Vivimos en la era de los datos; estos se generan sin parar con cada acción que se realiza en la red. Sin embargo, se encuentran desorganizados, y si queremos poder analizarlos correctamente para mejorar la toma de decisiones, se hace necesario recurrir a la llamada integración de datos. Este proceso consiste, a grandes rasgos, en combinar fuentes heterogéneas, limpiar errores, unificar formatos y transformar información dispersa en conocimiento que resulte útil.
Esta práctica es esencial en los equipos que trabajan en Business Intelligence, departamentos de marketing o en áreas de operaciones. Si alguno de estos es tu campo o quieres especializarte para mejorar las decisiones en ellos, te recomendamos cursar nuestro Máster en Business Analytics e Inteligencia Artificial en Barcelona y Madrid. Obtendrás una visión completa del proceso que permite aprovechar los datos al máximo.
La integración de datos se puede definir como todas aquellas prácticas que se llevan a cabo para usar, combinar y aprovechar datos de distintas características. Puesto que las empresas trabajan con datos procedentes de varias fuentes y activos, es necesario contar con herramientas y procedimientos arquitectónicos que permitan depurarlos. De este modo, las empresas podrían analizar su actividad global, detectar patrones y tomar decisiones más rápidas y eficaces.
En los años 80 y 90, las empresas comenzaron a digitalizar sus procesos. Por tanto, se generó una gran cantidad de datos almacenados en diferentes sistemas, como ERPs, CRMs, bases de datos relacionales y hojas de cálculo, entre otros. Esta fragmentación hizo que resultara evidente que se necesitaba alguna metodología que permitiera unificar toda esa información que llegaba desde diferentes vías. Fue entonces cuando surgieron las primeras arquitecturas de integración, como los Data Warehouses.
Con la evolución tecnológica y la llegada del Big Data, se multiplicaron tanto el volumen como la complejidad de los datos. En la actualidad, hemos dejado de trabajar solo con datos estructurados, para hacerlo también con información semiestructurada y no estructurada. Por ejemplo, correos, imágenes, sensores IoT, redes sociales o logs de navegación.
Al ser tan variados, es imprescindible contar con procesos y herramientas de integración de datos que sean capaces de gestionar esta diversidad con eficiencia y escalabilidad.
La integración de datos tiene múltiples aplicaciones a nivel empresarial. Pero en cualquier caso, lo que se persigue es que los datos dispersos pasen a ser información relevante, útil y eficaz para la toma de decisiones. Algunas de sus aplicaciones más comunes son:
A grandes rasgos, los beneficios de la integración de datos son la mejora de la calidad de la información, el aumento de la productividad, una mayor agilidad en la toma de decisiones y una mejor experiencia del cliente.
La integración de datos no se puede abordar sin herramientas que faciliten el proceso. A continuación, algunas de las tecnologías más utilizadas, organizadas por categorías clave.
- ETL (Extract, Transform, Load) es uno de los métodos más tradicionales. Se basa en extraer los datos, transformarlos según unas reglas concretas y cargarlos en un repositorio final. Funciona bien con estructuras de datos bien definidas.
- ELT (Extract, Load, Transform), por el contrario, invierte el orden anterior. Es decir, que primero se cargan los datos y luego se transforman, par aprovechar la capacidad de procesamiento del sistema de destino. Por ejemplo, un Data Lake o un Cloud Warehouse.
Los Data Warehouses, como Google BigQuery, Amazon Redshift o Snowflake están diseñados para almacenar datos estructurados y facilitar el análisis con herramientas de BI.
Los Data Lakes, como AWS S3 o Azure Data Lake, almacenan grandes volúmenes de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Tienen como ventaja que se puede conservar la información en su forma original para análisis posteriores.
Para conectar diferentes sistemas, se usan los middleware de integración, como Mulesoft, Talend o Apache Camel, pero también las APIs, que son interfaces de programación de aplicaciones. Ambos permiten que diferentes softwares intercambien información de forma estandarizada y segura.
Herramientas como Azure Data Factory o Google Cloud Dataflow se utilizan para gestionar integraciones complejas desde la nube, con escalabilidad y capacidades de automatización.
Aunque no se enfocan en la integración de datos por sí mismas, hay plataformas como Power BI, Tableau o Looker, que se alimentan directamente de sistemas integrados para visualizar los datos en dashboards interactivos.
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