¿En qué consiste la integración de datos?

Contenido del Bootcamp Dirigido por: | Última modificación: 18 de abril de 2024 | Tiempo de Lectura: 3 minutos

Algunos de nuestros reconocimientos:

Premios KeepCoding

La integración de datos es un proceso según el cual se realiza una gestión de datos por medio de procesos técnicos. Estos datos están dispersos en diferentes fuentes de origen y lo que se busca con las distintas soluciones de integración es tener acceso a esos datos y realizar un proceso de integración que hace que se puedan combinar datos y se produzca una vista unificada de la información.

La integración de datos tiene como objetivo consolidar un número variado de tipos de datos, teniendo en cuenta su crecimiento, volumen y todas las características que estos puedan ofrecer.

Técnicas de integración de datos

Codificación manual

Este método se usa para tratar con volúmenes pequeños de datos, ya que todo se hace manualmente. De este modo, se escribe código para recopilar datos, se transforman los datos y se integran.

Integración de datos de middleware

Esta es una técnica que consiste en usar un middleware software para mover datos entre su sistema de origen y destino. Puede ser de mucha utilidad en casos en los que existe una integración de sistemas antiguos y nuevos, ya que el middleware software lo que hace es ayudar a transformar los datos heredados de un formato obsoleto a otro formato que pueda usarse en sistemas más actuales.

Consolidación de datos

La consolidación es el proceso por medio del cual se combinan datos de diferentes fuentes de datos y se crea con ellos un data warehouse.

Lo que diferencia esta técnica de otras es la latencia de los datos, que es lo que tardan los datos en ser transferidos desde las fuentes de datos hasta el data warehouse.

Federación de datos

Por medio de esta técnica, los datos que se distribuyen en diferentes modelos de datos se integran en una base de datos virtual, en la cual se asienta un modelo de datos que reúne todos los datos.

En la federación de datos no hay operaciones que se ejecuten con datos físicos, es decir, los datos trabajan en función de la demanda en la federación de los mismos.

Propagación de datos

En esta técnica los datos de un data warehouse empresarial se transfieren a distintos data markets, después de sus respectivas transformaciones de tipos de datos. Los datos alojados en el data warehouse continúan actualizándose de forma constante.

integración de datos

Herramientas de integración de datos

Importancia de las herramientas de integración de datos

Como ya sabemos, el aumento de la implementación de sistemas y aplicaciones, tanto en arquitecturas on-premise como en la nube, ha hecho que la integración de datos se haya convertido en una parte indispensable y crítica para todas las organizaciones.

La integración de datos no solo resuelve la necesidad de mover datos entre aplicaciones, sino que también facilita la consolidación, el enriquecimiento y la ofuscación para permitir la colaboración empresarial, tanto interna como externa.

En un sistema empresarial vamos a tener aplicaciones como CRM, CRPs, aplicaciones de inteligencia de negocio, aplicaciones de Big Data, etc. Tenemos que integrar toda esa información que se registra y tratar de consolidarla con la calidad que sea necesaria para poder construir modelos y hacer analítica sobre esa información.

Entonces, para consolidar todos esos conjuntos de datos estructurados y no estructurados y para combinar datos de diferentes fuentes de datos, podemos hacer uso de herramientas de integración de datos.

Algunas herramientas de integración de datos populares

Existen algunas herramientas de integración de datos en el mercado que son catalogadas por los usuarios como buenas. Aquí te mostramos algunas que hemos recopilado:

  1. Informatica PowerCenter: según la plataforma de Gartner, esta obtiene una calificación de 4.5 entre los usuarios.
  2. AWS Glue: tiene una calificación de 4.4.
  3. Microsoft SQL Server Integration: tiene una calificación de 4.3.
  4. IBM DataStage: tiene una calificación de 4.3, al igual que la herramienta de Microsoft.
  5. Talend Data Fabric: obtiene una calificación de 4.1.
  6. Oracle Data Integrator: tiene una calificación de 4.1.
  7. SAP Data Services: calificación de 4.0.
computador con código CSS

¿Qué sigue?

Ya has aprendido qué es la integración de datos y su gran importancia en el proceso de mudanza de datos de un sistema a otro. También hemos visto algunas de las técnicas de integración de datos más usadas y, como añadido, hemos observado cómo funcionan las herramientas de integración y cuál es su principal objetivo.

Si quieres seguir aprendiendo más sobre estas temáticas, recuerda que el Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp tiene todas las herramientas y los mejores profesionales para ayudarte a conseguir tus objetivos y mejorar tu vida. ¿Quieres darle un impulso a tu vida profesional y convertirte en un experto del sector IT? ¡No dudes en pedir más información!

Posts más leídos

¡CONVOCATORIA ABIERTA!

Big Data, IA & Machine Learning

Full Stack Bootcamp

Clases en Directo | Profesores en Activo | Temario 100% actualizado