Ante la pregunta de por qué es importante la integración de datos, basta pensar que la cantidad de datos que se generan en una organización ha crecido exponencialmente y seguirá haciéndolo.
Están almacenados en las múltiples modalidades de la nube o en servidores propios y son utilizados, por ejemplo, en estrategias de negocio o en nuevas soluciones impulsadas por inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés).
Entre 2010 y 2020, la creación y replicación de datos digitales se multiplicó por 30, de acuerdo con Statista, al alcanzar un volumen estimado en 64 zettabytes (un Zettabyte, o ZB, equivale a 1,000 millones de terabytes).
Las proyecciones para 2025 indican que la generación de datos en todo el mundo alcanzará por lo menos 180 ZB. Esto es 40% de crecimiento anual promedio entre 2020 y 2025.
Según un informe de Allianz Global Investors, se estima que más del 90% de los datos actuales a nivel mundial han sido generados en los últimos dos años. Este estudio también destaca que la revolución del Big Data está en sus etapas iniciales, transformando significativamente la manera en que se perciben y resuelven los problemas.
La gestión de tales volúmenes de datos representa no solo un reto de grandes dimensiones, sino que lleva implícitos procesos complejos de almacenamiento, validación, depuración y estandarización, para transformar esos datos en conocimiento.
De ahí la importancia que tiene la integración de datos en las organizaciones.
¿Qué es la integración de datos?
Por integración de datos se entiende todo aquel proceso donde se combinan, consolidan y fusionan datos provenientes de diversas y variadas fuentes, con el propósito de obtener una visión uniforme de dichos datos y permitir un acceso, gestión y análisis eficaces de los mismos.
Hay un marco conceptual o teoría de la integración de datos, que permite ordenar el conocimiento acerca de este tema.
De igual manera, existen varios enfoques generalmente aceptados para lograr la integración de datos, que se denominan indistintamente tipos, métodos o técnicas de integración de datos.
Teoría de la integración de datos
La teoría de la integración de datos es un conjunto de principios, conceptos y metodologías diseñados para facilitar la combinación y unificación de datos procedentes de diversas fuentes en un sistema coherente y accesible.
Esta teoría aborda los desafíos técnicos, operativos y conceptuales asociados con la integración de datos, incluida la limpieza, transformación, consolidación y gestión de datos para su uso eficiente y efectivo tanto en análisis como en aplicaciones empresariales.
La teoría de la integración de datos abarca una variedad de enfoques y técnicas, como la arquitectura de sistemas, los modelos de datos, los estándares de interoperabilidad y los procesos de extracción, transformación y carga (ETL, por sus siglas en inglés).
Su objetivo principal es garantizar la calidad, coherencia y accesibilidad de los datos para apoyar la toma de decisiones informadas y la generación de valor empresarial.
Enfoques o tipos de integración de datos
Estos son los cinco enfoques más utilizados:
Por lotes o batch
Implica la transferencia de datos en grandes cantidades desde fuentes o sistemas de origen a un destino, en forma periódica o programada.
Es la fórmula adecuada para acceder a los datos y mover grandes volúmenes de ellos, utilizando tecnología de integración de datos ETL (extracción, transformación y carga), que enfatiza la transformación de los datos.
Se le considera la mejor opción para el Big Data.
En tiempo real
Consiste en la transferencia de datos de forma continua y en tiempo real desde una fuente a un destino.
Es adecuada para situaciones donde se requiere acceso inmediato a los datos actualizados, como es el caso de aplicaciones de transacciones financieras o sistemas de control de inventarios.
Se pueden usar herramientas ETL o EAI (integración de aplicaciones para empresas).
Consolidación de datos
Compromete la combinación de datos de diferentes fuentes para crear un conjunto coherente y completo.
Se centra en conceptos como la limpieza y normalización de datos, además de ser el adecuado para obtener una vista unificada de los datos que se encuentran en diferentes sistemas o bases de datos.
Al mismo tiempo, vincula registros e identifica de forma única los principales activos de datos, como el cliente, el producto o la ubicación.
Virtualización de datos
Como su nombre lo indica, este tipo de integración no crea una copia de los datos ni los traslada a una nueva base con un modelo de datos mejorado, sino que introduce una capa virtual que se conecta con todas las fuentes de datos y ofrece un acceso uniforme, a manera de una aplicación front end.
