¿Qué es la integración de datos?

Integración de datos: La clave para desbloquear el crecimiento empresarial

Una integración de datos satisfactoria es la base para mejorar la colaboración y la coordinación entre las prácticas y los procesos empresariales. Apoyar la integración de datos no sólo ayuda al rendimiento de la empresa en su totalidad, sino al rendimiento de las funciones individuales de la empresa que necesitan utilizar datos integrados de confianza para las necesidades de prestación de servicios y apoyo al servicio de los clientes. La integridad de los datos para la toma de decisiones y la habilitación de herramientas de integración de datos son fundamentales para el éxito empresarial.

Las empresas tienen funciones y prácticas de gestión y estratégicas; funciones y prácticas operativas o de entrega; funciones y prácticas empresariales de apoyo. Cada una de estas prácticas tiene necesidades de datos únicas que sólo son necesarias para sus áreas de práctica, pero que tienen que funcionar y estar integradas en la cadena de valor de las interacciones que se producen entre ellas para el éxito de la empresa. Esto también ayuda a eliminar las limitaciones para la prestación y el apoyo de los servicios cuando las transferencias de datos son eficientes y eficaces en la organización. Los datos utilizados entre unidades funcionales no deben malinterpretarse ni someterse a transformaciones innecesarias para que resulten útiles al equipo operativo. Una buena integración de datos facilita la colaboración en la organización.

¿Qué es la integración de datos?

La integración de datos es la práctica estratégica de consolidar datos procedentes de fuentes dispares internas y externas de la organización y unificar esos datos como información significativa y valiosa. Estos datos pueden almacenarse de varias formas, como en un lago de datos o en un almacén de datos. Las integraciones de datos ayudan a evolucionar los datos mejorando la salud del contenido de los datos, mejorando las integraciones de las prácticas funcionales y mejorando el análisis general de los datos para el apoyo a la toma de decisiones.

Ningún dato puede permanecer aislado sin integrarse con otros para obtener valor. La integración de todos los tipos y formas de datos es esencial para que las organizaciones comprendan a sus clientes, entornos, mercados y a sí mismas.

Todas las organizaciones utilizan datos. Los datos se extraen con distintos fines dentro de la misma organización y fuera de ella por otras organizaciones. Los datos revelan información y conocimientos en función del público al que van dirigidos. Los datos apoyan las decisiones basadas en resultados. La automatización de los datos mejora el rendimiento de las decisiones basadas en resultados. Pero hay que tener cuidado con cómo se utilizan los datos. Así como los buenos datos pueden ser habilitados por la automatización pueden mejorar el buen rendimiento. En cambio, los malos datos facilitados por la automatización pueden acelerar la desaparición de una organización con malas decisiones.

El enfoque de la integración de datos en la estrategia, las tácticas y las operaciones debe auditarse y mejorarse constantemente. Los datos y las fuentes de datos pueden cambiar en un instante como respuesta a muchas circunstancias diferentes. Es esencial que las organizaciones se den cuenta de ello y apliquen una gouvernance y unos controles adecuados de sus datos y de los datos externos que consumen.

Cómo beneficia a las empresas la integración de datos

La integración de datos beneficia a los resultados de una organización. La línea superior, que se centra en las ventas y los ingresos, se apoya en datos que ayudan a mejorar las ventas y la satisfacción del cliente. Una organización que no conozca a los clientes y sus comportamientos no será tan eficaz en la prestación de servicios y productos como otra que sí los conozca. La cuenta de resultados, que se centra en los gastos de las operaciones, se apoya con datos que respaldan los programas, los proyectos y la utilización de activos, así como los recursos humanos. Una organización que trabaja en silos puede tener proyectos en la sombra que gestionan los datos independientemente de las necesidades de la organización, lo que da lugar a malas decisiones y al despilfarro de recursos.

Entre las ventajas de la integración de datos figuran:

• Escalabilidad y alto rendimiento para poder suministrar más datos con mayor rapidez y facilitar la toma de decisiones en el momento oportuno.
• Las funciones de perfilado de datos garantizan que la empresa utiliza los mecanismos adecuados para el tipo de datos, el volume de données y la cardinalidad.
• Para grandes volúmenes de datos, las operaciones de transformación de datos pueden paralelizarse.
• La calidad de los datos puede evaluarse y gestionarse.
• Se pueden identificar oportunidades de reutilización de datos para reducir la cantidad total de datos que hay que trasladar.
• Los servicios de integración de datos utilizan técnicas de integración en tiempo real, que complementan las tecnologías ETL tradicionales.
• Los flujos de datos pueden programarse de forma centralizada
• Las excepciones en los datos pueden identificarse y tratarse antes de que afecten negativamente a las decisiones empresariales.
• El uso de los datos puede catalogarse para proporcionar la procedencia de los datos y cumplir los requisitos normativos.

