Mejor Plataformas de Integración de Big Data
Las plataformas de integración de big data ayudan a facilitar y analizar las integraciones de big data a través de aplicaciones en la nube. Normalmente facilitan la integración entre soluciones de procesamiento de big data, aplicaciones y bases de datos. Las plataformas de integración de big data generalmente requieren que los datos hayan sido procesados antes de la integración, pero facilitan el uso de conjuntos de datos grandes y conocimientos. Las empresas las utilizan para gestionar y almacenar clústeres de big data y utilizarlos dentro de aplicaciones en la nube. Pueden ayudar a simplificar la gestión de enormes cantidades de datos recopilados de puntos finales de IoT, aplicaciones y comunicaciones. Algunas herramientas de integración de big data proporcionan capacidades de análisis de flujo, pero ofrecen más funcionalidad para la gestión de datos.
Para calificar para la inclusión en la categoría de Integración de Big Data, un producto debe:
Integrar datos de procesamiento de big data a fuentes externas Ingerir y distribuir grandes conjuntos de datos homogéneos y heterogéneos Crear un flujo estructurado para los procesos de gestión de big dataMejor Plataformas de Integración de Big Data de un vistazo
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Más Información Sobre Plataformas de Integración de Big Data
¿Qué son las plataformas de integración de Big Data?
La integración de big data se define como un proceso dentro del ciclo de vida de los datos que implica extraer datos de fuentes heterogéneas y combinarlos para obtener información unificada y perspicaz que pueda ayudar a tomar mejores decisiones.
Las plataformas de integración de big data son las herramientas que permiten extraer datos de varias fuentes de datos y luego ordenarlos y procesarlos. Diariamente se genera un gran volumen de datos de diversas fuentes. Las organizaciones están tratando de capturar valor de estos datos. La mayoría de los datos vienen en un formato no estructurado. Los datos requeridos a menudo se distribuyen a través de varias fuentes como puntos finales de IoT, aplicaciones, comunicaciones o proporcionados por terceros.
¿Qué tipos de plataformas de integración de Big Data existen?
El objetivo final de una plataforma de integración de big data es transferir y unificar datos de fuentes dispares. Los gestores de datos pueden obtener una mejor comprensión de los diversos métodos para lograr este objetivo al comprender los diferentes tipos de software de integración de datos. Pueden decidir qué tipo de plataforma les conviene más:
Integración de datos mediante middleware
El middleware es un software que actúa como material de unión para dos sistemas diferentes. Conecta varias aplicaciones y transfiere datos de la aplicación a la base de datos. El middleware se utiliza ampliamente para la integración de aplicaciones y la gestión de datos. Cuando una organización está integrando sistemas heredados con modernos, se utiliza middleware.
Consolidación de datos
Este término se utiliza de manera intercambiable con la integración de datos. La consolidación de datos significa combinar datos de todas las fuentes dispares. También elimina cualquier error antes de almacenarlo en un almacén de datos o lago de datos. La consolidación de datos mejora la calidad de los datos.
Extracción, transformación y carga (ETL)
ETL forma el núcleo de las herramientas de integración de datos incluso hoy en día. ETL es el proceso de consolidación de datos en un almacén de datos. Implica extraer los datos de los sistemas fuente, transformarlos en el formato requerido y cargarlos en el sistema de destino.
Integración de datos empresariales
Mientras que la integración de big data es un término más amplio, la integración de datos empresariales se refiere a la centralización de datos en múltiples organizaciones. Esto generalmente se hace cuando las organizaciones pasan por fusiones y adquisiciones.
¿Cuáles son las características comunes de las plataformas de integración de Big Data?
