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Introducción
¿Alguna vez te has sentido rodeado de datos, pero con la sensación de que falta claridad? Si es así, no estás solo.
Según el estado de la nube 2025 de Flexera , más del 90% de las empresas ya operan con una multicloud , lo que significa que sus datos circulan entre diferentes nubes públicas y privadas y sistemas locales. La escala de esta distribución crece año tras año, pero la capacidad de integrar y aprovechar estos datos no siempre sigue el ritmo.
Lo que antes era solo un problema de infraestructura se ha convertido en un cuello de botella operativo , con datos duplicados, formatos incompatibles y flujos de trabajo manuales. En la práctica, lo que vemos es que los equipos gastan demasiada energía solo para garantizar que la información llegue completa, precisa y a tiempo. Y cuando eso no sucede, lo que se pierde no es solo tiempo: es competitividad .
Es por eso que la integración de datos a escala se ha convertido en un desafío clave para quienes lideran la TI y la innovación. Resolver este desafío requiere más que conectores: requiere inteligencia aplicada. Por lo tanto, las canalizaciones low-code , la orquestación en la nube y el uso de inteligencia artificial (IA) para enriquecer, estandarizar y validar datos en tiempo real son el nuevo punto de partida .
En este artículo, mostramos cómo transformar esta compleja integración en un proceso fluido, continuo y escalable , y cómo Skyone Studio ya lo hace hoy, con eficiencia y control desde el primer flujo de datos.
¡Disfrute de la lectura!
El rompecabezas de los datos modernos
Hablar de "volumen de datos" se ha convertido en parte de la vida corporativa cotidiana. Pero el verdadero desafío hoy en día no es cuánto se recopila, sino dónde se encuentran esos datos, en qué estado llegan y cómo se pueden utilizar con confianza . La mayoría de las empresas ya se han dado cuenta de que sus datos no solo crecen, sino que se difunden. Y cuando lo que debería ser un activo estratégico se comporta como piezas desconectadas , el rompecabezas empieza a pesar mucho.
¿Por qué están los datos en todas partes?
Todo comienza con la búsqueda de la agilidad . Para seguir el ritmo del mercado, se incorporaron nuevas herramientas, API y servicios en la nube a una velocidad récord . Al mismo tiempo, muchos sistemas heredados permanecieron activos, impulsando operaciones críticas que no podían detenerse.
El resultado es un ecosistema cada vez más distribuido : datos que se originan en un ERP, pasan por plataformas de servicio, transitan por aplicaciones móviles y se almacenan en diferentes entornos, como AWS , Azure , Google Cloud e incluso bases de datos locales. Por lo tanto, no es exagerado decir que, hoy en día, los datos están en constante tránsito .
Este movimiento ha ampliado las posibilidades. Pero también ha creado un efecto secundario : la información está en todas partes, pero rara vez está completa en el mismo lugar.
¿Qué hace que esta integración sea tan compleja?
Esta complejidad no proviene únicamente de la tecnología. Surge de la combinación de diversas fuentes, formatos incompatibles, integraciones fragmentadas y procesos que han evolucionado sin una coordinación central .
En la práctica, los equipos pasan horas intentando entender dónde están los datos, cómo transformarlos y cómo pueden confiar en ellos. A menudo, este esfuerzo se centra en tareas operativas , como ajustes manuales, comprobaciones duplicadas e intercambios interminables entre departamentos. Y cuando todo esto sucede de forma aislada, el potencial de los datos se pierde en el camino .
Por lo tanto, el verdadero reto reside en crear cohesión donde actualmente hay dispersión , sin comprometer la velocidad, la autonomía del equipo ni la creciente complejidad de los multicloud .
Este es el punto de inflexión clave que analizaremos a continuación: ¿es posible, incluso en contextos tan diversos, integrar datos con fluidez, inteligencia y escala?
Multicloud e IA: ¿aliados o villanos?
La idea de distribuir cargas de trabajo entre diferentes proveedores de nube mientras se aplica inteligencia artificial a los datos para generar valor parece la evolución natural de la tecnología empresarial. Pero en la práctica, esta combinación no siempre ofrece los resultados esperados. Entre la promesa y la realidad se encuentra un punto crítico: cómo se conectan estos elementos.
La multinube y la IA no son soluciones mágicas, sino herramientas potentes que pueden acelerar el uso de datos a escala, dependiendo de cómo se apliquen . Comprendamos mejor qué está en juego.
Multi-cloud : libertad con complejidad
Elegir múltiples soluciones en la nube suele ser una decisión estratégica . Ofrece la autonomía los requisitos de cumplimiento y garantiza la resiliencia ante fallas.
