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Si bien las técnicas de integración de datos ayudan a eliminar inconsistencias y crear una única fuente, es una tarea compleja. Si el proceso es mal desarrollado puede dar lugar a errores que provoquen pérdida de datos o datos imprecisos.
En la actualidad, las empresas recopilan y analizan cantidades enormes de datos en un esfuerzo por tomar mejores decisiones, identificar oportunidades, mejorar procesos, optimizar costes y conseguir llegar a nuevos clientes. Sin embargo, convertir datos sin procesar en conocimientos significativos es un desafío más que notorio.
El problema es que los datos no son homogéneos sino que vienen en diferentes formatos y estructuras adaptadas a casos de uso y propósitos específicos. Además, provienen de diferentes fuentes, que van desde bases de datos relacionales y almacenamiento en la nube hasta sistemas de planificación de recursos empresariales y financieros.
Gran parte de esos datos son funcionalmente inútiles en muchos casos. Las colecciones de datos estructurados, no estructurados y de objetos se almacenan repartidos en varios sistemas, departamentos y plataformas, lo que significa que, en promedio, las empresas sólo pueden aprovechar alrededor de un tercio de los datos disponibles.
Todo ello, está impulsando una mayor adopción de soluciones de integración de datos que convierten los datos en un formato unificado y coherente.
Si bien las técnicas de integración de datos ayudan a eliminar inconsistencias y crear una única fuente, es una tarea compleja. Si el proceso es mal desarrollado puede dar lugar a errores que provoquen pérdida de datos o datos imprecisos.
La gran cantidad de datos que se recopilan hace que la integración de datos sea un enorme desafío. Agregar y normalizar conjuntos de datos masivos puede ser un proceso lento y que requiere muchos recursos. Puede llevar hasta tres meses completar un gran proyecto de integración de datos, demasiado tiempo para cumplir con los requisitos de datos en tiempo real de la mayoría de las empresas actuales.
Según IDG Research, una empresa promedio recopila datos de más de 400 fuentes. Más del 90 por ciento de los encuestados dijeron que trabajar con formatos de datos incompatibles dificulta completar el análisis de datos y las iniciativas de transformación digital.
Los datos no estándar y de mala calidad conducen a análisis erróneos y decisiones equivocadas. Según Wakefield Research, el 75% de los profesionales de datos dijeron que experimentan problemas de calidad de los datos con los proyectos la mayor parte del tiempo. En un estudio separado, más de la mitad de las empresas dijeron que los problemas de calidad de los datos paralizaron los proyectos de inteligencia artificial. En muchos casos, los problemas de calidad surgen de los procesos de integración de datos manuales. La conversión manual de datos con distintos formatos, unidades de medida y convenciones de nomenclatura aumenta la probabilidad de que se produzcan errores que degraden la calidad de los datos.
Los sensores de Internet de las Cosas, los servicios de transmisión de video, las aplicaciones logísticas y los servicios de telemetría de red se encuentran entre las muchas fuentes de flujos de datos continuos y de alta velocidad. La velocidad y el volumen de estos flujos hacen que sea extremadamente difícil capturar, almacenar y procesar datos con la suficiente rapidez para evitar cuellos de botella.
Para mantenerse al día, las empresas debe realizar la integración de datos en tiempo real. Esto requiere pasar del procesamiento por lotes, en el que los datos se procesan en fragmentos predefinidos, a canales de datos continuos. Los canales de datos continuos utilizan la automatización para garantizar que los datos se ingieran, procesen, transformen y carguen de manera rápida y consistente en los objetivos previstos.
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