El propósito de la capa virtual es aceptar las solicitudes entrantes, crear resultados consultando la información requerida de las bases de datos conectadas y presentar una vista unificada.
Esta opción reduce costos del espacio de almacenamiento y la complejidad de la integración, ya que los datos residen por separado en los sistemas de origen.
Sincronización de datos
En oposición a la virtualización, los datos no se copian ni se trasladan a una nueva base de datos, sino que se diseña un nuevo modelo de datos que representa la visión integrada de los sistemas de origen.
Proporciona una interfaz de consulta y, cuando se solicitan datos, los extrae de las fuentes conectadas, carga los datos, para transformarlos en un modelo de datos mejorado antes de presentar los resultados.
Se utiliza para garantizar que los datos en diferentes sistemas estén sincronizados.
Es la opción recomendada para asegurar la consistencia de los datos en diferentes sistemas.
Metodología para evaluar y mejorar los procesos actuales
Como dato curioso para entender mejor la evolución histórica del tema que nos ocupa, tenemos que uno de los primeros sistemas de integración de datos fue puesto en marcha por la Universidad de Minnesota en 1991, para lograr que cientos de bases de datos fueran interoperables.
Más de tres décadas después, la evaluación y mejora de los procesos actuales de integración de datos es un mecanismo clave para garantizar la calidad y la precisión de los datos consolidados.
Al utilizar una metodología estructurada como parte de cualquier iniciativa de integración de datos, las organizaciones pueden identificar áreas de mejora, desarrollar soluciones efectivas y monitorear los resultados para lograr una mejora continua de los procesos de integración de datos.
Pasos y procesos en la integración de datos
La integración de datos se realiza mediante una serie de pasos y procesos que involucran la extracción o recolección, limpieza, transformación y consolidación de datos provenientes de diversas fuentes en un sistema coherente y accesible.
1. Extracción de datos
Se recopilan datos de múltiples fuentes, que pueden incluir bases de datos, archivos planos, sistemas en la nube, aplicaciones empresariales, entre otros.
2. Limpieza de datos
Los datos recopilados pueden contener errores, duplicados o inconsistencias que deben corregirse para garantizar su calidad.
Este proceso implica la identificación y eliminación de datos erróneos, incompletos o irrelevantes.
3. Transformación de datos
Los datos se transforman para que sean coherentes y homogéneos en toda la organización. Esto puede incluir la estandarización de formatos, la conversión de valores y la creación de nuevas estructuras de datos.
4. Consolidación de datos
Los datos transformados se combinan en un único repositorio o almacén de datos, como un data warehouse, donde pueden ser fácilmente accesibles para su análisis y uso.
Adicionalmente, se llevan a cabo:
- Gestión de metadatos: Se documenta y gestiona la información sobre los datos, como su origen, significado y estructura, para facilitar su comprensión y uso por parte de los usuarios.
- Entrega de datos: Finalmente, los datos integrados están disponibles para su uso en análisis, informes, aplicaciones empresariales y otros fines, permitiendo a la organización tomar decisiones informadas y generar valor a partir de la información.
ETL y su implementación eficiente
El proceso ETL es una parte fundamental cuando de integración de datos se trata.
Como ya se mencionó, ETL se refiere al proceso de extraer datos de diferentes fuentes, transformarlos para que sean coherentes y homogéneos, y luego cargarlos en un destino común, tal como es el caso de un data warehouse.
La implementación eficiente de ETL implica seguir una serie de buenas prácticas y consideraciones importantes, incluyendo la definición de un modelo de datos coherente y unificado, así como emplear herramientas ETL de alta calidad, con capacidad para manejar grandes volúmenes de datos, que pueden incluir fuentes externas.
La realización de pruebas exhaustivas en cada etapa del proceso para asegurarse de que los datos se extraen y transforman de manera efectiva y la optimización del propio ETL, al efectuar carga por lotes, así como la paralelización para reducir el tiempo de ejecución del proceso son también parte de una implementación eficiente.
Sin omitir la documentación de todo el proceso, ya que la obtención de resultados precisos no sólo repercute en la calidad de los datos, sino que es la característica que les da sentido.