El software de integración de big data es una forma para que cualquier organización tome decisiones informadas. A continuación se presentan las características clave de las plataformas de integración de big data:
Conectores de big data: Muchas aplicaciones utilizan más de una base de datos hoy en día. Los conectores de datos hacen posible mover datos de una base de datos a otra. Las organizaciones utilizan conectores de big data para filtrar y transformar datos en una estructura adecuada para fines de consulta y análisis. Las organizaciones pueden beneficiarse de la escalabilidad y las transmisiones de datos en tiempo real, a diferencia de los lotes tradicionales. Con las empresas basadas en la nube y en datos ganando popularidad, la integración avanzada de datos en cualquier plataforma de integración de big data ayuda con integraciones más ágiles, sin cambios constantes de esquema. IPaaS proporciona conectores de big data preconstruidos, reglas de negocio y mapas, que ayudan a organizar los flujos de integración.
Transformación de datos: La transformación de datos es el proceso de cambiar datos de una estructura de formato a otra. Las organizaciones utilizan esta herramienta para organizar mejor los datos haciéndolos compatibles con otros datos, uniendo datos, etc. Los procesos como la integración de datos, la migración de datos, el almacenamiento de datos/almacenamiento de datos y el manejo de datos pueden involucrar la transformación de datos.
Aprovechar datos de fuentes no convencionales de big data: Esta es una de las características clave de cualquier plataforma de integración de big data eficiente. Los formatos de archivo comunes como los PDFs suelen ser compatibles con las herramientas de integración de datos. La característica avanzada de aprovechar datos de fuentes no convencionales admite formatos de archivo como COBOL, fuentes de correo electrónico y archivos XML/JSON. Las organizaciones utilizan esta característica para obtener un análisis de datos optimizado.
Virtualización de datos: Las organizaciones se benefician de esta característica al obtener acceso a una vista unificada de varios sistemas dispares. No hay movimiento físico de datos hacia y desde las bases de datos. La característica proporciona a las organizaciones acceso en tiempo real a sus datos sin exponer los detalles técnicos de los sistemas fuente.
Calidad de los datos: Esta característica es central para todas las plataformas de integración de big data. Cuando los datos son de excelente calidad, es más fácil procesarlos y analizarlos, lo que en última instancia ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones.
Integración de bases de datos: La tecnología de bases de datos ayuda en el almacenamiento de datos y ha evolucionado a lo largo de los años. Relacional, NoSQL, jerárquica y muchas más son tipos de bases de datos. La base de datos NoSQL también se conoce como base de datos no relacional. La integración de bases de datos generalmente se realiza en casos de fusiones y adquisiciones. Se integran dos bases de datos individuales para una mejor comprensión del nuevo negocio.
Gestión de big data: Es la organización, administración y gobernanza de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. La gobernanza de datos es una parte importante de la gestión de datos. Una estrategia de gobernanza de big data juega un papel clave en determinar cómo se beneficiará el negocio de los recursos disponibles. Las organizaciones aprovechan esta característica para garantizar un alto nivel de calidad de los datos.
Procesamiento de datos: La característica manipula los datos al recopilarlos y combinarlos para obtener información utilizable. Con el big data migrando a la nube, los beneficios del procesamiento de datos en la nube pueden ser aprovechados por organizaciones pequeñas y grandes por igual.
Interfaz de programación de aplicaciones (API): Esta característica conecta un sistema con otro a través de APIs, permitiendo el intercambio de datos entre esos dos sistemas. Facilita la conectividad sin problemas entre dispositivos y programas.
Almacén de datos: Esta es una parte del proceso de integración de datos que se ocupa de la limpieza, el formato y el almacenamiento de datos. Una de las implementaciones importantes de la integración de big data es la construcción de un almacén de datos. Se realiza fusionando sistemas para unificar los datos de fuentes dispares. Técnicamente, los almacenes de datos realizan consultas y análisis.
¿Cuáles son los beneficios de las plataformas de integración de Big Data?
