Los datos de una empresa moderna constituyen un universo fragmentado: residen en aplicaciones en la nube o en sistemas de gestión on-premise, data lakes, decenas de sistemas heredados y hojas de cálculo que a menudo escapan al control del área de TI. En este escenario, ¿cómo es posible obtener una visión global confiable y acelerar las migraciones y los proyectos de transformación digital? ¿Y cómo entrenar modelos de Inteligencia Artificial Generativa eficaces?
El costo de las integraciones ausentes o deficientes es medible: Gartner estima pérdidas económicas (en promedio) de 12,9 millones de dólares anuales en empresas con baja calidad de datos; en contextos empresariales, una interrupción causada por fallas del sistema puede costar 5.600 dólares por minuto. Además, IDC afirma que los “data silos” y las ineficiencias erosionan los ingresos hasta en un 20–30%.
La respuesta reside a menudo en una disciplina tan histórica como hoy crucial: la Integración de Datos. Ya no es solo un proceso técnico para “mover datos”, sino la columna vertebral estratégica que permite transformar datos distribuidos y heterogéneos en un activo informativo cohesionado, accesible y gobernado. Sin sólidas estrategias de integración, cualquier proyecto de analítica o de IA está condenado a basarse en información incompleta e inestable. Y procesos críticos como los cierres contables o el reporting corren el riesgo de fallar.
En febrero de 2025, Irion fue mencionada por Gartner entre las tecnologías de referencia en el “Reference Architecture Brief: Data Integration”. El interés por esta disciplina ha estado en constante aumento en los últimos 5 años en Google (+87% respecto al año pasado), impulsado por la IA Generativa y las nuevas arquitecturas para la Gestión de Datos.
En 2025, de hecho, la Integración de Datos ya no es solo ETL/ELT: las arquitecturas modernas combinan APIs, eventos, procesamiento en streaming y virtualización de datos con una gobernanza basada en metadatos activos. El objetivo es habilitar pipelines reutilizables, observables y de baja latencia, listas para alimentar analítica e IA de manera trazable.
Integrar los datos, por qué es fundamental (seis motivos)
Según DAMA International (DMBOK2®), la integración de datos describe los procesos relacionados con el traslado y la consolidación de datos dentro y entre data stores, aplicaciones y organizaciones. En palabras más sencillas, es el conjunto de todas aquellas acciones necesarias para unificar diversas fuentes de información, con el fin de crear una visión única de un determinado proceso.
Con cientos o miles de bases de datos en sus sistemas, la eficiencia en la transferencia de datos es imprescindible, pero por sí sola ya no basta en la era de la transformación digital: es necesario gestionar flujos de datos estructurados (internos o provenientes de fuentes externas) y no estructurados (por ejemplo, datos procedentes de redes sociales) que se vierten desde fuentes aparentemente infinitas. La integración consolida los datos en formas coherentes, físicas o virtuales, para satisfacer los requisitos de “uso” de todas las aplicaciones y procesos empresariales.
Integrar los datos es fundamental por al menos seis grandes motivos:
- gestionar, procesar, comparar y enriquecer diferentes tipos de datos entre sí con el fin de desarrollar análisis avanzados de los que extraer nuevo conocimiento
- disponer de datos de manera segura, en conformidad con las normativas, en el formato y en el plazo necesarios
- disminuir los costos y la complejidad en la gestión de las soluciones, unificar los sistemas y mejorar la colaboración
- buscar patrones ocultos y relaciones entre diferentes fuentes
- mapear el data lineage
- en caso de fusiones empresariales, migrar los datos o unificar los sistemas de información
La Integración de Datos es hoy un requisito esencial para el Data Warehousing, el Data Management, la Business Intelligence y el Big Data Management, y supera el “antiguo” enfoque por silos, cuando los departamentos de TI gestionaban la información de manera separada para cada función empresarial. Entre los datos a integrar se encuentran:
- estructurados y almacenados en bases de datos,
- de texto no estructurados en documentos o archivos,
- otros tipos no estructurados como los de audio, video y streaming
Ahora está claro: más que del volumen, el valor extraíble de los Big Data proviene de la correlación de una variedad de fuentes, tipologías y formatos de datos. Sin embargo, la gestión, la integración y la gobernanza de datos heterogéneos sigue siendo un desafío cotidiano que muchas empresas aún enfrentan de manera no óptima.
ETL vs ELT: las 10 limitaciones del enfoque tradicional
Existen múltiples técnicas utilizadas para lograr la integración entre los diferentes tipos de datos mencionados anteriormente, entre ellas el ETL (Extract, Transform, Load), que ha sido sin duda la más difundida en las últimas décadas, y el ELT, que invierte las dos últimas actividades para obtener mayor funcionalidad, superando las limitaciones del enfoque tradicional.
El ETL contempla tres fases:
- Fase 1 – Extracción: este proceso comprende la selección de los datos requeridos desde una fuente o desde diversas fuentes. Los datos extraídos se organizan luego en un data store físico en disco o en memoria.
- Fase 2 – Transformación: los datos se transforman según una serie de reglas para adaptarse al modelo del data warehouse o a las necesidades operativas. Ejemplos típicos de transformaciones son modificaciones de formato, concatenaciones, eliminación de valores nulos (que podrían generar resultados incorrectos durante los análisis) o cambios en el orden de los elementos de datos o de los registros para ajustarse a un patrón definido.
