La ingesta de datos y la integración de datos a menudo se usan indistintamente. Aunque ambos términos se refieren a la gestión eficaz de datos, tienen significados y objetivos distintos.
Este artículo analiza cómo se relacionan la ingesta y la integración de datos y cómo pueden ayudar a las empresas a administrar sus datos de manera eficiente.
¿Qué es la ingesta de datos?
La ingestión de datos recopila datos sin procesar de diferentes fuentes y los transfiere a un destino para que los equipos puedan acceder a ellos fácilmente.
Por lo general, las fuentes pueden incluir hojas de cálculo simples, aplicaciones comerciales y de consumo, sensores externos o Internet. Los destinos pueden incluir una base de datos, un almacén de datos o un lago de datos.
La ingesta de datos no aplica transformaciones ni protocolos de verificación a los datos que recopila. Como tal, suele ser el primer paso en una canalización de datos.
Ingestión de datos por lotes frente a streaming
Hay tres tipos principales de procesos de ingestión de datos: lote, transmisión e híbrido. Las organizaciones deben seleccionar el que se alinee con el tipo y el volumen de datos que recopilan y las necesidades comerciales.
También deben considerar la rapidez con la que requieren nuevos datos para operar su producto o servicio.
Ingestión de datos por lotes: el proceso de ingesta de datos se ejecuta a intervalos regulares para obtener grupos de datos de varias fuentes por lotes. Los usuarios pueden definir eventos desencadenantes o un cronograma específico para iniciar el proceso.
Transmisión de datos o ingesta de datos en tiempo real: con la ingesta de datos de transmisión, los usuarios pueden obtener datos en el momento en que se crean. Es un proceso en tiempo real que constantemente carga datos a destinos específicos.
Híbrido: como sugiere el nombre, el procesamiento de datos híbrido combina técnicas por lotes y en tiempo real. La ingesta híbrida toma datos en lotes más pequeños y los procesa en intervalos de tiempo muy cortos.
Las empresas deben utilizar técnicas de ingestión en tiempo real o híbridas para productos o servicios sensibles al tiempo,
Desafíos de ingesta de datos
Un desafío importante es el volumen cada vez mayor y la variedad de datos que pueden provenir de varias fuentes diferentes. Por ejemplo, los dispositivos de Internet de las cosas (IoT), las redes sociales, las aplicaciones de servicios públicos y transacciones, etc., son algunas de las muchas fuentes de datos disponibles en la actualidad.
Sin embargo, construir y mantener arquitecturas que proporcionen entrega de datos de baja latencia a un costo mínimo es un desafío.
La siguiente sección revisa brevemente algunas herramientas de ingestión que pueden ayudar con estos problemas.
Herramientas para la ingesta de datos
mejorado
Improvado es una herramienta para recopilar datos de marketing. Realiza varias operaciones de recopilación automáticamente y admite más de 200 fuentes de datos de marketing, incluidos Google y Facebook Ads, Google Ad Manager, Amazon Advertising, etc.
apache kafka
Apache Kafka es una plataforma de alto rendimiento de código abierto que puede ingerir big data con baja latencia. Es adecuado para organizaciones que desean crear procesos en tiempo real para análisis de transmisión.
apache nifi
Apache NiFi es una herramienta rica en funciones con baja latencia, alto rendimiento y escalabilidad. Tiene una interfaz de usuario intuitiva basada en navegador que permite a los usuarios diseñar, controlar y monitorear rápidamente los procesos de ingesta de datos.
¿Qué es la integración de datos?
El proceso de integración de datos unifica los datos de varias fuentes para proporcionar una vista integrada que permite un análisis más detallado y una mejor toma de decisiones.
La integración de datos es un procedimiento paso a paso. El primer paso realiza la ingestión de datos, tomando datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes, como sensores de Internet de las cosas (IoT), sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM), aplicaciones de consumo, etc.
A continuación, aplica varias transformaciones para limpiar, filtrar, validar, agregar y fusionar datos para crear un conjunto de datos consolidado. Y, por último, envía los datos actualizados a un destino específico, como un lago de datos o un almacén de datos, para uso y análisis directos.
¿Por qué es importante la integración de datos?
Las organizaciones pueden ahorrar mucho tiempo a través de procedimientos de integración de datos automatizados que limpian, filtran, verifican, fusionan, agregan y realizan varias otras tareas repetitivas.
Estas prácticas aumentan la productividad del equipo de datos, ya que dedican más tiempo a trabajar en proyectos más valiosos.
Además, los procesos de integración de datos ayudan a mantener la calidad de los productos o servicios que se basan en algoritmos de Machine Learning (ML) para brindar valor al cliente. Dado que los algoritmos de ML requieren datos limpios y actualizados, los sistemas de integración pueden ayudar proporcionando fuentes de datos precisas y en tiempo real.
Por ejemplo, las aplicaciones del mercado de valores requieren fuentes de datos constantes con alta precisión para que los inversores puedan tomar decisiones oportunas. Las canalizaciones de integración de datos automatizadas garantizan que dichos datos se entreguen rápidamente y sin errores.
Tipos de integración de datos
Al igual que la ingesta de datos, la integración de datos tiene dos tipos: integración por lotes y en tiempo real. La integración de datos por lotes toma grupos de datos a intervalos regulares y aplica protocolos de transformación y validación.
La integración de datos en tiempo real, por el contrario, aplica procesos de integración de datos continuamente cada vez que hay nuevos datos disponibles.
Desafíos de integración de datos
Dado que la integración de datos combina datos de diferentes fuentes en un conjunto de datos único y limpio, el desafío más común involucra diferentes formatos de datos.
La duplicación de datos es un desafío importante en el que se produce la duplicación al combinar datos de múltiples fuentes. Por ejemplo, los datos en el CRM pueden ser los mismos que los de las redes sociales. Dicha duplicación ocupa más espacio en disco y reduce la calidad de los informes de análisis.
Además, la integración de datos es tan buena como la calidad de los datos entrantes. Por ejemplo, la canalización de integración puede fallar si los usuarios ingresan datos manualmente en el sistema de origen, ya que es probable que los datos tengan numerosos errores.
Sin embargo, al igual que la ingestión de datos, las empresas pueden usar algunas herramientas de integración que se analizan en la siguiente sección para ayudarlos con el proceso.
Herramientas de integración de datos
Talend
Talend es una popular herramienta de integración de datos de código abierto con varias funciones de gestión de la calidad de los datos. Ayuda a los usuarios con la preparación de datos y la captura de cambios de datos (CDC). También les permite mover rápidamente los datos a los almacenes de datos en la nube.
Zapier
Zapier es una poderosa solución sin código que puede integrarse con varias aplicaciones de inteligencia empresarial. Los usuarios pueden crear fácilmente eventos desencadenantes que conduzcan a ciertas acciones. Un evento desencadenante puede ser una generación de prospectos y una acción puede ser contactar a los prospectos por correo electrónico.
jitterbit
Jitterbit es una solución versátil de integración de código bajo que permite a los usuarios crear flujos de trabajo automatizados a través de Cloud Studio, una interfaz gráfica interactiva. Además, permite a los usuarios crear aplicaciones con un código mínimo para administrar los procesos comerciales.
Hacer que los datos trabajen para usted
Las organizaciones deben construir nuevos caminos para que sus datos funcionen para ellos y no al revés. Si bien un proceso sólido de ingesta de datos es el primer paso, un sistema de integración de datos flexible y escalable es la solución adecuada.
Por lo tanto, no sorprende que la integración y la ingesta se encuentren entre algunas de las tendencias emergentes más populares en la era digital actual.
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