La integración de datos se ha convertido en un componente crítico para las empresas que quieren extraer el máximo valor de sus datos. Permite gestionar grandes cantidades de datos de fuentes heterogéneas y combinar toda esta información en un único registro: así, la organización podrá explotar al máximo los datos recogidos para obtener insights e información a transformar en acciones.
Con respecto a la ingestión de datos, la integración de datos tiene como finalidad alcanzar la plena compatibilidad de los datos, tanto hacia el repositorio de datos de destino como hacia los datos ya existentes.
Sin embargo, hacer la integración del dato de manera efectiva va más allá de la simple conexión de sistemas y requiere de una estrategia bien definida, que incluya tanto los instrumentos tecnológicos utilizados como los procesos empresariales involucrados. En particular, el papel de la ELT y cómo integrar mejor las herramientas y los procesos.
Integración de datos: el papel de la ELT
Con ELT nos referimos a los tres procesos fundamentales de la integración de datos: extracción, descarga y transformación. Es decir, la extracción de datos, la descarga de un sistema de destino y, por último, la trasformación a un formato común. Implementar de manera eficaz la ELT, requiere de una valoración atenta de varios factores. Por tanto, para garantizar la integración exitosa de los datos, es necesario seguir algunos trámites.
7 aspectos a tener en cuenta para implementar la ELT
1. Asegurar la calidad de los datos
Antes de iniciar el proceso de ELT, es necesario asegurarse de que los datos de origen sean limpios, coherentes y conformes a los estándares definidos de calidad de los datos. Implementar controles de validación y rutinas de limpieza como parte de la fase de extracción, reduce los errores posteriores.
2. Escalabilidad y prestaciones
Además, es necesario diseñar los procesos ELT con escalabilidad y prestaciones óptimas. Utilizar frameworks de cálculo distribuido para gestionar grandes bases de datos de manera eficiente. Considerar técnicas de elaboración paralela para maximizar el rendimiento y reducir los tiempos de elaboración.
3. Carga incremental de datos
Implementar mecanismos de extracción y carga incremental de datos reduce el volumen de datos a procesar durante cada ciclo ELT, mejorando la eficiencia y minimizando los recursos de sistema requeridos.
4. Gestión de metadatos
Mantener catálogos de metadatos detallados que documenten las líneas de flujo de datos, las transformaciones y dependencias dentro del proceso ELT. Esta documentación es fundamental para la resolución de problemas, la auditoría y para garantizar la gobernanza de los datos.
5. Seguridad y conformidad
Adoptar sólidas medidas de seguridad permite proteger los datos sensibles durante todo el proceso ELT. Además, asegurarse de que se cumplan las normativas sobre la confidencialidad de los datos (por ejemplo, RGPD, CCPA) a través de la implementación de criptografía, controles de acceso y técnicas de anonimización de los datos, mejora la protección de la información empresarial.
6. Automatización e instrumentación
Además, las organizaciones deben tener en cuenta los instrumentos de automatización y los frameworks de orquestación para optimizar y planificar los flujos de trabajo ELT. La automatización reduce la intervención manual, minimiza los errores y mejora la eficiencia general del proceso.
7. Seguimiento del rendimiento y optimización
Por último, es conveniente prever un seguimiento constante del rendimiento de los procesos ELT. Implementar soluciones de logging y seguimiento para trazar las métricas de procesamiento de datos, identificar los cuellos de botella y optimizar el uso de los recursos, reduce la ineficiencia (y los gastos).
Integración de datos: cómo optimizar la interacción entre herramientas y procesos
Para maximizar la eficacia de la integración de datos, es esencial optimizar la interacción entre las herramientas tecnológicas y los procesos empresariales.
Éstas son algunas sugerencias prácticas:
- Realizar un análisis profundo de los requisitos, involucrando tanto un ingeniero de datos como las partes interesadas clave para comprender completamente los requisitos de integración y definir objetivos claros;
- Escoger las herramientas adecuadas que mejor se adapten a las necesidades específicas de la empresa;
- Automatizar los procesos con el objetivo de reducir los errores humanos y mejorar la eficiencia operativa.
La importancia de los conectores
Además, utilizando conectores dedicados, las organizaciones pueden desbloquear funcionalidades más avanzadas, que permiten, interactuando con las API de los softwares, incrementar la rapidez y la eficacia del proceso de integración de datos.
Por ejemplo, a través de los conectores, las empresas pueden:
- Escoger entre múltiples puntos finales;
- Conectar simultáneamente varias fuentes;
- Recuperar los datos instantáneamente o programar su recuperación.
La integración de datos conviene
La integración de datos es un proceso complejo que requiere una combinación de herramientas tecnológicas sofisticadas y procesos empresariales bien estructurados. Optimizar la interacción entre herramientas y procesos es fundamental para garantizar el éxito en la obtención de insights significativos de los datos e implementar estrategias de negocio basadas en los datos.
