Integración de datos

Cómo funciona la integración de datos: procesos principales

Ingesta de datos: incorporar datos al sistema

La ingesta de datos es el punto de entrada para la integración. Se centra en capturar datos de los sistemas de origen y moverlos a un entorno central, como un lago de datos, un almacén de datos o un lakehouse. Esto puede implicar la extracción de datos de bases de datos relacionales, aplicaciones SaaS, dispositivos IoT, colas de mensajes, archivos de registro o sistemas de socios.

Una capa de ingesta sólida mantiene la integración escalable y confiable al admitir grandes volúmenes, formatos heterogéneos y esquemas en evolución, y al mantener la resiliencia de la canalización a medida que las fuentes fluctúan o crecen.

Muchas organizaciones utilizan conectores, patrones de captura de datos de cambios (CDC) y canalizaciones basadas en eventos para que la ingesta sea eficiente y receptiva. Herramientas como Lakeflow Connect, que forma parte de Databricks Lakeflow, ayudan a optimizar este trabajo al proporcionar conectores preconstruidos y de alto rendimiento que simplifican la ingesta de datos desde bases de datos operativas y aplicaciones SaaS.

Ingesta en tiempo real frente a por lotes

La ingesta suele operar en uno de dos modos, según los requisitos de latencia y actualidad:

• La ingesta por lotes carga datos en intervalos programados, como cada hora o todas las noches. Es rentable y adecuada para los informes tradicionales, los ciclos presupuestarios, las presentaciones regulatorias y los análisis históricos.
• La ingesta en tiempo real captura y procesa datos de forma continua a medida que ocurren los eventos. Impulsa aplicaciones como la detección de fraudes, los motores de personalización, los paneles de análisis en tiempo real y las alertas automatizadas.

Las organizaciones suelen usar ambos modos para equilibrar el rendimiento y las necesidades analíticas. Las canalizaciones en tiempo real proporcionan estadísticas inmediatas, mientras que los trabajos por lotes actualizan de manera eficiente grandes volúmenes de datos históricos.

Recopilación de diversos sistemas de origen

Los entornos modernos dependen de sistemas distribuidos, nativos de la nube e híbridos, por lo que la integración debe manejar una amplia variedad de fuentes de manera eficiente, entre ellas:

• Bases de datos operacionales (MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
• Almacenes de datos en la nube
• Aplicaciones SaaS como Salesforce, ServiceNow, Workday y Adobe
• Plataformas de streaming como Apache Kafka
• Almacenamiento de archivos y objetos, incluidos Parquet, JSON y CSV
• APIs que emiten datos estructurados y no estructurados
• Fuentes generadas por máquinas como IoT y flujos de sensores

Las canalizaciones de integración deben manejar estos diversos formatos y protocolos de manera eficiente para mantener una imagen completa de las operaciones de negocio.

Transformación de datos: limpieza y estandarización de datos

Una vez que se ingieren los datos, deben prepararse para su análisis. Los datos crudos suelen llegar con inconsistencias de formato, estructura y calidad, por lo que deben limpiarse y estandarizarse antes de su uso en etapas posteriores. Estos pasos garantizan que el conjunto de datos resultante sea coherente y confiable en las cargas de trabajo de análisis y de machine learning.

Limpieza y validación de datos

La limpieza y la validación de datos son partes clave del proceso de transformación. La limpieza mejora la confiabilidad al resolver problemas como registros duplicados, tipos de datos incorrectos, formatos incoherentes, valores faltantes y valores atípicos que pueden indicar entradas incorrectas.

Luego, la validación confirma que los datos transformados siguen siendo precisos a medida que los sistemas de origen evolucionan. Las verificaciones automatizadas detectan problemas como el desvío del esquema, valores nulos inesperados o cambios en el comportamiento de los campos antes de que afecten los procesos posteriores.

Convertir datos a formatos consistentes

La estandarización de los datos garantiza que la información de diferentes sistemas se alinee con una estructura y un conjunto de definiciones compartidos. Este trabajo incluye unificar los elementos del esquema, estandarizar los diseños de los registros, alinear las convenciones de nomenclatura y convertir los valores a formatos coherentes e interpretables para que los análisis posteriores y los modelos de aprendizaje automático puedan operar de manera confiable.

Carga de datos: opciones de almacenamiento y arquitecturas

La carga es la última etapa del proceso de integración, donde los datos transformados se mueven a un entorno de almacenamiento para su uso en análisis y aplicaciones. Después de la limpieza y la estandarización, los datos deben almacenarse donde los equipos puedan consultarlos y aplicarlos fácilmente. La arquitectura de almacenamiento afecta directamente la escalabilidad, el rendimiento y la usabilidad posterior, y cada opción se adapta a diferentes necesidades dentro del proceso de integración.

