Guía orientativa de herramientas de integración de datos para ingenieros de datos

Dado que las organizaciones utilizan una media de 130 aplicaciones, el problema de la fragmentación de datos es cada vez más frecuente. Dado que la producción de datos sigue siendo elevada, los ingenieros de datos necesitan una estrategia sólida de integración de datos. Una parte crucial de esta estrategia es seleccionar la herramienta de integración de datos adecuada para unificar los datos fragmentados.

Evalúe sus necesidades de integración de datos

Antes de seleccionar una herramienta de integración de datos, es fundamental comprender las necesidades específicas de su organización y las iniciativas basadas en datos, ya se trate de mejorar la experiencia del cliente, optimizar las operaciones o generar información para la toma de decisiones estratégicas.

Comprender los objetivos empresariales

Empiece por conocer a fondo los objetivos y metas empresariales de la organización. Esto proporcionará un contexto para los requisitos de integración de datos y ayudará a priorizar los esfuerzos en consecuencia. Colabore con las principales partes interesadas, incluidos los analistas empresariales, los analistas de datos y los responsables de la toma de decisiones, para recopilar sus aportaciones y requisitos. Comprender sus necesidades de datos y casos de uso, incluidas sus normas específicas de gestion des données , políticas de retención y requisitos de privacidad de datos.

Fuentes de datos de auditoría

A continuación, identifique todas las fuentes de datos de su organización. Estas pueden incluir bases de datos, lagos de datos, almacenamiento en la nube, aplicaciones SaaS, API REST e incluso proveedores de datos externos. Evalúe cada fuente de datos en función de factores como volume de données, la estructura de los datos (estructurados, semiestructurados, no estructurados), la frecuencia de los datos (en tiempo real, por lotes), la calidad de los datos y los métodos de acceso (API, transferencia de archivos, conexión directa a bases de datos). Comprender la diversidad de sus fuentes de datos es esencial para elegir una herramienta que pueda conectarse y extraer datos de todas ellas.

Definir el volume de données y la velocidad

Considere el volumen y la velocidad de los datos que maneja su organización. ¿Maneja terabytes de datos al día o sólo gigabytes? Determine la latencia de datos aceptable para los distintos casos de uso. ¿Los datos fluyen en tiempo real o por lotes? Saber esto le ayudará a seleccionar una herramienta que gestione su caudal de datos específico.

Identificar los requisitos de transformación

Determinar el alcance de la lógica de transformación de datos y la preparación necesaria para que los datos sean utilizables para el análisis o la elaboración de informes. Algunas herramientas de integración de datos ofrecen amplias capacidades de transformación, mientras que otras son más limitadas. Conocer sus necesidades de transformación le ayudará a elegir una herramienta que pueda proporcionar un conjunto completo de funciones de transformación para limpiar, enriquecer y estructurar los datos según sea necesario.

Considerar la integración con Data Warehouse y outils bi

Considere el almacén de datos, el lago de datos y las herramientas y plataformas analíticas (por ejemplo, outils bi, herramientas de visualización de datos) que consumirán los datos integrados. Asegúrese de que los conductos de datos están diseñados para soportar estas herramientas sin problemas. Los ingenieros de datos pueden establecer una forma coherente y estandarizada para que los analistas y los usuarios de la línea de negocio accedan a los datos y los analicen.

Elegir el enfoque de integración de datos adecuado

Existen distintos enfoques para la integración de datos. Seleccionar el más adecuado depende de las necesidades de tu organización y de la infraestructura existente.

Integración de datos por lotes y en tiempo real

Considere si su organización requiere procesamiento por lotes o integración de datos en tiempo real: son dos enfoques distintos para mover y procesar datos. El procesamiento por lotes es adecuado para situaciones como el análisis de datos históricos, en las que la información inmediata no es crítica y las actualizaciones de datos pueden producirse periódicamente, mientras que la integración en tiempo real es esencial para aplicaciones y casos de uso como Internet de las Cosas (IoT), que exigen información actualizada al minuto.

Integración en sur site o en la nube

Determine si sus necesidades de integración de datos son principalmente sur site o en la nube. La integración de datos sur site implica gestionar los datos y la infraestructura dentro de los propios centros de datos o instalaciones físicas de una organización, mientras que la integración de datos en la nube se basa en la infraestructura de los proveedores de servicios en la nube para almacenar y procesar los datos. Algunas herramientas se especializan en la integración de datos sur site , mientras que otras están diseñadas para la nube o entornos híbridos. Elegir una herramienta depende de factores como volume de données, los requisitos de escalabilidad, las consideraciones de coste y los requisitos de residencia de los datos.

Integración híbrida

Muchas organizaciones tienen una infraestructura híbrida, con datos tanto sur site como en la nube. La integración híbrida proporciona flexibilidad para escalar los recursos según sea necesario, utilizando los recursos de la nube para la escalabilidad mientras se mantiene la infraestructura sur site para cargas de trabajo específicas. En estos casos, considere una herramienta híbrida de integración y calidad de datos como DataConnect de Actian o Actian Data Platform para conectar sin problemas ambos entornos y garantizar un flujo de datos fluido para dar soporte a una variedad de casos de uso operativos y analíticos.