Extracción y consolidación. Mejora del rendimiento y comprensión sobre las diferentes fuentes
Para extraer y consolidar datos, existen diferentes formatos y fuentes de información, con características y ventajas particulares que requieren de entendimiento profundo para elegir lo más adecuado en cada caso.
Los archivos planos
Están los archivos planos, que son uno de los formatos más simples. Estos archivos contienen datos estructurados como:
- CSV (Comma Separated Values),
- TSV (Tab Separated Values) o.
- JSON (JavaScript Object Notation).
Son utilizados para intercambio de datos y como fuente de información para procesos de integración.
Base de datos relacionales
Las bases de datos relacionales son sistemas de gestión de bases de datos que utilizan tablas relacionales para almacenar y organizar datos. Son ampliamente empleadas en aplicaciones empresariales debido a su capacidad para manejar grandes cantidades de datos estructurados.
El almacenamiento en varios formatos puede ayudar a mejorar el rendimiento en la gestión y el análisis de datos.
Base de datos NoSQL
Luego están las bases de datos NoSQL (Not Only SQL), que son no relacionales, flexibles y aptas para grandes volúmenes de datos. Son utilizadas principalmente en aplicaciones web y móviles que necesitan manejar grandes cantidades de datos no estructurados o semiestructurados.
El papel de las API
En cuanto a las API, son interfaces de programación que permiten que diferentes aplicaciones interactúen entre sí. Son especialmente útiles para la integración de datos en aplicaciones móviles y web.
Mención aparte merece la integración de bases de datos (desde datos relacionales hasta datos en la nube o aplicaciones empresariales como ERP o CRM) y aplicaciones, proceso que permite, mediante APIs, tener ambos conjuntos de información para luego combinarse en un solo lugar con fines analíticos.
Data warehouses
Los data warehouses son sistemas diseñados para almacenar grandes cantidades de datos históricos y proporcionar acceso rápido a éstos, para análisis y toma de decisiones.
Data lakes
Por último, los data lakes son sistemas diseñados para almacenar grandes cantidades de datos en su forma original, sin estructurar. Utilizan tecnologías de big data para procesar y analizar grandes volúmenes de datos no estructurados.
Conexión y extracción segura y rápida de datos desde orígenes externos
Garantizar que la conexión y extracción de datos desde orígenes externos sea rápida y eficiente, puede ser un proceso complejo y crítico, por lo que se recomienda seguir ciertas prácticas como es el caso de:
- La utilización de protocolos de seguridad,
- Encriptación de datos y
- La autenticación de usuarios.
También es necesario verificar las fuentes de datos, incluyendo la revisión de las políticas de privacidad, la realización de pruebas de conectividad y la validación de los datos que se extraen.
Por último, optimizar la velocidad de conexión, así como automatizar el proceso de dicha conexión y extracción son las otras dos piezas que completan el cuadro.
Consolidación y entrega de datos: Comparación entre los resultados obtenidos con las fuentes originales.
La comparación permite verificar la calidad y la precisión de los datos integrados, así como garantizar que los datos consolidados sean coherentes y precisos.
Esta comparación de resultados ayuda en:
- La identificación de problemas de calidad de datos.
- Asegurarse de que no se hayan perdido datos durante el proceso de integración.
- La verificación de la coherencia de los datos consolidados.
Con lo cual, es el momento en que los datos integrados pueden ser usados para análisis, toma de decisiones, diseño de estrategias, entre otros.
Soluciones para integración de datos
Así como existen diferentes enfoques para llevar a cabo la integración de datos, también están las herramientas para ponerla en práctica.
Con una perspectiva de gestión de datos integral para toda la organización, se emplean soluciones de software especializado, lenguajes de programación y técnicas de automatización.
Estas soluciones para la integración de datos, abordan los desafíos inherentes al proceso de unificar y gestionar datos provenientes de múltiples fuentes.
Estas ofrecen una amplia gama de funcionalidades destinadas a facilitar tareas como limpieza, transformación, consolidación y administración de datos.
Plataformas ETL (Extracción, Transformación y Carga)
Estas plataformas permiten extraer datos desde diversas fuentes, ajustarlos según sea necesario para garantizar su coherencia y calidad, y luego cargarlos en un destino común, como un almacén de datos o una base de datos.
El proceso de integración de datos mediante el método ETL se considera óptimo para sistemas de almacenamiento de datos convencionales, donde es necesario procesar y transformar la información antes de su almacenamiento.