Las empresas de hoy en día están impulsadas por los datos. Por lo tanto, es importante limpiar, procesar y organizar estos datos para tomar mejores decisiones. A continuación se presentan los beneficios de implementar plataformas de integración de big data en las organizaciones:
Reducir la complejidad del big data: En cualquier organización, cuanto mayor sea el número de aplicaciones, mayor será el número de interfaces. El big data puede ser difícil de gestionar a veces. Sin embargo, el software de integración de big data ayuda a gestionar la complejidad, facilitando la entrega de datos a cualquier sistema y optimizando las conexiones. Comienza definiendo los datos críticos para el negocio; datos relacionados con clientes, productos, sitios y proveedores. El proceso general puede implicar la actualización, recopilación y refinamiento de datos para formar una comprensión uniforme de los mismos.
Escalabilidad: El big data es principalmente no estructurado y requiere análisis en tiempo real. Las herramientas avanzadas de big data en asociación con la computación en la nube ayudan a conectar los datos con eventos en tiempo real y automatizan la asignación de recursos en función de las actividades de integración. Cuando las organizaciones tienen plataformas de datos escalables, también están preparadas para un posible crecimiento en sus necesidades de datos.
Mejor toma de decisiones: Las organizaciones a menudo manejan una variedad de datos de fuentes dispares. La integración de datos ayuda a los gerentes a comprender la dinámica de su negocio y anticipar cambios en el mercado. Los datos ingresados manualmente pueden tener errores y, por lo tanto, proporcionar información deficiente en el futuro. Las plataformas de integración ayudan a obtener datos actualizados, facilitando así una toma de decisiones más rápida y de mayor calidad. Cuando los datos están unificados, están disponibles para que todos en la organización los accedan. Esto aumenta la transparencia, la colaboración y, en última instancia, maximiza el valor de los datos.
Optimización de costos: Las plataformas de integración crean una arquitectura de software centralizada que se conecta al sistema y al software y permite transportar datos sin problemas. Esto se centra en eliminar ineficiencias causadas por el uso de múltiples software dentro de una organización. Esto reduce el costo requerido para almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos.
Gobernanza de datos: Este sistema ayuda a comprender a los ejecutivos a cargo de los activos de datos en una organización.
¿Quiénes usan las plataformas de integración de Big Data?
Analistas de datos y científicos de datos: Estos empleados son generalmente los principales usuarios de las herramientas de integración de big data. Utilizan el software para obtener una comprensión más profunda de los datos críticos para el negocio. Estos equipos pueden estar encargados de la preparación de datos, limpieza y procesamiento de datos para un análisis posterior.
Equipos de marketing: Los equipos de marketing a menudo ejecutan diferentes tipos de campañas, incluidas campañas de marketing por correo electrónico, publicidad digital o incluso campañas publicitarias tradicionales. Los datos que están libres de errores y son perspicaces ayudan al equipo de marketing a ejecutar campañas y estrategias exitosas. La integración de big data ayuda a los equipos de marketing a promover la empresa o su producto al público objetivo.
Equipos de finanzas: Los equipos de finanzas aprovechan las plataformas de integración de datos para obtener información y comprensión de los factores que impactan el negocio de una organización. Los equipos de finanzas requieren datos en tiempo real para obtener información procesable, lo cual es posible utilizando software avanzado de integración de datos. Al integrar datos financieros con otros datos operativos, los equipos de contabilidad y finanzas obtienen información procesable que podría no haber sido descubierta mediante el uso de herramientas tradicionales.
Software relacionado con las plataformas de integración de Big Data
Las soluciones relacionadas que se pueden utilizar junto con la integración de datos incluyen:
Software de integración de datos impulsado por metadatos: El software de integración de big data puede manejar una variedad de datos. Sin embargo, cuando se utiliza con metadatos potentes, puede optimizar la creación y gestión de informes de BI. El repositorio de metadatos proporciona una vista y analiza el movimiento de datos en toda la organización.
Plataformas de gestión de datos: Esta categoría de software se utiliza para recopilar, analizar y almacenar big data. Las plataformas de gestión de datos ayudan a las organizaciones a aprovechar el big data de diversas fuentes en tiempo real, lo que lleva a un compromiso efectivo con el cliente.
