Herramientas de integración de datos: mejores opciones y cómo elegir la mejor para su equipo

La integración de datos es esencial para cualquier empresa, independientemente de su tamaño o función. Si bien algunos podrían argumentar que no es tan crucial para las pequeñas empresas, las pequeñas decisiones pueden tener un impacto significativo. Soluciones de integración de datos mejorar la capacidad de una organización para manejar y analizar datos de manera efectiva. Estas herramientas brindan información sobre lo que funciona y lo que no, lo que ayuda a las empresas a mejorar las ventas, atraer clientes y reducir las pérdidas.

Más allá de las ganancias monetarias, la integración de datos agiliza el análisis de datos, lo que permite generar informes más rápidos sobre las operaciones de una empresa. Al consolidar datos de diversas fuentes (bases de datos, servicios en la nube, redes sociales, dispositivos IoT y aplicaciones móviles), estas soluciones garantizan una evaluación unificada, lo que conduce a conclusiones más precisas y aplicables en todas las áreas del negocio.

Con eso en mente, exploremos qué son las soluciones de integración de datos, su importancia, implementación y las mejores herramientas disponibles.

¿Qué es la integración de datos?

Una parte central de la gestión de datos, la integración de datos, es la extracción y unificación de datos de varias fuentes dispares. La información sin procesar se extrae y se formatea en una forma estándar de big data, que luego se analiza para obtener conocimientos y, posteriormente, desarrollar estrategias basadas en el análisis y los conocimientos.

Normalmente, los datos se almacenan en silos de datos, que son bancos de datos recopilados de una única fuente. Dado que estos silos de datos son exclusivos de esa fuente de datos, ya sean redes sociales o herramientas CRM, es difícil acceder a ellos y analizarlos de manera integral.

Estos silos dificultan el análisis holístico de datos, ya que los conocimientos de un silo de datos pueden diferir de los conocimientos derivados de otro silo de datos, lo que lleva a una evaluación incorrecta de las operaciones, los clientes y las tendencias del mercado de la empresa en su conjunto.

Ahí es donde las soluciones de integración de datos intervienen y unifican estos silos de datos, brindando a la empresa una visión completa y general de su desempeño. Estos datos holísticos se conocen como una “fuente única de verdad” (SSOT), que son datos que son consistentemente verdaderos y procesables.

Data integration should not be confused with data ingestion. Though similar in name and function, data ingestion is a step before data integration. La ingesta de datos es la importación de datos de una única fuente a un entorno de procesamiento o almacenamiento de datos, que luego se recopila y unifica mediante la integración de datos.

Ahora que tiene una idea completa de qué son la integración de datos y los servicios de integración de datos, hablemos de por qué es importante y qué beneficios tiene para las empresas.

¿Por qué son importantes las soluciones de integración de datos?

Como mencioné anteriormente, las soluciones de integración de datos son importantes por diversas razones, como la facilidad de análisis y el ahorro de costos; sin embargo, hay mucho más que eso.

Toma de decisiones mejorada

En el mundo actual basado en datos, las decisiones son tan buenas como la información en la que se basan. Cuando los datos están fragmentados en diferentes sistemas, obtener una visión integral de las operaciones de la organización puede resultar un desafío.

Las herramientas de integración de datos brindan una vista unificada, lo que permite a los tomadores de decisiones acceder a toda la información relevante en un solo lugar. Esta visión holística de los datos permite tomar decisiones más informadas, ya que cubre todas las áreas del negocio en lugar de silos de datos aislados.

Las soluciones de integración de datos tampoco son sólo para empresas; por ejemplo, en el sector sanitario, los datos integrados de los pacientes procedentes de diversas fuentes pueden conducir a mejores diagnósticos y planes de tratamiento.

Mejora de la eficiencia operativa y ahorro de costos

Las herramientas de integración de datos hacen que los flujos de trabajo sean mucho más fluidos al proporcionar una única fuente de verdad. Esto significa que todos los departamentos tienen acceso a los mismos datos consistentes, lo que mejora la coordinación y reduce la probabilidad de errores que se habrían cometido si la integración de datos se hubiera realizado manualmente.

Los departamentos pueden evitar contratar desarrolladores que se adapten a sus necesidades únicas de programación de datos utilizando en su lugar análisis de datos basados ​​en datos integrados. Con una integración de datos eficiente, los empleados de todas las áreas deberían poder generar informes, evaluar datos y detectar tendencias sin la necesidad de contratar asistencia externa.