Almacén de datos

Los almacenes de datos admiten la inteligencia empresarial y el análisis estructurado a escala. Almacenan datos consistentes y curados, optimizados para consultas SQL, dashboards e informes de cumplimiento. Los almacenes son ideales para las cargas de trabajo que se basan en esquemas estables y conjuntos de datos bien gobernados.

Lago de datos

Los lagos de datos almacenan datos sin procesar, semiestructurados y no estructurados a un costo menor, lo que permite la exploración flexible, el análisis a gran escala y el aprendizaje automático. Permiten a las organizaciones capturar todos los datos empresariales —no solo los registros estructurados— y ponerlos a disposición para la transformación posterior.

Para obtener orientación sobre el diseño y la gestión de estos entornos, consulte la guía completa de Databricks sobre las prácticas recomendadas para los lagos de datos.

Lakehouse

Una arquitectura de lakehouse incorpora las fortalezas tanto de los data lakes como de los data warehouses. Combina el almacenamiento de objetos de bajo costo con optimizaciones de rendimiento para cargas de trabajo de SQL, lo que permite a las organizaciones unificar sus canalizaciones de análisis e IA en un único entorno. Al reducir la superposición de infraestructura, los lakehouses simplifican la gobernanza y aceleran las iniciativas basadas en datos.

Integración de datos en acción

Pensemos en una organización donde los datos relacionados con los clientes están repartidos en varios departamentos. El área de ventas gestiona las cuentas y las canalizaciones en un sistema CRM. El área de marketing realiza un seguimiento de la interacción del usuario y el rendimiento de las campañas en herramientas de automatización de marketing. El área de soporte registra los tickets y las interacciones con los clientes en una plataforma de mesa de ayuda.

Sin integración, estos sistemas solo proporcionan vistas parciales del comportamiento del cliente, lo que dificulta la evaluación de patrones o rendimientos más amplios. Los analistas deben conciliar manualmente los registros contradictorios o incompletos, lo que aumenta la probabilidad de sacar conclusiones incorrectas.

Con un pipeline integrado, los equipos pueden reunir estos datos de manera más efectiva:

• La ingesta extrae datos de los sistemas de CRM, marketing y soporte a través de conectores.
• La transformación alinea los identificadores de los clientes, estandariza los esquemas y resuelve las inconsistencias.
• La carga escribe los registros unificados en una capa gobernada dentro de un lakehouse, lo que da a todos los equipos acceso a información consistente y lista para el análisis.

Cuando los datos de diferentes departamentos se unifican de esta manera, los equipos pueden responder preguntas que abarcan todo el ciclo de vida del cliente, como qué campañas de marketing influyen en las oportunidades de venta, si los clientes con tickets de soporte frecuentes tienen tasas de renovación más bajas o qué segmentos responden mejor a características específicas del producto.

Al reemplazar las hojas de cálculo aisladas y los pipelines desconectados con una capa de datos compartida y gobernada, las organizaciones obtienen una visión más clara de los recorridos del cliente. Esta visibilidad compartida respalda pronósticos más precisos y permite una mejor personalización en todas las funciones de cara al cliente.

Técnicas y tecnologías comunes para la integración de datos

ETL (extraer, transformar y cargar)

ETL es un enfoque consolidado para la integración de datos en el que los datos se extraen de los sistemas de origen, se transforman para cumplir con los requisitos del negocio y, luego, se cargan en un entorno de destino. Se utiliza ampliamente para la generación de informes regulatorios, los análisis financieros y otros flujos de trabajo que requieren datos altamente seleccionados y estructurados.

La ETL sigue siendo especialmente valiosa cuando las transformaciones deben ocurrir antes de que los datos ingresen al sistema de destino, lo que garantiza que los consumidores posteriores reciban esquemas consistentes y predefinidos. Para obtener una descripción más detallada de los conceptos de ETL y los patrones de implementación, consulte la guía técnica Comprensión de la ETL de O’Reilly.

ELT (extract, load, transform): transformar los datos después de cargarlos

ELT invierte la secuencia al cargar primero los datos sin procesar en el sistema de destino y luego transformarlos allí. Debido a que los sistemas basados en la nube ofrecen cómputo elástico, ELT puede ser más eficiente, escalable y flexible. También conserva los datos sin procesar, lo que permite a los equipos de datos revisar o reutilizar los conjuntos de datos más adelante sin necesidad de volver a extraerlos.