Software de replicación de datos: La replicación de datos puede ser un proceso único o continuo. Este software tiene como objetivo mantener a todos los miembros de la organización en la misma página. La replicación de datos implica copiar datos de un servidor a una base de datos en otro servidor.
Software de análisis de big data: Las plataformas de análisis de datos son una gran ayuda para cualquier organización que necesite visualización de datos oportuna de análisis de alto nivel. Muchas industrias apuntan a sus clientes utilizando análisis de datos, lo que ayuda a las empresas a proporcionar una experiencia personalizada y cumplir con las expectativas del cliente.
Software de integración de aplicaciones: La integración de aplicaciones, al igual que la integración de datos, funciona en lotes; esto deja brechas en la toma de acciones rápidas. Las organizaciones pueden beneficiarse al mover datos en tiempo real con la integración de aplicaciones para un acceso fácil y acciones más rápidas.
Desafíos con las plataformas de integración de Big Data
Gestión de grandes volúmenes de datos: El crecimiento exponencial de datos de diversas fuentes es uno de los mayores desafíos de la integración de big data. Esto crea además problemas con la retención de estos datos. A veces, los datos se ejecutan en múltiples plataformas, una combinación de alojamiento en las instalaciones y en la nube. Esto da lugar a complejidad y la gestión puede volverse difícil.
Tareas manuales de integración de datos: En muchas organizaciones, los científicos de datos son los empleados que encuentran y preparan los datos, lo que deja un equivalente a solo una semana de tiempo para tareas reales de ciencia de datos y trabajo analítico. Esto ha llevado a las empresas a buscar herramientas para automatizar la ingestión e integración.
Crecimiento de datos heterogéneos: Los datos heterogéneos son un grupo de datos con tipos de datos no similares. Los datos se recopilan en diferentes formatos: estructurados, no estructurados y semiestructurados. Integrar todos estos tipos de datos dispares es un proceso tedioso y necesitaría una herramienta ETL adecuada. Los datos son manejados principalmente por varios sistemas de manejo de datos y pueden no estar en el mismo formato.
Problemas con la calidad de los datos: Los datos incompatibles o inválidos pueden estar presentes en los datos obtenidos de fuentes dispares. Las empresas podrían no ser conscientes de esto, y los análisis podrían mostrar información con estos datos incompatibles, lo que podría tener graves repercusiones. La información proporcionada por los análisis de datos podría ser potencialmente engañosa. La calidad de los datos recopilados se mantiene bajo control al designar un ejecutivo para la gestión de datos. Este trabajo manual puede ser muy laborioso para grandes volúmenes de datos.
¿Qué empresas deberían comprar plataformas de integración de Big Data?
Retail: Esta industria es la más común en utilizar software de big data. Quieren atraer a más clientes a su negocio. Para eso, necesitan anticipar correctamente lo que los clientes quieren. Los conocimientos precisos pueden ayudar a las empresas a identificar a sus clientes objetivo, así como a construir su ventaja competitiva.
Logística: La integración de datos reúne diferentes sistemas al combinar datos y funciones. Los datos en la industria del transporte y la logística se almacenan en sistemas ERP en las instalaciones y sistemas CRM basados en la nube. Las soluciones de integración de big data ayudan a las organizaciones a superar desafíos como la congestión del tráfico y la mala gestión de la capacidad mediante la gestión automatizada de flotas y análisis basados en la nube. Los procesos empresariales se optimizan y también se reducen los errores de transcripción.
Educación: La privacidad y seguridad de los datos son de suma importancia en la industria educativa. Las herramientas de big data están cambiando el escenario educativo por completo. La tecnología de vanguardia puede ayudar a realizar mejores evaluaciones educativas.
Banca y finanzas: La integración de datos ayuda a los bancos a proporcionar una mejor experiencia al cliente, ventas cruzadas, retención de clientes y rentabilidad general. La integración de big data ayuda en la detección de fraudes y el cumplimiento.
