Batalla de datos: Integración vs. Ingestión

Con el creciente volumen de datos que se produce, las empresas necesitan mejores formas de manejar y utilizar la información que recopilan. La integración de datos y la ingesta de datos son componentes esenciales de una estrategia de datos exitosa y ayudan a las organizaciones a aprovechar al máximo sus activos de datos.

La integración de datos y la ingesta de datos son dos conceptos esenciales en la gestión de datos que a menudo se utilizan indistintamente, pero son dos procesos distintos que sirven para fines empresariales específicos. Al comprender las diferencias entre la integración de datos y la ingesta de datos, las organizaciones pueden asegurarse de utilizar la solución de gestión de datos más efectiva para cada proyecto y caso de uso de datos empresariales.

¿Qué es la integración de datos?

La integración de datos combina datos de diferentes fuentes y los transforma en una vista unificada para facilitar el acceso y el análisis. El proceso fusiona datos de fuentes dispares, como bases de datos, APIs, aplicaciones, archivos, hojas de cálculo y sitios web.

La integración de datos se logra típicamente mediante un proceso de extracción, transformación y carga (ETL, por sus siglas en inglés). El proceso ETL extrae datos de diferentes fuentes, los transforma en un formato estándar y los carga en un almacén de datos. Esto permite que los datos se puedan consultar, analizar y utilizar en otras aplicaciones.

¿Cómo funciona la integración de datos?

El proceso de integración de datos comienza extrayendo datos de fuentes dispares, como bases de datos, archivos planos, servicios web u otras aplicaciones. Una vez que se extraen los datos, se transforman para que sean consistentes. Esta transformación puede incluir filtrado, ordenamiento, deduplicación e incluso el formato de los datos en un esquema deseado.

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Los datos transformados se cargan luego en un sistema de destino unificado, como un almacén de datos o un archivo único. Una vez que se combinan y procesan los datos, los profesionales de datos pueden utilizarlos para construir paneles de control, visualizar tendencias, predecir resultados o generar informes.

Con la integración de datos, las empresas pueden desarrollar capacidades de toma de decisiones más rápidas debido a una mejor gobernanza de datos y procesos automatizados. También pueden volverse más ágiles y responder más rápidamente a las necesidades cambiantes de los clientes.

Tipos de integración de datos

Existen varios tipos de integración de datos que las empresas pueden utilizar. Estos incluyen:

Integración de datos manual

Este tipo de integración generalmente requiere la entrada manual de datos de un sistema a otro o el uso de scripts o programas para mover datos entre los dos sistemas. La integración de datos manual se realiza generalmente para proyectos de integración de datos a pequeña escala o para mantener la integridad de los datos entre dos sistemas.

Integración de datos basada en middleware

La integración de datos basada en middleware implica el uso de software que actúa como intermediario entre dos o más aplicaciones para facilitar el intercambio de datos desde sistemas heredados a aplicaciones modernas.

Integración basada en aplicaciones

El software de integración basado en aplicaciones localiza, recupera e integra datos de fuentes dispares en sistemas de destino. Esto puede implicar el uso de una aplicación personalizada o empaquetada diseñada para integrar datos.

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Integración de acceso uniforme

Este método de integración de datos permite a los usuarios acceder a datos de múltiples fuentes en un formato consistente al tiempo que asegura que los datos de origen permanezcan intactos y seguros. Esta estrategia permite a los usuarios ver e interactuar con datos de diferentes fuentes sin replicar o transferirlos desde su ubicación original.

Integración común de almacenamiento de datos

Este tipo de integración de datos permite que los datos se copien desde sistemas de origen a un nuevo sistema. Este método combina datos de fuentes dispares, lo que permite análisis e ideas más completas.

¿Qué es la ingesta de datos?

La ingesta de datos implica mover datos de una fuente o ubicación a otra para almacenarlos en un lago de datos, un almacén de datos o una base de datos. Consiste en extraer datos de su formato original, transformarlos en una forma adecuada para su almacenamiento y luego cargarlos en el sistema de destino. Los datos a menudo se extraen de archivos CSV, Excel, JSON y XML.

La ingesta de datos difiere de la integración de datos en que no implica procesar los datos antes de cargarlos en el sistema de destino. En cambio, simplemente se transfieren los datos de un sistema a otro. Esto significa que los datos se transfieren en su forma cruda sin modificación o filtro aplicado.

¿Cómo funciona la ingesta de datos?

La ingesta de datos recopila datos de múltiples fuentes y los carga en un repositorio de datos o un almacén de datos. Los datos pueden recopilarse en tiempo real o en lotes.

Luego, los datos se procesan y transforman, utilizando procesos ETL para prepararlos para su análisis. Alternativamente, los procesos ETL se pueden utilizar para cargar datos en bruto lo más rápido posible antes de las transformaciones. Después de que las transformaciones de datos están completas, los datos se cargan en el sistema de destino, como una base de datos, una plataforma de almacenamiento en la nube o un motor de análisis.

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Tipos de ingesta de datos

Existen varios tipos de métodos de ingesta de datos disponibles, como los siguientes:

Ingesta por lotes

Esto implica recopilar y procesar datos en fragmentos o lotes a intervalos regulares.

