Guía para principiantes sobre la integración de datos
De Beate Thomsen, Co-founder & Product Design - enero 16, 2025
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A menudo se habla de los datos como del nuevo petróleo. Y no es una metáfora exagerada. Los datos lo alimentan todo, desde la prestación de un servicio de atención al cliente de primera hasta la toma de decisiones estratégicas.
Las empresas modernas recopilan más datos que nunca de innumerables fuentes.
Sistemas heredados, sensores, archivos de registro, dispositivos móviles... todos ellos generan datos que aportan a las empresas inteligencia y conocimientos empresariales. Esa es la parte emocionante.
Pero aquí viene el reto: dar sentido a esta avalancha de información.
Para eso están las soluciones de integración de datos. Pero, ¿qué es exactamente la integración de datos y cómo funciona?
Esta completa guía le presentará los fundamentos de la integración de datos y cómo puede ayudar a su empresa a prosperar.
Al igual que encajar las piezas de un puzzle para crear una imagen completa, la integración de datos es el acto de combinar información procedente de fuentes dispares en un repositorio unificado.
En otras palabras, es el proceso de combinar datos de distintas fuentes para obtener una visión completa y precisa de su negocio, lo que puede ayudarle a tomar mejores decisiones sobre existencias, precios y marketing.
Es hora de poner esta definición en perspectiva con la ayuda de ejemplos.
EJEMPLO PERSONAL:CITY BREAK
Imagina que buscas información sobre una ciudad que piensas visitar por primera vez. Ha fijado las fechas, ha comprado los billetes y ahora necesita encontrar información sobre la historia de la ciudad, la ubicación de su hotel, los lugares de interés que puede visitar en esa ciudad, el tiempo, el tráfico, la comida, la gente e incluso las costumbres locales.
Toda esta información puede encontrarse en distintas fuentes/bases de datos. Pero eso no es muy cómodo, ¿verdad? ¿Y si todos estos datos por separado se consolidaran en un solo lugar? De este modo, obtendría una visión global de toda la información relacionada con la ciudad, de una sola vez y en una sola aplicación.
EJEMPLO B2C: LIBRERÍA
Imagine que tiene una librería. En ella utiliza tres sistemas distintos: una caja registradora, un sistema de inventario que hace un seguimiento de los libros en stock y un sistema de pedidos en línea para las compras de los clientes.
Cada sistema contiene información valiosa, pero todos están separados. La integración de datos implicaría combinar la información de los tres sistemas en una base de datos o sistema central.
Esto ayudaría a ver qué libros se venden mejor tanto en la tienda como en Internet, actualizar automáticamente el inventario cuando se realiza una venta e identificar tendencias en las preferencias de los clientes.
EJEMPLO B2B: FABRICANTE DE EQUIPOS
Imagine que fabrica y vende equipos industriales a otras empresas.
Normalmente, dispone de varios sistemas independientes, como una solución CRM, un sistema ERP, un sistema de tickets de asistencia y un sistema de contabilidad. Son muchos datos que hay que consultar en al menos cuatro sitios distintos.
Al integrar todos los sistemas y permitir que los datos fluyan sin problemas entre ellos, puede convertir los datos desconectados en una herramienta unificada para mejorar el servicio al cliente, hacer más eficientes las operaciones diarias y mejorar la toma de decisiones.
¿CÓMO FUNCIONA LA INTEGRACIÓN DE DATOS?
En pocas palabras, la integración de datos es como reunir y organizar información dispersa para poder comprender fácilmente la historia completa. ¿Qué aspecto tiene este proceso?
Echemos un vistazo a la estructura de cómo se conectan y combinan las distintas fuentes de datos en un sistema unificado. Hay ocho componentes clave de la estructura de integración de datos.
Fuentes de datos
Las ubicaciones originales donde se almacenan o generan los datos, como bases de datos, aplicaciones o incluso sistemas externos. original locations where data is stored or generated, like databases, applications, or even external systems.
