Qué es la consolidación de datos: técnicas, importancia e implementación

Según un estudio de Salesforce del 2024, el 80% de las organizaciones con problemas en su transformación digital señalan los silos de datos como una de sus principales preocupaciones.

La mayoría de las organizaciones procesa más datos en su operación diaria de los que logra aprovechar. La consolidación de datos las ayuda a convertir una montaña abrumadora de información en insights estratégicos manejables y accionables.

¿Qué es la consolidación de datos?

La consolidación de datos es el proceso de reunir información de múltiples fuentes en un único repositorio centralizado.

Se diferencia de la agregación porque busca crear una única fuente de la verdad, en lugar de vistas temporales.

La consolidación de datos conecta datos estructurados, semiestructurados y no estructurados de sistemas CRM, ERP, entornos de bases de datos y data stores en la nube. Puede adoptar distintas formas, como el procesamiento por lotes para actualizaciones periódicas o la integración de datos en tiempo real para flujos continuos.

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¿Por qué es importante la consolidación de datos?

Los negocios necesitan consolidar sus datos para mantener la información en un solo data store legible y accesible.

A grandes rasgos, la consolidación de datos mejora la eficiencia operativa de tres formas:

• Reduce costos: tener la información en una sola fuente reduce el gasto en almacenamiento duplicado y minimiza errores costosos.
• Ahorra tiempo: el almacenamiento centralizado hace más accesible la información y permite que los equipos consulten, compartan y actúen rápido sin tener que buscar en varios sistemas.
• Mejora la precisión: la consolidación elimina entradas duplicadas y garantiza que todos trabajen con la misma información actualizada.

En conjunto, estos beneficios habilitan una mejor toma de decisiones y posicionan al negocio para un crecimiento más rápido y sostenible.

Cómo funciona la consolidación de datos: técnicas y herramientas

Las organizaciones pueden elegir entre varias técnicas de consolidación de datos según el volumen y el tipo de información que reciben.

Antes de entrar en detalle, este es el panorama general:

Requiere algo de capacitación adicional o cambio de herramientas

Master Data Management (MDM)

Asegurar la consistencia entre sistemas

Mejor gobernanza de datos y una única fuente de la verdad

Implementación compleja;

costo inicial alto

Extract, Transform, Load (ETL)

El enfoque ETL ofrece un control de calidad sólido, ya que la fase de transformación ocurre antes de la carga. Eso lo vuelve ideal para lógica compleja y data pipelines estandarizados, sobre todo para procesamiento histórico y por lotes.

Sin embargo, el ETL puede ser más lento con conjuntos de datos grandes o que cambian con frecuencia, requiere más diseño previo y no es ideal para necesidades en tiempo real.

Las tecnologías estándar de ETL incluyen:

• Fivetran: extracción y carga.
• Dbt: transformaciones basadas en SQL.
• Snowflake, BigQuery y Redshift: almacenamiento y consulta.

Extract, Load, Transform (ELT)

ELT permite que los usuarios carguen los datos antes de transformarlos dentro de un área de staging, como un data warehouse.

Este enfoque aprovecha la escalabilidad y la potencia de procesamiento de las plataformas en la nube.

ELT permite una ingesta rápida de datos en crudo, soporta analítica en tiempo real o casi en tiempo real y facilita actualizar la lógica de transformación sin tocar los pipelines de extracción. También admite actualizaciones incrementales para ganar eficiencia.

En cuanto a las desventajas, exige una infraestructura más robusta, mayor potencia de procesamiento y mejor gobernanza. Los casos de uso avanzados también pueden requerir un buen dominio de SQL o experiencia específica en la plataforma.

ELT usa tecnologías como Fivetran para extracción y carga, dbt para transformaciones dentro del warehouse, y data warehouses en la nube como Snowflake, BigQuery, Redshift o Azure Synapse, a menudo orquestados con herramientas como Airflow o Prefect.

Virtualización de datos

La virtualización consolida datos de varias fuentes en una vista unificada y en tiempo real, sin mover físicamente la información. Logra esto creando una capa virtual que conecta y consulta distintos sistemas.

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Usa la virtualización cuando la velocidad de acceso importa más que el análisis histórico profundo, o cuando mover conjuntos de datos sensibles o masivos es caro o poco práctico. Es especialmente útil en escenarios como dashboards en tiempo real o cuando temas de compliance dificultan la centralización.

El beneficio principal es la agilidad. Los equipos pueden consultar y combinar datos bajo demanda, sin procesos largos de integración.

Federación de datos

La federación de datos permite a los usuarios consultar varios sistemas como si fueran una sola fuente, sin mover los datos físicamente. Crea una vista virtual que unifica el acceso a bases de datos, aplicaciones y servicios.

Considera la federación cuando la centralización no es posible por costo, compliance o restricciones técnicas, pero los equipos aún necesitan visibilidad entre sistemas. Sirve para reportes ligeros e insights rápidos sin infraestructura pesada.

La ventaja principal son la velocidad y la simplicidad, aunque el desempeño puede sufrir a gran escala, ya que las consultas corren sobre varios sistemas en vivo.

Data warehousing

Un data warehouse es un repositorio centralizado diseñado para almacenar grandes volúmenes de datos estructurados y semiestructurados para reportes y analítica. Permite a las organizaciones consolidar la información en un formato consistente que soporta business intelligence.

Los warehouses son útiles cuando tu organización necesita almacenamiento de largo plazo de registros limpios y confiables para análisis histórico, forecasting o compliance. Son la mejor opción para empresas que quieren estandarizar la información entre muchos sistemas.