Las organizaciones suelen usar ETL para conjuntos de datos muy regulados o seleccionados, y ELT para análisis exploratorios o cargas de trabajo a gran escala. Obtenga más información sobre la diferencia entre ETL y ELT.

Virtualización de datos

La virtualización de datos permite a los usuarios consultar datos en sistemas dispares sin moverlos físicamente, lo que proporciona un acceso rápido a la información distribuida. Es útil cuando:

• Los datos deben permanecer en las instalaciones debido a restricciones regulatorias
• Los equipos necesitan acceso en tiempo real a los datos operacionales.
• Mover grandes conjuntos de datos tiene un costo prohibitivo.

Si bien la virtualización mejora el acceso a las fuentes distribuidas, es menos adecuada para el análisis con un uso informático intensivo o el entrenamiento de ML a gran escala, que funcionan mejor con el procesamiento local y los formatos de almacenamiento optimizados.

Federación de datos

La federación de datos permite a los usuarios ejecutar consultas en múltiples sistemas de origen en el momento de la consulta, y cada sistema procesa su parte de la solicitud. En lugar de abstraer u optimizar el acceso a los datos, la federación coordina las consultas entre sistemas y combina los resultados en una sola vista.

Este enfoque es útil cuando los datos deben permanecer en su lugar debido a restricciones regulatorias u operativas, o cuando los equipos necesitan información de varios sistemas sin crear nuevos pipelines de ingesta. Debido a que el rendimiento depende de los sistemas de origen subyacentes, la federación es generalmente menos adecuada para análisis complejos o cargas de trabajo de computación intensiva.

Replicación de datos

La replicación sincroniza copias de datos en múltiples sistemas para garantizar la disponibilidad y la consistencia. Admite:

• Recuperación ante desastres
• Sistemas analíticos optimizados para la lectura
• Aplicaciones distribuidas que dependen de información actualizada

La replicación puede ser continua o programada, dependiendo de los requisitos de latencia.

Orquestación de datos

Más allá de las técnicas de integración individuales, la orquestación de datos garantiza que las canalizaciones de datos se ejecuten de manera confiable a escala. La orquestación de datos coordina la ejecución, la programación y el monitoreo de los flujos de trabajo de integración de datos, lo que garantiza que los pasos de ingesta, transformación y carga se ejecuten en el orden correcto, se gestionen las dependencias de forma adecuada y se recuperen de los errores. A medida que los entornos de datos se vuelven más complejos, la orquestación se vuelve esencial para operar canalizaciones de datos que abarcan múltiples sistemas, modos de procesamiento y equipos.

Una orquestación eficaz admite capacidades como la gestión de dependencias, los reintentos, las alertas y la observabilidad, lo que ayuda a los equipos a operar flujos de trabajo de integración a escala.

Lakeflow Jobs admite la orquestación para la integración de datos y los flujos de trabajo de ETL al proporcionar una forma unificada de programar, gestionar y supervisar los pipelines de datos en todo el Lakehouse.

Calidad y confiabilidad de los datos

Garantizar una alta calidad de los datos es esencial para tener análisis confiables y sistemas posteriores fiables. Los datos integrados suelen alimentar informes, dashboards y modelos de machine learning, por lo que la calidad debe medirse y mantenerse a medida que evolucionan las fuentes de datos y las pipelines.

Métricas de calidad de los datos

Las organizaciones utilizan varias métricas clave para evaluar si los datos integrados están listos para el análisis y el uso operativo:

• Precisión: los valores reflejan la verdad del mundo real, como direcciones de clientes correctas o importes de transacciones válidos.
• Integridad: los campos obligatorios están completos y no faltan registros importantes.
• Consistencia: los datos se mantienen alineados entre sistemas, formatos y períodos de tiempo sin valores contradictorios.

Procesos de garantía de calidad

El control de calidad desempeña un papel fundamental para mantener la precisión y fiabilidad de los datos integrados a medida que los sistemas evolucionan. Incluye la validación de datos y el manejo de errores, lo que garantiza que los datos transformados cumplan con los estándares esperados antes de cargarlos en los entornos posteriores.

Las comprobaciones de validación confirman que los esquemas, los formatos y las reglas de negocio permanecen intactos a lo largo del pipeline de datos. Con Databricks Lakeflow Structured Data Pipelines (SDP), las expectativas permiten a los equipos aplicar restricciones de calidad que validan los datos a medida que fluyen a través de los pipelines de ETL, lo que proporciona una mayor visibilidad de las métricas de calidad de los datos y, al mismo tiempo, le permite rechazar actualizaciones o descartar registros al detectar datos no válidos. Estos flujos de trabajo de gestión de errores evitan que datos erróneos o incompletos entren en los sistemas analíticos u operativos, lo que garantiza que los consumidores intermedios puedan confiar en los datos con los que trabajan.