Extracción de datos
El acto de extraer datos de varias fuentes.
Transformación de datos
Proceso de limpieza, formateo y estandarización de los datos para que todos «hablen el mismo idioma».
Carga de datos
El acto de poner los datos transformados en su destino final, a menudo un almacén de datos.
Almacenamiento de datos
El lugar central donde se guardan los datos integrados, a los que se puede acceder y analizar de forma centralizada.
Capa de acceso a los datos
El lugar donde los usuarios o las aplicaciones interactúan con los datos integrados, como una interfaz de usuario o API.
Gestión de metadatos
Este paso implica el seguimiento de la información sobre los propios datos, por ejemplo, de dónde proceden y cuándo se actualizaron por última vez.
Gobernanza de datos
Normas y procesos para garantizar la calidad, seguridad y uso adecuado de los datos.
Para entender mejor esta estructura y el proceso de integración de datos, veamos este ejemplo.
EJEMPLO: DATOS DE CLIENTES
Una empresa típica tiene tres departamentos principales (ventas, soporte y marketing) que recopilan información sobre los clientes en sistemas separados:
El departamento de ventas recopila información sobre las compras de los clientes; el de atención al cliente recoge detalles sobre las solicitudes y reclamaciones de servicio al cliente; y el de marketing realiza un seguimiento de las interacciones y campañas por correo electrónico.
Para ver todo sobre un cliente concreto en un solo lugar, la empresa necesita integrar los datos, lo que implica estos pasos:
Extraer los datos de los clientes de los tres departamentos.
Transformar los datos. Por ejemplo, estandarizar formatos, como asegurarse de que los números de teléfono se escriben de la misma forma.
Cargar los datos combinados en un sistema que muestre una visión completa de cada cliente, incluidas sus compras, solicitudes de servicio y correos electrónicos.
Este proceso aporta numerosas ventajas a la empresa.
En primer lugar, se obtiene una imagen completa en lugar de trozos de información dispersos. En segundo lugar, puede ver tendencias y perspectivas que podría perderse cuando los datos están separados. En tercer lugar, se ahorra tiempo al tener todos los datos en un solo lugar en lugar de tener que buscar en varios sistemas.
MÉTODOS MÁS COMUNES DE INTEGRACIÓN DE DATOS
Los dos métodos más comunes de integración de datos son ETL (Extraer, Transformar, Cargar) y ELT (Extraer, Cargar, Transformar).
ETL
ELT
Extraer → Los datos se extraen de su sistema de origen.
Transformar → Los datos extraídos se limpian, estandarizan y manipulan para adaptarlos a los requisitos del sistema de destino.
Cargar → Los datos transformados se cargan en el sistema de destino.
Extraer → Los datos se extraen de su sistema de origen.
Cargar → Los datos extraídos se cargan en el sistema de destino sin transformaciones.
Transformar → Los datos extraídos se transforman dentro del sistema de destino.
Mientras que ETL es un enfoque tradicional que hace hincapié en la calidad y consistencia de los datos antes de cargarlos, el método ELT prioriza la velocidad y la flexibilidad, permitiendo procesos de integración de datos más dinámicos y escalables.
La elección entre ETL y ELT depende del volumen de datos, su complejidad y las necesidades específicas de la empresa.
TIPOS DE INTEGRACIÓN DE DATOS
Como ocurre con cualquier otro proceso técnico, el tipo de integración de datos más adecuado depende de las necesidades de su empresa y de los objetivos que se haya marcado. Ese análisis debe preceder a todas sus decisiones.
Pero por ahora, repasemos los principales tipos de integración de datos que existen.
❗Nota: Por supuesto, siempre puedes seguir el camino más sencillo y realizar una integración manual de datos, en la que recopilas manualmente datos de distintas fuentes y los fusionas todos en una hoja de cálculo.
Pero es anticuado, lleva mucho tiempo y es propenso a errores. Además, no estarías leyendo esta guía si quisieras hacer eso, ¿verdad? Una solución dedicada es un método mucho más fiable.
