Guía para la integración de datos

Cuando los sistemas no se comunican entre sí, es probable que las cosas no vayan bien: los agentes de servicio no pueden ver los historiales de compras, los especialistas en marketing no conocen bien a su audiencia y los clientes se sienten como un número más. La integración de datos elimina esta desconexión y une los sistemas para crear experiencias perfectas.

Los datos desconectados ralentizan a las empresas. Por el contrario, los datos integrados ayudan a los líderes a tomar mejores decisiones, a los agentes a brindar un servicio más rápido y a los especialistas en marketing a crear experiencias de cliente personalizadas. Veamos cómo funciona la integración de datos y su potencial para marcar una gran diferencia.

La integración de datos le ayuda a conectar datos de varias fuentes, como aplicaciones SaaS, sensores de IoT y sistemas empresariales. El proceso se puede dividir en tres niveles clave: integración conceptual, lógica y física.

El primer nivel consiste en decidir qué datos unificar y por qué. Aquí es donde las empresas definen sus objetivos y alinean los esfuerzos de integración de datos con la estrategia general. Por ejemplo, una empresa que pretende mejorar la información de los clientes podría centrarse en combinar los datos del CRM con las métricas de rendimiento de marketing y ventas. Al hacerlo, pueden averiguar qué campañas generan la mayor cantidad de clientes potenciales y cómo se transforman en ventas.

A continuación, es el momento de organizar cómo encajarán los datos. La integración lógica identifica las relaciones entre puntos de datos de diferentes sistemas, utilizando métodos como la coincidencia de esquemas o las reglas de transformación de datos para mantener la coherencia.

Tomemos como ejemplo un negocio de venta al por menor que necesita asegurarse de que los registros de clientes de un programa de fidelización coincidan con los historiales de compra del ecommerce. Al crear reglas para alinear las ID de los clientes en todos los sistemas, la empresa sabe que cada dato se vincula con la persona adecuada, evitando duplicados o errores. Este diseño garantiza que los datos permanezcan limpios, conectados y listos para la acción.

Finalmente, los datos se mueven, fusionan o sincronizan en un sistema de destino, como un lago de datos o un almacén. Esta etapa implica procesos de transferencia reales, a menudo utilizando herramientas como ETL (extracción, transformación y carga) o plataformas basadas en la nube.

Por ejemplo, un equipo de ventas global podría integrar datos de ventas regionales en un almacén de datos central. Esto ayuda a que los líderes analicen tendencias, hagan previsiones del rendimiento y establezcan objetivos unificados basados en información actualizada de cada región.

Los equipos de TI a menudo integran datos entre sistemas utilizando una plataforma de integración, como MuleSoft, que proporciona componentes prediseñados, como conectores o plantillas, patrones de integración establecidos y herramientas de administración. Sin embargo, cuando se necesita una solución personalizada, las API de integración de datos le brindan mayor flexibilidad, simplicidad y velocidad a los desarrolladores.

La integración de Zero Copy le permite acceder y analizar los datos almacenados en múltiples sistemas sin moverlos, copiarlos ni cambiar su formato. Mientras que los métodos más tradicionales, como ETL, reubican físicamente los datos, la integración de Zero Copy utiliza la virtualización para conectar herramientas a los datos en su ubicación original.

Por ejemplo, con la integración de Zero Copy puede analizar datos de ventas en tiempo real directamente desde su base de datos operativa sin duplicarlos en un sistema separado. Este enfoque reduce los retrasos, reduce los costes y simplifica el cumplimiento, por lo que es ideal para conjuntos de datos grandes o confidenciales.

ETL es uno de los métodos de integración de datos más tradicionales. Implica extraer datos de los sistemas de origen, transformarlos en un formato consistente y cargarlos en un sistema de destino, como un almacén de datos.

Por ejemplo, un minorista puede extraer datos de ventas de su plataforma de ecommerce, transformarlos eliminando los duplicados y formateando las fechas, y cargarlos en un repositorio centralizado para su análisis. ETL ayuda a mantener todos los datos limpios y estandarizados antes de que se utilicen para elaborar informes o tomar decisiones.

ELT invierte el proceso ETL tradicional, ya que carga datos sin procesar directamente en un sistema de destino antes de transformarlos. Con los entornos en la nube modernos, el sistema de destino, que podría ser un lago o un almacén de datos, se encarga del procesamiento.

Imagine una gran empresa que recopila datos de las secuencias de clics de un sitio web. Con ELT, los datos sin procesar se cargan en una plataforma basada en la nube, como Snowflake, donde se procesan y analizan. Este enfoque es más rápido para escenarios con big data, porque aprovecha la capacidad de ampliación de las plataformas en la nube para controlar las tareas de transformación. ELT es particularmente efectivo para organizaciones que tratan con conjuntos de datos masivos y no estructurados o que utilizan arquitecturas en la nube.