En cambio, el enfoque ELT se adapta mejor a los lagos de datos y a las infraestructuras en la nube, ya que ofrece mayor flexibilidad y acelera el procesamiento de datos.
Plataformas ELT (Extracción, Carga y Transformación)
Las herramientas de extracción, carga y transformación (ELT) aparecen como una categoría innovadora en la integración de datos, destacándose por su rendimiento superior y capacidad de escalabilidad.
Aunque guardan similitud con las herramientas ETL, las herramientas ELT posponen el paso de transformación de los datos hasta después de su carga en el sistema de destino. Esto implica que los datos se transfieren en su formato original y nativo directamente al sistema receptor.
Una vez allí, se transforman y procesan aprovechando la capacidad de cómputo del sistema de destino, que con frecuencia es un almacén de datos o una plataforma basada en la nube.
Plataforma de virtualización de datos
Crean una capa virtual que se conecta con todas las fuentes de datos, proporcionando un acceso uniforme a ellos, como si estuvieran almacenados en un solo repositorio, sin necesidad de mover o copiar los datos físicamente.
La virtualización de datos se presenta como una tecnología avanzada de integración que facilita el acceso inmediato a información proveniente de múltiples fuentes, sin necesidad de trasladar físicamente los datos.
Al fomentar la integración de datos bajo demanda y el acceso en tiempo real, la virtualización de datos posibilita un análisis ágil, minimiza la duplicación de datos y contribuye a la reducción de costos de almacenamiento.
Plataformas EAI (Integración de Aplicaciones Empresariales)
EAI, o Enterprise Application Integration (Integración de Aplicaciones Empresariales), es un marco de integración utilizado para conectar diferentes aplicaciones de software dentro de una organización.
El objetivo de EAI es permitir que las aplicaciones empresariales, que pueden ser heterogéneas y estar distribuidas, funcionen juntas de manera eficiente. Esto se logra mediante el intercambio de datos y la coordinación de procesos empresariales entre las aplicaciones.
EAI utiliza varias tecnologías y enfoques, como middleware, buses de servicio empresarial (ESB), y mensajería, para facilitar la comunicación y la integración entre sistemas dispares.
Estas plataformas facilitan la integración de sistemas y aplicaciones empresariales al definir interfaces y protocolos de comunicación estándar. Al implementar EAI, las organizaciones pueden mejorar la interoperabilidad, reducir la redundancia de datos y optimizar sus procesos de negocio.
Soluciones de nube para integración de datos
Las soluciones de nube para integración de datos, como los Data Lakes y los Data Warehouses en la nube, ofrecen un entorno seguro y escalable para almacenar y procesar grandes volúmenes de información.
Estas permiten centralizar datos de distintas fuentes en un único lugar, lo que optimiza la disponibilidad y accesibilidad de los datos para análisis y toma de decisiones.
Una de las principales ventajas de las soluciones de nube es la capacidad de manejar datos en tiempo real, integrándolos desde aplicaciones diversas y adaptándose a distintos formatos y volúmenes.
Esta flexibilidad permite a las empresas acceder a información procesada casi al instante, utilizando modelos de procesamiento de datos como streaming para flujos constantes de datos y batch para grandes cargas de información, garantizando así una integración continua.
Integración iPaaS (Plafatorma de Integración como servicio)
La integración iPaaS ofrece una solución en la nube que conecta aplicaciones y datos de distintas fuentes sin necesidad de infraestructura compleja. Estas plataformas permiten a las empresas gestionar flujos de datos y procesos entre aplicaciones locales y en la nube, facilitando la colaboración y el intercambio de información en entornos híbridos.
Gracias a su arquitectura flexible, las plataformas iPaaS pueden integrarse rápidamente con otros sistemas mediante conectores y API, reduciendo la carga de desarrollo y mantenimiento. Esta característica hace que iPaaS sea ideal para empresas que buscan agilidad y escalabilidad en la gestión de datos, especialmente en contextos de transformación digital.
Además, iPaaS permite automatizar flujos de trabajo y gestionar integraciones en tiempo real. Proporciona visibilidad y control sobre los datos en todo momento. Esta solución contribuye a la eficiencia operativa y mejora la capacidad de respuesta empresarial ante cambios en el entorno tecnológico.
