Cómo se complementan el data sharing y la integración de datos
Las organizaciones se están adaptando al vertiginoso panorama actual de la información por medio del data sharing y la integración de datos para optimizar el valor de los datos.
- Descripción general
- Data Sharing: Eliminar los silos y facilitar la colaboración
- Herramientas de integración de datos: La base para un flujo de datos óptimo
- Cómo se complementan el data sharing y la integración de datos
- Desafíos
- Recursos
Descripción general
Las organizaciones se están adaptando al vertiginoso panorama actual de la información por medio del data sharing y la integración de datos para optimizar su valor. El objetivo de la integración es crear un único entorno de datos accesible para que las empresas puedan poner fin a los silos internos. El data sharing consiste en llevar este nivel de accesibilidad a usuarios externos, lo que permite fomentar la colaboración y optimizar el uso de los datos. Al adoptar estos enfoques complementarios, las empresas están equipadas para tomar decisiones fundamentadas e impulsar la innovación.
Data sharing: Conectar silos y facilitar la colaboración
Con el data sharing, las organizaciones pueden compartir conjuntos de datos con equipos internos y externos de forma segura y sin duplicarlos. Este proceso favorece la colaboración y mejora la toma de decisiones, ya que pone los datos a disposición de quienes los necesitan en tiempo real y en un entorno controlado y regulado.
El potencial del data sharing
El fin de los silos de datos: El data sharing tiende puentes entre departamentos y organizaciones al dar a los equipos interfuncionales la posibilidad de acceder a conjuntos de datos compartidos, lo que fomenta la colaboración y la innovación.
Toma de decisiones en tiempo real: Al proporcionar acceso a información actualizada siempre que se necesita, el data sharing acelera la toma de decisiones y mejora la eficiencia operativa.
Monetización de datos: Las organizaciones también pueden compartir y monetizar conjuntos de datos valiosos, lo que genera nuevas fuentes de ingresos y, además, permite a los partners externos obtener información práctica y mejorar sus propios procesos.
- Mejora de la calidad de los datos: Los datos compartidos suelen someterse a procesos de validación, limpieza y enriquecimiento, lo que mejora su calidad y utilidad generales.
Métodos de data sharing
Data sharing interno: Como los datos se comparten dentro de la organización, se pone fin a los silos entre departamentos y los flujos de trabajo internos mejoran.
- Data sharing externo: Los datos se comparten con proveedores, clientes y partners externos de confianza, con lo que se enriquece el ecosistema general.
En ambos métodos, los datos se pueden compartir en tiempo real o por lotes, según el caso de uso. De ese modo, se puede obtener información en el momento oportuno o hacer análisis a largo plazo.
El data sharing, cuando se hace de forma segura y eficiente, constituye la columna vertebral de las analíticas colaborativas, la práctica en la que varias organizaciones o departamentos ponen en común sus conocimientos e innovan juntos.
Herramientas de integración de datos: La base para un flujo de datos óptimo
Mientras que el data sharing se centra en que los datos sean accesibles, las soluciones de integración de datos hacen posible que los datos relevantes fluyan sin problemas desde diversas fuentes hasta un sistema coherente para analizarlos, generar informes y tomar decisiones. Estas soluciones automatizan el proceso de reunir, transformar y combinar datos procedentes de diferentes plataformas y fuentes.
Por qué es importante la integración de datos
- Eliminación de los silos de datos: Al unificar fuentes de datos dispares, las soluciones de integración permiten a las empresas trabajar con un conjunto de datos completo y coherente.
Mejora de la calidad de los datos: Las soluciones de integración mejoran la calidad de los datos al limpiarlos y transformarlos, y ayudan a garantizar la coherencia entre las fuentes de datos.
Optimización de las operaciones: La integración automatizada de los datos reduce la gestión manual de la información, lo que mejora la eficiencia y reduce la posibilidad de que haya errores.