Sin embargo, esta mayor flexibilidad tiene un precio: diferentes arquitecturas, reglas, estándares de seguridad y formatos de datos coexistiendo en el mismo entorno. Sin una capa de orquestación clara, lo que una vez fue libertad se convierte en sobrecarga. Y quienes sienten esto a diario son los equipos que necesitan integrar información de varias fuentes para ejecutar procesos comerciales sin problemas.
Cuando las conexiones son débiles o los datos llegan incompletos, se pierde agilidad y aumenta la dependencia de las correcciones manuales . No es de extrañar que tantos equipos hoy en día busquen una forma más visual, continua e inteligente de controlar este flujo, lo que nos lleva al papel de la IA en este rompecabezas.
IA aplicada a la integración de datos
Anteriormente, la IA se consideraba solo una herramienta de analítica avanzada, pero hoy está empezando a desempeñar un papel
más discreto, pero decisivo Hablamos de modelos que actúan directamente sobre los flujos de integración , aprendiendo de patrones históricos, solucionando problemas, identificando anomalías y sugiriendo ajustes en tiempo real. Todo ello sin frenar el ritmo del negocio. Es esta inteligencia integrada la que permite automatizar lo que antes se hacía manualmente. Y, más que eso, genera confianza en los datos que circulan entre sistemas.
En la práctica, la IA bien aplicada reduce la repetición de tareas, mejora la calidad de la información y sienta las bases para que se tomen decisiones verdaderamente basadas en datos de forma más segura.
Esta capa de inteligencia ya está cambiando las reglas del juego en muchas empresas. Pero para que realmente funcione, es necesario superar algunos obstáculos que persisten, lo que hace que la integración de datos sea más lenta, laboriosa y frágil de lo que debería ser. A continuación, analizaremos estos obstáculos.
Los verdaderos obstáculos para la integración de datos
Al hablar de integración de datos, es común imaginar que el desafío radica únicamente en elegir la tecnología adecuada. Pero lo que bloquea el flujo de datos va más allá de los conectores o las canalizaciones . Generalmente, el bloqueo reside en la acumulación de prácticas operativas deficientes, decisiones descentralizadas y flujos de trabajo que han crecido más rápido que la capacidad de estructurarlos, estandarizarlos y gestionarlos.
Esta brecha entre lo que se espera de los datos y lo que realmente ofrecen en la práctica es visible: informes desalineados, reelaboraciones recurrentes, procesos que se estancan debido a pequeñas inconsistencias. Y más que un problema técnico, esto afecta el tiempo de respuesta de la empresa.
No es casualidad que el tema de la "integración a escala" esté ganando terreno en los debates sobre TI, datos e innovación. A continuación, describimos los obstáculos más comunes y costosos en este proceso.
Falta de calidad y consistencia
La calidad de los datos debería ser un punto de partida, pero a menudo se convierte en el principal cuello de botella. Cuando los datos llegan desalineados (ya sea por discrepancias en la nomenclatura, campos faltantes o valores incompatibles), la integración se vuelve lenta, laboriosa y vulnerable .
Según el informe Planning Insights 2025 Precisely , el 64 % de las empresas aún enfrentan este problema como una prioridad y el 67 % admite que no confía plenamente en los datos que utiliza para tomar decisiones . Esto impacta directamente en la velocidad a la que se pueden implementar nuevos proyectos y en la confiabilidad de los análisis que guían las operaciones.
En otras palabras, sin una estrategia clara de estandarización y enriquecimiento, los equipos terminan atrapados en ciclos de corrección que drenan la energía e impiden la evolución hacia iniciativas más estratégicas.
Gobernanza y cumplimiento bajo presión
Con la circulación de datos entre sistemas locales, múltiples nubes y herramientas de terceros, garantizar la gobernanza se ha convertido en una misión crucial. No se trata solo de rastrear el acceso o crear permisos, sino de comprender todo el ciclo de vida de la información y obtener respuestas rápidas a preguntas como: "¿De dónde provienen estos datos?", "¿Quién los modificó?" o "¿Cumplimos con la LGPD (Ley General de Protección de Datos de Brasil)?".
Según Gartner , el 75 % de las iniciativas de gobernanza fracasan precisamente por falta de estructura o continuidad . Y Precisely refuerza esta advertencia en otro estudio : más de la mitad de las empresas analizadas aún consideran la gobernanza un obstáculo importante para la integridad de los datos .
Este escenario compromete no solo la seguridad, sino también la escalabilidad . Sin una gobernanza clara, aumenta la dependencia de los procesos manuales, el riesgo de incumplimiento y, lo más importante, se pierde visibilidad, lo que afecta tanto a TI como a otras áreas de negocio.
Flujos de datos desconectados y manuales
Si bien muchas empresas avanzan en sus iniciativas de modernización, gran parte de sus flujos de datos aún dependen de soluciones improvisadas . Las hojas de cálculo temporales se vuelven permanentes. Los scripts de integración
El informe Monte Carlo State of Data Quality 2023 muestra el costo de esto: más de la mitad de las empresas informaron que las fallas en la calidad de los datos impactaron hasta el 25% de sus ingresos . Y el tiempo promedio para detectar estos problemas aumentó de 4 a 15 horas en solo un año.
