¿Qué es la integración de datos y por qué es importante para su negocio?

Cada negocio genera toneladas de datos todos los días. Una empresa típica utiliza varios sistemas locales y cientos de aplicaciones para almacenar datos empresariales. Por lo tanto, los datos son uno de los componentes más cruciales con los que prosperan las empresas de hoy.

Ahora, mientras que las empresas producen enormes cantidades de datos cada segundo, esos datos no sirven de nada si no se gestionan e integran adecuadamente. Toneladas de datos pueden acumularse y, en última instancia, volverse inmanejables. Y aquí es donde entra en juego la integración de datos.

El proceso se ha convertido en uno de los componentes principales del proceso general de gobierno de datos. Con la creciente necesidad de compartir los datos existentes con prontitud, las empresas emplean la integración de datos con una frecuencia cada vez mayor.

Los procesos de integración de datos generalmente involucran algunos elementos comunes, incluido un servidor maestro, una red de fuentes de datos y usuarios que acceden a los datos desde el servidor maestro. Trabajar a partir de este único conjunto de datos permite a las empresas tomar mejores decisiones, impulsar mejores experiencias de los clientes y alinear los departamentos para que trabajen mejor juntos.

Entonces, sin más preámbulos, comprendamos el concepto de integración de datos y por qué es el próximo gran paso para las empresas.

¿Qué es la integración de datos?

La integración de datos es el proceso de combinar datos de diferentes fuentes en una vista única y unificada. La integración comienza con el proceso de ingesta y utiliza el enfoque ETL que extrae, transforma y carga datos de diferentes fuentes en una vista unificada. En última instancia, la integración de datos permite que las herramientas analíticas produzcan inteligencia comercial efectiva y procesable .

Por ejemplo, la integración de datos de clientes implica extraer información sobre cada cliente de diferentes sistemas comerciales, como ventas, marketing y cuentas, que luego se combina en una vista única del cliente que se utilizará para informes, análisis y servicio al cliente.

La integración de datos puede consolidar todo tipo de datos (estructurados, no estructurados, por lotes y de transmisión) para hacer de todo, desde consultas básicas de bases de datos de inventario hasta análisis predictivos complejos .

Ahora que sabemos qué es la integración de datos , veamos los beneficios de usar la integración de datos en su negocio.

¿Por qué es importante la integración de datos?

La demanda de integración de big data crece continuamente.

Según lo informado por Global News Wire , se estima que el mercado de integración de datos alcance los 19.600 millones de USD para 2026 desde los 11.600 millones de USD en 2021, creciendo a una CAGR del 11 %.

Ya sea que una organización busque fusionar bases de datos entre socios o un departamento gubernamental busque eliminar los silos de datos entre departamentos, los sistemas de integración de datos pueden desempeñar un papel esencial para mitigar los tediosos métodos de manipulación de datos.

Entonces, en ese sentido, aquí hay algunas ventajas de usar soluciones de integración de datos para su negocio.

1. Aumenta la eficiencia y ahorra tiempo: cuando una empresa integra técnicas como la integración de datos en sus procesos comerciales, reduce significativamente el tiempo necesario para preparar y analizar esos datos. La automatización de vistas unificadas también elimina la necesidad de recopilar datos manualmente.

El tiempo ahorrado en estas tareas se puede utilizar para el análisis y la ejecución para hacer que una organización sea más productiva y competitiva.

2. Reduce los errores: Hay mucho con lo que mantenerse al día cuando se trata de los recursos de datos de una empresa. Para recopilar los datos manualmente, los empleados deben conocer cada ubicación y cuenta que deseen explorar. Además, deben instalar todo el software necesario incluso antes de comenzar a garantizar que sus conjuntos de datos sean precisos y completos. En caso de que se agregue un repositorio de datos y ese empleado no lo sepa, tendrá un conjunto de datos incompleto.

Cuando la integración de datos está en su lugar, sus empleados tienen acceso a los datos más precisos y en tiempo real cuando sea necesario. También reduce el tedioso trabajo manual y la manipulación de datos, minimizando así los errores.

3. Ayuda a tomar decisiones comerciales más inteligentes: la integración de datos permite procesos comerciales transparentes dentro de la empresa. Los sistemas de integración de datos brindan la flexibilidad de usar datos en diferentes sistemas internos de la forma que deseen las empresas. Esto les permite comprender los datos con claridad. Por lo tanto, cualquier decisión relacionada con los procesos comerciales se puede tomar de manera rápida e inteligente.

4. Mejora la colaboración: Los empleados de todos los departamentos, ya veces en ubicaciones físicas dispares, necesitan acceso a los datos de la empresa para proyectos comerciales. Además, los empleados de casi todos los departamentos están mejorando y generando datos que el resto de la empresa necesita.

Al integrar los datos, todos pueden acceder a una vista unificada de los datos de toda la organización. Esto mejora la colaboración y la unificación en toda la organización.

5. Ofrece datos más valiosos: el proceso de integración de datos mejora el valor de los datos de una empresa con el tiempo. A medida que los datos se integran en un sistema de depósito centralizado, se identifican problemas de calidad y se implementan mejoras, lo que da como resultado datos más precisos, la base para el análisis de calidad.