Al automatizar la integración de datos a través de plataformas de integración de datos y reducir el manejo manual de datos, las empresas reducen los costos laborales y reducen el riesgo de errores costosos. Esto no sólo ahorra tiempo, esfuerzo y dinero, sino que también libera mano de obra para centrarse en tareas estratégicas.

Por último, los datos integrados optimizan la asignación de recursos y mejoran la eficiencia operativa, lo que conduce a reducciones generales de costos. Por ejemplo, en el sector manufacturero, los datos integrados de producción, inventario y ventas ayudan a optimizar la cadena de suministro, reduciendo el desperdicio y los costos de producción.

Experiencia de cliente superior

Uno de los usos principales de las soluciones de integración de datos es mejorar la experiencia del cliente. Al fin y al cabo, los clientes son la única razón para la creación y supervivencia de una empresa, y los servicios de integración de datos pueden ayudar enormemente a mostrar exactamente lo que quieren los clientes.

Para hacer esto, los datos se recopilan y unifican en múltiples puntos de contacto con el cliente a través de la integración de datos. Estos "puntos de contacto" se definen como cualquier forma en que un cliente interactúa con una empresa, ya sea en persona o en línea, "directamente" a través del sitio web o "indirectamente" a través de reseñas.

Cuando se integran datos de ventas, servicio al cliente, redes sociales y otras fuentes, se crea un perfil de cliente unificado. Este perfil permite a las empresas comprender mejor a sus clientes, anticiparse a sus necesidades y brindar experiencias personalizadas.

Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico puede utilizar datos integrados para recomendar productos basándose en las compras pasadas y el historial de navegación de un cliente, mejorando la experiencia de compra y aumentando la lealtad del cliente y la probabilidad de que un cliente vuelva a utilizar sus servicios.

Ventaja competitiva

Adelantarse a la curva es siempre una prioridad para cualquier empresa, y las soluciones de integración de datos pueden ayudar significativamente a lograr ese fin. Al recopilar información sobre las tendencias del mercado, el comportamiento del cliente y el desempeño operativo, los servicios de integración de datos brindan una visión unificada de hacia dónde se dirige el mercado, qué quiere el cliente y dónde le falta al negocio.

En industrias donde la información oportuna y precisa es absolutamente crucial, como las finanzas o la tecnología, la capacidad de integrar y analizar datos rápidamente puede influir enormemente en la competencia a su favor.

Un ejemplo de ello es cómo una institución financiera puede utilizar datos integrados para realizar evaluaciones de riesgos en tiempo real y tomar decisiones de inversión informadas.

Cumplimiento e informes mejorados

A medida que las industrias se vuelven cada vez más estrictas en cuanto a regulaciones y vigilancia de datos, tener acceso a una única fuente de verdad se vuelve más importante que nunca. A través de plataformas de integración de datos, las empresas pueden proporcionar un conjunto de datos consistente y confiable, garantizando el cumplimiento y reduciendo el riesgo de problemas legales.

Dejando a un lado el cumplimiento, en industrias como las finanzas, la atención médica y la manufactura, los datos integrados ayudan a mitigar los riesgos, evitando sanciones y daños a la reputación.

Mejor calidad de datos y análisis

He mencionado datos precisos y consistentes a lo largo de esta publicación, pero ¿qué significa eso realmente y cómo afecta realmente a las empresas?

For a reliable and accurate data analysis, you need consistent data across all business faucets. Con datos compilados a través de soluciones de integración de datos, los analistas de datos pueden hacer pronósticos precisos sobre aspectos como la demanda y recomendar cambios en el diseño de productos y las estrategias de marketing.

Con la exclusión de los silos de datos departamentales, puede examinar varios factores de forma general, como el impacto comercial total de los cambios de productos y marketing, lo que le permite ver tendencias que normalmente no son visibles simplemente observando los datos de pérdidas y ganancias.

Escalabilidad y flexibilidad

Si bien los beneficios financieros son vitales para una empresa, también lo son la capacidad de gestión y escalabilidad de los datos. Naturalmente, las empresas apuntan a crecer cada año que pasa, y los servicios de integración de datos son cruciales para la gestión de datos cuando se escala hacia arriba.

Las soluciones de integración de datos permiten a las empresas escalar de manera eficiente y efectiva sin tener que preocuparse por manejar cantidades cada vez mayores de datos y sin comprometer el rendimiento y la precisión. Additionally, integrated data offers flexibility when changing business needs and market conditions.

Por ejemplo, una empresa o negocio que busque expandirse a nuevas regiones de mercado puede beneficiarse de datos integrados de diferentes regiones para obtener una comprensión integral de las preferencias y comportamientos de los clientes locales.