Integración de la consolidación
Como reunir toda tu información en un único contenedor grande, este tipo de integración de datos generalmente implica que las empresas combinen datos de todas sus ubicaciones en una base de datos central.
Los datos suelen extraerse de los sistemas fuente utilizando software especializado o scripts. Luego, los datos extraídos se transfieren de forma segura a un lugar central. Después de eso, los datos transferidos se limpian, formatean y estandarizan, y finalmente se cargan en el sistema de destino.
El principal beneficio de la integración por consolidación es que obtienes una única fuente de verdad para todos los datos de la empresa, lo que facilita analizarlos y tomar decisiones basadas en una visión completa.
➡️ Por ejemplo, una organización de atención médica recopila registros de pacientes de diferentes clínicas, hospitales, farmacias, etc. El sistema central se encarga de conectar e integrar estos datos, para que los médicos puedan ver el historial médico completo de un paciente en un solo lugar.
Integración de aplicaciones
Haciendo que diferentes herramientas funcionen como una sola, este tipo de integración de datos conecta distintos sistemas de software y los hace trabajar juntos. En este caso, se utiliza una aplicación especial que extrae datos de varias fuentes, los procesa y los integra en una vista unificada.
Es una gran solución porque todo el trabajo lo realiza una aplicación especializada. Sin embargo, por otro lado, puede que necesites múltiples herramientas para gestionar diferentes tipos de datos.
➡️ Un ejemplo de integración de aplicaciones es cuando un sistema CRM se conecta con una herramienta de email marketing, asegurándose de que la información del cliente esté siempre actualizada en ambos sistemas.
Integración de la propagación
Este tipo de integración de datos se basa en copiar o mover datos entre sistemas en tiempo real o según un cronograma.
Durante este movimiento de datos, cada sistema mantiene su propia copia de los datos, y estos se propagan (se transfieren) de un sistema a otro, generalmente cuando se realizan cambios en el sistema de origen.
El tipo de integración por propagación ofrece actualizaciones en tiempo real, mientras que cada sistema conserva su propia copia, eliminando la necesidad de un espacio central de almacenamiento de datos.
Sin embargo, puede ser bastante complicado mantener todos los sistemas sincronizados debido al gran volumen de cambios y la cantidad de sistemas involucrados. Además, esto puede llevar a redundancia de datos, cuando la misma información existe en múltiples lugares.
➡️ Por ejemplo, un banco puede actualizar los saldos de las cuentas de un cliente en todos sus sistemas inmediatamente después de una transacción.
Integración Federación / Acceso Uniforme
Es un tipo de integración de datos que mantiene los datos en diferentes sistemas sin moverlos. En su lugar, los sistemas se enlazan entre sí. Este tipo permite vincular datos entre sistemas sin copiarlos, ofreciendo una vista virtual de todos los datos juntos.
Los usuarios pueden acceder y consultar los datos en estos sistemas sin combinarlos físicamente en un solo lugar. La idea es crear una vista federada o un sistema virtual que conecte todos los datos de diferentes fuentes y los presente como si estuvieran en un único lugar.
Es útil cuando necesitas acceso en tiempo real a datos de múltiples fuentes sin la complicación de mover o duplicar físicamente los datos. También ahorra espacio de almacenamiento. Sin embargo, puede causar problemas de rendimiento o ralentizar los tiempos de respuesta.
➡️ Para ilustrarlo, imagina que buscas información sobre una película: fecha de estreno, críticas y calificaciones, y si está disponible en una plataforma de streaming. Esta información se almacena en diferentes bases de datos. En lugar de consultarlas todas por separado, puedes realizar una búsqueda de la película, y el sistema reúne los datos de las tres fuentes, presentándote una vista unificada de la fecha de estreno, las calificaciones y dónde puedes verla en streaming.
