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Qué es y para que sirve la Integración de datos?

La integración de datos es el proceso de combinar datos de múltiples sistemas de origen para crear conjuntos unificados de información para usos tanto operativos como analíticos. 

La integración es uno de los elementos centrales del proceso general de gestión de datos ; Su objetivo principal es producir conjuntos de datos consolidados que sean limpios y consistentes y satisfagan las necesidades de información de los diferentes usuarios finales de una organización.

Los datos integrados se introducen en los sistemas de procesamiento de transacciones para impulsar aplicaciones comerciales y en almacenes de datos y lagos de datos para admitir inteligencia empresarial (BI), informes empresariales y análisis avanzados. 

Se han desarrollado varios métodos de integración de datos para diferentes tipos de usos, incluidos los trabajos de integración por lotes que se ejecutan a intervalos programados y la integración en tiempo real realizada de forma continua.

Importancia de la integración de datos.

La mayoría de las organizaciones tienen una colección de fuentes de datos, a menudo incluidas fuentes externas. En muchos casos, las aplicaciones comerciales y los trabajadores operativos necesitan acceder a datos de diferentes fuentes para completar transacciones y otras tareas. 

Por ejemplo, un sistema de entrada de pedidos en línea requiere datos de las bases de datos de clientes, inventario de productos y logística para procesar pedidos; los agentes del centro de llamadas deben poder ver la misma combinación de datos para resolver los problemas de los clientes.

En estas y otras aplicaciones, la integración de datos reúne utomáticamente los datos necesarios para los usuarios para que no tengan que combinarlos manualmente.

Lo mismo ocurre en los sistemas de BI y análisis: la integración de datos ofrece a los analistas de datos, ejecutivos corporativos y gerentes de negocios una imagen completa de los indicadores clave de rendimiento ( KPI ), clientes, operaciones de fabricación y cadena de suministro , esfuerzos de cumplimiento normativo, riesgos financieros y otros aspectos del negocio. procesos. 

Como resultado, tienen una mejor información analítica disponible para usos como el seguimiento del rendimiento comercial, la gestión de operaciones y la planificación de campañas publicitarias y de marketing.

Cómo funciona la integración de datos

En un nivel básico, la integración de datos conecta los sistemas de origen y destino y enruta los datos del primero al segundo. 

Los datos reales se mueven a un sistema de destino, como en la integración en tiempo real de diferentes flujos de datos. En otros, las copias de los conjuntos de datos de los sistemas de origen se introducen en un destino, por ejemplo, cuando los datos transaccionales se consolidan en un almacén de datos o en un mercado de datos más pequeño para su análisis

Algunas formas de integración de datos son relativamente sencillas: replicar datos de un sistema a otro es un buen ejemplo. 

Sin embargo, a menudo, diferentes esquemas de bases de datos en sistemas de origen separados deben armonizarse como parte de los proyectos de integración.

Tipos de integración de datos

El método de integración de datos más frecuente es extraer, transformar y cargar (ETL), que se usa comúnmente en el almacenamiento de datos. 

En los trabajos ETL, los datos se extraen de los sistemas de origen y se ejecutan a través de un proceso de transformación de datos para consolidarlos y filtrarlos para usos analíticos; los conjuntos de datos resultantes se cargan en un almacén de datos. ETL es un proceso por lotes que generalmente involucra grandes cantidades de datos, y también puede usarse para alimentar conjuntos variados de grandes datos en clústeres de Hadoop y otras plataformas de lagos de datos

Los métodos de integración de datos también incluyen la virtualización de datos , que evolucionó de un enfoque anterior conocido como federación de datos . 

Utiliza una capa de datos virtual para integrar datos en lugar de hacerlo físicamente. Eso brinda a los usuarios comerciales y analistas de datos una vista integrada de diferentes conjuntos de datos sin requerir que un equipo de TI cargue los datos en un almacén de datos, una base de datos operativa u otro sistema de destino. 

