¿Cuáles son algunos de los problemas importantes de integración de datos que las empresas suelen pasar por alto?
Los problemas y desafíos de integración de datos más pasados por alto que encontramos incluyen:
- Uso de una herramienta de creación de perfiles de datos para analizar y medir la calidad de los datos del entorno de origen o de destino antes de desarrollar la lógica de integración.
- Establecer criterios de aceptación de datos para un sistema de solicitud individual. Los datos perfectos no son prácticos; el enfoque debe ser «suficientemente bueno». Y las partes interesadas del negocio involucradas en un proyecto de integración deberían poder identificar escenarios de uso que reflejen cómo se ve «suficientemente bueno».
- Incluir un paso de revisión de la calidad / precisión de los datos como parte del paso de revisión del diseño en un proyecto de desarrollo general.
- Establecer interfaces estándar de carga y exportación para sistemas que proporcionen datos y los incorporen de forma periódica. La mayor parte del desarrollo de la integración sigue un enfoque único, incluso cuando es común que algunos sistemas incorporen datos de nuevos sistemas de forma regular.
