1. Estandarización de datos y gobernanza:
* Definición de modelos de datos comunes: Creando una forma estandarizada de representar datos en diferentes sistemas. Esto permite a los sistemas comprender e intercambiar información más fácilmente, incluso sin integración directa.
* Diccionarios de datos y gestión de metadatos: Establecer definiciones y descripciones claras de elementos de datos. Esto mejora la calidad y la comprensión de los datos en toda la organización.
* Master Data Management (MDM): Creación de una fuente única de verdad autorizada para datos comerciales críticos (por ejemplo, cliente, producto, información de proveedores). Esto garantiza la consistencia en todos los sistemas.
* Iniciativas de calidad de datos: Implementación de procesos y herramientas para garantizar la precisión de los datos, la integridad y la consistencia. Los datos de baja calidad son un importante inhibidor de los esfuerzos de integración.
2. Integración dirigida por API:
* API RESTFUL: Exponer la funcionalidad y los datos a través de API permite a los sistemas interactuar de manera libremente acoplada. Esto es más flexible y escalable que EAI, que a menudo se basa en conexiones punto a punto más rígidas.
* Arquitectura de microservicios: Desglosar aplicaciones monolíticas en servicios más pequeños e independientes que se comunican a través de API. Esto promueve la modularidad y permite una integración más fácil con otros sistemas.
3. Plataformas de integración basadas en la nube como un servicio (IPAA):
* Conectores y herramientas preconstruidas: Las plataformas IPAAS ofrecen conectores preconstruidos a varias aplicaciones en la nube y locales, que simplifica el proceso de integración.
* Gestión de infraestructura reducida: Cambiar la carga de gestionar la infraestructura de integración al proveedor de la nube.
* escalabilidad y elasticidad: Las plataformas IPAAS pueden escalar fácilmente para manejar las demandas de integración fluctuantes.
4. Almacenamiento de datos e inteligencia empresarial (BI):
* consolidando datos de diferentes fuentes: Los almacenes de datos extraen datos de varios sistemas a un repositorio centralizado para análisis e informes. Si bien no integran directamente los sistemas en sí, permite una vista unificada de los datos.
* ETL (extracto, transformación, carga) procesos: Estos procesos limpian, transforman y cargan datos en el almacén de datos, abordando las inconsistencias en los sistemas de origen.
5. Reemplazo o consolidación de la aplicación:
* Reemplazo de sistemas heredados: Reemplazar sistemas obsoletos o incompatibles con aplicaciones modernas y estandarizadas puede eliminar los desafíos de integración en la fuente.
* Aplicaciones de consolidación: Fusionar múltiples aplicaciones con la funcionalidad superpuesta en un solo sistema simplifica el panorama de TI y reduce las complejidades de integración.
6. Enfoques híbridos:
A menudo, la solución más efectiva implica una combinación de lo anterior. Por ejemplo, una empresa podría usar MDM para estandarizar los datos principales, las API para integrar sistemas más nuevos y un almacén de datos con fines analíticos, al tiempo que reemplaza gradualmente los sistemas heredados.
La mejor solución depende de factores como los sistemas específicos involucrados, la infraestructura de TI de la organización, el presupuesto y los objetivos estratégicos. Una evaluación exhaustiva de la situación actual es crucial antes de seleccionar el enfoque más apropiado.