Sin integración de datos, los datos se fragmentan y la dispersión de hojas de cálculo crea confusión sobre los datos más fiables y da lugar a una mala prise de décision.

No se pueden subestimar las ventajas de la integración de datos en la informatique décisionnelle . Una empresa debe funcionar como un equipo. Los miembros comparten datos, comunicaciones y acciones en relación con lo que la empresa necesita, en lugar de sólo con lo que una función de la empresa quiere conseguir. Las organizaciones que no tienen una estrategia de integración de datos experimentarán los resultados finales de inneficiencia, altos costes y servicios no competitivos en el mercado.

Integración de datos en la empresa moderna

La integración de datos empresariales puede mejorar el rendimiento de la inversión (ROI) y el coste total de propiedad (TCO) de los servicios y productos de la organización. Para ello es necesario invertir en la integración de datos como estrategia de la organización. Los costes iniciales o el valor de la inversión (VOI) afectarán al TCO. Sin embargo, la organización obtendrá información inmediata que le permitirá tomar decisiones de inmediato para aumentar el ROI o reducir el TCO de la actividad empresarial.

Las estrategias modernas de integración de datos se dan cuenta de que la integración de datos como base para mejorar el apoyo a la toma de decisiones es obligatoria. informatique décisionnelle (BI) se está popularizando rápidamente. Para respaldar los programas de BI que suelen utilizarse en ventas, gestión de relaciones con los clientes (CRM), marketing y otras áreas, es necesario acceder a un conjunto diverso de datos del sistema. Garantizar la integración de los datos ayuda a las organizaciones a introducir mejoras ágiles y continuas en sus productos y servicios. La integración de datos se ha convertido en la base de estas prácticas combinadas con tecnologías emergentes como el aprendizaje automático (ML), la robótica y la inteligencia artificial (IA).

Retos de la integración de datos

Los retos de la integración de datos son los típicos relacionados con el cambio de cualquier cosa, especialmente desde el punto de vista de la estrategia. A continuación se enumeran algunos de los retos de la integración de datos:

• Apoyo de los ejecutivos. La integración de datos es una inversión en innovación para la organización. Sin embargo, muchas áreas de inversión de la organización se centran en los costes operativos de la empresa, la resolución de problemas con los activos y capacidades actuales y el crecimiento de la empresa en mercados nuevos o existentes. La inversión en innovación puede crear una ventaja competitiva y resolver algunos de los problemas experimentados con las otras áreas de inversión.
• Entender cómo se toman las decisiones en las organizaciones y las lagunas en los datos para esas decisiones. Para ello hay que saber qué datos se necesitan y qué datos no se necesitan en cada unidad funcional. Esto también incluye comprender cómo funcionan los intercambios de datos entre unidades funcionales. Hay que hacer hincapié en que las decisiones sean más accesibles y en aumentar el rendimiento de las unidades funcionales de la organización.
• Determinar los sistemas de origen para la recopilación de datos. Esto incluye comprender las lagunas en la recopilación de datos en relación con las decisiones que deben tomarse en la organización. Los datos deben ser analizados, extraídos, transformados y cargados en un repositorio de datos que será la fuente de verdad para las decisiones.
• Qué tecnologías se necesitan. Esto incluye qué tecnologías ya no son necesarias. Las reconciliaciones tecnológicas pueden hacerse una vez que se comprende cómo se toman las decisiones utilizando las herramientas y aplicaciones actuales. Esto contribuirá al coste total de propiedad.

Además de los retos enumerados en la integración de datos, siempre existe el reto relacionado con las personas. La gestión del cambio organizativo, la comunicación, la gouvernance, el riesgo y el cumplimiento deben tenerse en cuenta en el programa de integración de datos. La gente tiene que aceptar los cambios y ser consciente de cómo les afectan a ellos y a la organización.