Complementan a ETL y ELT al funcionar como el destino después de la transformación, lo que habilita consultas consistentes, analítica e integración con herramientas de BI.

Data lakes

Un data lake es un sistema de almacenamiento centralizado que guarda datos de todo tipo (en crudo, no estructurados, semiestructurados y estructurados) en su formato original. Da a las organizaciones la flexibilidad de acceder a todos los tipos de datos sin un esquema predefinido.

Considera un data lake cuando manejas flujos masivos y variados como logs y feeds de IoT, o cuando trabajas con analítica avanzada, machine learning o cargas de trabajo de IA. Es una gran opción cuando necesitas almacenar la información primero y preocuparte por cómo procesarla después.

Las principales ventajas son la escalabilidad y la flexibilidad, pero sin una gobernanza sólida, los data lakes pueden convertirse en “data swamps” donde organizar y aprovechar la información se vuelve difícil.

Data lakehouse

Un data lakehouse combina la escalabilidad de un data lake con la estructura y el desempeño de consultas de un data warehouse. Permite a las organizaciones almacenar registros en crudo y, al mismo tiempo, aplicar gobernanza, aplicación de esquemas y analítica basada en SQL.

Usa un lakehouse si necesitas tanto flexibilidad para conjuntos de datos grandes y variados, como la confiabilidad y el desempeño de un warehouse. Es una opción sólida para organizaciones que migran desde entornos separados de lake y warehouse a una sola plataforma unificada.

El beneficio principal es una arquitectura más simple y menos movimiento de datos, aunque adoptar un lakehouse suele requerir plataformas nuevas y puede implicar volver a capacitar a los equipos.

Master Data Management (MDM)

Master Data Management crea un registro consistente y de referencia de las entidades centrales del negocio (clientes, productos o proveedores) en todos los sistemas. Asegura que todos en la organización usen las mismas definiciones y los mismos valores.

MDM se recomienda cuando la consistencia y la precisión son críticas, sobre todo en empresas con varios sistemas desconectados o registros duplicados. Se aplica con frecuencia en industrias como retail, salud y finanzas, donde los errores en los datos centrales pueden salir caros.

MDM complementa las técnicas de consolidación de datos al resolver inconsistencias y duplicados en la fuente, lo que se traduce en conjuntos de datos más limpios y confiables para la analítica downstream.

Cómo empezar con la consolidación de datos

Sigue estos cuatro pasos para comenzar con tu nuevo proceso de consolidación.

Audita las fuentes de datos y la infraestructura

Empieza por mapear todas tus fuentes de información (bases de datos, aplicaciones, hojas de cálculo, plataformas en la nube) y revisa tu infraestructura actual.

Eso te ayuda a entender dónde viven los datos, cómo fluyen y qué brechas de consolidación existen.

Evalúa las herramientas de ELT

Muchas de las herramientas actuales de replicación e integración de datos pueden automatizar buena parte de los pasos de extracción, carga y validación dentro del proceso de consolidación.

Construye tu pipeline de consolidación (o usa automatización)

Diseña e implementa los pipelines por tu cuenta o adopta una solución automatizada para simplificar la consolidación continua. La automatización reduce el mantenimiento manual y mantiene la información consistente y al día.

Prueba, valida y despliega

Antes de desplegarlo a toda la empresa, corre pruebas para asegurar precisión, confiabilidad y desempeño. Valida los resultados con los stakeholders clave y después despliega tu sistema consolidado a producción.

Casos de estudio

Estos son algunos casos de estudio enfocados en cómo la consolidación de datos mejora el desempeño del negocio.

Saks

Saks usó Fivetran para centralizar los datos de clientes y ventas de sus bases de datos internas y APIs de terceros.

En los primeros 6 meses tras unificar sus registros, la empresa logró:

• Incorporar más de 35 fuentes de datos.
• Reducir el tiempo de onboarding de semanas a horas.
• Reducir las horas de ingeniería de datos entre 4 y 5 veces.
• Acortar el time-to-value de meses a semanas.
• Reemplazar su ETL legacy por una solución escalable.

Con los data pipelines y los conectores prediseñados de Fivetran, Saks potenció sus esfuerzos de personalización del cliente al unificar datos provenientes tanto de sus sistemas operativos internos como de los flujos integrados con partners.

Paul Hewitt

Paul Hewitt rebasó los reportes manuales (vía hojas de cálculo) y las herramientas básicas, y necesitaba una fuente central de información.

Adoptaron Fivetran y Databricks para automatizar la ingesta desde sus canales publicitarios hacia un data lake, lo que habilitó mejores insights sobre el gasto en marketing y reportes más rápidos.

Engel & Völkers

Engel & Völkers redujo 4 veces el tiempo necesario para el onboarding de nuevas fuentes de datos usando los conectores de Fivetran.

Hoy lo usan para optimización de marketing, analítica self-service y métricas de operaciones, y ponen la información rápidamente a disposición de los distintos equipos.

Por qué elegir ELT con Fivetran

ELT simplifica la consolidación de datos al cargar los datos en crudo antes de transformarlos dentro de tu data warehouse. Este enfoque ahorra tiempo y recursos de ingeniería.

Plataformas automatizadas de movimiento de datos como Fivetran ofrecen la flexibilidad y la velocidad para escalar, ya sea que consolides finanzas intercompañía, optimices tus reportes o te prepares para analítica avanzada.

Con una plataforma totalmente administrada y conectores prediseñados, los equipos se enfocan en el análisis en vez del mantenimiento.

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