Integración de Datos
Existe consenso sobre el enorme valor de los datos. ¿Pero cuánto se reduce ese valor si los datos provienen de diversas fuentes y están almacenados distintos formatos? ¿Cuánto valen unos datos que no se pueden comparar o cruzar? ¿Vale algo un dato al que no podemos acceder?
Data integration es el proceso de combinar información de distintos orígenes y formatos. Existen en las empresas dos escenarios habituales, compatibles entre sí, que provocan la necesidad de apostar por soluciones de integración de datos:
- Información estructurada de forma heterogénea: La mayoría de las empresas poseen múltiples bases de datos organizadas de manera diversa. Estos silos de información lastran la productividad. En el mejor de los casos, suponen una duplicación innecesaria de esfuerzos si varias áreas de la organización están dedicando tiempo y recursos a gestionar la misma información. En el peor, impiden el acceso a datos clave a personas o departamentos que podrían crear valor con ellos.
- Información no estructurada: Las empresas tienen a su disposición una cantidad cada vez mayor de información valiosa no organizada en bases de datos. Esta información puede provenir de fuentes internas o externas y presentarse en diferentes formatos, lo que provoca que en muchos casos no se llegue a analizar.
Ante estos desafíos, 3.14 ofrece soluciones de data integration que permiten recopilar toda esa información de diversas fuentes, combinarla y presentarla de forma unificada.
Integración de datos a medida
Un buen sistema de integración de datos debe contemplar varios procesos. En 3.14 diseñamos cada uno de esos procesos a medida de los objetivos de cada proyecto y los orquestamos de modo que en conjunto permitan conseguir los mejores resultados. Los procedimientos a tener en cuenta son:
- Extracción: El primer paso es recopilar la información de distintas fuentes, sean estas propias o externas.
- Tratamiento: La información tiene que ser limpiada y transformada. Se incluyen en esta fase pasos como la estandarización de valores, la creación de identificadores únicos, la eliminación de duplicidades, la validación de campos...
- Presentación: El objetivo final es presentar los datos de forma unificada para que puedan ser combinados, comparados y accesibles por todos aquellos que los necesitan.
Nuestras soluciones, flexibles y escalables, se adaptan a las necesidades de cada cliente y apuestan por distintos sistemas (data warehouses, networked databases, API Integration
, robotic integration…) para maximizar los beneficios.
Beneficios del data integration
Entre los beneficios de las soluciones de data integration podemos destacar:
- Accesibilidad: Gracias a la integración de datos la información estará al alcance de todos los que puedan crear valor con ella. No tiene sentido que, por ejemplo, el departamento de Marketing no pueda cruzar sus datos con los almacenados por el área de Ventas.
- Rapidez: La estandarización agiliza los procesos tanto de introducción como de recuperación de los datos. Siguiendo con el mismo ejemplo, el trabajador del departamento de Marketing tendrá esos datos de Ventas que necesita a golpe de click.
- Actualización: Las organizaciones trabajan con datos que se están modificando constantemente. Por lo tanto, un buen sistema de integración de datos debe permitir la actualización de la información en tiempo real.
- Eliminación de duplicidades: La integración suprime los datos repetidos. Sería el caso de la misma información recopilada sobre un único cliente, pero etiquetada de manera diferente.
- Consistencia: Durante el proceso de limpieza se eliminan los conflictos entre los datos, como los que se producen por la concurrencia de las actualizaciones.
- Fiabilidad: La integración permite mejorar los procesos de verificación de los datos, eliminando valores erróneos, referencias inválidas, campos incompletos o información obsoleta.
- Facilidad de mantenimiento: La automatización de los procesos supone un ahorro de los recursos destinados a la gestión y mantenimiento de los datos.
Las ventajas son muchas, pero todas ellas están alineadas en una única dirección: extraer el máximo valor de los datos.