Integración mediada
Con este tipo de integración, el sistema central se encarga de integrar datos de múltiples fuentes. Este núcleo central gestiona todo, y los usuarios solo interactúan con él para obtener la información relevante.
Es una forma de integración de datos súper centralizada, pero puede requerir sistemas avanzados y configuraciones complejas.
➡️ Por ejemplo, una agencia de viajes ofrece servicios como vuelos, reservas de hotel y alquiler de coches. Cada uno de estos servicios es gestionado por diferentes proveedores externos. El sistema central de la agencia se comunica en tiempo real con las bases de datos de los proveedores externos para reunir toda la información.
Integración de middleware
Al igual que un traductor que ayuda a dos personas que hablan diferentes idiomas a comunicarse, la integración mediante middleware conecta diferentes aplicaciones. Básicamente, actúa como un intermediario entre los sistemas y gestiona el flujo de datos entre ellos.
Sin almacenar los datos por sí mismo, el middleware permite que sistemas (que de otro modo podrían no ser compatibles) trabajen juntos. Convierte los datos de un formato a otro, facilitando una interacción fluida entre los sistemas.
El middleware también sincroniza actualizaciones en tiempo real o según un cronograma y enruta mensajes de un sistema a otro, asegurando que todo funcione sin problemas detrás de escena.
Lo positivo de este tipo de integración es que asegura un flujo fluido de datos entre sistemas y reduce la necesidad de programación personalizada al ofrecer soluciones preconfiguradas para conectar sistemas. Lo negativo es que puede ser complejo de configurar y costoso de implementar y mantener.
➡️ Por ejemplo, un minorista utiliza middleware para conectar su sistema de inventario, su sistema de punto de venta y su sitio web.
Integración de almacenes de datos
Una implementación específica de la integración por consolidación, este tipo de integración de datos se basa en almacenar información de varias fuentes en un repositorio central, llamado almacén de datos o data warehouse.
El almacenamiento de datos generalmente implica transformar los datos en esquemas específicos optimizados para el procesamiento analítico y la generación de informes históricos. Aunque este tipo de integración a menudo utiliza procesamiento por lotes, los almacenes de datos en tiempo real son cada vez más comunes.
El almacenamiento de datos es una forma conveniente de acceder a información actualizada. Sin embargo, requiere una configuración significativa y recursos para su mantenimiento.
➡️ Un ejemplo de esta integración es una cadena minorista que almacena datos de todas sus tiendas, ventas en línea y servicio al cliente en un almacén de datos para analizar el inventario.
Integración de flujo de datos
Al igual que un marcador de noticias que se actualiza constantemente, la integración de datos por streaming procesa e integra la información en tiempo real, tan pronto como se crea o actualiza.
De esta manera, los usuarios siempre reciben la información más reciente a medida que ocurre. Ideal para la gestión de datos sensibles al tiempo, este tipo de integración requiere una infraestructura sofisticada para manejar los flujos de datos en tiempo real.
➡️ Por ejemplo, en un sistema de hogar inteligente, dispositivos como termostatos, cámaras de seguridad y luces transmiten datos continuamente al sistema central de automatización. Esta integración de datos en tiempo real asegura que los dispositivos respondan de manera instantánea a eventos, como fluctuaciones de temperatura o encender luces cuando se detecta movimiento.
Integración de la virtualización de datos
A diferencia de otros tipos, la virtualización de datos no mueve ni copia los datos a un lugar central. En su lugar, crea una capa virtual que permite a los usuarios acceder y visualizar datos de múltiples fuentes, aunque los datos permanezcan en sus ubicaciones originales.
Lo positivo de este enfoque es que no es necesario mover o almacenar físicamente los datos, lo que ahorra tiempo y recursos. Sin embargo, el rendimiento general puede verse afectado si las fuentes de datos originales son lentas o están inaccesibles.
➡️ Por ejemplo, una empresa almacena datos de clientes en múltiples bases de datos, pero utiliza una herramienta de integración virtual que permite a los empleados acceder y consultar información de clientes en todas las bases de datos sin mover físicamente los datos.
