De la Ingestión de Datos a la Integración de Datos

La ingestión de datos y la integración de datos a menudo se utilizan de manera intercambiable. Aunque ambos términos se refieren a la gestión efectiva de datos, tienen significados y objetivos distintos.

Este artículo discute cómo la ingestión de datos y la integración de datos están relacionadas y cómo pueden ayudar a las empresas a gestionar sus datos de manera eficiente.

¿Qué es la Ingestión de Datos?

La ingestión de datos es la recopilación de datos raw de diferentes fuentes y su transferencia a un destino para que los equipos puedan acceder a ellos fácilmente.

Normalmente, las fuentes pueden incluir simples hojas de cálculo, aplicaciones de consumidor y negocio, sensores externos o internet. Los destinos pueden incluir una base de datos, un almacén de datos o un lago de datos.

La ingestión de datos no aplica transformaciones o protocolos de verificación a los datos que recopila. Como tal, es comúnmente el primer paso en una tubería de datos.

Ingestión de Datos por Lotes vs. Ingestión de Datos en Streaming

Hay tres tipos principales de procesos de ingestión de datos: por lotes, en streaming y híbridos. Las organizaciones deben seleccionar el que se alinee con el tipo y volumen de datos que recopilan y las necesidades del negocio.

También deben considerar con qué rapidez requieren nuevos datos para operar su producto o servicio.

Ingestión de Datos por Lotes: El proceso de ingestión de datos se ejecuta en intervalos regulares para recuperar grupos de datos de varias fuentes por lotes. Los usuarios pueden definir eventos de activación o un calendario específico para iniciar el proceso.

Ingestión de Datos en Streaming o en Tiempo Real: Con la ingestión de datos en streaming, los usuarios pueden recuperar datos en el momento en que se crean. Es un proceso en tiempo real que carga constantemente datos en destinos especificados.

Híbrido: Como sugiere el nombre, el procesamiento híbrido combina técnicas por lotes y en tiempo real. La ingestión 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 la Ingestión de Datos

Un desafío importante es el creciente volumen y variedad de datos que pueden provenir de varias fuentes diferentes. Por ejemplo, los dispositivos Internet de las cosas (IoT), las redes sociales, las aplicaciones de utilidad y transacción, etc., son algunas de las muchas fuentes de datos disponibles hoy en día.

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 Ingestión de Datos

Improvado

Improvado es una herramienta para recopilar datos de marketing. Realiza varias operaciones de recopilación de manera automática y admite más de 200 fuentes de datos de marketing, incluyendo Google (GOOGL ) y Facebook (META ) Ads, Google Ad Manager, Amazon (AMZN ) Advertising, etc.

Apache Kafka

Apache Kafka es una plataforma de código abierto de alto rendimiento que puede ingerir grandes cantidades de datos a baja latencia. Es adecuado para organizaciones que desean construir procesos en tiempo real para análisis de streaming.

Apache NiFi

Apache NiFi es una herramienta rica en características con baja latencia, alto rendimiento y escalabilidad. Tiene una interfaz de usuario basada en navegador intuitiva que permite a los usuarios diseñar, controlar y monitorear procesos de ingestión de datos rápidamente.

¿Qué es la Integración de Datos?

El proceso de integración de datos unifica datos de varias fuentes para proporcionar una vista integrada que permite un análisis más profundo 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 los clientes (CRM), aplicaciones de consumidor, etc.

A continuación, aplica varias transformaciones para limpiar, filtrar, verificar, agrupar y combinar datos para construir un conjunto de datos consolidado. Y finalmente, envía los datos actualizados a un destino especificado, como un lago de datos o un almacén de datos, para su 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, combinan, agrupan y realizan varias tareas repetitivas.

Estas prácticas aumentan la productividad del equipo de datos, ya que pasan más tiempo trabajando en proyectos más valiosos.

Además, los procesos de integración de datos ayudan a mantener la calidad de los productos o servicios que dependen de algoritmos de aprendizaje automático (ML) para brindar valor al cliente. Dado que los algoritmos de ML requieren datos limpios y actualizados, los sistemas de integración pueden ayudar proporcionando flujos de datos en tiempo real y precisos.

Por ejemplo, las aplicaciones de mercado de valores requieren flujos de datos constantes con alta precisión para que los inversores puedan tomar decisiones oportunas. Las tuberías de integración de datos automatizadas garantizan que dichos datos se entreguen rápidamente sin errores.

Tipos de Integración de Datos

Al igual que la ingestión de datos, la integración de datos tiene dos tipos: por lotes y en tiempo real. La integración de datos por lotes toma grupos de datos en intervalos regulares y aplica protocolos de transformación y verificación.

La integración de datos en tiempo real, por otro lado, aplica procesos de integración de datos continuamente cada vez que se disponen de nuevos datos.

Desafíos de la 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 formatos de datos variables.

Los datos duplicados son un desafío importante en el que la duplicación ocurre al combinar datos de múltiples fuentes. Por ejemplo, los datos en el CRM pueden ser los mismos que los de las fuentes de 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 de entrada. Por ejemplo, la tubería de integración puede romperse si los usuarios ingresan datos manualmente en el sistema de origen, ya que los datos probablemente contengan numerosos errores.

Sin embargo, al igual que la ingestión de datos, las empresas pueden utilizar algunas herramientas de integración que se discuten en la siguiente sección para ayudarles con el proceso.

Herramientas de Integración de Datos

Talend

Talend es una herramienta de integración de datos de código abierto popular con varias características de gestión de calidad de datos. Ayuda a los usuarios con la preparación de datos y la captura de cambios de datos (CDC). También les permite mover rápidamente datos a almacenes de datos en la nube.

Zapier

Zapier es una solución sin código poderosa que puede integrarse con varias aplicaciones de inteligencia empresarial. Los usuarios pueden crear eventos de activación que llevan a ciertas acciones. Un evento de activación puede ser la generación de leads y una acción puede ser contactar a los leads por correo electrónico.

Jitterbit

Jitterbit es una solución de integración de código bajo versátil que permite a los usuarios crear flujos de trabajo automatizados a través de Cloud Studio, una interfaz gráfica interactiva. También les permite crear aplicaciones con código mínimo para gestionar procesos empresariales.

Hacer que los Datos Trabajen para Usted

Las organizaciones deben crear nuevos caminos para que sus datos trabajen para ellas en lugar de al revés. Mientras que un proceso de ingestión de datos robusto es el primer paso, un sistema de integración de datos flexible y escalable es la solución adecuada.

Por lo tanto, no es de extrañar que la integración y la ingestión sean algunas de las tendencias emergentes más populares en la era digital de hoy.

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