Las herramientas de integración de datos se utilizan para recopilar datos de fuentes externas (e internas) y para reformatear, limpiar y organizar los datos recopilados. El objetivo final de las herramientas de integración de datos es combinar datos de una variedad de fuentes diferentes y proporcionar a sus usuarios un flujo de datos único y estandarizado. El uso de estas herramientas ayuda a producir inteligencia empresarial útil y procesable para proyectos tanto a corto como a largo plazo. 

La integración es el proceso de reunir componentes para formar un solo sistema, donde los componentes funcionan juntos sin problemas. 

Las herramientas de integración de datos suelen estar contenidas en plataformas de software y ayudan significativamente a consolidar todo tipo de datos. Las herramientas de estas plataformas de integración de datos están estrechamente coordinadas y proporcionan interfaces fáciles de usar que facilitan la integración de datos. Las funciones de arrastrar y soltar ayudan a los usuarios sin experiencia a crear canales de datos completamente automatizados, sin tener que escribir ningún código.

Las herramientas de integración de datos agilizan los procesos de gestión de datos y se utilizan para diversos fines:

• Inteligencia de negocios: Las herramientas de integración de datos preparan los datos para su análisis y desarrollo. inteligencia empresarial . 
• Integración de datos en la nube: Estas herramientas respaldar el uso de la nube y al mismo tiempo brindar acceso al sistema informático de datos local de la empresa. A medida que las organizaciones avanzan cada vez más hacia el uso de soluciones basadas en la nube, las herramientas de integración de datos les ayudan a integrar datos de sistemas locales con datos que residen en las aplicaciones o bases de datos de la nube.
• Migración de datos: Al actualizar a un nuevo sistema, las herramientas de integración de datos pueden ayudar en la transferencia de datos de un sistema heredado a un sistema moderno.
• Almacenamiento de datos: Almacenes de datos son un recurso valioso para el análisis de tendencias, pronósticos y planificación estratégica. Las herramientas de integración de datos hacen que estos procesos sean mucho más eficientes. Admiten la extracción de datos y el análisis avanzado para proporcionar información útil.
• Sincronización de datos en tiempo real: Muchas herramientas de integración de datos están diseñadas para soportar sincronización de datos en tiempo real. Esto permite a las empresas mantener sus datos continuamente sincronizados en los distintos sistemas y respalda la toma de decisiones en tiempo real.
• Gobernanza de datos y cumplimiento: Las herramientas de integración de datos normalmente vienen con funciones integradas que imponen Políticas de Gobierno de Datos. Esto garantiza que los datos se manejen y administren de manera adecuada, cumpliendo con los requisitos reglamentarios y las políticas internas.

Herramientas de integración de datos frente a canalizaciones de datos

Una canalización de datos puede describirse como una combinación de herramientas y procesos que extraen datos de una variedad de fuentes y luego los descargan a un almacén de datos. Actualmente, los canales de datos están diseñados para realizar dos tareas básicas: definir qué, dónde y cómo se recopilan los datos; y automatizar los procesos de extracción, transformación, combinación, validación y carga de datos en una base de datos o un almacén de datos.

Existe una variedad de herramientas de integración de datos. Las canalizaciones de datos son una de las versiones más conocidas. Permiten a una persona consultar, controlar y manipular todos los datos desde una interfaz, lo que admite análisis, visualizaciones y estadísticas. Otras herramientas de integración de datos comúnmente utilizadas se enumeran a continuación:

• Herramientas de limpieza de datos: Herramientas que pueden detectar y corregir datos inexactos mediante procesos de sustitución, modificación o eliminación.
• Herramientas de ingesta de datos: Estas   permitir que los datos se recopilen y utilicen inmediatamente o se almacenen para más adelante.
• Catálogos de datos: Estos se integran con sistemas primarios de almacenamiento de datos: bases de datos, lagos de datos y almacenes de datos. El catálogo de datos recopila metadatos y datos de perfil, registra el linaje de los datos y ofrece una vista del panorama de los datos.
• Herramientas de migración de datos: Se utiliza cuando hay grandes cantidades de datos. se mueven de un lugar de almacenamiento a otro. (Por lo general, de un sistema obsoleto a uno moderno).
• Conectores de datos: Estas herramientas mover datos de una base de datos a otra y procesar transformaciones.
• Gestión de datos maestros: Al proporcionar una única fuente de información precisa, gestión de datos maestros puede ayudar a garantizar que ciertos datos entrantes (direcciones, números de teléfono, etc.) sean precisos.

Cómo funcionan las herramientas de integración de datos

Las diferentes herramientas de integración de datos contenidas en una plataforma realizan diferentes tareas. Son aplicaciones de software que recopilan datos de una variedad de fuentes y los combinan para proporcionar una vista única y unificada. Estas herramientas desempeñan un papel importante a la hora de garantizar que los datos sean coherentes, precisos y accesibles. A continuación se enumeran los distintos pasos que utilizan las herramientas de integración de datos para recopilar y procesar datos:

• Extracción de datos: Los conectores o adaptadores de datos brindan conectividad a fuentes de datos (bases de datos, archivos, sitios web) y permiten a los usuarios extraer los datos requeridos sin consultas ni codificación.