En los ecosistemas de datos modernos de hoy, las plataformas unificadas de análisis de datos y las plataformas de almacenamiento de datos basadas en la nube se han vuelto esenciales. Si está buscando herramientas de integración de datos, sería beneficioso explorar nuestra comparación de Databricks y Snowflake.

¿Cómo funcionan las soluciones de integración de datos?

En pocas palabras, la integración de datos se divide en tres pasos generales: extracto, carga, y transformar. El orden de los dos últimos pasos difiere según el enfoque y el método de integración de datos, siendo los dos métodos predominantes ELT (extraer, cargar, transformar) y ETL (extraer, transformar, cargar).

Integración de datos ETL

ETL ha sido el método preferido para la integración de datos durante años. Primero, los datos se obtienen de múltiples fuentes. Luego, se limpia, estandariza y transforma a un formato consistente en un área de preparación separada. Finalmente, los datos transformados se cargan en el sistema de destino, como un almacén de datos.

This method offers high data quality and consistency, making it ideal for tasks such as financial reporting and regulatory compliance. Sin embargo, ETL puede ser lento, especialmente con grandes volúmenes de datos, porque las transformaciones ocurren antes de la carga, lo que requiere importantes recursos computacionales. Dicho esto, las herramientas ETL automatizadas pueden ayudar a agilizar este proceso, reduciendo el esfuerzo manual y acelerando la integración de datos.

Integración de datos ELT

ELT es una técnica de integración de datos más nueva que cambia la secuencia de operaciones en comparación con ETL. En ELT, la extracción de datos es el primer paso, seguido de la carga de los datos directamente en el sistema de destino sin transformación previa.

Transformations occur within the target system, leveraging its computational power. Este enfoque aprovecha el rendimiento y la escalabilidad de los sistemas de almacenamiento de datos modernos, lo que permite un procesamiento de datos más rápido y una gestión de datos más flexible.

ELT es particularmente adecuado para proyectos de big data y procesamiento en tiempo real, donde la velocidad y la escalabilidad son fundamentales. Sin embargo, cargar datos no transformados puede generar inconsistencias si no se gestiona adecuadamente durante la transformación. Additionally, ELT requires robust data warehousing infrastructure to handle the transformations efficiently.

Procedimiento de integración de datos

Let’s explore the key procedures involved in data integration. Comprender estos procesos es crucial para reconocer mejor sus necesidades y elegir la herramienta de integración de datos más adecuada para su equipo.

1. Identificación de fuentes de datos

The first step in any data integration process is finding where your data is coming from and whether it’s relevant. Deberá considerar el tipo de datos que contienen, ya que los datos pueden provenir de una gran variedad de fuentes, desde las típicas, como bases de datos y hojas de cálculo, hasta sistemas CRM (gestión de relaciones con el cliente) y plataformas de redes sociales.

2. Extracción de datos

Una vez que haya identificado sus fuentes, deberá extraer los datos. Para hacer esto, necesitará herramientas o procesos de extracción de datos. Estas herramientas y procesos pueden involucrar inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático, así como consultas de bases de datos, extracción de archivos de ubicaciones remotas y recuperación de datos a través de API.

3. Mapeo de datos

Los datos vienen en diferentes formas y tamaños; es decir, utilizan códigos, estructuras y terminologías diferentes. Para comprender exactamente cómo estos datos interactúan entre sí, necesitará crear un esquema de mapeo, que defina cómo los datos de fuentes dispares se corresponden y se relacionan entre sí.

4. Validación de datos y mejora de la calidad

Los errores y las inconsistencias son una constante sin importar lo que haga, y pueden resultar muy costosos si los datos no se examinan adecuadamente. Desde duplicados y valores faltantes hasta imprecisiones, necesitará un marco sólido de gestión de la calidad de los datos para eliminar y corregir estos errores, de modo que obtenga datos confiables y precisos.

5. Transformación de datos

Una vez que haya mapeado sus datos y validado su calidad y precisión, tendrá que transformarlos a un formato estandarizado que sea consistente y cumpla con los requisitos del sistema o base de datos de destino.

Para ello, las organizaciones utilizan herramientas especializadas de transformación de datos, ya que transformar datos manualmente, sin importar el tamaño, puede resultar bastante tedioso y provocar errores. Este proceso generalmente implica aplicar filtros y uniones de árboles, fusionar conjuntos de datos, normalizar o desnormalizar datos, etc.

