Por Evangelina Fis en Alfabetización en datos Slider

Las arquitecturas de integración de datos correctas contribuyen a generar un crecimiento real, además de innovación y ventaja competitiva para cualquier negocio. Conoce las mejores alternativas.

El valor de la integración de datos en los negocios

La integración de datos permite alcanzar la toma de decisiones inteligentes en favor del negocio, su rentabilidad y competitividad. 

En ello, la tecnología juega un rol crucial, siendo las arquitecturas de integración de datos, herramientas claves para manejar, analizar e integrar los conocimientos de manera eficiente y optimizada. 

Bien sabemos que hoy en día se necesitan todo tipo de datos, tanto históricos como en tiempo real, procedentes de múltiples fuentes para garantizar el éxito de las iniciativas digitales.

Todos estos datos que recopilan las organizaciones son capaces de contribuir al crecimiento real, la innovación y ventaja competitiva para el negocio. 

Sin embargo, al acelerarse la llegada de grandes cantidades de datos de un número creciente de fuentes, las herramientas de integración que requieren de una gran cantidad de personal y tecnología para disponibilizarlos se están convirtiendo en obstáculos.

Esto produce cuellos de botella a la hora de suministrar datos listos para análisis en el momento en que se necesitan y plantea grandes retos: la necesidad de personal capacitado y tecnología de última generación.

6 arquitecturas de integración de datos para potenciar la empresa

Para hallar el equilibrio adecuado entre la demanda creciente de datos suministrados con rapidez y los riesgos de seguridad y rendimiento, es primordial contar con arquitecturas de integración de datos que sean modernas y estén permanentemente actualizadas.

Las empresas actuales deben utilizar canales modernos, seguros y eficientes que suministren datos a la analítica, permitan integrar los datos y transformarlos en conocimiento valioso, en tiempo real.

Descubre la capacidad de la integración de datos de Qlik en estas arquitecturas de referencia, que son utilizadas por numerosas empresas en la actualidad.

Data warehouse 

Almacenamiento de datos ágil mediante la automatización para diseñar, crear, implementar, gestionar y catalogar data warehouses con fines específicos (especialmente en la nube). Es una alternativa mucho más veloz que las soluciones tradicionales. 

Data lake

Conjuntos de datos de transacciones precisos, oportunos y fiables. Es posible automatizar todo el canal de datos (desde la ingestión de datos en tiempo real hasta la creación y el aprovisionamiento de conjuntos de datos listos para la analítica) sin programación manual. 

Data lakehouse 

Fuente fiable para todas las iniciativas de analítica, como inteligencia artificial (IA), Business Intelligence (BI), aprendizaje automático (AA), analítica de transmisiones, ciencia de datos, etc. 

Los ingenieros de datos pueden unificar la automatización de data warehouses y data lakes en una única interfaz de usuario para planificarlas y ejecutarlas con facilidad. 

Datos basados en eventos: Lambda 

Data lake actualizado de manera fiable y entrenamiento eficiente de modelos de aprendizaje automático utilizando tres capas. 

La capa por lotes actúa en todos los datos y produce los resultados más precisos, pero con latencia alta; la capa de velocidad muestra vistas en tiempo real según un modelo de baja latencia y la capa de servicios admite consultas de los resultados de ambas capas.

Malla de datos

Estructura de datos descentralizada y distribuida en la que los propietarios de productos de datos de dominio usan una infraestructura de datos común a través del autoservicio para desarrollar canales de datos compartidos en una estrategia abierta y gobernada. 

Gracias al uso eficiente de esta arquitectura, los ingenieros de datos derivan valor de los datos analíticos a escala mientras el panorama de los mismos, los casos de uso y las respuestas, cambian constantemente.

Datos basados en eventos: Kappa 

Gestión del procesamiento de datos en tiempo real y contínuo usando un único motor de procesamiento de flujos de datos. 

De esta forma, los ingenieros de datos invierten en hardware menos costoso y resuelven la redundancia de la arquitectura Lambda reproduciendo los datos de manera continua y en tiempo real.

La integración de datos de Qlik automatiza la creación de canales de datos de los principales sistemas transaccionales y empresariales, mueve los datos de manera eficiente, y cataloga y suministra datos listos para la analítica a Qlik Sense o a otras soluciones de analíticas del mercado 

¿Quieres conocer más sobre arquitecturas de integración de datos y tecnología innovadora? Conoce las soluciones que tenemos en Data IQ para tu negocio. 

¡Ingresa a nuestra web!

Hablemos

¿Interesado en
potenciar tu negocio?

Aprovechá el máximo potencial de tus datos para mejorar los procesos de negocio.

¡Trabajemos juntos!