Esto revela una operación menos resiliente. Cuando los flujos son frágiles, el error es silencioso, pero el impacto es alto . Y a medida que los datos se vuelven más críticos para el negocio, esta fragilidad deja de ser meramente operativa: se vuelve estratégica.
Con estos datos, queda claro que lo que bloquea la integración a escala no es solo la cantidad de sistemas. Lo que la bloquea es la falta de fluidez, estandarización y gobernanza entre bastidores. Por lo tanto, en el siguiente segmento, exploraremos cómo resolver este escenario con mayor simplicidad, inteligencia y escala.
Formas de simplificar la integración de datos
Quedarse atascado en flujos de trabajo manuales, inconsistencias y repeticiones de tareas no es inevitable. Con la maduración de las herramientas y arquitecturas de datos , ya existen alternativas viables para una integración más fluida, incluso en entornos complejos.
La clave está en dejar de ver la integración como un esfuerzo puntual y empezar a tratarla como un proceso continuo , con inteligencia integrada desde el principio. A continuación, destacamos tres áreas que están cambiando la forma en que las empresas organizan sus datos con mayor autonomía, escalabilidad y fiabilidad.
Canalizaciones de código bajo : integración sin fricciones
Las canalizaciones low-code son flujos de datos creados con un mínimo de código . En lugar de escribir scripts , los equipos diseñan integraciones visualmente , conectando sistemas con solo unos clics.
Este enfoque reduce el tiempo de desarrollo, disminuye la dependencia de especialistas y facilita los ajustes sobre la marcha. De esta forma, los equipos de TI y datos ganan autonomía , mientras que las operaciones se vuelven más ágiles y seguras.
entornos multicloud , esta simplicidad marca una diferencia aún mayor. La integración deja de ser un cuello de botella técnico y se convierte en una capacidad continua, con trazabilidad, un mantenimiento más sencillo y una entrega de valor más rápida.
Arquitecturas modernas: lakehouse , mesh y iPaaS.
Para gestionar datos a gran escala, se necesita más que simplemente conectar sistemas. Es necesario organizar la base sobre la que todo sucede . Y aquí destacan tres arquitecturas:
- Lakehouse : Es una estructura híbrida que combina el volumen de los lagos de datos con el rendimiento de los almacenes de datos . Permite almacenar grandes cantidades de datos sin procesar, pero con la estructura suficiente para consultas rápidas y análisis exhaustivos.
- Malla de datos : Se trata de un enfoque descentralizado para la gestión de datos. Cada área de la empresa se responsabiliza de los datos que genera, siguiendo estándares comunes. Esto aumenta la autonomía del equipo sin comprometer la consistencia.
- iPaaS ( Plataforma de Integración como Servicio ) : es una plataforma que conecta diferentes sistemas mediante conectores preconfigurados. Facilita la integración entre nubes, bases de datos, sistemas ERP y otros servicios, con gobernanza, seguridad y escalabilidad nativas.
Estas arquitecturas no son mutuamente excluyentes. Al contrario: al combinarse, ayudan a organizar, distribuir y conectar datos de forma mucho más eficiente.
IA integrada: del enriquecimiento a la catalogación inteligente
Incorporar inteligencia artificial a los flujos de datos implica aportar mayor autonomía y calidad desde cero. La IA integrada actúa directamente sobre las integraciones: detecta errores, soluciona deficiencias, sugiere patrones y estandariza formatos en tiempo real.
Además, permite enriquecer los datos con información externa o historial interno. Esto aumenta el contexto y la fiabilidad de los análisis sin necesidad de trabajo manual.
Otra ventaja es la catalogación inteligente . Con la IA, los datos se clasifican, organizan y relacionan automáticamente, lo que facilita las búsquedas, las auditorías y la toma de decisiones. Todo ello sin necesidad de mapear todo manualmente.
Estas capacidades transforman la circulación de los datos. Más que automatizar, la IA ayuda a operar con inteligencia continua y confianza desde el principio.
Estos tres enfoques (integración visual, arquitecturas flexibles e IA aplicada) tienen algo en común: simplifican lo que antes era complejo . Más que soluciones técnicas, permiten que los datos circulen de forma fluida, estructurada e inteligente.
Pero para que esto funcione en la vida cotidiana, se necesita algo más que buenas herramientas. Necesitamos una plataforma que combine todo esto con verdadera autonomía, gobernanza y escalabilidad. Veamos cómo funciona esto en la práctica.
