Qué es la integración de datos y ETL Cómo se diferencian y cuál es el futuro

Las empresas tienen una gran cantidad de datos a su disposición, pero a menudo están distribuidos entre diferentes sistemas. Esta situación dificulta obtener una imagen clara de lo que está sucediendo en el negocio.

Es aquí donde entra en juego la integración de datos y ETL para brindar mayor visibilidad y usabilidad a los datos. Aunque estos dos conceptos están estrechamente relacionados, la integración de datos y ETL cumplen propósitos distintos en el ciclo de vida de la gestión de datos.

¿Qué es la integración de datos?

La integración de datos es el proceso de proporcionar a los usuarios una vista unificada de datos que provienen de múltiples fuentes dispares. Sigue diferentes procesos dependiendo de la aplicación. Sin embargo, el objetivo general es combinar datos de múltiples fuentes para proporcionar a las empresas una visión de 360 grados de la información, ya sea datos de clientes de varias redes sociales o hallazgos de investigación de un estudio científico.

Para que la integración de datos sea exitosa, es crucial comprender qué datos se necesitan y dónde están almacenados. Una vez recolectada esta información, el siguiente paso es determinar cómo se pueden combinar los diversos conjuntos de datos. Esto puede implicar el uso de herramientas de ETL o procesos manuales como la entrada de datos manual o la importación de archivos CSV.

Casos de uso de la integración de datos

La integración de datos tiene aplicaciones en una variedad de escenarios, cada uno de los cuales presenta requisitos y desafíos únicos:

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Consolidación de datos empresariales

Las grandes organizaciones a menudo luchan con datos aislados en diferentes departamentos. Cada departamento puede operar sus propios sistemas y bases de datos, lo que lleva a datos fragmentados e inconsistentes.

En este escenario, la integración de datos actúa como salvavidas, fusionando estos datos para proporcionar una visión integral y unificada de las operaciones de la empresa. Las empresas deben abordar la heterogeneidad de los datos y garantizar la consistencia de los mismos en toda la organización.

Integración de datos en el sector de la salud

En el sector de la salud, los proveedores a menudo necesitan integrar datos de pacientes de diversas fuentes, como registros electrónicos de salud, sistemas de laboratorio y bases de datos de seguros. Esta integración proporciona un historial completo del paciente, lo cual es crucial para mejorar el diagnóstico y el tratamiento. Esto implica manejar datos sensibles, garantizar la privacidad de los datos y cumplir con regulaciones como HIPAA.

Integración de datos financieros

Las instituciones financieras suelen integrar datos de diversas fuentes internas y externas para proporcionar una visión financiera completa de un cliente. Esto podría incluir datos de cuentas corrientes y de ahorro, tarjetas de crédito, préstamos y cuentas de inversión. Las instituciones deben manejar datos financieros complejos y garantizar la precisión y seguridad de los mismos.

Integración de datos de redes sociales

Las marcas a menudo integran datos de diferentes plataformas de redes sociales para obtener una visión completa de su presencia en línea y del sentimiento de los clientes. Este caso de uso implica manejar datos no estructurados y grandes volúmenes de datos.

Ejemplos de integración de datos

Para ilustrar aún más el concepto de integración de datos, consideremos algunos ejemplos específicos:

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• Salud: Los proveedores de atención médica pueden integrar datos de pacientes de registros electrónicos de salud, sistemas de laboratorio y bases de datos de seguros en un sistema central, lo cual puede proporcionar un historial completo del paciente y mejorar la calidad del diagnóstico y el tratamiento.
• Finanzas: Los bancos pueden integrar datos de cuentas corrientes y de ahorro, tarjetas de crédito, préstamos y cuentas de inversión para proporcionar una visión financiera completa de un cliente, lo cual mejora la evaluación crediticia, la planificación financiera y el asesoramiento.
• Minorista: Las empresas minoristas pueden integrar datos de ventas, inventario y clientes de diferentes tiendas, los cuales se pueden utilizar para la inteligencia empresarial y el análisis, lo cual conduce a una mejor toma de decisiones y estrategias.

¿Qué es ETL?

ETL (extract, transform and load) es una de las formas más simples de integración de datos. Es un proceso de tres pasos utilizado para recopilar datos de múltiples fuentes, como sistemas de planificación de recursos empresariales, plataformas de comercio electrónico, sistemas heredados, sistemas de gestión de relaciones con los clientes y otras fuentes de datos.

A partir de estas fuentes, ETL convierte los datos en un formato que un sistema central puede utilizar y luego los carga en un almacén de datos.

Casos de uso de ETL

ETL, una forma específica de integración de datos, se utiliza en varios escenarios, incluyendo:

Data warehousing

Uno de los casos de uso más comunes para ETL es cargar datos de diversas fuentes en un almacén de datos con fines de inteligencia empresarial. Esto implica la extracción de datos de los sistemas fuente, la transformación en un formato consistente y la carga en el almacén de datos.

Migración de datos

ETL se puede utilizar para migrar datos de un sistema a otro, por ejemplo, al reemplazar un sistema heredado. Los datos se extraen del sistema antiguo, se transforman para que coincidan con el esquema del nuevo sistema y se cargan en el nuevo sistema.

Integración de datos después de fusiones y adquisiciones

Cuando una empresa adquiere o se fusiona con otra empresa, a menudo se utiliza ETL para integrar datos de los diferentes sistemas de las dos empresas. El proceso implica la extracción de datos de ambos sistemas, la transformación en un formato consistente y la carga en un sistema nuevo o existente.

