Resulta complicado encontrar profesionales con experiencia en datos, que además salen caros. Sin embargo, suelen ser indispensables para desplegar la mayoría de las plataformas de integración de datos. Los analistas empresariales que necesitan acceder a los datos para tomar decisiones empresariales suelen depender de estos expertos. El tiempo habitual para integrar datos de fuentes empresariales es de 6 meses, lo que ralentiza el tiempo de amortización de las analíticas de datos.

Las empresas están teniendo dificultades para conseguir que sus datos de alta calidad sean fácilmente visibles y accesibles para analizarlos. A medida que crecen las fuentes y los silos de datos, las empresas se ven obligadas a tomar decisiones entre trasladar y duplicar datos entre silos para habilitar analíticas avanzadas o dejar sus datos distribuidos, pero limitando la agilidad.

Los clientes necesitan cada vez más varios estilos de envío, como por lotes, de streaming y por eventos, en una sola plataforma. A medida que los aspectos empresariales van creando trazas digitales, las organizaciones buscan aprovechar la integración y el análisis de datos en tiempo real para mejorar los resultados de sus empresas. 

Puedes organizar de manera diferente varias versiones de datos que significan lo mismo o darles formatos distintos. Por ejemplo, puedes almacenar las fechas con el formato numérico dd/mm/aa o como texto "día de mes de año". Para solucionar esta clase de problemas, dispones de varias herramientas, como el elemento "transformación" del proceso ETL y la gestión de datos maestros.

Tanto la inversión de capital como los gastos operativos son conceptos que se suman a lo que ya cuesta aprovisionar, desplegar, mantener y gestionar la infraestructura necesaria en cualquier iniciativa empresarial de integración de datos. Ahora bien, si la integración se ofrece como servicio gestionado basado en la nube, te ahorras esos gastos.

Antes, los datos estaban tan vinculados con aplicaciones concretas y dependían tanto de ellas que no se podían extraer para utilizarlos en ninguna otra parte de la empresa. Hoy en día, las capas de las aplicaciones y los datos están tan desvinculadas que puedes usarlos de manera más flexible.

La integración de datos sirve como base para la IA y el aprendizaje automático, ya que proporciona datos combinados de alta calidad necesarios para impulsar los modelos de aprendizaje automático. 

La integración de datos combina los datos de diversas fuentes en un almacén de datos para analizarlos con fines empresariales. 

La integración de datos transfiere los datos de las plataformas on‐premise aisladas a lagos de datos para extraer valor fácilmente mediante analíticas de datos avanzadas e IA.

La integración de datos es un elemento fundamental para que la transición a la nube se lleve a cabo sin contratiempos. Los servicios de transferencia de datos, los conectores de datos, las herramientas de captura de datos de cambio (CDC) y las herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) ofrecen distintas opciones a las empresas para migrar a la nube y mantener la continuidad de la actividad empresarial.  

La integración de datos recoge los datos de varias fuentes de Internet de las cosas en una misma ubicación para que les puedas sacar partido.

Las funciones de integración de datos, como el streaming y la ingestión de eventos, activan casos prácticos como las predicciones y recomendaciones en tiempo real.