Los sistemas de monitoreo y alertas amplían estas medidas de seguridad, ya que detectan cambios inesperados en el volumen de los datos, la estructura del esquema o el comportamiento del pipeline. Las alertas permiten que los equipos respondan rápidamente a las anomalías y resuelvan los problemas antes de que afecten a los consumidores.

En conjunto, estos procesos mantienen la estabilidad de las canalizaciones de integración y respaldan datos coherentes y de alta calidad en toda la organización.

Gobernanza y seguridad

Mientras que la calidad de los datos se centra en la corrección y la fiabilidad, la gobernanza y la seguridad definen cómo se gestionan, protegen y utilizan los datos integrados de forma responsable en toda la organización. Una gobernanza de datos sólida establece la confianza al garantizar que el acceso, el uso y el cumplimiento estén claramente definidos y se apliquen.

Implementación de marcos de gobernanza

Los marcos de gobernanza definen cómo se recopilan, almacenan, consultan y gestionan los datos a lo largo de su ciclo de vida. Los marcos de trabajo claros y ejecutables ayudan a los equipos a mantener la consistencia a medida que crecen los volúmenes de datos y se añaden nuevos sistemas.

Definición y aplicación de las políticas de datos

Una gobernanza eficaz se basa en políticas bien definidas que guían la forma en que se manejan los datos en los equipos y las plataformas. Las áreas de políticas comunes incluyen:

• Convenciones de nomenclatura y estándares de esquema
• Prácticas de retención y archivado de datos
• Manejo de datos sensibles o regulados
• Control de versiones y gestión del ciclo de vida

Cuando se aplican de manera coherente, estas políticas ayudan a reducir la fragmentación y a garantizar que los datos se administren de forma responsable en toda la organización.

Seguridad y controles de acceso

La seguridad es un elemento fundamental de la gobernanza de datos. Establece las protecciones y los controles de acceso que salvaguardan los datos confidenciales, impiden el uso no autorizado y ayudan a las organizaciones a cumplir con los requisitos de cumplimiento. Las capacidades de seguridad clave incluyen:

• Autenticación y gestión de identidad
• Controles de acceso basados en roles
• Cifrado en reposo y en tránsito
• Separación de privilegios
• Marcos seguros para el intercambio de datos

Juntos, estos controles ayudan a las organizaciones a proteger los datos integrados y, a la vez, permiten un acceso seguro y gobernado para la analítica y las operaciones.

Desafíos comunes de la integración de datos

A medida que las canalizaciones de integración crecen en alcance y complejidad, las organizaciones se encuentran con un conjunto común de desafíos prácticos en cuanto a escala, arquitectura y propiedad. Los siguientes desafíos ilustran los puntos de fricción comunes y los enfoques que utilizan las organizaciones para abordarlos:

• Formatos incoherentes: estandarizar los esquemas y los metadatos resuelve las discrepancias.
• Grandes volúmenes de datos: la computación distribuida y el autoescalado permiten un procesamiento eficiente.
• Arquitecturas híbridas o multinube complejas: la federación, la virtualización y la gobernanza unificada simplifican el acceso entre entornos.
• Propiedad aislada: los roles claros, los estándares compartidos y la orquestación centralizada crean coherencia y reducen la fragmentación.
• Sistemas de origen en evolución: la validación automatizada y las canalizaciones de datos que reconocen esquemas evitan errores posteriores.

Con una estrategia de integración moderna, estos desafíos se vuelven manejables. Las herramientas de ingeniería de datos unificadas, como Databricks Lakeflow, ayudan a las organizaciones a simplificar la integración de datos y ETL al reunir la ingesta, la transformación y la orquestación en un único entorno.

Cómo elegir una plataforma de integración de datos

Abordar estos desafíos de integración requiere una plataforma que pueda operar de manera confiable con volúmenes de datos crecientes, arquitecturas complejas y requisitos de gobernanza.

Escalabilidad y rendimiento

La selección de una plataforma de integración de datos implica comprender qué tan bien se alinean sus capacidades con las prioridades inmediatas y las demandas futuras. Una consideración clave es qué tan bien puede escalar la plataforma a medida que aumentan los volúmenes de datos y las cargas de trabajo.