6. Carga de datos

Cuando haya terminado con todos los pasos anteriores, sus datos estarán listos para cargarse en una instalación de almacenamiento de datos central, como un almacén de datos, una base de datos o cualquier otro destino deseado para su posterior análisis.

Hoy en día, las organizaciones utilizan almacenes de datos o lagos de datos basados ​​en la nube porque ofrecen rendimiento, flexibilidad y escalabilidad ilimitados. Toward this end, we recommend our high-performance, CPU-optimized, and scalable VPS en la nube a un precio asequible. También contamos con aplicaciones de un solo clic para bases de datos como Postgres, MySQL y Mongo.

Lastly, the actual loading process can be performed through batch loading or real-time loading. Esto depende de los requisitos, ya que la carga por lotes cuesta menos y requiere menos infraestructura que la carga en tiempo real, mientras que la carga en tiempo real ofrece acceso inmediato a los datos y tiempos de respuesta rápidos.

7. Sincronización de datos

Ahora que sus datos se han cargado en la instalación de almacenamiento de datos de su elección, deberá configurar un mecanismo de sincronización de datos. Este mecanismo suele configurarse de dos formas: periódica o en tiempo real.

Al igual que la carga por lotes y la carga en tiempo real, la sincronización periódica y en tiempo real difieren principalmente en la sensibilidad al tiempo, la complejidad y los costos. La sincronización periódica normalmente cuesta menos y requiere una infraestructura más simple, mientras que la sincronización en tiempo real proporciona precisión y capacidad de respuesta inmediata de los datos.

8. Gobernanza y seguridad de los datos

En industrias como las finanzas o la atención médica, las empresas operan en un entorno altamente regulado. Para cumplir con estas regulaciones, es necesario implementar prácticas de gobierno de datos.

Además, es posible que deba configurar controles de acceso, cifrado y medidas de auditoría para proteger sus datos.

9. Gestión de metadatos

Un repositorio de metadatos le permite documentar información sobre sus datos integrados. Al mantener un repositorio de metadatos, puede comprender y administrar sus datos integrados de manera más efectiva.

Esto también mejora la capacidad de descubrimiento y usabilidad de sus datos integrados para que los usuarios puedan comprender mejor el contexto, la fuente y el significado de los datos. Su repositorio de metadatos debe incluir detalles sobre su fuente, procesos de transformación y reglas comerciales.

10. Acceso y análisis de datos

Con eso, sus datos ahora están correctamente integrados y listos para su consumo. En este punto, ya se puede acceder a sus datos y analizarlos. Por lo general, esto se hace utilizando varias herramientas como software de BI, herramientas de informes y plataformas de análisis.

Una vez que haya analizado los datos integrados, recibirá información que se puede utilizar para una variedad de propósitos, como comprender el comportamiento del cliente, optimizar las operaciones y tomar decisiones estratégicas.

Las mejores soluciones y servicios de integración de datos

A medida que crece el mercado de servicios y herramientas de datos basados ​​en la nube, elegir una solución de integración de datos puede convertirse en un dolor de cabeza. Es por eso que probé las herramientas de integración de datos más comunes en el mercado para hacer esta lista.

1. Microsoft Azure Data Factory: lo mejor para la integración de datos híbridos

Si ya utiliza Microsoft Azure para sus necesidades de servicios en la nube, entonces esto es una obviedad. Azure Data Factory es una solución de integración de datos y ETL basada en la nube diseñada para crear flujos de trabajo de datos potentes.

Ventajas:

• Interfaz fácil de usar con una interfaz de arrastrar y soltar para crear y modificar canales de integración de datos.
• Integración híbrida que respalda el movimiento y la transformación de datos entre diversos entornos locales y en la nube.
• Integración integrada con otros servicios de Azure.

Contras:

• Conectores de terceros limitados y flexibilidad.
• Requiere conocimientos técnicos profundos.
• La fijación de precios basada en el uso puede generar costos más altos.

2. Informatica Cloud: lo mejor para la calidad y el gobierno de los datos

Informatica Cloud ofrece herramientas integrales para la elaboración de perfiles, limpieza y validación de datos. Ofrece más de 50.000 conectores, lo que proporciona amplias capacidades de integración con bases de datos locales, aplicaciones en la nube y plataformas de big data.

Sin embargo, debe saber que Informatica tiene una curva de aprendizaje pronunciada y normalmente cuesta más que otras herramientas.