- Posibilidad de obtener información en tiempo real: Muchas soluciones de integración respaldan el procesamiento de datos en tiempo real, gracias a lo cual las empresas pueden tomar medidas sobre la información de inmediato.
Tipos de soluciones de integración de datos
ETL/ELT (extraer, transformar, cargar): Estos enfoques tradicionales ayudan a mover los datos desde los sistemas de origen hasta los de almacenamiento para analizarlos. El proceso de extracción, carga y transformación (ELT) aprovecha las capacidades de la nube para transformar los datos una vez que se hayan cargado.
Replicación de datos: La replicación hace posible sincronizar los datos en tiempo real en todos los sistemas, lo que ayuda a garantizar la coherencia entre diferentes bases de datos o aplicaciones.
Virtualización de datos: La virtualización permite acceder a los datos sin que haya que moverlos físicamente, lo que mejora la accesibilidad sin la sobrecarga operativa de la replicación y la transformación.
Integración de datos de transmisión: La transmisión admite la integración de datos en tiempo real, lo que resulta ideal para aplicaciones como el Internet de las cosas (IdT), el comercio electrónico o las analíticas de redes sociales.
- Integración basada en API: Estas soluciones conectan los sistemas a través de API, lo que genera un flujo de datos continuo y fluido entre plataformas.
Las soluciones de integración resultan esenciales para los flujos de datos, ya que son las que hacen posible que los datos fluyan a plataformas de analíticas, bases de datos o entornos compartidos. Además, gracias a estas soluciones, se garantiza la coherencia, la precisión y la actualización de los datos.
Cómo se complementan el data sharing y la integración de datos
Aunque el data sharing y la integración de datos tienen distintos propósitos, están estrechamente relacionados y se complementan mutuamente para respaldar las estrategias basadas en datos. Disponer de herramientas de integración eficaces garantiza que los datos puedan agregarse, procesarse y estructurarse, lo que facilita su intercambio y consumo en toda la organización o con partes interesadas externas.
Sinergias clave
Flujo de datos unificados: Las herramientas de integración de datos recopilan, limpian y preparan los datos para compartirlos con las distintas partes interesadas de forma segura y estandarizada.
Acceso en tiempo real: Las herramientas de integración facilitan el procesamiento de datos en tiempo real, y el data sharing hace posible que las partes pertinentes accedan a estos datos actualizados cuando lo necesiten.
Colaboración optimizada: El data sharing se sirve de las herramientas de integración al recibir conjuntos de datos coherentes y actualizados. De ese modo, todos los colaboradores trabajan con la información disponible más fiable y actualizada.
- Gobernanza de datos: La existencia de medidas de gobernanza y seguridad sólidas es beneficiosa tanto para el data sharing como para la integración de datos, ya que asegura que solo los usuarios autorizados puedan acceder a datos confidenciales y que se satisfagan los requisitos de cumplimiento.
Al combinar el data sharing con una integración eficaz, las organizaciones crean un ecosistema en el que los datos pueden fluir de forma libre, segura y sin redundancias. Con ello, la toma de decisiones se agiliza, la información es más precisa y surgen oportunidades de colaboración entre departamentos, sectores y ecosistemas empresariales.
Desafíos
A pesar de las numerosas ventajas, la implementación del data sharing y la integración de los datos conllevan desafíos:
Seguridad y privacidad de los datos: Se debe garantizar la seguridad en el acceso a los datos y en su intercambio, especialmente cuando se maneja información confidencial o regulada.
Estandarización de los datos: Unificar formatos, estructuras y terminologías de datos en diferentes sistemas y fuentes puede ser complejo.
Procesamiento de datos en tiempo real: Mantener la velocidad y el rendimiento de la integración de datos en tiempo real puede resultar difícil, especialmente si se trata de grandes volúmenes de datos.
- Riesgos de cumplimiento: Es imprescindible cumplir las normativas del sector, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE o la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos (HIPAA) de EE. UU., especialmente cuando se comparten datos a nivel transfronterizo o con terceros.
