Los negocios en el mundo están persiguiendo una transformación digital cuyo objetivo sea una experiencia del cliente conectada. Conectando fuentes de datos, aplicaciones y dispositivos. En este contexto, las nuevas soluciones de data integration constituyen una fuente de ventaja competitiva gracias a la visibilidad y capacidad de monitorización de los datos que proporcionan. Identificar la herramienta adecuada será uno de los desafíos.

Por ejemplo, el hub de integración de datos de Informatica (Informatica Data Integration Hub) tiene por objetivo avanzar hacia un modelo de gestión de datos en que la información sea reconocida como un activo valioso y estratégico. Este software permite organizar, unificar, gobernar y compartir los datos evitando los problemas asociados a los procesos que requerían de la creación de grandes cantidades de flujos de datos punto a punto. 

Sin embargo, como los proveedores de herramientas de integración de datos son múltiples es necesario identificar qué hay que buscar al hacer la selección.

Características clave en herramientas de data integration

A continuación un conjunto de características claves a tener en cuenta:

• Procesamiento y conectividad en la nube y big data. La elección que se haga debería garantizar que todos los datos de la organización puedan conectarse a través de un solo Hub. Al plantearse hacia dónde dirigir la inversión, puede resultar interesante ver si existen opciones de configuración de flujos de trabajo de publicación y suscripción para ejecutar en la plataforma más adecuada para cada caso de uso.
  
  
• Gestión flexible de datos. El objetivo debe ser contar con el respaldo necesario para automatizar la ejecución de procesos de múltiples pasos para escenarios complejos.
  
  
• Centro de publicación / suscripción de datos. En un mundo híbrido, una de las prioridades debería ser asegurar una transferencia de datos sin problemas entre cientos de sistemas de nube y locales soportados. Encontrar una solución que permita el uso flexible de RDBMS, HDFS y archivos planos para el almacenamiento de datos podría ser uno de los objetivos a marcarse.
  
  
• Autoservicio para consumidores de datos. Una simple interfaz web democratiza el acceso a los datos y reduce la necesidad de recursos de desarrollador para conectar sistemas. 
  
  
• Latencia de datos mixtos. Es necesario contar con diferentes mecanismos de persistencia para abordar los desajustes de impedancia entre los sistemas de origen y destino. También hay que comprobar que la solución de data integration elegida pueda soportar distintas latencias y duraciones.
  
  
• Visibilidad, seguimiento y alerta Hacer capturas de cada interacción y poder disfrutar de las ventajas de las notificaciones a usuarios son requisitos a observar, sin embargo, lo más importante en este aspecto es asegurar la posibilidad de gestionar los flujos de datos y su linaje de extremo a extremo, en base a una visibilidad completa de los datos y metadatos. 

Todos estos atributos no sólo garantizan una integración de datos acorde a los nuevos tiempos, sino que también permiten a la empresa mejorar su productividad y eficiencia. Al mismo tiempo, acelera el tiempo para la producción de análisis y sienta las bases para una infraestructura de datos más ágil que resultará clave para la evolución futura del negocio.

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Beneficios de una buena herramienta de integración

Optimizar el entorno de integración de datos, a la vez que se reduce su complejidad; acelerar el acceso a los datos, democratizando el conocimiento en la organización; mejorar la organización de los flujos de datos a través de un centro de datos y, por supuesto, lograr una comprensión más profunda del entorno que facilitará una mejor gestión son algunos resultados de la integración de datos.

Ahora bien, veamos los beneficios que esto trae aparejado para las empresas:

• Gobernar de forma más eficaz y, a la vez, más sencilla. La simplicidad, la visibilidad, el control, el seguimiento y las alertas en una herramienta de data integration facilitan la gestión del flujo de datos en la organización. En lugar de tratar de dar sentido a los múltiples flujos de datos punto a punto, una solución así permite visualizar el movimiento de los datos y el linaje de extremo a extremo. De esta forma, se controla el acceso a datos confidenciales a través de la gestión centralizada de privilegios. Si a esto le sumamos un sistema centralizado de monitorización y alerta, el resultado es la reducción efectiva del riesgo.
  
  
• Reemplazar los silos de datos con un centro de datos para unificar la integración en múltiples nubes, sistemas locales y big data en cualquier lugar. La herramienta de data integration elegida debe conectar y unificar los silos de datos fragmentados para garantizar que los datos confiables y consistentes estén disponibles para el consumo. Además, sería interesante que pudiera crear flujos de trabajo híbridos complejos capaces de integrar datos de todos estos entornos.
  
  
• Administrar y coordinar múltiples funciones de gestión de datos, como integración de datos, calidad de datos y administración de datos maestros dentro de flujos de trabajo únicos o múltiples. Esto se consigue aprovechando lagos de datos locales y en la nube y organizando su procesamiento a escala Hadoop.
  
  
• Acelerar el acceso a los datos a través del autoservicio. Al facilitar la compartición de información se reduce el tiempo de espera para nuevas integraciones personalizadas que deben ser implementadas por TI. Además, al proporcionar a todos los usuarios de negocio acceso a los mismos datos se consigue reducir la fragmentación y garantizar que las perspectivas se reconcilien correctamente en todos los análisis y sistemas operativos.

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La estrategia de datos de la organización comienza con la recolección y transformación de los datos. Cuando se realiza de una forma adecuada resulta en información relevante para la toma de decisiones de negocio. Cuando no, se acumulan datos y el desorden es gigante. Es por ello que la selección de una herramienta de data integration cobra una importancia estratégica.