Técnicas utilizadas para la integración de datos.

La necesidad de integración de big data surge cuando los datos provienen de fuentes externas e internas. Esto se logra utilizando diferentes tipos de técnicas de integración de datos, según la complejidad, la disparidad y el volumen de las fuentes de datos.

Analicemos los diferentes tipos de técnicas de integración de datos uno por uno y veamos cómo pueden ayudar a mejorar los procesos de inteligencia empresarial.

1. Consolidación de datos: la consolidación de datos combina datos de diferentes fuentes para crear un depósito de datos centralizado. Este depósito centralizado se utiliza luego para diversos fines, como el análisis de datos y la elaboración de informes.

Un factor clave que diferencia la consolidación de datos de otras técnicas de integración de datos es la latencia de datos. La latencia de datos se define como el tiempo total que se tarda en recuperar datos de diferentes fuentes para transferirlos al almacén de datos.

Un período de latencia más corto significa que hay datos más actualizados disponibles para la inteligencia comercial y el análisis en el almacén de datos.

Según las tecnologías utilizadas para la integración de datos y las necesidades de su empresa, esta latencia puede oscilar entre unos segundos y horas, o incluso más. Sin embargo, con los avances en las tecnologías de datos, es posible consolidar datos y transferir cambios al destino casi en tiempo real o en tiempo real.

2. Propagación de datos: la propagación de datos utiliza aplicaciones para copiar datos de una ubicación a otra en función de los eventos. La replicación de datos empresariales (EDR) y la integración de aplicaciones empresariales (EAI) se pueden utilizar para la propagación de datos.

Si bien EDR se usa con mayor frecuencia para transferir datos entre dos bases de datos, EAI proporciona un enlace para fines como el procesamiento de transacciones comerciales entre dos sistemas.

3. Federación de datos: esta técnica crea una base de datos virtual que consolida datos de varias fuentes. Luego, los usuarios usan la base de datos virtual como una única fuente de verdad para todos los datos de la organización.

En esta técnica, la abstracción de datos se realiza para crear una interfaz de usuario uniforme para la recuperación y el acceso a los datos. Como resultado, cada vez que una aplicación o un usuario consulta la base de datos virtual, la consulta se envía a la fuente de datos subyacente relevante.

En otras palabras, los datos se sirven según demanda en la federación de datos.

4. Almacenamiento de datos: este tipo de integración de datos implica el uso de un área de almacenamiento común para limpiar, formatear y almacenar datos. En esta técnica, los datos de todas las aplicaciones de una organización se copian en el almacén de datos . Desde aquí, puede ser consultado por analistas de datos.

Consultar datos en el almacén en lugar de las aplicaciones de origen significa que los analistas no tienen que preocuparse por el impacto en el rendimiento de la aplicación o el software.

Además, los analistas de datos pueden ver todos los datos en una sola ubicación central, lo que significa que pueden verificar la precisión y consistencia de los datos.

5. Integración de datos de middleware: la integración de datos de middleware implica el uso de una aplicación de middleware entre los sistemas de origen y un depósito de datos central. El middleware ayuda a validar los datos antes de enviarlos al repositorio, que podría ser un almacén de datos en la nube o una base de datos.

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Casos de uso de integración de datos en el mundo real

La integración de datos es el primer paso para descubrir su verdadero potencial. Cuando las empresas tienen toda su información en un solo lugar, es posible encontrar los conocimientos más precisos e importantes dentro de ella.

El software de integración de datos ahora está siendo utilizado por la mayoría de las industrias, principalmente la atención médica, las telecomunicaciones y el comercio minorista. Estas industrias están adoptando técnicas de integración de datos para mejorar sus procesos comerciales y esto es lo que les da una ventaja competitiva.

Aquí hay algunos casos de uso reales de integración de datos que muestran cómo esta técnica puede ayudar a empresas de diferentes sectores e industrias.

1. Atención médica: el tratamiento de los pacientes requiere el máximo cuidado y el acceso a su historial de tratamiento. Anteriormente, los datos de los pacientes solían estar repartidos entre los sistemas, lo que en última instancia comprometía la atención. Sin embargo, con la integración de datos, los hospitales han comenzado a integrar la mayor cantidad de datos posible en un solo registro completo. Esto, a su vez, ha resultado en la mejora de los resultados de los pacientes, elevando la salud y el bienestar y reduciendo los costos.

2. Minorista: los minoristas manejan toneladas de datos todos los días. Por lo tanto, su seguimiento del rendimiento depende por completo de tener todos los datos relevantes en un solo lugar. La integración de datos permite a los minoristas administrar las ventas, el inventario y otras métricas vitales dentro de sus diferentes puntos de venta y canales sin problemas.

3. Finanzas: la industria financiera ha comenzado a adoptar la integración de datos para la prevención y detección de fraudes, la medición del riesgo crediticio, la maximización de las oportunidades de venta cruzada/venta ascendente y la retención de clientes valiosos.