Ingesta en tiempo real

Este tipo de ingesta de datos implica recopilar y procesar datos en tiempo real. La ingesta en tiempo real se utiliza a menudo para aplicaciones de baja latencia que se centran en tareas como análisis en tiempo real, detección de fraudes y análisis del mercado de valores.

Ingesta híbrida

La ingesta de datos híbrida combina las prácticas de ingesta por lotes e ingesta en tiempo real. Este enfoque se utiliza para datos que requieren una capa de lotes y una capa de tiempo real para una ingesta de datos completa.

Desafíos comunes de la integración y la ingesta de datos

La integración de datos y la ingesta de datos pueden ser procesos complejos y presentar desafíos únicos. Aquí se presentan algunos de los problemas comunes que enfrentan las organizaciones al lidiar con estas dos tareas de gestión de datos.

Calidad de los datos

Los problemas de calidad de datos pueden surgir debido a los diferentes formatos de datos que se unen de diversas fuentes. Esto puede llevar a discrepancias en los datos, retrasos en la integración de datos y resultados incorrectos. La calidad deficiente de los datos puede resultar de un formato incorrecto, una entrada incorrecta o una codificación incorrecta, lo que conduce a ideas inexactas y malas decisiones.

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Volumen de datos

La cantidad de datos que necesita ser procesada puede ser demasiado grande para las plataformas tradicionales, lo que dificulta el procesamiento de datos de manera oportuna.

Desafíos de seguridad

Las organizaciones deben tomar precauciones adicionales para asegurar que sus datos permanezcan seguros durante la integración y la ingesta de datos. Esto incluye cifrar los datos antes de enviarlos o almacenarlos en un sistema basado en la nube y establecer medidas de control de acceso para limitar quién puede verlos.

Desafíos de escalabilidad

A medida que las empresas crecen, necesitan invertir en herramientas y recursos para escalar sus procesos de integración y ingesta de datos. De lo contrario, podrían correr el riesgo de perder ideas y oportunidades valiosas debido a un procesamiento de datos lento o desactualizado.

Costo

La integración y la ingesta de datos requieren una inversión tanto de tiempo como de dinero. Dependiendo de la complejidad del proyecto, los costos pueden variar significativamente, por lo que es importante considerar los recursos que su proyecto requiere y el impacto que tendrán en su presupuesto.

Herramientas de integración y ingesta de datos

Las herramientas de integración y ingesta de datos son necesarias para las organizaciones que recopilan, almacenan y gestionan grandes cantidades de datos. Estas herramientas permiten la recuperación, manipulación y análisis eficiente de datos de múltiples fuentes.

Herramientas de integración de datos

SnapLogic

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SnapLogic es una plataforma de integración empresarial como servicio que permite a las organizaciones integrar datos, aplicaciones y APIs en sistemas locales y basados en la nube. Proporciona una interfaz visual de arrastrar y soltar para conectar rápidamente aplicaciones basadas en la nube y locales y fuentes de datos, automatizar procesos y crear canalizaciones de datos sólidas que abarcan múltiples sistemas.

El iPaaS de SnapLogic incluye una biblioteca de más de 500 conectores predefinidos, también conocidos como Snaps, y un asistente impulsado por inteligencia artificial para ayudar a los usuarios a encontrar y conectar rápidamente las aplicaciones y fuentes de datos correctas.

Oracle Data Integrator 12C

Oracle Data Integrator 12c es una plataforma ELT que mueve y transforma datos entre múltiples bases de datos y otras fuentes. Está diseñado para automatizar los procesos de integración de datos y se utiliza para construir y mantener soluciones eficientes de gestión de datos.

ODI 12c es un producto de integración de datos independiente de la plataforma y basado en estándares que admite el espectro completo de requisitos de integración de datos. Esto incluye la integración de datos por lotes y en tiempo real, así como la integración de big data.

IBM Cloud Pak for Data

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IBM Cloud Pak for Data es una plataforma integrada de datos e inteligencia artificial que ayuda a las organizaciones a tomar decisiones mejores y más rápidas. Está construido sobre tecnología de código abierto y proporciona herramientas poderosas para ayudar a las empresas a unificar sus datos, obtener conocimientos y automatizar procesos. Permite a las organizaciones administrar, analizar y compartir datos de manera segura en múltiples nubes y entornos locales.

Herramientas de ingesta de datos

Apache NiFi

Apache NiFi es un proyecto de software de código abierto que proporciona una plataforma de flujo de datos para administrar y automatizar el movimiento de datos entre diferentes sistemas. Está diseñado para automatizar el flujo de datos entre sistemas, facilitando la recopilación, el enrutamiento y el procesamiento de datos desde la fuente al destino. Proporciona baja latencia y alto rendimiento, priorización dinámica, tolerancia a pérdidas y entrega garantizada.

Talend

Talend es una plataforma unificada para la integración e integridad de datos en diversas fuentes y sistemas. Permite a los usuarios acceder e integrar datos de fuentes locales y basadas en la nube, limpiarlos y gobernarlos, y entregar datos confiables a los tomadores de decisiones. También permite a los usuarios construir, implementar y administrar canalizaciones de datos para procesar datos en tiempo real.

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