también implica que se analicen rápidamente los conjuntos de datos sin importar su estructuración inicial. Y, sin duda, favorecerá la visualización de datos posterior.

Conclusión

La integración de datos representa ventajas y desafíos en parte iguales. Los costos y la complejidad de iniciar un proyecto de esta envergadura son importantes. Es casi tan difícil como conseguir recursos humanos con conocimientos y habilidades a la altura del desafío. Ya que a menudo pueden encontrarse con problemas de semánticas de datos. Sin embargo en este artículo hemos visto las enormes ventajas que entraña, y la oportunidad que representa para las empresas. 
Compara software ha preparado un listado con los Software de Integración de Datos más utilizados. Algunos que pueden serte útiles en esta tarea son Oracle Odi, DevApi, o Scribe Insight.