BENEFICIOS Y RETOS DE LA INTEGRACIÓN DE DATOS
Cualquiera que haya intentado obtener información de varios sistemas para elaborar informes comprende la importancia y la complejidad de la integración de datos. Y en la era del big data, no resulta más fácil debido a los grandes volúmenes de datos.
Así pues, es hora de analizar los pros y los contras de la integración de datos para las empresas. Esto debería ayudarte a sopesar todos los riesgos y a tomar una decisión mejor informada.
BENEFICIOS
Hay muchos beneficios genéricos detrás de la integración de datos.
Desde una mejor toma de decisiones basada en hechos y no en suposiciones y una mayor eficiencia gracias a la eliminación de la recopilación manual de datos, hasta una mayor colaboración entre equipos, el acceso al mismo conjunto de información y un análisis más exhaustivo de tendencias y patrones.
Pero centrémonos en el ejemplo más común y práctico de integración CRM-ERP y examinemos por qué la combinación de ambos supone una gran diferencia para el éxito operativo de una empresa.
He aquí cómo las empresas suelen beneficiarse de la integración CRM-ERP:
Reduciendo la introducción manual de datos - Deshaciéndose de errores, liberando recursos, ahorrando tiempo y centrándose en tareas que añaden valor.
Optimización y automatización de los procesos empresariales: mejora del proceso de ventas, acceso instantáneo a datos críticos para la empresa y planificación anticipada.
Tener una visión de 360 grados de los clientes: mejor conocimiento de su base de clientes, relaciones más duraderas y sólidas con ellos y capacidad para determinar si ha llegado el momento de llevar las relaciones a un nuevo nivel (por ejemplo, ventas adicionales o cruzadas).
Asegurar un alto ROI del sistema - Gracias a una mayor adopción por parte de los usuarios, la capacidad de encontrar siempre la información en cualquier momento, un mejor rendimiento diario e indicadores de productividad.
Mejor servicio al cliente - Gracias al fácil acceso a información en tiempo real sobre inventario, pedidos y envíos, y a la capacidad de ofrecer respuestas precisas y puntuales a las consultas de los clientes.
RETOS
Muchas de las empresas que se embarcan en un proyecto de integración de datos se encuentran con algunosretos importantes. La mayoría de las veces se debe a la complejidad de un proyecto de integración de datos.
Vamos a diseccionar los aspectos clave que hay que tener en cuenta.
Demasiados sistemas utilizados. A medida que los volúmenes de datos aumentan con el número de fuentes de datos y almacenes de datos de que dispone, puede acabar teniendo demasiados sistemas. Algunos se ejecutan en múltiples plataformas (por ejemplo, en las instalaciones, en la nube o en un alojamiento privado), en varias versiones y en distintas ubicaciones geográficas. Cuando los datos residen en tantos silos, se añade una nueva dimensión de complejidad y seguridad a un proyecto de integración de datos.
Complejidad de los distintos sistemas. Las empresas suelen utilizar muchos sistemas diferentes con formatos y estructuras de datos únicos, lo que dificulta que se comuniquen y compartan datos sin problemas.
Personalizaciones realizadas en los sistemas. La mayoría de los proyectos de implantación incluyen esfuerzos adicionales de personalización y desarrollo para dar soporte a los procesos y hábitos de trabajo específicos de la empresa, la división o el usuario. Esto puede dar lugar a cientos de módulos o funciones personalizados, que pueden convertirse en una pesadilla de mantenimiento y actualización.
Problemas de calidad de los datos. Si los datos de los distintos sistemas están incompletos, obsoletos o son incoherentes, su integración puede resultar difícil y dar lugar a resultados poco fiables. Además, los errores causados por datos incoherentes y la introducción manual de datos pueden resultar muy costosos para las empresas y perturbar las actividades comerciales.
