La integración de datos en inteligencia empresarial es un proceso fundamental para obtener información valiosa y tomar decisiones estratégicas en cualquier organización. Consiste en combinar y unificar datos provenientes de diversas fuentes, transformarlos y cargarlos en un repositorio centralizado para su análisis y visualización. En este artículo, exploraremos diferentes enfoques y herramientas para llevar a cabo la integración de datos en inteligencia de negocios.
Enfoques para la integración de datos
Existen varios enfoques para llevar a cabo la integración de datos en inteligencia de negocios. A continuación, se presentan los cinco enfoques principales:
ETL (Extract, Transform, Load)
Un pipeline de ETL es un tipo tradicional de canalización de datos que convierte los datos crudos para que coincidan con el sistema objetivo a través de tres pasos: extracción, transformación y carga. Los datos se transforman en un área de preparación antes de ser cargados en el repositorio objetivo, generalmente un almacén de datos. Este enfoque es apropiado para conjuntos de datos pequeños que requieren transformaciones complejas.
El cambio de captura de datos (CDC) es un método de ETL que se refiere al proceso o tecnología para identificar y capturar cambios realizados en una base de datos. Estos cambios luego se pueden aplicar a otro repositorio de datos o ponerlos a disposición en un formato utilizable por herramientas de ETL u otros tipos de herramientas de integración de datos.
ELT (Extract, Load, Transform)
En el enfoque más moderno de ELT, los datos se cargan inmediatamente y luego se transforman dentro del sistema objetivo, generalmente un lago de datos basado en la nube, un almacén de datos o una combinación de ambos. Este enfoque es más apropiado cuando los conjuntos de datos son grandes y se requiere rapidez, ya que la carga suele ser más rápida. ELT funciona en una escala de tiempo de micro-batch o cambio de captura de datos (CDC). El micro-batch, o carga delta, solo carga los datos modificados desde la última carga exitosa. CDC, por otro lado, carga continuamente datos a medida que cambian en la fuente.
Para obtener más información sobre ETL vs. ELT, puedes consultar este artículo.
Streaming de datos
En lugar de cargar los datos en un nuevo repositorio por lotes, la integración de datos en tiempo real mueve los datos de manera continua y en tiempo real desde la fuente hasta el destino. Las plataformas modernas de integración de datos pueden entregar datos listos para el análisis en plataformas de streaming y en la nube, almacenes de datos y lagos de datos.
Integración de aplicaciones (API)
La integración de aplicaciones permite que aplicaciones separadas trabajen juntas moviendo y sincronizando datos entre ellas. El caso de uso más típico es el de satisfacer necesidades operativas, como garantizar que el sistema de recursos humanos tenga los mismos datos que el sistema financiero. Por lo tanto, la integración de aplicaciones debe proporcionar consistencia entre los conjuntos de datos. Además, estas diversas aplicaciones suelen tener API únicas para compartir y recibir datos, por lo que las herramientas de automatización de aplicaciones de software como servicio (SaaS) pueden ayudarte a crear y mantener integraciones nativas de API de manera eficiente y a gran escala.
Aquí tienes un ejemplo de un flujo de integración de marketing B2B:
Virtualización de datos
Al igual que el streaming, la virtualización de datos también entrega datos en tiempo real, pero solo cuando un usuario o una aplicación los solicita. Sin embargo, esto puede crear una vista unificada de los datos y hacer que los datos estén disponibles a pedido mediante la combinación virtual de datos de diferentes sistemas. La virtualización y el streaming son adecuados para sistemas transaccionales diseñados para consultas de alto rendimiento.
La evolución continua
Cada uno de estos cinco enfoques continúa evolucionando con el ecosistema circundante. Históricamente, los almacenes de datos eran los repositorios objetivo y, por lo tanto, los datos debían transformarse antes de la carga. Este es el clásico pipeline de datos ETL (Extraer > Transformar > Cargar) y sigue siendo apropiado para conjuntos de datos pequeños que requieren transformaciones complejas.
Sin embargo, con el surgimiento de soluciones de Plataforma de Integración como Servicio (iPaaS), conjuntos de datos más grandes, arquitecturas de tejido de datos y malla de datos, y la necesidad de admitir proyectos de análisis y aprendizaje automático en tiempo real, la integración de datos está cambiando de ETL a ELT, streaming y API.
La integración de datos en inteligencia de negocios es esencial para obtener información valiosa y tomar decisiones informadas. Los enfoques mencionados anteriormente, como ETL, ELT, streaming, integración de aplicaciones y virtualización de datos, ofrecen diferentes formas de llevar a cabo este proceso. Es importante evaluar las necesidades específicas de tu organización y elegir el enfoque y las herramientas que mejor se adapten a tus requisitos. Al integrar datos de manera efectiva, podrás aprovechar al máximo la inteligencia de negocios para obtener una ventaja competitiva en el mercado.
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