Arquitectura orientada a servicios (SOA)
La Arquitectura Orientada a Servicios (SOA) es un enfoque de diseño que permite crear aplicaciones modulares mediante la agrupación de servicios amplios y reutilizables. Cada servicio en SOA se integra a través de un Enterprise Service Bus (ESB), facilitando la interoperabilidad y la comunicación entre distintos sistemas dentro de la organización.
SOA es especialmente útil en entornos empresariales grandes y complejos donde se necesita integrar sistemas heterogéneos, ofreciendo una estructura centralizada que garantiza la consistencia y el control de los datos. Esta arquitectura permite a las organizaciones optimizar recursos al reutilizar servicios, mejorando la escalabilidad y el mantenimiento.
Además, SOA permite a las empresas adaptar rápidamente sus sistemas a nuevos requerimientos sin modificar las aplicaciones completas, al tiempo que mantiene una estructura estable y centralizada que respalda los procesos de negocio.
Estas soluciones están diseñadas para satisfacer las necesidades específicas de cada organización en términos de integración de datos, contribuyendo así a mejorar la calidad, coherencia y accesibilidad de la información empresarial.
Herramientas de integración de datos
Las diferentes soluciones mencionadas, poseen numerosas herramientas que ayudan a las empresas a limpiar, transformar y preparar datos para su análisis. De esta manera, se facilita la gestión de la información de manera más eficiente y efectiva. Entre las principales suelen incluir:
1. Catálogos de datos
Facilitan la localización e inventariado de activos de datos, permitiendo a las empresas gestionar y acceder fácilmente a recursos dispersos en diferentes sistemas.
2. Herramientas de administración de datos
Aseguran que los datos sean accesibles, seguros y consistentes, manteniendo su integridad y optimizando su usabilidad en toda la organización.
3. Herramientas de limpieza de datos
Identifican y corrigen datos incorrectos o incompletos mediante la eliminación, modificación o reemplazo. Así mejora la calidad y confiabilidad de la información.
4. Herramientas de migración de datos
Facilitan el traslado de datos entre equipos, sistemas o formatos. Permite a las organizaciones actualizar infraestructuras o consolidar información.
5. Herramientas de administración de datos maestros
Ayudan a unificar y estandarizar definiciones y categorías de datos. Crea una “fuente única de verdad” que refuerza la coherencia de la información.
6. Conectores de datos
Permiten mover datos entre diferentes bases de datos y realizar transformaciones en el proceso, facilitando la transferencia de datos con mayor eficiencia.
Lenguajes de programación
Algunos de ellos ofrecen muchas ventajas para una parte de los procesos de integración de datos, en tanto, otros son más cercanos a las preferencias de los científicos de datos, cuya labor es sofisticada en cuanto al análisis y uso del contenido de los datos.
- Python es un lenguaje muy aceptado, sobre todo para la ciencia de datos, ya que buena parte de los procesos ETL giran en torno a ella.
- SQL (lenguaje de consulta estructurado), resulta un lenguaje muy útil para las fases de procesamiento o transformación de datos.
- R es un lenguaje utilizado en aplicaciones de visualización de datos, con la ventaja adicional de ser de código abierto.
La automatización
Busca optimizar algunos de los procesos relacionados con la integración de datos, de manera tal que se mejore la eficiencia, se eliminen cargas repetitivas y se disminuya la probabilidad de errores.
Por mencionar solo un ejemplo, se puede aplicar la extracción inteligente de datos gracias al uso de software específico para ello.
Usos prácticos y casos de uso de la integración de datos
Si una empresa genera datos, estos pueden integrarse y usarse para crear información estratégica en tiempo real que beneficie al negocio, ya sea consolidando vistas de todas sus operaciones para entender qué funciona y qué no, o bien, haciendo un corte puntual para entender causas y efectos.
Así es posible hacer correcciones de curso en tiempo real y minimizar los riesgos.
Entre los usos prácticos que tiene la integración de datos están:
- la mejora de la toma de decisiones,
- el análisis de negocios,
- la mejora de la eficiencia operativa,
- la consolidación de datos, y
- la creación de una fuente centralizada de información.