Construcción: Los grandes proyectos de infraestructura son enormes en volumen. Si bien la construcción es una de las industrias menos digitalizadas, las organizaciones ahora están dándose cuenta de la importancia de los datos que se generan y que deben aprovecharse para obtener mejores resultados. Utilizando plataformas de integración de big data, las empresas pueden combinar datos de diseño y construcción para que cada departamento esté en la misma página. Esto lleva a un mejor seguimiento de los datos de diseño del proyecto que se utilizan en el sitio de construcción.
Salud: Las plataformas de big data son críticas para la industria de la salud. Los datos en salud son no estructurados y la integración de datos puede resultar útil para obtener información valiosa. El objetivo final de las soluciones de integración de datos en esta industria es mejorar la calidad y el costo de la atención médica para pacientes e investigadores.
¿Cómo comprar plataformas de integración de Big Data?
Recolección de requisitos (RFI/RFP) para plataformas de integración de Big Data
Si una empresa está comenzando y busca comprar la primera plataforma de integración de big data, o tal vez una organización necesita actualizar un sistema heredado, donde sea que un negocio esté en su proceso de compra, g2.com puede ayudar a seleccionar el mejor software de integración de big data para el negocio.
Los puntos de dolor particulares del negocio podrían estar relacionados con todo el trabajo manual que debe completarse. Si la empresa ha acumulado muchos datos, la necesidad es buscar una solución que pueda crecer con la organización. Los usuarios deben pensar en los puntos de dolor y anotarlos; estos deben usarse para ayudar a crear una lista de verificación de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitarán usar la herramienta de integración de big data, ya que esto determina el número de licencias que probablemente comprarán.
Tomar una visión holística del negocio e identificar los puntos de dolor puede ayudar al equipo a lanzarse a crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación sirve como una guía detallada que incluye características necesarias y agradables de tener, incluidas características de presupuesto, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o en las instalaciones, y más.
Dependiendo del alcance de la implementación, podría ser útil producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos clave que describan lo que se necesita de una plataforma de integración de big data.
Comparar productos de plataformas de integración de Big Data
Crear una lista larga
Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad del negocio hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son una parte esencial del proceso de compra de software. Para facilitar la comparación después de que se completen todas las demostraciones, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor.
Crear una lista corta
De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista en mano, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones de integración de big data.
Realizar demostraciones
Para asegurar que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta con el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia.
Selección de plataformas de integración de Big Data
Elegir un equipo de selección
Antes de comenzar, es crucial crear un equipo que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar los puntos de dolor hasta la implementación. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización que tengan el interés, las habilidades y el tiempo adecuados para participar en este proceso. Un equipo de tres a cinco personas con roles como el principal tomador de decisiones, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en la materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI sería suficiente. En empresas más pequeñas, el equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño, con menos participantes multitarea y asumiendo más responsabilidades.
Negociación
Dado que las plataformas de integración de datos se centran en los datos, el usuario debe asegurarse de que el proceso de selección también esté impulsado por datos. El equipo de selección debe comparar datos importantes como las métricas de precios de un proveedor en particular, la etapa en la que se encuentra la organización compradora y también los términos y condiciones de la organización.
Decisión final
Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a ofrecer un descuento por contratos de varios años o por recomendar el producto a otros.
¿Cuánto cuestan las plataformas de integración de Big Data?
El software de integración de datos está disponible tanto en las instalaciones como en la nube. El costo por tipo cambia dado que hay ciertos factores para cada tipo a considerar. Las organizaciones que consideran implementar software en las instalaciones son responsables de los costos asociados con el hardware del servidor, el consumo de energía y el espacio. Mientras que el software que utiliza la nube puede cobrarse por los recursos que utiliza y los precios suben o bajan dependiendo de cuánto se consume del software.