Falta de un enfoque consolidado. En algunos casos, la integración de datos se aborda como una multitud de scripts de integración personalizados punto a punto sin una dirección común. En ese caso, un proyecto de integración de datos puede fracasar a la hora de ofrecer la visión unificada deseada de los datos empresariales.
Coste y tiempo elevados. Dinero, tiempo y personal cualificado son los elementos esenciales de cualquier proyecto de integración de datos; esto puede suponer una carga para el presupuesto y los plazos de una empresa.
Preocupación por la seguridad y la privacidad. Cuando se integran datos confidenciales de múltiples fuentes, hay que asegurarse de que están protegidos frente a filtraciones y de que cumplen la normativa sobre privacidad, algo que no siempre es fácil de conseguir.
¿QUIÉN NECESITA LA INTEGRACIÓN DE DATOS?
Hay varios tipos de empresas e industrias que se benefician enormemente de la integración de datos.
La razón principal de la necesidad de integrar datos es la necesidad de manejar grandes volúmenes de datos procedentes de diversas fuentes. Mediante la integración de datos, varios sectores pueden operar de forma más eficiente, tomar mejores decisiones y mejorar sus servicios o productos.
En este capítulo vamos a repasar rápidamente los principales sectores que suelen optar por la integración de datos. He aquí una breve lista de sectores que suelen utilizar la integración de datos, junto con explicaciones de por qué lo hacen.
CADENAS MINORISTAS
Utilizan la integración de datos para fusionar los datos de ventas en tienda y en línea, los niveles de inventario y la información de los clientes para mejorar la gestión de existencias y el marketing personalizado.
FINANZAS
Utilizan la integración de datos para reunir datos de transacciones, información de mercado y perfiles de clientes para la evaluación de riesgos, la detección de fraudes y el asesoramiento financiero personalizado.
FABRICACIÓN
Utilizan la integración de datos para conectar los datos de las líneas de producción, la cadena de suministro y el control de calidad para optimizar las operaciones y predecir las necesidades de mantenimiento.
SANIDAD
Utilizan la integración de datos para combinar los historiales de los pacientes, los resultados de laboratorio y la información sobre seguros para mejorar la atención al paciente y aumentar la eficacia de las operaciones.
EDUCACIÓN
Utilizan la integración de datos para acceder a los expedientes de los estudiantes, los datos de los cursos y los sistemas de gestión del aprendizaje para realizar un mejor seguimiento del progreso de los estudiantes y adaptar las experiencias educativas.
LOGÍSTICA Y TRANSPORTE
Utilizan la integración de datos para combinar datos de seguimiento por GPS, información de tráfico y programas de entrega para optimizar las rutas y mejorar los plazos de entrega.
TELECOMUNICACIONES
Utilizan la integración de datos para combinar datos de rendimiento de la red, patrones de uso de los clientes e información de facturación para mejorar la calidad del servicio y crear ofertas específicas.
ENERGÍA Y SERVICIOS PÚBLICOS
Utilizan la integración de datos para combinar datos de consumo, métricas de rendimiento de la red e información meteorológica para mejorar la distribución de energía y el mantenimiento predictivo.
AGRICULTURA
Utilizan la integración de datos para combinar datos meteorológicos, información de los sensores del suelo, historial de rendimiento de los cultivos y precios de mercado para mejorar la gestión de las explotaciones y la toma de decisiones.
QUÉ HACER Y QUÉ NO HACER EN LA GESTIÓN DE LA INTEGRACIÓN DE DATOS
La necesidad de consolidar los datos existe desde hace mucho tiempo, mucho antes de que se desarrollaran las herramientas modernas de integración de datos. Los responsables informáticos llevan luchando contra los silos de datos desde que los sistemas informáticos empezaron a recopilar datos en sistemas diferentes.
Al principio, la integración de múltiples fuentes de datos solía implicar una gran cantidad de codificación manual ad hoc entre diferentes conjuntos de datos. El resultado era una solución cara y de difícil mantenimiento.
