Es cierto que existen diferentes técnicas para ejecutar correctamente un proyecto de integración de datos, pero ¿Cómo saber cuál es la más efectiva de todas para tu empresa?
En el artículo anterior estuvimos hablando de qué se trataba la integración de datos, los pasos a seguir en el proceso y todas las ventajas que esto brindaba a las organizaciones. Hoy hablaremos de los diferentes enfoques que existen dentro de la integración de datos y cómo elegir el mejor para tu caso en particular. ¿Nos acompañas? ¡Dentro artículo!
Técnicas de integración de datos
Como en todo camino, existen diferentes rutas que pueden llevarte al destino final. Con la integración de datos pasa lo mismo, existen diferentes alternativas para llevar a cabo el proyecto. Vamos a verlas:
1. ETL (Extraer, Transformar, Cargar)
Uno de los problemas que tienen las empresas es el recopilar datos de distintos orígenes y formatos ya que después será necesario moverlos a uno o varios almacenes de datos. Y es muy probable que el destino no sea el mismo tipo de almacén de datos que el origen, ya que a menudo el formato es distinto o hay que dar forma a los datos y limpiarlos antes de cargarlos en el destino final. El proceso ETL se encarga justamente de eso. Sus siglas provienen del inglés:
Extract: extraer
Transform: transformar
Load: cargar
Así, un proceso ETL es una canalización e integración de datos que se usa para recopilar datos de distintos orígenes y formatos. Primero los extrae, luego los transforma según las reglas del negocio en un formato estandarizado y, por último, los carga en un sistema de destino o almacén. Este enfoque es perfecto para procesar grandes volúmenes de datos y para un procesamiento por lotes.
2. ELT (Extraer, Cargar, Transformar)
Es una variante del anterior, donde el proceso se invierte un poco. Este enfoque también consiste en extraer datos de múltiples fuentes y formatos, sin embargo, en vez de ser transformados, primero se cargan en el almacén de destino, y luego ya se transforman a menudo utilizando herramientas basadas en SQL.
3. Integración basada en API
Este enfoque implica el uso de API’s. ¿Y qué es eso de las API’s? Pues se trata de una interfaz de programación de aplicaciones que permite que diferentes programas informáticos puedan interactuar entre sí.
Explicado de forma sencilla, se trataría del idioma que utilizan las aplicaciones para poder mantener una comunicación entre sí. Estas reglas permiten que los diferentes softwares puedan interactuar, conectarse e intercambiar datos en tiempo real. De esta manera, se aprovechan infraestructuras ya existentes y se ahorran tiempo y recursos.
Esto no es ninguna novedad, ya que existen desde hace años, sin embargo, con la evolución de la tecnología, el Data Science y la Inteligencia Artificial, han sufrido una remodelación, existiendo antes únicamente como una interfaz interna para la comunicación de aplicaciones de una misma empresa, a ser actualmente un medio para interrelacionar aplicaciones y datos con terceros.
Por tanto, la apificación es un modelo de negocio que se basa en una interfaz que permite que una aplicación interactúe con otra. Pongamos un ejemplo para entenderlo mejor: la Smart Home de Samsung nos permite manejar los electrodomésticos y dispositivos del hogar a través del teléfono móvil. Desde la tv hasta la lavadora, todo puede estar interconectado. Y esto es posible gracias a una API que opera a través de la nube.
Ahora que ya sabemos de qué se trata, volviendo al hilo principal, la integración de datos basada en API se utiliza a menudo para aplicaciones basadas en la nube que buscan la máxima eficiencia y agilidad y puede ser más eficiente que el procesamiento por lotes.
4. Integración federada
Este enfoque implica la creación de una realidad virtual de datos a través de diferentes sistemas, sin tener que moverlos o consolidarlos físicamente. La integración federada proporciona un acceso en tiempo real a los datos a través de los diferentes sistemas, pero cuidado, puede ser compleja de implementar y mantener.
5. Virtualización de datos
Esta técnica consiste en la creación de una capa virtual de datos que los integra de múltiples fuentes, proporcionando una visión unificada.
Esta técnica consiste en la creación de una arquitectura de gestión de datos virtual que reposa sobre Datawarehouses tradicionales y accede e integra datos de múltiples fuentes, proporcionando una visión unificada. Así, genera acceso a una única capa lógica de información, lo que facilita su comprensión y la obtención de insights de valor. La virtualización de datos puede utilizarse para integrar rápidamente sin necesidad de consolidación física ni procesos ETL.
¿Cómo saber cuál es el mejor enfoque de integración de datos para tu empresa?
Pero como en todo viaje, existir á una ruta que es más acertada para ti porque es más corta, supone menos peligros o se adapta mucho mejor a tus necesidades. Cada uno de los enfoques que hemos ido viendo tiene sus fortalezas y sus debilidades en función de las fuentes de datos, el nivel de integración requerido y los objetivos empresariales. Puedes optar por utilizar uno o varios, en función de tus necesidades o recursos específicos, pero ¿cómo saber cuál es el mejor para ti?
Elegir la mejor técnica va a depender de varios factores, entre ellos el volumen y la complejidad de los datos, los objetivos de tu negocio, los recursos disponibles y tu infraestructura informática. Aquí te dejamos algunos pasos que pueden ayudarte a determinar cuál es el mejor enfoque de integración de datos:
Identifica los requisitos que tiene tu empresa: la primera fase consiste en identificar cuáles son tus requisitos y objetivos empresariales específicos para la integración de datos. Esto conlleva la identificación de los distintos tipos de fuentes de datos, la frecuencia y velocidad requeridas para la integración de datos y el nivel de calidad y gobernanza requerido.
Examina la complejidad de tus datos: ahora tendrás que evaluar la complejidad y el volumen de los datos que vas a integrar. Aquí tendrás que considerar factores como los formatos de datos, los modelos de datos, su calidad y su seguridad.
Evalúa los recursos disponibles: toca valorar los recursos que tienes disponibles, incluida la infraestructura de TI, las herramientas de integración de datos y el personal cualificado.
Considerar el coste: el cuarto paso consiste en examinar el coste de implementación y mantenimiento del enfoque de integración de datos, incluyendo licencias de software, hardware y los costes de personal.
Determinar el mejor enfoque: basándote en los factores anteriores, es momento de evaluar los diferentes enfoques de integración de datos que hemos visto previamente y determinar cuál es el que mejor se adapta a tus necesidades y objetivos específicos. Tu empresa también puede optar por utilizar una combinación de los distintos enfoques para lograr mejores resultados. Consejo: es importante que evalúes cuidadosamente las diferentes técnicas y que consideres los costes y beneficios de cada una antes de tomar una decisión.
En resumen, en esta apasionante aventura hacia la integración de datos, hemos explorado diferentes enfoques y técnicas que te permitirán unificar y aprovechar tu información de forma exitosa. Y como en cualquier viaje, elegir el camino correcto es crucial para alcanzar tus objetivos. Para acertar tendrás que identificar los requisitos que tiene tu empresa, examinar la complejidad de tus datos, evaluar los recursos que tienes a tu alcance y considerar los constes de la implementación y el mantenimiento de la técnica que escojas.