Estrategias de integración de datos

Las estrategias de integración de datos deben apoyar la estrategia empresarial y ser un subconjunto de la estrategia general de TI. La integración de datos debe ser continua, a medida que se incorporan nuevos sistemas y aplicaciones a la organización. La organización debe plantearse su estrategia de integración de datos de forma ágil. Las actividades específicas de la estrategia de integración de datos deben ser:

• Comprender la estrategia empresarial, incluida la visión, la misión y los objetivos.
• Crear una estrategia para la integración de datos que incluya:
  • Realizar una evaluación de la estrategia de datos.
  • Comprensión del modelo operativo actual.
  • Comprender las políticas y procesos actuales en materia de datos.
• Haga una evaluación estratégica.
  • Comprender las perspectivas e impactos financieros.
  • Comprender la cartera actual de servicios y productos.
  • Comprender la demanda de servicios y productos.
  • Comprender la perspectiva del cliente sobre el servicio y los productos.
  • Crear un argumento comercial basado en datos.
• Con datos de evaluación estratégica.
  • Realice un análisis de puntos fuertes, puntos débiles, oportunidades y amenazas (DAFO).
  • Definir los espacios de mercado.
  • Identificar los factores estratégicos de la industria.
• Generar la estrategia.
  • Establezca objetivos.
  • Establecer objetivos.
  • Crear indicadores clave de rendimiento (KPI) y métricas.
  • Crear un plan estratégico para su aportación al diseño táctico y las operaciones.
• Planificar la ejecución de la estrategia de integración de datos en relación con el plan estratégico.

Una vez completado el plan estratégico, debe respaldarse con tácticas y programas operativos, y proyectos para llevar a cabo el plan. El plan estratégico es una estrategia basada en datos para apoyar la toma de decisiones de la organización.

Una vez ejecutada la estrategia con tácticas, herramientas y planes operativos, los equipos de integración deben supervisar y evaluar periódicamente las oportunidades de mejora para ayudar a conseguir los resultados deseados. Los proyectos deben incluir actividades como la migración de datos. Los proyectos también pueden incluir la creación de lagos de datos y almacenes de datos. En caso necesario, debe prestarse atención a una estrategia de datos federados como parte de la estrategia global gestion des données .

Técnicas de integración de datos

Las técnicas de integración de datos comienzan con un diseño posterior al plan estratégico. El plan articula los resultados necesarios para la organización. Los métodos de integración de datos podrían incluir técnicas exploration de données como:

• Análisis de modelos predictivos - Capacidad de predecir acontecimientos o resultados futuros.
• Análisis de detección de desviaciones: capacidad para revelar hechos sorprendentes ocultos bajo los datos.
• Análisis de árboles de decisión - Capacidad de modelado de consecuencias y azar.
• Análisis de patrones secuenciales - Capacidad para encontrar subsecuencias.
• détection des fraudes Análisis - Capacidad para detectar transacciones indebidas.
• Análisis bancario financiero - Capacidad para evaluar las tendencias económicas.
• Análisis de previsiones meteorológicas - Capacidad para evaluar las tendencias meteorológicas.
• Análisis bursátil - Capacidad para evaluar e investigar la negociación.
• Análisis de compras en línea: capacidad para analizar las pautas de los clientes.
• Análisis de clasificación - Capacidad para asignar categorías a una colección de datos.

Las técnicas de integración de datos deben automatizarse en la medida de lo posible sin que sea necesaria la intervención manual, pero no deben eliminar por completo la supervisión humana. Tenga en cuenta que la automatización puede mejorar el retorno de la inversión y, de hecho, reducir los costes operativos al tiempo que mejora el rendimiento de la organización, pero la automatización sin una supervisión suficiente puede tener repercusiones a largo plazo.

Algunas técnicas de integración de datos son:

• Manualmente, a través de una interfaz de usuario en los sistemas de origen.
• Se hace con las aplicaciones existentes para aprovechar las nuevas fuentes de datos dentro de la aplicación. Los datos pueden conservarse en el sistema de origen, pero lo mejor es trasladarlos a la fuente de datos de la aplicación mediante soluciones de interfaz de programa de aplicación (API) o découverte de données para poblar los datos a intervalos específicos. Existen muchos métodos de integración de bases de datos para utilizar y aplicar datos externos a las aplicaciones.
• Utilización de lagos de datos o almacenes de datos como almacenes de datos comunes para alimentar las aplicaciones. La analítica se realiza a este nivel en lugar de a nivel de aplicación, que no dispone de esta capacidad.