A menudo, estas integraciones se desarrollaban desde cero internamente o por un socio y estaban mal documentadas. Y, si el programador que las desarrollaba abandonaba la empresa, actualizar o modificar la integración era un verdadero quebradero de cabeza.
Por suerte, la situación actual es diferente. Las soluciones modernas de integración de datos están hechas para manejar los datos de forma eficiente, transparente y muy adaptable.
He aquí algunos consejos prácticos sobre qué hacer y qué no hacer al gestionar un proyecto de integración de datos.
HACER:
✅ Tener una estrategia clara en mente. Defina sus objetivos y lo que quiere conseguir con la integración de datos. Esto guiará sus esfuerzos y le ayudará a medir el éxito.
✅ Empezar poco a poco y ampliar. Comience con un proyecto piloto o un único departamento y aprenda de esta experiencia antes de ampliarlo a toda la organización.
✅ Implique a todas las partes interesadas. Obtenga aportaciones de los distintos departamentos, porque son los que mejor conocen sus datos y pueden ayudar a identificar los puntos de integración importantes. Escucha sus comentarios y opiniones.
✅ Dé prioridad a la calidad de los datos. Limpie y estandarice sus datos antes de la integración. Unos datos malos de entrada significan unos datos malos de salida, por muy buena que sea su integración.
✅ Aplique una sólida gobernanza de los datos. Establezca normas claras sobre quién puede acceder a qué datos y cómo deben utilizarse. Esto mantiene la seguridad y garantiza el uso adecuado de los datos.
✅ Invierta en las herramientas adecuadas y evite las soluciones caseras codificadas a mano. Elija herramientas de integración que se adapten a sus necesidades y puedan crecer con su empresa.Las herramientas adecuadas pueden hacer que el proceso sea mucho más fluido.
Imparta formación a sus equipos. Asegúrese de que saben utilizar el sistema de datos integrado, porque amplificará los beneficios de sus esfuerzos de integración.
✅ Planifique el mantenimiento. La integración de datos no es una tarea de una sola vez. Planifique actualizaciones y mejoras continuas para que su sistema siga siendo eficaz.
NO:
❌ Ignorar las leyes de privacidad de datos. Sea consciente de normativas como GDPR o CCPA. Infringirlas puede acarrear cuantiosas multas y dañar su reputación.
❌ Subestimar el tiempo y los recursos necesarios. La integración de datos es un compromiso serio, así que sea realista sobre lo que llevará y planifique en consecuencia.
❌ Descuidar la documentación. Lleve un registro claro de sus fuentes de datos, procesos y cambios realizados. Esto es crucial para la resolución de problemas y las auditorías.
❌ Olvídese de las copias de seguridad de los datos. ¡Tenga siempre un plan de copias de seguridad! Si algo sale mal durante la integración, necesitas poder recuperar tus datos.
❌ Pasar por alto la importancia de los metadatos. No pierdas de vista de dónde proceden tus datos y qué significan. Este contexto es vital para un uso adecuado de los datos y para futuras integraciones.
❌ Asumir que un tamaño sirve para todos. Diferentes tipos de datos pueden necesitar diferentes enfoques de integración, así que sea flexible en sus métodos.
❌ Apresurar el proceso. Tómese el tiempo necesario para hacerlo bien. Las prisas pueden dar lugar a errores costosos de corregir más adelante.
❌ Ignorar las opiniones de los usuarios. Escuche a las personas que van a utilizar los datos integrados. Sus aportaciones pueden ayudarle a mejorar el sistema y garantizar que satisface las necesidades reales.
Recuerde: la integración de datos es un proceso, y requiere atención y ajustes continuos, pero cuando se hace bien, puede llevar a su empresa a nuevas cotas.
CÓMO ELEGIR LA HERRAMIENTA DE INTEGRACIÓN DE DATOS ADECUADA
Todos los retos que puede conllevar un proyecto de integración de datos pueden superarse fácilmente, si elige la solución de integración de datos adecuada para su empresa.