Imagine tener todos los datos de su negocio al alcance de su mano, unificados y listos para usar, sin necesidad de mover ni copiar un solo byte. Ese es el poder de la virtualización de datos.

En lugar de duplicar físicamente los datos de varias fuentes en una ubicación central, la virtualización crea una capa virtual inteligente que actúa como un único punto de acceso y extrae información de diferentes sistemas en tiempo real, en el momento oportuno y en cualquier lugar.

Este enfoque innovador evita por completo el proceso tradicional de replicación de datos, a menudo lento y costoso. Las ventajas están claras: un retraso significativamente menor que permite obtener la información más rápido y una reducción drástica en los costes de almacenamiento. La virtualización de datos destaca cuando necesita acceso instantáneo para análisis en tiempo real y paneles dinámicos, ya que proporciona datos a la carta sin la sobrecarga y los retrasos de los métodos de integración de datos convencionales.

La integración de aplicaciones conecta las aplicaciones de software para que puedan compartir datos de manera ágil y que los flujos de trabajo entre sistemas sean más efectivos. A menudo, este tipo de integración se logra utilizando interfaces de programación de aplicaciones (API) .

Por ejemplo, un equipo de ventas podría integrar su CRM con una plataforma de automatización de marketing. La integración de aplicaciones es una opción recomendable para empresas que desean sincronizar los flujos de trabajo operativos y mejorar la productividad del equipo.

También está la transmisión de datos, que admite la integración continua de datos en tiempo real, lo que permite a las empresas procesar y analizar datos a medida que fluyen. Este enfoque se usa normalmente en escenarios que requieren actualizaciones o información instantáneas.

Por ejemplo, una empresa de ecommerce puede utilizar la transmisión de datos para actualizar los niveles de inventario al instante a medida que los clientes realizan pedidos y evitar así las sobreventas. Del mismo modo, las instituciones financieras confían en la transmisión de datos para obtener actualizaciones del mercado de valores en tiempo real y para detectar de fraudes.

Cuando sus datos están integrados, todos, desde sus agentes de atención al cliente hasta sus jefes de departamento, pueden tomar mejores decisiones, trabajar de manera más eficiente y brindar experiencias excepcionales a los clientes. Veamos los beneficios clave de la integración de datos.

Los datos integrados le proporcionan una imagen completa y precisa de su negocio para que pueda tomar decisiones informadas sobre la marcha. En lugar de depender de información fragmentada, puede obtener información de una visión unificada de los comportamientos de los clientes, las métricas operativas y las tendencias del mercado.

Los datos unificados y precisos también contribuyen a mejorar los resultados de la IA y la IA basada en agentes. Los modelos de IA tienen todos los datos necesarios para hacer pronósticos precisos, mientras que los agentes IA se implementarán en diferentes sistemas y aplicaciones para brindarle los resultados que espera, desde un servicio de atención al cliente ágil hasta campañas de marketing automatizadas y personalizadas.

Los sistemas desconectados a menudo conducen a duplicados, inconsistencias o información desactualizada. Los datos inconsistentes o incorrectos no solo dañan la experiencia del cliente, sino que también suponen un desperdicio de recursos y, en algunos sectores, incluso podrían causar infracciones de cumplimiento. La integración de datos resuelve estos problemas al consolidar los datos en una fuente única de verdad. Los datos limpios y precisos generan confianza entre los equipos y mejoran la toma de decisiones.

Los datos unificados logran que los flujos de trabajo sean más eficientes, lo que permite que los equipos puedan centrarse en tareas de alto valor, en lugar de perder tiempo buscando información. Las empresas pueden automatizar las actualizaciones del inventario integrando los datos de ventas con su sistema de cadena de suministro. De esta manera, los niveles de existencias siempre serán precisos y se evitarán el exceso de existencias o la escasez.

Los datos desconectados crean compartimentos aislados, lo que impide que las personas de su organización vean el panorama completo. En cambio, la integración conecta a los departamentos y garantiza que todos tengan la misma información para impulsar la colaboración y ofrecer experiencias de cliente coherentes. Los paneles de control compartidos entre diferentes departamentos pueden proporcionar información consistente.

La integración de datos prepara su negocio para el crecimiento y la innovación mediante la creación de una base flexible y moderna. Las empresas pueden unificar sus datos para que se amplíen sin esfuerzo y contribuyan a la adopción de tecnologías como la IA y el aprendizaje automático. Esto significa que sus sistemas pueden gestionar volúmenes de datos cada vez mayores y nuevas integraciones sin migraciones costosas ni interrupciones.