Algunos de los casos de uso de la integración de datos incluyen:
- la optimización de las analíticas;
- el impulso a la coherencia entre aplicaciones operativas;
- el proporcionar datos confiables a terceros, tales como clientes, proveedores y socios;
- dar soporte a la migración y consolidación de los datos, por ejemplo, al reemplazar aplicaciones heredadas o migrar a nuevos entornos.
Contar con una plataforma de integración de datos se ha convertido en la mejor forma de consolidar los datos que residen en sistemas dispares.
Adicionalmente, es una solución muy recomendable para conectar todas las aplicaciones y datos entre una organización y entidades externas con las que se relaciona.
Cumplimiento normativo
Al garantizar la calidad y la precisión de los datos utilizados en informes y análisis, la integración de datos ayuda a las organizaciones a cumplir con las regulaciones y normativas de privacidad de datos, mitigando el riesgo de sanciones y multas por incumplimiento.
Mejora de la experiencia del cliente
La integración de datos permite a las organizaciones comprender mejor las necesidades y preferencias de sus clientes al tener una visión unificada de la información relacionada con ellos, lo que facilita la personalización de productos y servicios y la entrega de experiencias más satisfactorias.
Consolidación de información
Al centralizar datos dispersos en diferentes sistemas y fuentes en un único repositorio, como un data warehouse, las organizaciones pueden crear una fuente centralizada y confiable de información que sirva como base para la generación de informes, análisis y aplicaciones empresariales.
Optimización del rendimiento operativo
Al consolidar datos dispersos en una única fuente centralizada, las organizaciones pueden mejorar la eficiencia operativa al eliminar la redundancia de datos, automatizar procesos y garantizar la coherencia y precisión de la información utilizada en todas las áreas.
Mejora de la toma de decisiones
La integración de datos facilita la toma de decisiones estratégicas al proporcionar una visión completa y unificada de la información empresarial, permitiendo a los líderes empresariales tomar decisiones informadas y fundamentadas.
Soporte a la innovación
Al proporcionar acceso a datos actualizados y de alta calidad, la integración de datos facilita la innovación al permitir a las organizaciones desarrollar y desplegar nuevas soluciones y servicios basados en datos de manera más rápida y eficiente.
Reducción de costos
Al eliminar la duplicación de datos y optimizar los procesos operativos, la integración de datos puede ayudar a reducir los costos operativos y mejorar la eficiencia general de la organización.
Ejemplos de plataformas o soluciones para integración de datos
Enseguida están los nombres y marcas de varias soluciones disponibles en el mercado para la integración de datos:
- Apache NiFi, Qlik-Talend, Informatica PowerCenter, son herramientas ETL
- MuleSoft, Tibco, IBM WebSphere, corresponden al grupo de herramientas EAI.
- Denodo y Cisco Data Virtualization son herramientas de virtualización de datos.
- Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform corresponden al grupo de soluciones de Cloud Data Integration.
Desafíos a los que se enfrentan las empresas ante la integración de datos
Estos desafíos y consideraciones clave destacan la importancia de abordar tanto los aspectos técnicos como los relacionados con la gestión de datos de manera integral para lograr una integración exitosa.
Retos generales
Al integrar datos, las organizaciones se enfrentan a una serie de desafíos que pueden obstaculizar el proceso. Uno de los principales es garantizar la calidad de los datos, ya que la integridad y precisión de la información son fundamentales para la toma de decisiones eficaz.
Además, la seguridad de los datos es una preocupación constante, especialmente en un entorno donde las amenazas cibernéticas son cada vez más sofisticadas.
Asimismo, la necesidad de salvaguardar la privacidad de los datos de los usuarios y cumplir con las regulaciones de protección de datos agrega una capa adicional de complejidad.
Por otro lado, las consideraciones técnicas y de infraestructura también juegan un papel crucial en el proceso de integración de datos.
La escalabilidad es esencial para manejar grandes volúmenes de información de manera eficiente a medida que una organización crece. Además, asegurar la compatibilidad entre diferentes sistemas y plataformas garantiza una integración sin problemas y una colaboración efectiva entre diversas partes del negocio.
Evaluación del ROI en proyectos de integración de datos
La evaluación del retorno de la inversión (ROI) en proyectos de integración de datos es crucial para demostrar el valor comercial de estas iniciativas.
Para ello, es necesario identificar los indicadores clave de rendimiento (KPI) relevantes y establecer métricas de éxito claras.