Cómo Skyone Studio pone esta teoría en práctica
Todo lo que hemos visto hasta ahora, desde la complejidad de los flujos de trabajo hasta la inteligencia integrada, demuestra que integrar datos de manera eficiente no solo es posible: es esencial. Y eso es exactamente lo que pretendemos hacer realidad con Skyone Studio .
Hemos creado una plataforma diseñada para simplificar la integración y orquestación de datos en multicloud . Usamos una lógica visual, con pipelines de bajo código , que permite a los equipos crear y ajustar flujos de trabajo rápidamente, sin depender de una programación pesada .
Nos conectamos de forma nativa a diferentes entornos , desde AWS , Azure y Google Cloud hasta bases de datos locales y sistemas heredados. Esto garantiza que los datos fluyan con trazabilidad, seguridad y gobernanza desde la fuente.
En la capa de inteligencia, aplicamos modelos de IA entrenados en Lakehouse , utilizando los datos históricos propios de la empresa como base. Esto nos permite enriquecer, estandarizar y validar la información en tiempo real. También identificamos anomalías, llenamos automáticamente las brechas y optimizamos las rutas por las que viajan los datos.
Nuestro objetivo es transformar la integración de datos en un proceso fluido, continuo y escalable . Un proceso que se adapta a las necesidades de su negocio y crece con confianza y control.
Si quiere comprender cómo funciona esto en el contexto de su empresa, ¡estamos listos para hablar! Hable hoy mismo con uno de nuestros especialistas y descubra, en la práctica, cómo Studio Skyone puede simplificar, integrar y transformar su negocio.
Conclusión
Cada empresa arrastra su propia "maraña de datos ", con sistemas antiguos, herramientas nuevas, hojas de cálculo olvidadas e integraciones que nadie comprende del todo. Lo que hemos visto a lo largo de este artículo es que, tras esta complejidad, se esconde una oportunidad : transformar la gestión de los datos, con menos fricción y más inteligencia.
Esta transformación no requiere empezar desde cero, sino analizar lo existente con una lógica diferente. Una lógica que prioriza la fluidez , se adapta a la diversidad de multicloud y automatiza lo que antes se hacía de forma ad hoc.
Eso es lo que buscamos con Skyone Studio : reducir las capas invisibles que obstaculizan los flujos de datos y devolver la claridad a quienes necesitan tomar decisiones. Al combinar pipelines de bajo código e IA aplicada desde cero, ayudamos a transformar el caos en continuidad y los datos en confianza .
Si disfrutaste de este contenido y quieres seguir explorando nuevas posibilidades para tu negocio, nuestro blog de Skyone está lleno de ideas, preguntas que invitan a la reflexión y posibles caminos. ¡Consulta otros contenidos publicados y continúa con nosotros en este viaje de conocimiento tecnológico!
Preguntas frecuentes: Preguntas frecuentes sobre la integración de sus datos con IA y multicloud.
La integración de datos en multicloud con el apoyo de la inteligencia artificial (IA) aún plantea numerosas preguntas, especialmente cuando el objetivo es ganar escala, control y agilidad simultáneamente.
A continuación, hemos recopilado respuestas claras y prácticas a algunas de las preguntas más frecuentes de quienes se enfrentan o planean este tipo de desafío.
¿Cómo se aplica la IA a la integración de datos?
La inteligencia artificial (IA) opera en segundo plano en los flujos de datos, automatizando tareas que antes requerían un esfuerzo manual considerable.
Puede detectar errores, sugerir correcciones, subsanar deficiencias basándose en patrones históricos, enriquecer la información con datos históricos e incluso identificar anomalías en tiempo real. Como resultado, los datos adquieren mayor calidad, consistencia y fiabilidad, todo con menor intervención humana.
¿Qué hace que la multi-nube sea un desafío tan grande?
Gestionar datos en múltiples nubes implica lidiar con diferentes reglas, formatos, estructuras y requisitos de seguridad. Esta variedad aumenta la complejidad de la integración y exige una gobernanza y una orquestación más cuidadosas. Sin una capa de control clara y las herramientas adecuadas, los flujos se vuelven frágiles y el esfuerzo para mantener las operaciones crece exponencialmente.
¿Qué son lakehouse , mesh y iPaaS y cómo elegir?
Estos son enfoques complementarios para abordar la complejidad de los datos:
- Lakehouse : combina lo mejor de los lagos de datos y los almacenes de datos , lo que le permite almacenar grandes volúmenes con rendimiento para análisis;
- Malla de datos : distribuye la responsabilidad de los datos entre los equipos, con reglas comunes, lo que promueve la autonomía y la escalabilidad;
- iPaaS : Conecta diversos sistemas de forma rápida y con gobernanza, ideal para empresas que necesitan integraciones listas para usar y rastreables.
La elección ideal depende del tamaño de la empresa, la diversidad de fuentes de datos y su nivel de madurez digital.
