Desafíos en la integración de datos

Si bien los beneficios y la importancia de la integración de datos son innegables, es fundamental reconocer los desafíos a los que pueden enfrentarse las organizaciones:

‍

‍

‍Silos de datos

‍Se trata de repositorios de datos aislados que no están conectados con otras fuentes de datos. Superarlos requiere colaboración y las tecnologías de integración adecuadas.

‍

Desafío: Los silos de datos surgen cuando un solo departamento o unidad de una organización conserva, administra y accede a la información, lo que la hace inaccesible para otros. Estos silos dificultan el flujo de información, lo que convierte la integración de datos en toda la empresa en una tarea abrumadora.

‍

Ejemplo: Una empresa multinacional tiene departamentos separados para ventas, marketing y servicio al cliente. Cada departamento usa su sistema para almacenar datos sin ningún tipo de interconexión. Cuando la empresa quiere analizar todo el recorrido del cliente, los datos aislados en estos silos hacen que la tarea sea engorrosa.

‍

‍

Seguridad de datos y cumplimiento

‍A medida que se combinan datos de varias fuentes, garantizar su seguridad es primordial. Las soluciones de integración deben proporcionar funciones de seguridad sólidas para proteger la información confidencial.

‍

Desafío: A medida que las integraciones se vuelven más comunes, también lo hacen las ramificaciones de datos. Por ello, garantizar la seguridad de los datos integrados es fundamental. Además, cumplir con las normas de protección de datos (como el RGPD) añade otro nivel de complejidad.

‍

Ejemplo: Una empresa de tecnología financiera integra los datos financieros de los clientes de diversas fuentes. Si estos datos, que incluyen información confidencial como los números de cuentas, no se cifran y protegen adecuadamente, corren el riesgo de sufrir graves sanciones reglamentarias y de perder la confianza de los clientes.

‍

‍

Calidad de los datos

‍La mala calidad de los datos de una fuente puede comprometer la integridad de todo el conjunto de datos integrado. Por lo tanto, la normalización y la validación de los datos son fundamentales durante la integración.

‍

Desafío: Los datos inconsistentes y de mala calidad pueden hacer que cualquier esfuerzo de integración sea inútil. Problemas como la falta de valores, los duplicados o las entradas erróneas pueden comprometer la confiabilidad del conjunto de datos integrado.

‍

Ejemplo: Un sistema de salud tiene como objetivo integrar los registros de los pacientes de varias clínicas. Si una clínica registra el peso del paciente en kilogramos y otra en libras sin una diferenciación clara, el conjunto de datos resultante se vuelve incoherente y potencialmente engañoso.

‍

‍

Complejidad

‍El gran volumen de datos y la variedad de fuentes pueden hacer que la integración sea una tarea compleja, lo que requiere la necesidad de herramientas y experiencia especializadas.

‍

Desafío: El enorme volumen de datos que se genera en la actualidad, combinado con la velocidad a la que se crean y recopilan, plantea un desafío para la integración oportuna y eficiente.

‍

Ejemplo: Un popular servicio de streaming en línea quiere analizar el comportamiento de los usuarios. Teniendo en cuenta los millones de usuarios y los datos continuos sobre sus hábitos de visualización, preferencias, pausas y más, integrar estos datos en tiempo real se convierte en una tarea titánica.

‍

‍

Formatos de datos

‍La variedad de formatos de datos puede representar un desafío durante la integración. Ya se trate de datos estructurados de bases de datos relacionales o datos no estructurados de redes sociales, cada uno de ellos necesita un tratamiento único.

‍

Desafío: Los datos vienen en una gran cantidad de formatos, desde conjuntos de datos estructurados en bases de datos SQL hasta datos no estructurados en correos electrónicos o redes sociales. La integración de estos diversos tipos de datos requiere un esfuerzo considerable.

‍

Ejemplo: Una plataforma de comercio electrónico busca combinar los datos de sus clientes (almacenados en una base de datos relacional) con el análisis de opiniones de los clientes (extraídos de las redes sociales como texto no estructurado). Esta fusión plantea desafíos debido a las enormes diferencias en las estructuras de datos.

‍

‍

Necesidades de integración en tiempo real

‍En algunos escenarios, las empresas necesitan la integración de datos en tiempo real, lo que puede ser técnicamente difícil y consumir muchos recursos.

‍

Desafío: Si bien el procesamiento por lotes sigue siendo común, muchos escenarios ahora requieren la integración de datos en tiempo real. Lograr esto sin provocar retrasos en el sistema o tiempos de inactividad es todo un desafío.

‍

Ejemplo: Un sistema de gestión de inventario para un gran minorista debe integrar los datos de ventas en tiempo real para garantizar que los niveles de existencias se actualicen al instante. Cualquier retraso puede provocar un exceso de existencias o un desabastecimiento.