Las empresas actuales generan información en muchos sistemas distintos. Las plataformas de ventas, las bases de datos de clientes, el software financiero, las herramientas de marketing, los sitios web y los sistemas operativos pueden contener información valiosa, pero mantener estas fuentes por separado puede dificultar una visión completa del rendimiento del negocio.

La integración de datos permite reunir información procedente de distintas fuentes para que las organizaciones puedan analizarla con mayor eficiencia. Al conectar los datos empresariales entre sistemas, las compañías pueden reducir los silos de información, mejorar los informes y crear una base más sólida para la toma de decisiones basada en datos.

¿Qué es la integración de datos?

La integración de datos es el proceso de combinar información de distintas fuentes para que pueda consultarse, analizarse y utilizarse de forma conjunta.

Por ejemplo, una empresa puede mantener la información de sus clientes en un sistema CRM, los registros de transacciones en una plataforma contable y la actividad del sitio web en una herramienta de analítica. La integración de datos puede conectar estas fuentes para que los equipos examinen la actividad de los clientes junto con la información de compras y financiera.

El objetivo no es necesariamente trasladar toda la información a un único sistema. Una integración eficaz permite, más bien, que los datos pertinentes circulen entre sistemas o estén accesibles a través de un entorno analítico compartido.

Por qué las empresas necesitan datos integrados

Cuando la información importante está repartida en sistemas desconectados, es posible que los empleados tengan que combinar informes manualmente o pasar de una plataforma a otra para comprender el rendimiento del negocio.

Esto puede duplicar el trabajo y dificultar que se mantengan definiciones coherentes para las métricas importantes.

La información integrada puede ofrecer una visión más completa de los clientes, las operaciones y los resultados financieros. Por ejemplo, combinar los datos de ventas y de clientes puede ayudar a las empresas a saber qué grupos de clientes generan más ingresos y cómo cambia su comportamiento de compra con el tiempo.

Esta perspectiva más amplia puede favorecer análisis mejor fundamentados y reducir la dependencia de conjuntos de datos aislados.

Enfoques habituales de integración de datos

Las organizaciones pueden utilizar distintos enfoques en función de sus sistemas y de sus necesidades analíticas.

ETL (extracción, transformación y carga) consiste en extraer la información de los sistemas de origen, transformarla a un formato adecuado y cargarla en un entorno de destino, como un almacén de datos.

ELT (extracción, carga y transformación) carga primero la información en el entorno de destino y realiza las transformaciones después. Este enfoque es cada vez más habitual en las plataformas de datos modernas en la nube.

Las API permiten que distintas aplicaciones intercambien información directamente. Las empresas pueden utilizarlas para conectar aplicaciones de software y transferir entre ellas los datos pertinentes.

Los almacenes de datos (data warehouses) y los lagos de datos (data lakes) pueden ofrecer entornos centralizados para almacenar información de múltiples fuentes y dar soporte a la analítica a gran escala.

El enfoque adecuado depende de factores como el volumen de datos, la arquitectura de los sistemas, las necesidades del negocio y los recursos técnicos.

Integración de datos para la analítica de negocio

Los datos integrados pueden reforzar la analítica de negocio al dar a los analistas acceso a información de múltiples áreas de la organización.

Pensemos en una empresa que analiza la rentabilidad de sus clientes. Los datos de ventas por sí solos pueden mostrar cuánto ha comprado un cliente, mientras que la información financiera aporta detalles sobre márgenes y costes. Los registros de atención al cliente pueden añadir información sobre la actividad de soporte.

Combinar estas fuentes puede ofrecer una imagen más completa que analizar cada conjunto de datos por separado.

La integración también puede respaldar los paneles y los informes, ya que permite analizar distintas métricas empresariales a partir de fuentes coherentes y conectadas.

Hoja de ruta de implantación y buenas prácticas

Las organizaciones que planifican una estrategia de integración de datos pueden empezar con un enfoque acotado:

  • Identificar las fuentes de datos importantes: determinar qué sistemas contienen la información necesaria para las decisiones empresariales clave.
  • Definir estándares comunes: establecer definiciones, formatos y reglas coherentes para los datos importantes.
  • Mejorar la calidad de los datos: corregir la información duplicada, incompleta, desactualizada o incoherente.
  • Elegir la arquitectura adecuada: seleccionar métodos de integración que se ajusten a los sistemas y a las necesidades analíticas de la organización.
  • Establecer una gobernanza: definir las responsabilidades sobre el acceso, la seguridad, la calidad y el mantenimiento de los datos.
  • Supervisar los procesos de integración: comprobar que la información sigue circulando correctamente entre los sistemas conectados.

Empezar por casos de uso de alto valor puede ayudar a las organizaciones a demostrar las ventajas de la integración antes de extenderla al resto de la empresa.

Retos habituales

Uno de los principales retos es la calidad de los datos. La información recopilada por distintos sistemas puede utilizar formatos, convenciones de nomenclatura o definiciones diferentes, lo que dificulta combinarla sin una preparación adicional.

Los sistemas heredados pueden plantear otro reto. Las aplicaciones más antiguas pueden carecer de capacidades de integración modernas y requerir soluciones técnicas adicionales.

También hay que tener en cuenta la seguridad y los controles de acceso. Reunir más información puede aumentar su utilidad, pero las organizaciones necesitan controles adecuados para proteger la información sensible de la empresa y de los clientes.

Por último, la integración no es solo un proyecto técnico. Los equipos de negocio deben ponerse de acuerdo sobre cómo definir y utilizar la información. Sin procesos coherentes ni responsables claros, las conexiones técnicas por sí solas pueden no generar datos empresariales fiables.

El futuro de la integración de datos

La computación en la nube, la automatización, las API y las plataformas de datos modernas están cambiando la forma en que las empresas conectan su información.

Las organizaciones pueden integrar cada vez más información procedente de aplicaciones en la nube, sistemas internos, sitios web y otras fuentes sin depender por completo de procesos manuales. Las canalizaciones automatizadas también pueden ayudar a mantener actualizados los entornos analíticos a medida que se dispone de nueva información.

A medida que las empresas adoptan más inteligencia artificial y analítica avanzada, una integración fiable cobra cada vez más importancia. Los sistemas analíticos necesitan acceder a información pertinente y bien estructurada para producir resultados útiles.

En definitiva, la integración de datos ayuda a las empresas a reunir información fragmentada para poder analizarla como un recurso más completo. Al reducir los silos de datos, mejorar la coherencia y conectar la información entre departamentos, las organizaciones pueden construir una base más sólida para la analítica de negocio y para una toma de decisiones mejor fundamentada.

Referencias