Hacer la elección correcta es vital: le permitirá reunir todos los elementos y obtener la deseada visión única de sus datos.
CHECKLIST
Al evaluar una solución de integración de datos, debe asegurarse de que:
La solución está probada y es estable y fiable.
La solución es fácil de entender a nivel técnico, e intuitiva y sencilla de utilizar para los usuarios de su empresa, especialmente si su equipo no es muy experto en tecnología. Por tanto, busque funciones fáciles de usar, una configuración sencilla e instrucciones claras.
La solución es capaz de conectarse con el software y las bases de datos que ya utiliza su empresa. Debe poder integrar sus sistemas actuales sin grandes cambios.
La solución puede detectar errores, supervisar las transferencias de datos y alertar proactivamente a sus administradores cuando se produce un error.
La solución puede adaptarse a su empresa y a la incorporación de nuevas fuentes de datos.
La solución ofrece sólidas funciones de seguridad, como el cifrado y los controles de acceso, para proteger sus datos.
La solución cuenta con un buen servicio de atención al cliente y guías o tutoriales detallados. De este modo, podrás solucionar los problemas rápidamente si algo va mal.
💡Bonus tip: Piensa en lo rápido que necesitas que se muevan los datos entre sistemas. Si necesita actualizaciones instantáneas, busque herramientas que ofrezcan integración en tiempo real. Para tareas menos sensibles al tiempo, el procesamiento por lotes (actualizaciones programadas) podría ser suficiente.
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¿Cuál es la diferencia entre la integración por lotes y la integración de datos en tiempo real?
La integración por lotes procesa datos en grandes grupos a intervalos programados, por ejemplo, de forma nocturna o semanal. Este método es eficiente para manejar grandes volúmenes de datos, pero requiere actualizaciones periódicas. La integración de datos en tiempo real, por otro lado, procesa y actualiza los datos de forma continua a medida que se generan o cambian. Ofrece información al minuto, pero requiere más recursos del sistema.
¿Cómo apoya la integración de datos a la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático?
La integración de datos es crucial para la IA y el aprendizaje automático, ya que proporciona a estas tecnologías conjuntos de datos completos y de alta calidad. Al combinar datos de diversas fuentes, las empresas pueden crear conjuntos de entrenamiento más ricos para los modelos de aprendizaje automático, lo que conduce a predicciones e insights más precisos. Los datos integrados también permiten que los sistemas de IA accedan a una gama más amplia de información, habilitando análisis más sofisticados y capacidades de toma de decisiones.
¿Cómo impacta la integración de datos en la gobernanza y el cumplimiento de datos?
La integración de datos tiene un papel clave en la gobernanza y el cumplimiento, ya que centraliza y organiza los datos de manera más efectiva, facilitando el seguimiento y la auditoría. Esto asegura que las organizaciones cumplan con regulaciones de privacidad y seguridad al mantener consistencia y precisión en el manejo de los datos. Además, ayuda a implementar políticas de acceso y control adecuadas, garantizando el cumplimiento normativo en todos los sistemas.
¿Cómo impacta la integración de datos en la gobernanza y el cumplimiento de datos?
La integración de datos afecta la forma en que las empresas manejan y protegen su información. Requiere establecer reglas claras sobre la calidad y propiedad de los datos, además de medidas de seguridad sólidas. Sin embargo, no todo es trabajo adicional: tener los datos en un solo lugar puede facilitar el cumplimiento de las leyes de privacidad. Permite aplicar reglas de manera consistente, responder rápidamente a solicitudes de datos y demostrar que se cumplen normativas como el GDPR o el CCPA. Por lo tanto, aunque supone ciertos desafíos, la integración de datos puede ser una gran ayuda para garantizar el cumplimiento normativo.
Autor/a
Beate Thomsen, Co-founder & Product Design
As co-founder of the Rapidi Data Integration platform, Beate has spent over 15 years on its development, building it around her motto: 'keep it simple, functional yet beautiful.'
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