Evaluación de las funciones de las herramientas ETL

Al evaluar las herramientas ETL, tenga en cuenta las siguientes características y capacidades:

Conectividad y extensibilidad de fuentes y destinos de datos

Asegúrese de que la herramienta puede conectarse fácilmente a sus diversas fuentes y destinos de datos, incluidas bases de datos relacionales, aplicaciones SaaS, almacenes de datos y lagos de datos. Los conectores ETL nativos proporcionan acceso directo y sin problemas a la última versión de fuentes y destinos de datos sin necesidad de desarrollo personalizado. A medida que crecen los volúmenes de datos, los conectores nativos a menudo pueden escalar sin problemas, aprovechando las capacidades de la infraestructura subyacente. Esto garantiza que las canalizaciones de datos mantengan su rendimiento incluso con cargas de datos cada vez mayores. Si tiene una fuente de datos atípica, busque un proveedor que ofrezca API de importación, webhooks o desarrollo de fuentes personalizadas.

Escalabilidad y rendimiento

Comprueba si la herramienta puede adaptarse a las crecientes necesidades de datos de tu organización. El rendimiento es crucial, especialmente para las tareas de integración de datos a gran escala. Las canalizaciones de datos ineficaces con alta latencia pueden dar lugar a una infrautilización de los recursos informáticos, ya que los sistemas pueden pasar más tiempo esperando los datos que procesándolos. Una herramienta ETL compatible con el procesamiento paralelo puede gestionar grandes volúmenes de datos de forma eficaz. También puede escalarse fácilmente para adaptarse a las crecientes necesidades de datos. La latencia de los datos es una consideración crítica para los ingenieros de datos, porque afecta directamente a la puntualidad, precisión y utilidad de los datos para el análisis y la prise de décision.

Capacidad de transformación de datos

Evalúe las capacidades de transformación de datos de la herramienta para manejar reglas de negocio únicas. Debe proporcionar las funciones necesarias para limpiar, enriquecer y estructurar los datos brutos a fin de hacerlos aptos para el análisis, la elaboración de informes y otras aplicaciones posteriores. Las transformaciones específicas requeridas pueden incluir: deduplicación de datos, formateo, agregación, normalización, etc., dependiendo de la naturaleza de los datos, los objetivos del proyecto de datos y las herramientas y tecnologías utilizadas en la canalización de la ingeniería de datos.

Calidad de datos y capacidades de validación

Para controlar la calidad de los datos a lo largo del tiempo, es esencial disponer de un sistema sólido de control y gestión de errores. La herramienta debe incluir mecanismos de comprobación y validación de la calidad de los datos para garantizar que los datos entrantes cumplen las normas de calidad predefinidas. Esto es esencial para mantener la integridad y exactitud de los datos, y repercute directamente en la exactitud, fiabilidad y eficacia de las iniciativas analíticas. Los datos de alta calidad generan confianza en los resultados analíticos entre las partes interesadas. Cuando los datos son fiables, es más probable que los responsables de la toma de decisiones confíen en la información generada por los análisis. La calidad de los datos es también parte integrante de las prácticas de gouvernance datos.

Seguridad y cumplimiento de la normativa

Asegúrese de que la herramienta ofrece sólidas funciones de seguridad para proteger sus datos durante el tránsito y en reposo. Funciones como el túnel SSH y las VPN proporcionan canales de comunicación cifrados, garantizando la confidencialidad e integridad de los datos durante el tránsito. También debe ayudarle a cumplir las normativas sobre privacidad de datos, como GDPR o HIPAA.

Facilidad de uso y déploiement

Considere la facilidad de uso y déploiement de la herramienta. Una interfaz de bajo código fácil de usar puede aumentar la productividad, ahorrar tiempo y reducir la curva de aprendizaje de su equipo, especialmente para los ciudadanos integradores que pueden proceder de cualquier parte de la organización. Un director de marketing, por ejemplo, puede querer integrar datos de tráfico web, marketing por correo electrónico, plataforma de anuncios y gestión de relaciones con los clientes (CRM) en un almacén de datos para realizar análisis de atribución.

Asistencia a proveedores

Evalúe el nivel de asistencia, los tiempos de respuesta y los acuerdos de nivel de servicio (SLA) que ofrece el proveedor. ¿Ofrecen documentación completa, recursos de formación y un servicio de atención al cliente receptivo? Además, considere el tamaño y la actividad de la comunidad de usuarios de la herramienta, que puede ser un recurso valioso para solucionar problemas y compartir las mejores prácticas.

Una solución híbrida entièrement géré como Actian simplifica los complejos retos de la integración de datos y le proporciona la flexibilidad necesaria para adaptarse a las cambiantes necesidades de integración de datos.

Si desea una guía completa para evaluar y seleccionar la herramienta de integración de datos adecuada, descargue el libro electrónico Guía de ingeniería de datos:Nueve pasos para seleccionar la herramienta de integración de datos adecuada.

Acerca de Dee Radh

Como Director Senior de Marketing de Producto, Dee Radh encabeza las estrategias de salida al mercado para la Plataforma de Datos Actian. Con una carrera centrada en el lanzamiento de productos tecnológicos en Talend y Formstack, Dee es experta en la elaboración de mensajes que resuenan con los profesionales de datos modernos. Posee certificaciones del Pragmatic Institute, Product Marketing Alliance y Reforge. Dee dirige regularmente talleres sobre posicionamiento de productos. Los artículos del blog de Actian de Dee destacan las mejores prácticas de marketing de productos, las narrativas estratégicas y la narración basada en datos. Puede consultar sus últimas publicaciones para obtener consejos prácticos sobre la salida al mercado.