La virtualización de datos puede aumentar una arquitectura analítica existente para aplicaciones específicas o usarse como parte de un entorno lógico de depósito de datos o lago de datos que incluye una combinación de diferentes plataformas.

Herramientas y técnicas de integración de datos.

Los desarrolladores pueden codificar manualmente los trabajos de integración de datos, generalmente en forma de scripts escritos en Structured Query Language ( SQL ) , el lenguaje de programación estándar utilizado en bases de datos relacionales . Durante muchos años, ese fue el enfoque más común para la integración. 

Sin embargo, las herramientas de integración de datos empaquetados que automatizan, racionalizan y documentan el proceso de desarrollo han estado disponibles por varios proveedores de TI.

Las herramientas ETL se encuentran entre los primeros productos de software de integración de datos, lo que refleja el papel central del método ETL en los sistemas de almacenamiento de datos que surgieron a mediados de la década de 1990. 

Muchos proveedores ofrecen plataformas de integración de datos más expansivas que también admiten ELT, CDC, replicación de datos, integración de big data y otras formas de integración; Además, la calidad de datos asociada , el catálogo de datos y el software de gobierno de datos a menudo se incluyen como parte de las plataformas.

Ejemplos de integración de datos y beneficios

La integración de datos de clientes es uno de los casos de uso de integración de datos más importantes. Implica consolidar datos sobre clientes de todas las fuentes disponibles, incluidos detalles de contacto, registros de cuentas, puntajes de valor de por vida del cliente ( CLV ) e información recopilada a través de llamadas de servicio al cliente, visitas al sitio web, programas de marketing directo, encuestas, publicaciones en redes sociales y otras interacciones.

Hecho correctamente, el trabajo de integración de datos garantiza que los departamentos de una empresa puedan obtener una visión actual y completa de los clientes. Esa información puede ayudar a las empresas a enfocarse mejor en sus esfuerzos de marketing e identificar oportunidades de venta cruzada y venta adicional de productos a los clientes, lo que con suerte dará como resultado mayores ventas. Los datos de clientes bien integrados también pueden mejorar el servicio al cliente al brindarles a los trabajadores del centro de llamadas y a los técnicos de servicio de campo acceso inmediato a toda la información que necesitan.

Las iniciativas de integración de datos generalmente también incluyen la integración de datos sobre ingresos, gastos, ganancias, productividad y otras métricas de desempeño de diferentes unidades de negocios y operaciones regionales. Comúnmente, esa información se pone a disposición de los ejecutivos corporativos y comerciales en informes o paneles de BI ; 

Puede ayudar a mejorar tanto la gestión de operaciones como la planificación estratégica. Del mismo modo, la integración de datos sobre los empleados de una organización puede ayudar en la gestión de recursos humanos y apoyar las aplicaciones de análisis de personas relacionadas para optimizar los procesos de recursos humanos.

Cada vez más, las organizaciones se están moviendo para integrar los datos recopilados por múltiples sensores instalados en equipos industriales, incluidas máquinas de fabricación, vehículos, elevadores, tuberías, redes eléctricas, plataformas petroleras y otros dispositivos conectados a Internet de las cosas ( IoT ). 

Se pueden usar conjuntos integrados de datos de sensores para monitorear las operaciones y ejecutar modelos de mantenimiento predictivo que apuntan a identificar posibles fallas del equipo antes de que ocurran, lo que puede ayudar a reducir el tiempo de inactividad no planificado para reparaciones.

En la industria de la salud, los datos integrados de diferentes sistemas clínicos y registros de pacientes ayudan a los médicos a diagnosticar enfermedades y otras afecciones médicas.

 Para las aseguradoras médicas, la integración efectiva de datos tanto internamente como con los proveedores de atención médica y los empleadores puede aumentar la precisión del procesamiento de reclamos y garantizar que los nombres y direcciones de los miembros sean consistentes y correctos en sus sistemas.

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