Ya sea en su término en castellano (integración de datos) o en la versión inglesa (data integration), es un término que se utiliza mucho en ciertos sectores y cada día con mayor frecuencia.
¿Qué es la integració de datos?
Se entiende por integración de datos (data integration) al proceso de reunir los datos de distintas fuentes para conseguir una vista unificada que resulte útil para mejorar aspectos como la toma de decisiones en una empresa.
De esta manera, se consigue tener datos completos y precisos al consolidar datos de diversa índole (estructurados, no estructurados, etc.).
Y, ¿cómo se puede hacer la integración de datos? Es un proceso que puede realizarse de manera manual. No obstante, llegados a cierto punto en el que se alcanza un alto volumen de datos, la integración puede volverse más compleja, incluso en empresas pequeñas.
Para facilitar esta labor, existen diferentes opciones de software informático que, mediante plataformas de integración de datos, pueden facilitar esta tarea.
¿Para qué se usa la "data integration"?
En general, la integración de datos suele utilizarse para ciertos casos:
- Almacenamiento de datos. La integración de datos combina los datos de diversas fuentes en un almacén de datos para poder analizarlos con fines empresariales.
- Internet de las cosas. La integración de datos permite recoger datos de varias fuentes del Internet de las cosas en una misma ubicación para poder aprovecharla al máximo y sacar mayor partido.
- Replicación de bases de datos. A la hora de replicar bases de datos en la nube, uno de los procesos más importantes que se deben llevar a cabo es precisamente el de la integración de datos.
Retos de la integración de datos
En muchas empresas ya son conscientes de los beneficios de contar con un plan de data integration. Es importante hacer que los datos sean útiles y, para ello, tienen que estar integrados.
Priorizar más o menos la integración de datos puede resultar clave para resultar más competitivos en el entorno, pero la integración de datos supone una serie de retos:
Diseño
En primer lugar hay que diseñar el proyecto, analizando los requisitos mínimos. Por un lado, hay que hacer un análisis funcional en el que saber qué se quiere hacer, cuáles son los objetivos de la integración de datos y qué resultados se busca obtener; y, por otro lado, un análisis no funcional, como establecer qué usuarios tendrán acceso, los tiempos, las políticas, etc.
Implementación
Si el diseño del proyecto ya es laborioso, la implementación no va a resultar menos compleja.
Una vez se realiza el análisis de los requisitos, se debe hacer un estudio de factibilidad para seleccionar la herramienta de integración de datos más apropiada.
En el momento de la implementación pueden surgir problemas, como que ciertos datos, sobre todo los más antiguos, estén vinculados exclusivamente a un sistema, lo que hace que sean más complicados a la hora de ser extraídos para utilizar en otras áreas del negocio.
Es prácticamente necesario realizar un trabajo de transformación de datos, también conocido como “data modeling” para que se ajuste al modelo central de los datos ya que pueden surgir errores si se guardan datos integrados en un formato incorrecto.
Inversión
Una vez realizados los pasos previos, la empresa necesitará realizar unos gastos de inversión como son el coste de la herramienta, el hardware, los gastos operativos y el contar con un profesional que pueda realizar todo este proceso.
La data integration cada vez es más necesaria en las empresas. Muchas comienzan con un proceso de normalización de bases de datos y, poco a poco, comienzan a descubrir las ventajas de llevar a cabo una correcta integración de datos.
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