La dinámica del negocio está sujeta a muchos cambios, tanto de origen interno, como procedentes del entorno; y por ello se hace imprescindible el emplear un tiempo en analizar esas transformaciones y su posible impacto sobre la empresa. Sólo de esta forma es posible estar preparados a la hora de tomar acciones que aseguren que la calidad de los datos permanece intacta y que los procesos de integración de datos no se han visto afectados de manera negativa.

¿Por qué es importante la integración de datos?

Hay tres razones principales por las que la integración de datos es importante para tu empresa:

• Se mantienen los datos limpios en todas las plataformas: Hablar de datos limpios es hablar de información en tus registros que es exacta, correcta, completa y relevante. El dirty data puede destruir todos los esfuerzos de tu empresa. Nadie quiere llamar accidentalmente al contacto equivocado de una empresa o iniciar un argumento de ventas para un producto que el cliente con el que hablamos acaba de comprar. Si no tenemos registros limpios, todos estos tipos de errores pueden ocurrir. Cuando la misma información es correcta en todas las bases de datos que utiliza la empresa, ayuda a mantenerse organizado y eficiente.
  
  
• Los cambios en los datos se realizan una sóla vez: Para mantener la limpieza de los datos, todos los sistemas deben contener la misma información sobre un registro o contacto. Sin embargo, los registros necesitan ser actualizados todo el tiempo. Cuando los sistemas están conectados, puedes realizar cambios en los campos de datos una vez y asegurarse de que el cambio permanece constante en todas las plataformas. Sin integración de datos, tienes que iniciar sesión en varios sistemas e introducir manualmente la misma información cada vez que necesitas realizar un cambio.
  
  
• Obtienes información empresarial más profunda: Con integración de datos puedes obtener una mejor visión de lo que está ocurriendo en tu negocio. Cuando todos tus datos están conectados, puedes medir mejor la efectividad de tus tácticas de ventas o tus nuevas iniciativas de marketing. Puedes rastrear cuánto dinero te gastas en ciertas iniciativas y medir el ROI. Y puedes vincular leads a ciertos eventos para medir los ingresos generados por ese evento. Al comprender cómo interactúan los diferentes elementos de un negocio, puedes medir con mayor precisión los resultados. Cuando sabes lo que está funcionando y lo que no, puedes concentrarte más en replicar éxitos y revisar pasos en falso para mejorar los resultados.
  

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Cómo evaluar el cambio

Existen dos formas de abordar esta evaluación. Ambas opciones se complementan, garantizando la capacidad de análisis perseguida en el nivel adecuado de control que se precisa:

- Evaluar la frecuencia y magnitud del cambio: consiste en identificar aquellos aspectos que detonan el cambio y el esfuerzo del negocio, para abordarlo midiendo su impacto. Así se hace posible ajustar esfuerzos futuros en base a las propias capacidades.

- Identificar variables endógenas y exógenas que impactan al proceso de integración de datos: concretamente, habría que tomar en consideración todos esos factores agrupados bajo el denominador común "variables de crecimiento", y entre los que se encuentran:

•     Apoyo y patrocinio comprometido por parte de la alta dirección (dirigido por la estrategia del negocio).

•      Visión y modelo de negocio correctamente establecidos.

•      Composición equilibrada de equipos de expertos (SME’s).

•      Calidad y cantidad de datos controlables.

•      Aplicación de tecnologías escalables, flexibles y amigables.

•      Metas y objetivos de la organización claramente establecidos.

•      Gestión eficaz de proyectos.

•      Participación activa de las partes interesadas (stakeholders).

•      Precisión e integridad de datos e información.

•      Infraestructura y uso de sistemas legados.

•      Fiabilidad y flexibilidad del sistema.

•      Acompañamiento del cambio y las tendencias tecnológicas.

•      Selección de tecnologías que conjuguen habilidad de ejecución con  visión evolutiva.

Afianzando el autoconocimiento

Una vez analizado el entorno, hace falta concentrarse en los propios sistemas para conocer dónde se encuentra la empresa, y para ello sería oportuno:

- Analizar requerimientos de flujo de datos (unidireccional vs bidireccional): determinando si la petición de movimiento de datos es unidireccional o bidireccional; la única manera de poder alcanzar un nivel de comprensión óptimo sobre las necesidades del negocio y sus procesos, que más adelante se traducirá en mecanismos de flujo de datos. De esta forma, es posible plantear procesos ETL de una forma más generalizada, donde el movimiento de datos no deba fluir en un único sentido necesariamente.

- Considerar la diversidad y tamaño de las fuentes y tipos de datos: manejando un número mucho más grande de datos de diferentes tipologías (datos estructurados y semiestructurados) a la vez que una gran variedad de fuentes (tanto internas como externas) que garanticen que se cumplen:

•     Requisitos de baja latencia para apoyar la toma de decisiones en tiempo real (relación de entrada y salida de datos casi imperceptible).

•     Ciclos de actualización de datos veloces.

•     Mayor número de conexiones entre Data Marts.

•     Necesidad de disponibilidad de los sistemas para toma de decisiones 24x7.

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La integración de datos

Por último, queda centrarse en la integración de datos en sí misma, atendiendo tanto a su papel en relación a la estrategia de la empresa, como a la calidad del propio dato, que debería ser la base de cualquier proceso. Y para ello, se necesita:

- Alinear los requerimientos del negocio con los procesos de integración de datos: la alineación de requerimientos del negocio con las capacidades de TI, sumado a la alineación de procesos y tecnología, es uno de los aspectos más complejos en cualquier organización debido a la incertidumbre tecnológica que existe.

- Establecer métricas para evaluar la calidad de los procesos de integración de datos. La vía más efectiva para monitorizar estos procesos garantizando:

•     Confiabilidad (determinar que el trabajo es realizado en el tiempo y forma esperados).

•     Mantenimiento (en lo referente a niveles de servicio).

•     Vigencia (proporcionar latencia adecuada en la gestión de datos).

•     Escalabilidad (capacidad de manejo de mayor volumen de datos).

•     Disponibilidad (garantizar que los recursos físicos del sistema estarán disponibles cuando sea necesario).

•     Flexibilidad (capacidad para adaptarse a nuevas necesidades o cambios del negocio).

•     Consistencia (asegurar que los datos que pueblan el almacén de datos son correctos y cumplen con restricciones de integridad).

•     Trazabilidad (capacidad de rastreo de la procedencia de los datos y sus cambios o linaje).

•      Auditoría (con la finalidad de proteger la privacidad y la seguridad de datos orientadas al cumplimiento legal).
  
  

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Conclusión

Hoy en día la mayoría de empresas reciben grandes volúmenes de datos. Esto unido al permanente cambio a la que está sujeta la dinámica del negocio, hace que la integración de datos merezca ser examinada con más detenimiento de lo que ha sido en el pasado. Conociendo su importancia, evaluando el cambio y afianzando el autoconocimiento, podemos estar en condiciones de abordar un proceso de integración de datos eficaz.