La integración de datos es el proceso por el cual los datos se preparan antes de ser cargados en una herramienta de inteligencia empresarial para su análisis. En los últimos años, el proceso de integración de datos de fuentes internas y externas se ha vuelto más complicado. Esto se debe al crecimiento en el volumen y velocidad de los datos, que ahora se generan en diversas fuentes.

Dentro del nuevo paradigma de big data, la migración de datos ya no es la única forma de organizar los datos de manera que ayude a las empresas a generar información. Dado la creciente variedad de datos utilizados en las empresas, se deben realizar varios procesos antes de que los datos se muevan realmente. Evitar los siguientes desafíos comunes en la integración de datos:

Mala Calidad de Datos

Según una encuesta de KPMG en la que se entrevistó a 400 directores ejecutivos, el 77% de los encuestados admitió tener preocupaciones sobre la calidad de los datos internos. No es ningún secreto que este sigue siendo uno de los mayores desafíos en las organizaciones impulsadas por datos, ya que la gran mayoría de las organizaciones lidian con este problema a diario. Con el rápido crecimiento de los volúmenes de datos, la calificación adecuada de los datos se ha vuelto cada vez más importante. Los sistemas de datos fuente y heredados sufren de mala calidad de datos, y cualquier proceso de integración puede verse comprometido desde el principio si se propagan “datos no limpios” en toda la empresa. A medida que los repositorios continúan siendo inundados con todo tipo de nuevos datos no estructurados, se espera que las técnicas de calidad de datos sean aún más rigurosas.

Subestimar la Velocidad de los Datos

Los datos nunca son estáticos. Puede haber sido semi-estáticos en el pasado, cuando los almacenes de datos eran la única forma de repositorio utilizada en las empresas y las compañías podían esperar a que el departamento de TI cargara sus datos en una herramienta de informes heredada. Sin embargo, esto ha cambiado debido al panorama en constante cambio lleno de nuevas fuentes de datos que entregan datos casi en tiempo real y dominan las arquitecturas de datos empresariales. De esta manera, las empresas no pueden subestimar la necesidad de tener los marcos adecuados para capturar y migrar datos cada vez más rápidos. La integración de datos no es un proceso único, es continuo.

Preparación de Datos que Requiere Mucho Tiempo

Según Blue Hill Research, los analistas de datos pasan casi un tercio de su tiempo en la preparación de datos. A medida que los volúmenes y la velocidad de los datos aumentan, las organizaciones deben encontrar tiempo, recursos y personal para enfrentar los desafíos de la preparación de datos. Como resultado, muchas empresas están invirtiendo en nuevas tecnologías para ayudarles con la preparación de datos, ya que se ha vuelto vital para obtener información. La preparación de datos se ha convertido en una carga para las organizaciones que buscan aprovechar al máximo sus datos. Además, ha obligado a las empresas a invertir una gran cantidad de recursos en capital humano, a pesar de que generalmente no se considera una actividad que agrega valor directo. La preparación de datos es un proceso necesario para aquellos que buscan obtener información valiosa de los datos. El movimiento hacia el autoservicio está en marcha y las empresas están entusiasmadas con ello.