Los 5 principales patrones de integracion de datos y su utilidad
5 Patrones de integracion de datos
Universalmente, todos los profesionales del negocio saben que los datos son un activo valioso para los procesos y operaciones empresariales. Muchas personas tambien tienen algun conocimiento sobre big data u otra terminologia de administracion de datos comunmente utilizada. Sin embargo, no todos los profesionales de negocios saben como utilizar realmente los datos empresariales correctamente. Ademas, muchas personas no entienden adecuadamente la integracion de datos ni sus complejidades. Los
patrones de integracion de datos son un componente importante de la integracion de datos. Los patrones de integracion de datos proporcionan un metodo estandarizado para la integracion de datos. 5 patrones de integracion de datos que todo profesional empresarial debe conocer incluyen-
1. La migracion de
![1 migration 1616793776 8582](https://zipreporting.com/assets/images/collections/1-migration-1616793776-8582-800-e83cbb392.webp)
datos de migracion es un patron de integracion de datos que mueve permanentemente un conjunto particular de datos de un sistema a otro. Antes de que se produzca la migracion de datos, los datos se incluyen en un sistema de origen. El proceso de migracion de datos incluye la eleccion, preparacion, extraccion y transformacion de datos. Las migraciones se discuten ampliamente en casos practicos de administracion de datos, ya que las migraciones son necesarias para todos los sistemas de datos. La migracion de datos permite a las empresas conservar los datos empresariales al cambiar las herramientas del sistema de informacion de administracion. Las capacidades de migracion son cruciales, ya que las empresas suelen utilizar varios sistemas o sistemas diferentes para fines de administracion de datos.
La carga de transformacion de extraccion a menudo se asocia con el patron de integracion de datos de migracion. La carga de transformacion de extractos y la migracion de datos no son lo mismo, aunque ambos son conceptos importantes de administracion de datos. La carga de transformacion de extraccion permite migrar datos entre diferentes fuentes y herramientas de analisis. Los procesos empresariales de administracion de datos se ven gravemente influenciados por el patron de integracion de datos de migracion y la carga de transformacion de extractos.
La migracion es una opcion de patron de integracion de datos util para multiples situaciones. La migracion se utiliza con mayor frecuencia cuando las empresas se mueven de un sistema a otro sistema. Hacer copias de seguridad de datasets y reemplazar hardware de base de datos tambien son situaciones para las que la migracion es util. Ademas, la migracion es util cuando se agregan nodos a los clusteres de bases de datos o se inicia un nuevo sistema que amplia la infraestructura actual.
2. Sincronizacion bidireccional
El patron de integracion de datos de sincronizacion bidireccional combina dos conjuntos de datos en dos sistemas diferentes. La sincronizacion bidireccional permite que existan dos conjuntos de datos diferentes por separado mientras tambien actuan como un conjunto de datos. Los patrones de datos de sincronizacion bidireccional ayudan a las organizaciones con multiples sistemas y procesos empresariales que ocurren simultaneamente.
Los patrones de datos de sincronizacion bidireccional ayudan a eliminar la carga de las empresas que necesitan abordar manualmente diferentes inconsistencias de datos. Los procesos de negocio estan optimizados por la alta calidad de los datos y la accesibilidad a los datos en tiempo real que soporta la sincronizacion bidireccional.
Un ejemplo de sincronizacion bidireccional podria ser una empresa de servicios financieros que tiene diferentes sistemas para diferentes procesos de negocio. La sincronizacion bidireccional actualizaria diferentes sistemas con los mismos datos en tiempo real compartidos. Con una accesibilidad constante a los datos en tiempo real, la empresa de servicios financieros aun podria mantener sistemas especificos para procesos comerciales alternativos.
3. Correlacion
![3 correlation 1616793777 1478](https://zipreporting.com/assets/images/collections/3-correlation-1616793777-1478-800-cf75fc694.webp)
El patron de integracion de datos de correlacion incorpora sincronizacion bidireccional. En primer lugar, el patron de integracion de datos de correlacion identifica donde se intersecan dos conjuntos de datos. A continuacion, se realiza la sincronizacion bidireccional para el elemento que se produce en ambos sistemas.
Es importante destacar que la sincronizacion bidireccional solo ocurre si los elementos existen en ambos sistemas de forma natural. La correlacion evita la necesidad de almacenamiento de datos innecesario, ya que la sincronizacion bidireccional solo se aplica a los datos intersecantes relevantes.
Un ejemplo de integracion de datos de correlacion podria ser entre dos ubicaciones diferentes de servicios financieros. En esta situacion, los patrones de integracion de datos de correlacion permiten que las ubicaciones separadas compartan los datos de los clientes. Cuando los diferentes sistemas reconocen los datos intersecados, pueden usar sincronizacion bidireccional. Como resultado, ambas ubicaciones de servicios financieros tienen acceso a datos en tiempo real.
4. Agregacion
El patron de integracion de datos de agregacion recibe o toma datos de varios sistemas y los inserta en un solo sistema. El patron de integracion de datos de agregacion mantiene la calidad de los datos y es una solucion de integracion para problemas de formato. La capacidad de procesar datos derivados de multiples sistemas en una aplicacion unida admite la accesibilidad en tiempo real. Ademas, se evita la replicacion de datos, lo cual es importante para las organizaciones con capacidades limitadas de almacenamiento de datos.
Los patrones de datos de integracion de agregacion admiten la interfaz de programacion de aplicaciones utilizada para sistemas heredados. Los patrones de datos de integracion de agregacion son especialmente utiles para la interfaz de programacion de aplicaciones que utiliza datos de multiples sistemas para una respuesta. Otra aplicacion util para patrones de datos de integracion de agregacion es para los datos empresariales relacionados con la conformidad.
Un ejemplo de uso del patron de integracion de datos de agregacion podria producirse si una organizacion de servicios financieros necesitaba generar un informe. Sin embargo, los datos necesarios para generar el soporte existen en varios sistemas diferentes. Los patrones de integracion de datos de agregacion ayudan a generar el informe con datos de varios sistemas unidos.
5. Difusion
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El patron de integracion de datos de difusion mueve los datos de un unico sistema de origen en tiempo real a varios sistemas de destino. El patron de integracion de datos de radiodifusion tambien se produce de forma continua. El acceso a datos en tiempo real entre multiples sistemas solo se logra a traves de patrones de intergracion de datos de difusion, correlacion o sincronizacion bidireccional.
Lo que hace que el patron de integracion de datos de difusion sea unico es que solo mueve los datos en una direccion. La unica direccion en la que se mueven los datos durante los patrones de integracion de datos de difusion es desde el origen hasta el destino. Como tal, el patron de integracion de datos de difusion es de naturaleza transaccional.
Hay varias consideraciones para ayudar a determinar si el patron de integracion de datos de difusion es la mejor opcion para una situacion. Por ejemplo, considerar si la necesidad de acceso a los datos en tiempo real es una prioridad. Ademas, el patron de integracion de datos de radiodifusion es excelente para situaciones que requieren una participacion humana limitada requerida.
Comprobaciones clave de patrones de integracion de datos Los patrones de integracion de
![key takeaways of data integration patterns 1616793777 9148](https://zipreporting.com/assets/images/collections/key-takeaways-of-data-integration-patterns-1616793777-9148-800-4d4b605e1.webp)
datos son un tema importante para las conversaciones relacionadas con la inteligencia empresarial.