- Fase 3 – Carga: esta fase consiste en el almacenamiento o la presentación física del resultado de las transformaciones en el sistema de destino. Existen dos tipos diferentes: la carga en modo batch, en la que los datos se reescriben íntegramente sustituyendo a los anteriores, o la carga incremental periódica, mediante la cual se detectan e insertan en el data warehouse únicamente los cambios ocurridos desde la última carga.
Este sistema, con el tiempo y en su aplicación, ha evidenciado sin embargo algunas limitaciones:
- una creciente complejidad en la orquestación de los procesos de transformación
- imponiendo una descripción detallada del proceso, no permite optimizaciones en los procesamientos, ni en función de la distribución actual de los datos, ni tras mejoras del software
- no es autónoma en términos de capacidades funcionales y debe recurrir con frecuencia a sistemas externos de apoyo
- la necesidad de recurrir a otras herramientas y a vías no coordinadas para la definición de tablas, vistas e infraestructuras varias de apoyo
- el desbordamiento de los costos y los plazos de implementación
- la degradación del rendimiento de los procesamientos
- el incremento de los costos de mantenimiento y de gestión de cambios
- la imposibilidad de ciclos de prueba y de desarrollos paralelos y coordinados
- la imposibilidad casi total de documentar y rastrear los procesos, en detrimento de los requisitos de lineage y repetibilidad
- mueve una y otra vez volúmenes significativos de datos desde las áreas de staging hacia los servidores de procesamiento y viceversa; no ejecuta las lógicas de procesamiento donde residen los datos, sino que traslada gigas de datos hacia donde puede realizar las transformaciones funcionales.
El ELT tiene como objetivo superar las “desventajas” del ETL. El orden de las fases varía en Extracción, Carga y Transformación (Extract, Load, Transform): las transformaciones ocurren después de la carga en el sistema de destino, a menudo como parte del proceso. El ELT, en esencia, permite instanciar los datos de origen en el sistema de destino como datos en bruto, que pueden resultar útiles para otros procesos. Las modificaciones se realizan entonces en el sistema de destino: se ha difundido en los entornos de Big Data, donde el proceso ELT carga el data lake.
Esta “variación de fase” aporta algunos beneficios, los principales son:
- analiza rápidamente grandes pools de datos y requiere menos mantenimiento
- es un proceso más económico, ya que requiere menos tiempo en la carga de datos al implicar la carga y la transformación de los datos en partes más pequeñas, lo que facilita la gestión del proyecto
- utiliza el mismo hardware para el procesamiento y el almacenamiento, reduciendo al mínimo el costo adicional de hardware
- puede procesar tanto datos semiestructurados como no estructurados
Por qué Irion EDM es la plataforma para la Integración de Datos a gran escala
Irion EDM® adopta un enfoque declarativo que reduce la complejidad de la orquestación y hace que los flujos sean más transparentes y gobernables. Con la tecnología propietaria DELT® (Extract-Load-Transform sobre un modelo declarativo), las reglas se expresan a nivel de qué debe suceder, no de cómo implementarlo: esto acelera las entregas, facilita las pruebas en paralelo y limita las intervenciones manuales, con beneficios inmediatos en time-to-data y en el mantenimiento.
La plataforma es metadata-driven: los metadatos no solo se catalogan, sino que están activos y alimentan la automatización, el lineage y los controles de calidad de extremo a extremo. Gracias a EasT® (Everything as a Table), cada fuente se expone como una tabla virtual, unificando formatos heterogéneos (archivos, DB, API, SAP, etc.) para mappings y transformaciones implícitas, sin necesidad de añadir capas de código ad hoc. Con IsolData®, los procesamientos se realizan en workspaces aislados y efímeros, evitando persistencias aplicativas innecesarias y reduciendo los movimientos de datos.
Completan la arquitectura una conectividad extendida (on-prem y multi-cloud), la colaboración multirrol nativa (IT, data analyst, data officer) y el uso de SQL estándar, que reduce la barrera de adopción y protege la inversión en competencias. El resultado es una Integración de Datos escalable, trazable y conforme: menos copias, mayor control sobre el ciclo de vida de los datos, lineage completo y un rendimiento coherente con los requisitos de los sectores regulados y de las cargas data-intensive.
De la manufactura a las finanzas: 3 casos de estudio de Irion
Tres proyectos muestran cómo las soluciones de Data Integration desarrolladas con Irion EDM permiten migraciones, planificación y reclasificaciones a gran escala, garantizando la Data Governance & Quality y reduciendo drásticamente tiempos y riesgos.
- Migración a SAP S/4HANA (manufacturero): integración y reconciliación de fuentes heterogéneas, plantillas reutilizables y controles automáticos. Reducción>del 80% en los tiempos de recuperación de datos y>del 70% en las intervenciones manuales; gobernanza end-to-end y mitigación del riesgo en el go-live.
- Budgeting & Forecast (banca): integración de resultados, drivers e inputs de usuarios; simulación de escenarios y asignaciones top-down/bottom-up; certificación y publicación controlada en los sistemas destino. Reduce tiempos de preparación y errores, aumentando la trazabilidad y la colaboración entre funciones.
- Motor de reclasificación contable (banca): pipeline DI + DQ + MDM con normalización y enriquecimiento hacia múltiples destinos. Gestionadas más de 100 tablas y ~400 millones de registros bajo restricciones de cut-off, con lineage completo y controles de calidad automatizados.