Los factores importantes incluyen la ingesta de alto rendimiento, el procesamiento de baja latencia, la gestión eficiente de esquemas, la computación elástica para cargas de trabajo en ráfaga y el soporte para datos estructurados y no estructurados. Las plataformas nativas de la nube sobresalen en escalabilidad porque separan el almacenamiento y la computación, lo que permite el autoescalado a medida que la demanda fluctúa.

Requisitos en tiempo real

Si un caso de uso requiere información inmediata, la plataforma debe admitir la ingesta basada en eventos, el procesamiento de baja latencia, las canalizaciones de transmisión a tabla y la recuperación automática de fallos. Estas capacidades permiten aplicaciones en tiempo real, como recomendaciones personalizadas, supervisión financiera y alertas operativas.

Consideraciones sobre la nube y las instalaciones locales

La selección entre modelos de implementación en la nube, on-premise o híbridos depende de factores como los requisitos de cumplimiento y soberanía de los datos, las inversiones en infraestructura existentes, las restricciones de latencia, las competencias del equipo y el costo total de propiedad. Muchas organizaciones eligen enfoques híbridos y mantienen los datos confidenciales o regulados on-premise mientras utilizan plataformas en la nube para análisis escalables.

Capacidades de seguridad, gobernanza y metadatos

Una plataforma de integración sólida debe admitir una gobernanza centralizada. Las características esenciales incluyen el control de acceso, la gestión de metadatos, la visibilidad del linaje de los datos, el cifrado en reposo y en tránsito, los permisos detallados para los campos sensibles y los registros de auditoría para el cumplimiento. Una gobernanza eficaz no solo protege los datos, sino que también genera confianza en la fiabilidad y la transparencia de los conjuntos de datos utilizados en toda la organización.

Conclusión

La integración de datos es la base de las estrategias modernas de datos e IA. Al unificar los datos de toda la organización, se crea un conjunto de datos consistente que sirve de apoyo para el análisis, el machine learning y la inteligencia operativa. Esta vista unificada permite la toma de decisiones basada en datos al proporcionar a los equipos información fiable y oportuna.

El impacto de la integración se extiende más allá de la eficiencia técnica. Un entorno de datos conectado fortalece la colaboración, reduce las redundancias y revela información que los sistemas aislados ocultan. Cuando los departamentos trabajan con los mismos datos confiables, pueden actuar con más confianza y rapidez.

Las organizaciones pueden comenzar la integración de forma gradual evaluando los silos existentes, identificando oportunidades de alto impacto y consolidando algunas fuentes críticas. A medida que las canalizaciones maduran y los sistemas se vuelven más complejos, una fuerte integración se vuelve esencial para impulsar la productividad, la innovación y la ventaja competitiva a largo plazo.

Para obtener más información sobre los principios de arquitectura que respaldan la integración escalable, explore la capacitación gratuita y a su propio ritmo de Databricks: Introducción a la Arquitectura Lakehouse.

Para implementar la integración de datos y la ETL en esta arquitectura, Databricks Lakeflow proporciona una solución unificada de ingeniería de datos.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la integración de datos?

La integración de datos es el proceso de combinar datos de diferentes fuentes en una vista unificada para respaldar el análisis, la generación de informes y la toma de decisiones. Implica extraer datos de varios sistemas, transformarlos a un formato consistente y cargarlos en entornos centralizados como data warehouses, data lakes o lakehouses.

¿Por qué es importante la integración de datos para las organizaciones?

La integración de datos ayuda a las organizaciones a eliminar los silos, mejorar la calidad de los datos y obtener información exhaustiva de todas las operaciones. Permite una mejor toma de decisiones, mejora la eficiencia operativa y el machine learning. Al unificar los datos en una base fiable, la integración también ayuda a las organizaciones a seguir siendo competitivas a medida que se expanden las prácticas basadas en datos.

¿Cuáles son los principales tipos de técnicas de integración de datos?

Las técnicas de integración comunes incluyen ETL, ELT, virtualización de datos (crear una vista unificada sin mover los datos), replicación de datos (garantizar la disponibilidad mediante copias duplicadas) y federación de datos para consultar datos en múltiples sistemas.

¿Qué desafíos enfrentan las organizaciones con la integración de datos?

Las organizaciones a menudo tienen dificultades con los problemas de calidad de los datos, las fuentes de datos fragmentadas o heredadas, la integración de información de múltiples sistemas, el manejo de grandes volúmenes de datos y el mantenimiento de una seguridad y una gobernanza sólidas. Las herramientas de integración modernas, la automatización y las prácticas de gobernanza bien definidas ayudan a abordar estos desafíos y a mejorar la fiabilidad a largo plazo.