La integración de Zero Copy facilita la conexión de nuevas fuentes de datos, como CRM regionales, y de todo tipo de datos almacenados en lagos/almacenes de datos o plataformas de ecommerce, directamente a la plataforma. Como resultado, las empresas pueden ampliar el valor de sus inversiones en lagos y almacenes de datos, al mismo tiempo que fomentan la creación de perfiles de clientes en tiempo real, las acciones automatizadas, las experiencias personalizadas y una toma de decisiones más inteligente a gran escala.

Desde redes de energía más inteligentes hasta una mejor atención al paciente, la integración de datos está cambiando la forma en que las empresas operan y se conectan con las personas.

Piense en cómo las empresas energéticas mantienen las luces encendidas durante condiciones climáticas extremas. Al disponer de datos integrados de medidores, pronósticos meteorológicos y sensores de red inteligentes y aplicar IA para analizar patrones, pueden predecir aumentos repentinos en la demanda y ajustar la oferta en tiempo real. Esto no solo evita interrupciones, sino que también les ayuda a detectar problemas de mantenimiento antes de que sucedan, ahorrando tiempo, dinero y dolores de cabeza para sus clientes.

Cuando se trata de dinero, cada segundo importa. Imagine que un banco detecta actividades sospechosas en una tarjeta de crédito en tiempo real porque todos sus sistemas de datos se comunican entre sí. Gracias a la integración, la detección de fraudes es más rápida y precisa. Además, ayuda a los bancos a brindar a sus clientes recomendaciones personalizadas, por ejemplo, sobre préstamos o productos de ahorro, basadas en una visión completa de su actividad financiera.

Imagine una planta de producción donde todas las máquinas, sensores y sistemas estén perfectamente conectados. Con datos integrados de líneas de producción, gestión de la cadena de suministro y sistemas de control de calidad, los fabricantes pueden optimizar sus operaciones en tiempo real. Por ejemplo, si una máquina comienza a mostrar signos de desgaste, los algoritmos de mantenimiento predictivo pueden identificarla antes de que falle, reduciendo así las interrupciones y ahorrando costes. Además, al integrar los comentarios de los clientes y los datos de ventas, los fabricantes pueden adaptarse rápidamente a las demandas del mercado, lo que garantiza que las líneas de producción estén siempre alineadas con lo que los clientes quieren. Esto no solo aumenta la eficiencia, sino que también mejora la satisfacción y la lealtad de los clientes.

Imagínese un consultorio médico donde cada detalle sobre un paciente está en un solo lugar. Si integran los registros médicos, los resultados de laboratorio e incluso las notas de las citas con un sistema CRM y otros sistemas externos, los proveedores de atención médica pueden tomar decisiones más rápidas y acertadas. Tanto si se usan para coordinar la atención entre especialistas como para adaptar los tratamientos, los datos integrados conducen a una mejor atención para los pacientes y menos papeleo para los proveedores.

¿Alguna vez se ha preguntado porqué su tienda online favorita sabe exactamente lo que está buscando? La integración de datos conecta su historial de navegación, sus compras anteriores e incluso el inventario en tiempo real. Por ejemplo, gracias a la integración, si añade algo a su carrito, el sistema actualiza los niveles de existencias al instante en todos los canales para asegurarse de que este artículo no se agote antes de que usted complete su compra.

Las herramientas ETL tradicionales, como Informatica y Talend, extraen, transforman y cargan datos en sistemas centralizados. Las plataformas ELT adoptan un enfoque más moderno, cargando datos sin procesar en entornos basados en la nube, como Snowflake o BigQuery, antes de transformarlos.

Las herramientas de virtualización de datos, como Denodo, brindan acceso en tiempo real a datos unificados sin moverlos físicamente. Son ideales para crear paneles de control o ejecutar análisis a la carta. Sin embargo, pueden tener dificultades para ampliarse en entornos más grandes o complejos.

El software de integración conecta las aplicaciones mediante API para permitir el flujo de datos entre sistemas. Estas herramientas pueden vincular su CRM o plataforma de datos de clientes, por ejemplo, con su sistema ERP, y sincronizar los datos automáticamente. Las herramientas de integración pueden conectarse a muchas fuentes de datos y crear una infraestructura unificada para que diferentes equipos trabajen juntos con datos coherentes e integrados.

Las herramientas de transmisión, como Kafka y Flink , brindan un flujo de datos continuo para las empresas que necesitan actualizaciones instantáneas. Son especialmente útiles en sectores como el ecommerce o las finanzas, donde las respuestas rápidas son fundamentales.

Salesforce Data Cloud incluye capacidades de transmisión que permiten una personalización casi en tiempo real, como la actualización de los perfiles de los clientes inmediatamente después de una transacción o interacción. No importa si se trata de datos del mercado de valores en tiempo real o datos del IoT desde dispositivos, Salesforce permite tomar medidas sobre los datos en el momento en que se generan.