Retorno de la inversión (ROI)
Las organizaciones compran plataformas de integración de big data con la expectativa de un cierto ROI. Aunque hay formas de calcular directamente los ROIs, podría ser un poco desalentador usarlas aquí. Depende completamente de la complejidad del proyecto y, en última instancia, del software en sí. El ROI puede analizarse desde una perspectiva de TI y una perspectiva empresarial. Se calcula el ROI en infraestructura de TI, personal, construcción de experiencia y costo de servicios. Mientras que, para el negocio, las inversiones de tiempo, las inversiones externas (el costo relacionado con socios externos involucrados en el proyecto) y los costos de oportunidad se tratan como importantes.
Implementación de plataformas de integración de Big Data
¿Cómo se implementan las plataformas de integración de Big Data?
Es necesario definir los objetivos que se desean lograr utilizando una plataforma de integración de big data. Esto ayudará a medir el éxito de los proyectos objetivo para los cuales se utilizará el software de integración de big data. Las grandes organizaciones tienen datos en grandes volúmenes de fuentes de datos heterogéneas, por lo que es mejor contratar a una parte externa para implementar el software. Se asegura la conectividad entre sistemas durante el proceso. Con una rica experiencia a lo largo de los años, los especialistas de estas firmas de consultoría pueden guiar a las empresas en la conexión y consolidación de sus datos de manera efectiva al ayudar a la empresa a identificar a los mejores proveedores en el espacio que se adapten a sus necesidades y objetivos comerciales.
¿Quién es responsable de la implementación de plataformas de integración de Big Data?
La implementación de la integración de datos puede ser un proceso tedioso. En tales momentos, es recomendable contar con el apoyo del proveedor durante toda la implementación. El tamaño del equipo podría variar de moderado a grande dependiendo de la complejidad del software que se esté implementando. Con equipos multifuncionales, es posible optimizar el proceso de implementación. Antes del uso real, siempre es una buena práctica probar datos de muestra.
¿Cómo es el proceso de implementación para las plataformas de integración de Big Data?
El proceso general de implementación se puede realizar en los siguientes pasos:
- Identificar y definir el proyecto es un paso en el que las organizaciones pueden determinar el formato en el que deben estar los datos consolidados para que puedan ser de máxima utilidad para la organización.
- Revisar los sistemas se vuelve crucial en este punto. Dependiendo de la conectividad, los especialistas en consultoría pueden aconsejar sobre conectores de datos y/o puertos SFTP para facilitar el intercambio de datos.
- Definir el marco de integración de datos.
- Definir cómo se procesarán los datos.
¿Cuándo deberías implementar plataformas de integración de Big Data?
El software de integración de big data generalmente se requiere cuando la organización maneja grandes cantidades de datos provenientes de fuentes dispares.
Tendencias de las plataformas de integración de Big Data
Plataformas de integración híbrida
Estas plataformas ayudan a los usuarios empresariales a manejar datos altamente complejos. Las plataformas de integración híbrida integran datos en las instalaciones y basados en la nube. Estas plataformas ayudan a reducir costos y riesgos.
Integración utilizando inteligencia artificial y aprendizaje automático
La naturaleza disruptiva de la transformación digital actual ha allanado el camino para muchos nuevos desarrollos en plataformas de integración. Con la inteligencia artificial, es posible obtener información precisa sobre los datos de los clientes y así cumplir con sus expectativas. El aprendizaje automático ayuda a proporcionar la transparencia para tomar mejores decisiones.
Adopción de software como servicio (SaaS) y la nube
SaaS está ayudando al software tradicional en las instalaciones a migrar a la nube. La facilidad de uso de la nube y SaaS permite a las organizaciones utilizar datos desde cualquier lugar, en cualquier momento, y pagar por lo que se utiliza. También elimina el uso de hardware, haciendo que la infraestructura sea flexible.
Blockchain para datos y análisis
La tecnología blockchain puede ayudar de más de una manera:
- Mejora la seguridad
- Proporciona transparencia
- Optimiza el proceso de integración
- Simplifica las comunicaciones
- Elimina la necesidad de intermediarios, reduciendo así el costo.