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Ejemplos de ETL

Para ilustrar el concepto de ETL, veamos algunos ejemplos específicos:

• Data warehousing minorista: Las empresas minoristas pueden utilizar ETL para cargar datos de ventas, inventario y clientes de diferentes tiendas en un almacén de datos central, donde se pueden analizar para obtener información sobre las tendencias de ventas, la gestión de inventarios y el comportamiento de los clientes.
• Migración de datos de gestión de relaciones con los clientes: Las empresas podrían utilizar ETL para migrar datos de clientes de un sistema CRM heredado a un nuevo sistema CRM, lo cual implica extraer los datos de los clientes del sistema heredado, transformarlos para que coincidan con el esquema del nuevo sistema y cargarlos en el nuevo sistema CRM.
• Integración de datos en el sector de la salud: Los proveedores de atención médica pueden utilizar ETL para integrar datos de pacientes, extrayéndolos de diversas fuentes, transformándolos en un formato consistente y cargándolos en un sistema central de registros electrónicos de salud.

¿En qué se parecen la integración de datos y ETL?

A partir de los casos de uso y ejemplos presentados anteriormente, es evidente que la integración de datos y ETL son conceptos estrechamente relacionados. De hecho, se puede pensar en ETL como un subconjunto de la integración de datos. Esto se debe a que ambos procesos implican combinar datos de múltiples fuentes en un único repositorio.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que no todas las soluciones de integración de datos utilizan herramientas o conceptos de ETL. En algunos casos, es posible utilizar métodos alternativos como la replicación de datos, la virtualización de datos, interfaces de programación de aplicaciones o servicios web para combinar datos de múltiples fuentes. Todo depende de las necesidades específicas de la organización y de si ETL será la forma más útil de integración de datos.

¿En qué se diferencian la integración de datos y ETL?

La principal diferencia entre la integración de datos y ETL es que la integración de datos es un proceso más amplio. Se puede utilizar para más que mover datos de un sistema a otro. A menudo incluye:

• Calidad de los datos: Garantizar que los datos sean precisos, completos y oportunos.
• Definir datos maestros de referencia: Crear una única fuente de verdad para cosas como nombres y códigos de productos e identificadores de clientes, lo cual proporciona contexto a las transacciones comerciales.

ETL e integración de datos en acción

Para ilustrar mejor las diferencias entre ETL e integración de datos, vejamos un escenario: Un gran conglomerado de alimentos y bebidas puede necesitar numerosas clasificaciones de productos y consumidores para separar las campañas de marketing.

Una subsidiaria de la misma empresa podría lograr esto con una simple jerarquía de productos y un esquema de clasificación de clientes. En esta circunstancia, el conglomerado puede etiquetar una lata de Red Bull como una bebida energética, una bebida que forma parte de una categoría no alcohólica de una categoría aún más grande de alimentos y bebidas. Por otro lado, la subsidiaria puede agrupar las ventas de Red Bull en una amplia clase de bebidas no alcohólicas sin una mayor diferenciación, ya que solo ofrece unos pocos tipos de productos diferentes.

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Aunque este ejemplo ilustra cómo la integración de datos puede proporcionar una mayor claridad para la toma de decisiones empresariales, también muestra cómo la calidad de los datos es esencial para que la integración de datos sea efectiva. Sin datos limpios y bien organizados, las empresas corren el riesgo de tomar decisiones basadas en información incompleta o incorrecta.

ETL fue un intento inicial de lidiar con tales problemas, pero la etapa de transformación puede presentar problemas, especialmente cuando no se establecen reglas comerciales claras para determinar transformaciones válidas.

Debe haber reglas claras que definan cómo agrupar ciertos datos: ejemplos incluyen documentar transacciones de ventas o mapear campos de bases de datos donde se usan palabras diferentes para describir el mismo campo. Por ejemplo, una base de datos utiliza la palabra "femenino", mientras que otra simplemente utiliza la letra "f". Se desarrollaron herramientas y tecnologías de integración de datos para ayudar con estos problemas.

El futuro de la integración de datos, ETL y ELT

En el pasado, la integración de datos se hacía principalmente utilizando herramientas de ETL. Pero en los últimos años, el surgimiento del big data ha llevado a un cambio hacia ELT (extract, load and transform) - herramientas de extracción, carga y transformación. ELT es un flujo de trabajo más corto y más centrado en el analista, que se puede implementar utilizando soluciones escalables de integración de datos multi-nube.

Estas soluciones tienen ventajas distintas sobre las herramientas de ETL. Los proveedores de terceros pueden proporcionar soluciones generales de extracción y carga para todos los usuarios; los ingenieros de datos se liberan de proyectos que consumen mucho tiempo, complicados y problemáticos; y cuando se combina ETL con otras aplicaciones empresariales basadas en la nube, hay un acceso más amplio a conjuntos de análisis comunes en toda la organización.

En la era del big data, la integración de datos debe ser escalable y compatible con el multi-nube. Los servicios administrados también se están convirtiendo en la norma para la integración de datos, porque proporcionan la flexibilidad y escalabilidad que las organizaciones necesitan para adaptarse a los cambios de los casos de uso de big data. Independientemente de cómo enfoque su estrategia de integración de datos, asegúrese de contar con desarrolladores capaces de ETL y almacén de datos y otros profesionales de datos en su equipo que puedan utilizar herramientas de integración de datos y ETL de manera efectiva.

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