[Lea también: Cómo ayuda el aprendizaje automático en la detección de fraude financiero en la industria FinTech ]

4. Marketing: el marketing es otra área donde la integración de datos se ha vuelto importante. Se trata de enviar mensajes a la audiencia adecuada en el momento previsto. Si las cosas no están bien afinadas, las campañas de marketing pueden fracasar en poco tiempo.

La gestión de información sobre miles o potencialmente millones de consumidores es imposible sin los canales de integración adecuados y las herramientas para la integración de datos. Podría dar lugar a campañas decepcionantes y presupuestos de marketing desperdiciados. La integración de datos es la única forma de mantenerlos actualizados y organizados.

5. Telecomunicaciones: La calidad del servicio al cliente es crucial en las telecomunicaciones, y para ello es importante la integración de datos. La integración de datos de una variedad de fuentes proporciona una vista de 360 ​​grados de las relaciones entre la empresa y los clientes. Los problemas que conducen a una baja satisfacción del cliente y más solicitudes de servicio al cliente pueden identificarse y corregirse.

Desafíos en la integración de datos

Los desafíos comunes que enfrentan los equipos de administración de datos en la integración de datos incluyen unificar silos de datos inconsistentes, mantenerse al día con volúmenes de datos crecientes y resolver problemas de calidad de datos. En organizaciones con operaciones globales, la cantidad y la naturaleza distribuida de los sistemas que deben integrarse se suman a la complejidad.

Los volúmenes de datos continúan creciendo rápidamente, y esto solo se amplificará a medida que IoT se desarrolle más y aumente el uso de servicios de almacenamiento de objetos en la nube de bajo costo.

El software de integración de datos es vital para aprovechar todo el potencial de todos esos datos, pero administrar y planificar con éxito el trabajo de integración requerido es un proceso complicado.

Entonces, aquí hay algunos desafíos comunes que enfrentan las organizaciones al construir sus sistemas de integración:

1. Complejo para implementar y usar : Comenzar con la integración de datos puede ser una tarea intimidante. Esto es especialmente cierto para las grandes organizaciones que tienen silos de datos distribuidos y ninguna fuente única de verdad para los datos. Las empresas que buscan hacer que los datos sean accesibles para todos necesitan una estrategia de integración de datos que garantice el control de los datos y cumpla con los requisitos de seguridad al tiempo que hace que el proceso de integración de datos sea simple y escalable.

2. Datos de fuentes más nuevas: los nuevos sistemas generan diferentes tipos de datos, como datos en tiempo real o no estructurados de diferentes fuentes, como videos, sensores y dispositivos IoT. Descubrir cómo adaptar rápidamente su infraestructura de integración de datos para satisfacer las demandas de integrar todos estos datos se vuelve fundamental para su negocio. Pero el volumen, la velocidad y el nuevo formato de datos plantean nuevos desafíos.

3. Mantenerse al día con la integración de datos: su tarea no termina una vez que el sistema de integración está en funcionamiento. Se vuelve vital para el equipo de datos mantener los esfuerzos de integración de datos a la par con las mejores prácticas y de acuerdo con las últimas demandas de la organización y las agencias reguladoras.

4. Los nuevos tipos de datos pueden ser un desafío: cada vez hay más tipos de datos generados por diferentes sistemas, como dispositivos o sensores de IoT. Es importante contar con una estrategia de integración flexible para integrar estos tipos de datos nuevos y emergentes. Luego puede aprovechar los conocimientos que puede obtener de los datos que salen de estos sistemas.

¿Cómo puede ayudar Appinventiv con la integración de datos?

Las ventajas de utilizar la integración de datos dentro de una empresa son infinitas. Desde ofrecer información clara sobre las tendencias comerciales y el rendimiento en todos los departamentos hasta mejorar las experiencias de los clientes, la implementación de la integración de datos puede mejorar la competencia de su empresa.

En Appinventiv, nuestro equipo de profesionales altamente experimentado lo ayudará a implementar el software de integración de datos automatizado para su negocio mientras se ocupa de todos sus desafíos de datos al mismo tiempo.

Con nuestra experiencia, puede crear una arquitectura de datos moderna para su empresa, independientemente del tipo, el formato, el origen o la ubicación de los datos.

Así, en caso de que quieras implementar soluciones de analítica de datos en tu negocio, puedes consultar y contratar a nuestros expertos. ¡Tendremos todas tus necesidades cubiertas!

preguntas frecuentes

P. ¿Qué es la integración de datos en términos simples?

R. La integración de datos es el proceso de consolidación de datos de fuentes dispares en un solo conjunto de datos para una vista unificada.

P. ¿Cómo se utiliza la integración de datos?

R. En un proceso típico de integración de datos, el cliente envía una solicitud de datos al servidor maestro. El servidor maestro luego toma los datos requeridos de fuentes internas y externas. Los datos se extraen de las fuentes y luego se consolidan en una sola vista unificada. Esto se devuelve para el uso del cliente.

P. ¿Por qué es importante la integración de datos?

R. La integración de datos reúne datos de diferentes sistemas y los hace más valiosos para su negocio. Ayuda a sus empleados a trabajar mejor juntos y a hacer más por sus clientes.