Algunos KPI comunes incluyen la eficiencia en el acceso y procesamiento de datos, la mejora en la toma de decisiones basada en datos, y la reducción de costos operativos.
También las métricas de éxito pueden incluir la precisión y calidad de los datos integrados, así como el impacto en la productividad y la rentabilidad de la organización.
Al medir de manera efectiva el ROI, las empresas pueden justificar la inversión en integración de datos y tomar decisiones informadas para maximizar su valor.
Consideraciones éticas y legales en la integración de datos en México
En el contexto mexicano, las consideraciones éticas y legales en torno a la integración de datos son fundamentales.
La protección de la privacidad de los datos es un aspecto clave, especialmente con la implementación de regulaciones como la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares (LFPDPPP).
Esta ley establece lineamientos claros sobre la recopilación, uso y transferencia de datos personales, asegurando que las empresas respeten la privacidad de los individuos y obtengan su consentimiento en caso necesario.
Además, la propiedad intelectual juega un papel relevante, ya que las organizaciones deben garantizar que no se infringen derechos como los de autor o de propiedad industrial al integrar datos de diversas fuentes.
Resulta esencial para las empresas mexicanas comprender y cumplir con estas regulaciones para evitar posibles sanciones y proteger la confianza del público en el manejo de sus datos personales.
Tendencias innovadoras en integración de datos
De acuerdo con Mordor Intelligence, el mercado mundial de integración de datos crecerá por arriba del nueve por ciento entre este año y 2029, pasando de $12,000 millones de dólares a $18,700 millones de dólares.
Junto con las cifras, en el panorama actual de la integración de datos, emergen diversas tendencias y desarrollos que están transformando la manera en que las organizaciones gestionan su información.
Arquitectura de datos modernas y las últimas tendencias
Una de esas tendencias es la adopción de arquitecturas de datos modernas como DataOps, que enfatizan la colaboración y la automatización en el ciclo de vida de los datos, permitiendo una integración más ágil y eficiente.
Asimismo, la demanda de integración de datos en tiempo real, sobre todo en entornos de nube, está en aumento, impulsada por la necesidad de acceder y procesar información instantáneamente para la toma de decisiones en un entorno empresarial dinámico.
En 2024, DevOps se orienta hacia enfoques avanzados que permiten a las empresas ser más competitivas en el mercado digital. Entre las tendencias más destacadas está la computación sin servidor, que elimina la necesidad de gestionar servidores físicos o virtuales al desarrollar aplicaciones, agilizando así los procesos de desarrollo y despliegue.
Otra tendencia clave es la arquitectura de microservicios, que permite dividir grandes aplicaciones en componentes pequeños y manejables. Este enfoque facilita las pruebas, el desarrollo y la entrega continua de software, optimizando la capacidad de respuesta a las demandas del mercado y mejorando la calidad de los productos.
DevSecOps también está en auge, integrando la seguridad en cada fase del ciclo DevOps. Al automatizar los controles de seguridad, las empresas pueden gestionar de manera más efectiva la gobernanza y la protección de datos, eliminando la supervisión manual y promoviendo una cultura de colaboración segura.
Por su parte, las operaciones impulsadas por IA (AIOps y MLOps) están revolucionando DevOps al automatizar procesos y optimizar la gestión de TI y el aprendizaje automático. Estas herramientas permiten identificar y solucionar problemas rápidamente, lo que ayuda a mejorar la productividad operativa.
Automatización de tareas repetitivas
La automatización de tareas repetitivas en parte o en la totalidad de los procesos de integración de datos, al igual que la aplicación innovadora de los avances en inteligencia artificial y machine learning también forman parte de las tendencias.
Mejorar la calidad de los datos, así como descubrir patrones y correlaciones ocultas en conjuntos de información complejos es parte sustancial de la ciencia de datos, que marca una importante evolución en su tratamiento.
Datos sintéticos y grafos de conocimiento
Datos sintéticos y grafos de conocimiento (KG por sus siglas en inglés), derivados del uso de IA están comenzando a tener presencia en el mundo de los datos.
En conjunto, estas tendencias y desarrollos recientes están moldeando el futuro de la integración de datos, ofreciendo nuevas oportunidades para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y potenciar la innovación en las organizaciones.