• Transformación de datos: Una vez extraídos los datos, las transformaciones de datos integradas permiten a los administradores de datos trabajar con ellos y mejorar su precisión y eficiencia. Las canalizaciones ETL (Extracción, Transformación, Carga) mueven y transforman los datos entre sistemas. Estas herramientas permiten que el catálogo de datos rastree el linaje de los datos, comprenda las transformaciones de los datos y proporcione metadatos actualizados.

• Mapeo de datos: Se utiliza una interfaz gráfica de usuario para facilitar el mapeo de datos. Permite a sus usuarios asignar elementos de datos de una variedad de fuentes a sus campos correspondientes dentro del modelo de datos de destino. El mapeo de datos garantiza que los datos tomados de diversas fuentes puedan integrarse en el sistema.

• Carga e integración de datos: Una vez que los datos se han transformado y asignado adecuadamente, se cargan en el destino de destino. La mayoría de las herramientas de integración de datos proporcionan varios tipos de carga de datos, incluida la transmisión de datos en tiempo real y el procesamiento por lotes.

• Validación de datos: Muchas herramientas de integración de datos admiten procesos de validación de datos como una forma de comprobar la exactitud de los datos y completitud.

Plataformas útiles de integración de datos

A continuación se enumeran algunas herramientas de integración de datos que han desarrollado una sólida reputación. Estas herramientas de integración de datos permiten a las organizaciones personalizar el proceso de integración de datos para satisfacer sus necesidades y coordinarlo con el software y hardware existente.

• ‍Fivetran: Descrito como una herramienta de integración de datos de bajo código, cincotran automatiza los procesos ELT y proporciona una gran cantidad de conectores prediseñados que son compatibles con fuentes de datos conocidas. Los usuarios también pueden solicitar un conector especializado o construir uno si es necesario. Siempre se agregan nuevos conectores a la biblioteca de Fivetran. La gran selección permite a los usuarios diseñar y automatizar fácilmente una canalización de datos completa. 

• El integrador de datos de Oracle: Una plataforma de software local diseñada para grandes volúmenes de datos. Proporciona un entorno gráfico para ayudar en la gestión de procesos de integración de datos en el desarrollo de inteligencia empresarial. Los conectores prediseñados ayudan a simplificar el proceso de integración de datos al automatizar las tareas de integración necesarias para conectarse con bases de datos y otros recursos de datos. La versión en la nube se llama Oracle Data Integration Platform Cloud.

• ‍Jitbit: Esta plataforma utiliza inteligencia artificial y afirma que puede integrar instantáneamente la IA en cualquier proceso comercial. Las organizaciones pueden vincular aplicaciones SaaS, locales y en la nube con la plataforma de integración API de Jitterbit, de forma rápida y eficiente. Se pueden transferir grandes cantidades de datos fácilmente con jitterbit, utilizando sus métodos de procesamiento paralelo. 

• La plataforma de integración inteligente SnapLogic: Descrita como una plataforma de código bajo/sin código, SnapLogic apoya la transferencia de datos a lagos de datos, la construcción de canales de datos. Los datos de cualquier fuente se pueden recopilar en cualquier formato e integrar fácilmente. 

• El Matillion ETL: Este ETL admite una biblioteca que contiene cientos de conectores prediseñados, lo que permite tomar datos de casi cualquier fuente de datos. Proporciona una interfaz fácil de usar y el diseño de la tubería se simplifica y simplifica la construcción de una tubería.

• Skyvía: Descrito como un “freemium”Plataforma de integración de datos en la nube, permite al usuario integrar datos de diferentes fuentes y aplicaciones sin necesidad de codificación. Es compatible con ELT, ETL y ETL inverso, y ofrece una biblioteca de conectores para las principales aplicaciones en la nube, almacenes de datos y bases de datos. Skyvía Es fácil de usar y configurar, y facilita la integración de datos.

El futuro de las herramientas de integración de datos

Están surgiendo una serie de tendencias que están cambiando la forma en que se realiza la integración de datos. Uno importante es el creciente énfasis en la integración ágil. Integración ágil Es un enfoque que respalda la fácil integración de nuevas herramientas con el software y la tecnología existentes de la organización. La capacidad de adaptarse rápidamente con herramientas de integración rápidas y precisas le da al negocio una ventaja. Algunas tendencias adicionales se enumeran a continuación.

• Internet de las cosas: El concepto de integración de datos se ha vuelto cada vez más importante para el Internet de las Cosas (IoT). Evidentemente, la integración de numerosos dispositivos es una preocupación importante. Para maximizar el valor de los datos, es necesaria la integración con el sistema existente, y una integración ágil hace que el proceso sea más rápido y eficiente.

• Inteligencia artificial y aprendizaje automático: Aprendizaje automático y inteligencia artificial están cambiando la integración de herramientas y datos mediante la automatización de diversos procesos complejos y el avance del análisis de datos. Al integrar datos, se pueden utilizar análisis basados ​​en IA para decodificar patrones, pronosticar tendencias y mejorar los procesos de toma de decisiones. 

• Plataformas de integración con y sin código: Estas plataformas simplifican drásticamente el proceso de integración al permitir que los no técnicos creen aplicaciones con conocimiento mínimo o nulo de codificación. Estas plataformas se describen como interfaces intuitivas y fáciles de usar.

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• Fuente: https://www.dataversity.net/data-integration-tools/