Las organizaciones pueden ser muy creativas con las técnicas y arquitecturas de integración de datos. Siempre es mejor utilizar soluciones completas listas para usar (COTS) y, especialmente, soluciones basadas en la nube para mejorar la rentabilidad de la solución global. Al crear una estrategia de integración de datos, el objetivo principal deben ser los resultados empresariales respaldados por la tecnología. Dedicar demasiado tiempo a diseñar y desarrollar soluciones personalizadas en este ámbito afectará al ROI y disminuirá el VOI general.

Ejemplos de integración de datos

A continuación se exponen algunos casos de uso de la replicación de datos:

• Los minoristas utilizan la replicación de datos para publicar los precios actualizados de los productos en las tiendas y, a la inversa, recibir los datos de ventas de las tiendas para su análisis en almacenes de datos/plataformas de datos.
• Los sistemas globales de información financiera utilizan la tecnología CDC para extraer datos de los sistemas contables de cada país y presentarlos a nivel regional y reglamentario.
• Los operadores de redes de telefonía móvil utilizan los registros de llamadas locales de las torres de telefonía para gestionar la calidad del servicio (QoS) en sus redes.
• Las empresas de transporte equipan sus vehículos con sensores GPS para recoger ubicaciones en tiempo real y optimizar las rutas.
• Las compañías de seguros utilizan la integración de datos en varios pasos para proporcionar informes locales en las sucursales utilizando un formato uniforme. La consolidación de esta información en la sede
  que diferencian los servicios de gestión de pólizas.
• La investigación médica utiliza la integración de datos para recopilar datos de ensayos clínicos que se agregan y publican de forma centralizada. Esto permite la colaboración en todo el mundo para luchar contra las enfermedades.

Preguntas frecuentes sobre integración de datos

A continuación encontrará las respuestas a algunas preguntas habituales sobre integración y gestión de datos.

¿Cuál es la diferencia entre integración de datos y ETL?

ETL son las siglas de "extract, transform, load" (extraer, transformar, cargar), un proceso que toma información de diversas fuentes, la transforma en un formato utilizable y la carga en un receptáculo de datos. Puede
ser un componente clave de su estrategia global de integración de datos.

¿Cuáles son las cuatro metodologías de integración de datos?

Los cuatro métodos principales de integración de datos incluyen la integración de datos basada en aplicaciones (que se produce a nivel de aplicación), la virtualización (en la que las empresas pueden acceder virtualmente a sus
virtualmente a sus diversos almacenes de datos sin tener que transferir realmente la información de esos repositorios), la captura de datos de cambios (que rastrea y sincroniza los cambios
a través de múltiples canales), y la integración de middleware (que utiliza un sistema de software "intermediario" para proporcionar soluciones de integración).

¿Por qué es necesaria la integración de datos?

El proceso de integración de datos hace que el acceso a los datos a través de los canales de toda la empresa sea mucho más sencillo, fácil y ubicuo. Permite la toma prise de décision basada en datos, allanando el camino para decisiones empresariales más precisas y rentables, y permite la interoperabilidad de los sistemas.
decisiones empresariales más precisas y rentables, y permite la interoperabilidad de los sistemas. Sin integración de datos, las empresas funcionan con mucha menos eficacia y
a menudo son incapaces de realizar los ajustes más adecuados al mercado.

Integración de datos mediante soluciones Actian

Los datos están en todas partes y crecen más rápido que nunca. Las organizaciones tienen que tener una estrategia de integración de datos para comprender con éxito a las personas, los clientes y el mundo que nos rodea. Sin esta comprensión a través de la adquisición e integración de datos y su uso exitoso, las decisiones de la organización pueden ser erróneas, lo que resulta en que la organización quede fuera de contacto o sea opcional para sus clientes y sus proveedores y empleados. Los datos y la analítica son los cimientos de todas las organizaciones.

Actian Data Platform es compatible con muchos de los casos de uso anteriores. Actian Data Platform cuenta con conectores integrados a cientos de fuentes de datos, incluidas aplicaciones basadas en la nube como Salesforce y NetSuite. Un adaptador universal facilita la creación de interfaces personalizadas para aplicaciones heredadas facilitando la gestión de los trabajos de integración existentes junto con los nuevos
nuevos.
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Principales conclusiones