La empresa promedio administra más de 1000 aplicaciones. Sin embargo, el 70 % de ellas siguen sin estar conectadas. La integración de datos de múltiples fuentes puede brindar oportunidades increíbles, pero no está exenta de obstáculos. Echemos un vistazo a los obstáculos más comunes y cómo superarlos.

Cuando los datos se almacenan en sistemas desconectados, limitan la visibilidad y crean barreras para las funciones de cara al cliente, como ventas, servicio y marketing. Estos compartimentos aislados pueden conducir a ineficiencias y errores en la toma de decisiones. Plataformas como Salesforce Data Cloud rompen los compartimentos aislados y conectan todas las fuentes de datos en una vista única y unificada.

Si dos sistemas tienen registros contradictorios para el mismo cliente, los equipos pueden perder tiempo resolviendo discrepancias o enviando mensajes contradictorios al cliente. Los datos de mala calidad pueden resultar en información poco fiable, errores en los informes y falta de confianza en la toma de decisiones. Sin embargo, las herramientas de integración equilibran los datos identificando y resolviendo duplicados o inconsistencias.

A medida que crecen los volúmenes de datos, los sistemas de integración no siempre pueden mantenerse al día. Con frecuencia, las empresas afrontan desafíos al adoptar nuevas tecnologías, entrar a nuevos mercados o gestionar flujos de datos en tiempo real. Si de repente se enfrenta a mercados globales, es posible que se encuentre utilizando una infraestructura obsoleta y no pueda manejar nuevos datos lo suficientemente rápido como para respaldar los cambios de precios o las actualizaciones del inventario. Sin embargo, si se conectan a fuentes de datos modernas, como Snowflake, las empresas pueden gestionar crecientes volúmenes de datos y mantener el rendimiento.

A medida que comienza a integrar datos y a interconectar los compartimentos aislados, es posible que se dé cuenta de que la gobernanza es un reto aún mayor. Las políticas de gobernanza tradicionales son complejas y requieren reglas detalladas para cada objeto de datos y usuario. Estas políticas deben unificarse, pero ampliar políticas unificadas es cada vez más difícil a medida que crece el volumen y la variedad de sus datos.

Al integrar múltiples fuentes de datos, considere una gobernanza con capacidad de ampliación. Le permitirá aplicar de manera consistente políticas de acceso y enmascaramiento utilizando metadatos y etiquetas de datos, sin importar quién esté usando los datos, ya sea la IA, agentes humanos, clientes o empleados.

Las herramientas adecuadas le pondrán en el camino hacia el éxito, pero una integración de datos perfecta requiere estrategia, colaboración y planificación. Utilice estas prácticas recomendadas para evitar errores comunes.

Antes de sumergirse en los esfuerzos de integración, alinee sus objetivos con su estrategia empresarial y de datos general . ¿Qué ideas quiere descubrir? ¿Qué equipos se beneficiarán más? Tener una hoja de ruta mantiene sus esfuerzos centrados y se asegura de que cada integración añada valor.

Una gobernanza de datos sólida es fundamental para mantener la coherencia, la seguridad y el cumplimiento normativo durante todo el proceso de integración. La supervisión del linaje de los datos y la gestión de los accesos generan confianza en la calidad de los datos y evitan los riesgos normativos.

Su estrategia de integración de datos debe evolucionar a medida que su negocio crece. Ciertas plataformas y sistemas están diseñados para ampliarse sin esfuerzo, adaptándose a las nuevas tecnologías y acomodando sus crecientes volúmenes de datos según aumentan las necesidades de su negocio. Algunas de estas plataformas simplifican el proceso de conexión con fuentes de datos adicionales, como dispositivos IoT o nuevos sistemas, sin necesidad de grandes cambios.

La integración de datos afecta a múltiples equipos, desde TI hasta marketing y ventas. Involucrar a todos desde el principio ayuda a alinear prioridades, evitar problemas de comunicación y garantizar que la integración funcione para todas las partes interesadas. Tener paneles de control compartidos y unos objetivos claramente definidos también ayuda a mantener a todos alineados y centrados en brindar valor.

Cuando los sistemas están conectados, las posibilidades son infinitas. Los equipos trabajan de manera más inteligente, los clientes se sienten valorados y las empresas prosperan.

Con Data Cloud, las empresas pueden hacer más que unificar datos mediante la integración de datos. Pueden actuar en tiempo real, por ejemplo, para identificar clientes de alto valor a través de la IA o activar respuestas instantáneas basadas en interacciones con los clientes en directo.

Los datos desconectados pueden costarle tiempo, dinero y confianza a su empresa. Sin embargo, elegir las herramientas y la estrategia adecuadas sienta las bases para el éxito a largo plazo. Dé el primer paso hacia un futuro más conectado y comience con Salesforce Data Cloud.