Ventajas:

• Amplias herramientas de calidad de datos
• Amplia gama de integraciones
• Interfaz fácil de usar

Contras:

• Curva de aprendizaje pronunciada
• Precios caros
• Complejo de configurar y gestionar

3. Oracle Data Integrator: lo mejor para ETL optimizado

Al igual que Azure, si ya utiliza los servicios de Oracle, el integrador de datos de Oracle es una excelente opción. Oracle Data Integrator ofrece módulos de conocimiento prediseñados para tareas de integración de datos optimizadas e integración de datos en tiempo real a través de técnicas de captura de datos modificados (CDC).

Ventajas:

• Integración de datos en tiempo real a través de CDC
• Integración del ecosistema de Oracle
• Difícil para principiantes
• Conectividad limitada de terceros

Contras:

 

4. Fivetran: lo mejor para la integración de datos ELT

Especializado en integración automatizada de datos, Fivetran ofrece integración y mantenimiento de datos consistentes y precisos en el almacén de datos de su elección. Esto significa que no tendrá que configurar canales de datos manualmente, ya que Fivetran garantiza precisión de alta fidelidad y confiabilidad en la transferencia de datos.

Ventajas:

• Replicación automática de datos
• Transferencia de datos de alta fidelidad
• Basado en la nube y escalable

Contras:

• Personalización limitada
• Dependencia de los servicios en la nube
• Modelo de precios ambiguo

5. Integración de datos de Pentaho: la mejor herramienta de integración de datos de código abierto

Pentaho Data Integration es una herramienta flexible de código abierto conocida por sus sólidas capacidades de integración de datos. Admite una amplia gama de bases de datos, como MySQL, Oracle, PostgreSQL y plataformas de big data, como Hadoop y chispa.

Pentaho también cuenta con una comunidad activa y dedicada y complementos extensos, lo que lo hace altamente personalizable. Sin embargo, tenga en cuenta que trabajar con Pentaho requiere cierto grado de experiencia técnica.

Ventajas:

• Versión gratuita y de código abierto
• Flexible y personalizable
• Integración Integral

Contras:

• Requiere experiencia técnica
• Mal rendimiento con grandes conjuntos de datos
• Curva de aprendizaje pronunciada

Integración de datos: imprescindible para cualquier empresa en crecimiento

Data integration is a fundamental part of many businesses and organizations these days. With so many benefits, not using data integration solutions is a sign of falling behind the times. Realmente no hay ninguna razón para que una organización o empresa evite el uso de herramientas de integración de datos, especialmente si tiene muchos datos de diversas fuentes.

Además, existe un mercado creciente para soluciones de integración de datos, cada una de las cuales ofrece características únicas a distintos precios, desde las básicas a precios bajos y asequibles hasta herramientas amplias de nivel empresarial a precios más altos.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la integración de datos?

Data integration is the extraction and unification of data from various disparate sources. La información sin procesar se extrae y se formatea en una forma estándar de big data, que luego se analiza para obtener conocimientos y, posteriormente, desarrollar estrategias basadas en el análisis y los conocimientos.

¿Cuáles son los beneficios de las soluciones de integración de datos?

Las soluciones de integración de datos permiten una mejor toma de decisiones al proporcionar una visión integral de las operaciones, lo que lleva a decisiones más informadas y una mayor eficiencia.

It also contributes to superior customer experiences by unifying customer data and personalized interactions. Además, las herramientas de integración de datos ofrecen una ventaja competitiva al proporcionar información sobre las tendencias del mercado y el comportamiento de los clientes.

Además, mejora el cumplimiento y la generación de informes al tiempo que mejora la calidad y el análisis de los datos. Por último, la escalabilidad y flexibilidad de los datos integrados permiten a las empresas gestionar y utilizar eficazmente sus recursos de datos para lograr el éxito a largo plazo.

¿Qué soluciones de integración de datos son las mejores?

Microsoft Azure Data Factory ofrece una interfaz fácil de usar con una función de arrastrar y soltar, integración híbrida que admite el movimiento y la transformación de datos entre diversos entornos locales y en la nube, e integración integrada con otros servicios de Azure.

Informatica Cloud proporciona amplias herramientas de calidad de datos, una amplia gama de integraciones y una interfaz fácil de usar. Oracle Data Integrator specializes in real-time data integration via CDC and offers Oracle ecosystem integration.

Fivetran se destaca por la replicación automática de datos, la transferencia de datos de alta fidelidad y por estar basado en la nube y ser escalable. Por último, Pentaho Data Integration es conocido por su versión gratuita y de código abierto, su flexibilidad y capacidad de personalización, así como por sus amplias capacidades de integración.