saltar al contenido
Introducción
¿Alguna vez te has sentido rodeado de datos, pero con la sensación de que carece de claridad? Si es así, no estás solo.
Según el Estudio del Informe 2025 del Estado de Cloud 2025 de Flexera , más del 90% de las empresas ya están operando con una de múltiples nubes , es decir, sus datos circulan entre diferentes sistemas públicos, privados y locales. La escala de esta distribución crece año tras año, pero la capacidad de integrarse y aprovechar estos datos no siempre sigue el mismo ritmo.
Lo que una vez fue solo una cuestión de infraestructura se convirtió en un cuello de botella operativo , con datos duplicados, formatos incompatibles, flujos manuales. En la práctica, lo que vemos son equipos que gastan demasiada energía solo para garantizar que la información se complete, correcta y en el momento correcto. Y cuando no sucede, lo que se pierde no es solo un momento: es competitividad .
Esta es la razón por la cual la integración de datos de escala se ha convertido en un desafío clave para aquellos que lo dirigen e innovación. Resolver este desafío requiere más que conectores: requiere inteligencia aplicada. Por lo tanto, las tuberías de bajo código , la orquestación entre las nubes y el uso de inteligencia artificial (IA) para enriquecer, estandarizar y validar los 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, de manera eficiente y control del primer flujo de datos.
¡Buena lectura!
El rompecabezas de los datos modernos
Hablando de "volumen de datos" ya se ha convertido en parte de la vida cotidiana corporativa. Pero el verdadero desafío hoy no es cuánto recopila, sino dónde están estos datos, en qué estado vienen y cómo pueden usarse con confianza . La mayoría de las empresas se han dado cuenta de que sus datos no solo están creciendo, sino que se propagan. Y cuando lo que debería ser un activo estratégico se comporta como piezas desconectadas , el rompecabezas comienza a sopesar.
¿Por qué los datos están en todas partes?
Todo comienza con la búsqueda de agilidad . Para acompañar el ritmo del mercado, se han incorporado nuevas herramientas, API y servicios en la nube a velocidad récord . Al mismo tiempo, muchos sistemas heredados siguieron operaciones críticas activas, alimentando que no podían detenerse.
El resultado es un ecosistema cada vez más distribuido : datos que nacen en un ERP, pasan las plataformas de servicio, se mueven a través de aplicaciones móviles y se almacenan en diferentes entornos como AWS , Azure , Google Cloud e incluso asientos locales. Por lo tanto, no es exagerado decir que hoy los datos viven en tránsito constante .
Este movimiento incluso amplió las posibilidades. Pero también ha creado un efecto secundario : la información está en todas partes, pero rara vez se completa en el mismo lugar.
¿Qué hace que esta integración sea tan compleja?
Esta complejidad no es solo de la tecnología. Nace de la combinación de la diversidad de fuentes, formatos incompatibles, integraciones específicas y procesos que evolucionaron sin coordinación central .
En la práctica, los equipos pasan horas tratando de comprender dónde están los datos, cómo girarlos y cómo pueden confiar en ellos. A menudo, este esfuerzo se centra en tareas operativas como ajustes manuales, controles duplicados e interminables intercambios entre áreas. Y cuando todo esto sucede aislado, el potencial de los datos se pierde en el camino .
Por lo tanto, el verdadero desafío es crear cohesión donde hay dispersión hoy , sin comprometer la velocidad, la autonomía de los equipos o la creciente complejidad de los de múltiples nubes .
Este es el giro clave que discutiremos a continuación: incluso en contextos tan diversos, ¿es posible integrar datos con fluidez, inteligencia y escala?
Multi-Cloud y ¿: ¿Aliados o villanos?
La idea de distribuir cargas entre diferentes proveedores de nubes mientras aplica la inteligencia artificial a los datos para generar valor suena como la evolución natural de la tecnología corporativa. Pero en la práctica, esta combinación no siempre ofrece los resultados esperados. Entre la promesa y la realidad, hay un punto crítico: la forma en que se conectan estos elementos.
Multi-Cloud e IA no son soluciones mágicas, sino herramientas poderosas que pueden acelerar el uso de datos a escala, dependiendo de cómo se aplican . Entendamos mejor, ¿qué está en juego?
Multi-nube : libertad con complejidad
La elección de múltiples nubes es a menudo una decisión estratégica . Ofrece autonomía los requisitos de cumplimiento y garantiza la resiliencia ante las fallas.
Pero esta ganancia de flexibilidad cobra un precio: diferentes arquitecturas, reglas, estándares de seguridad y formatos de datos que viven en el mismo entorno. Sin una capa clara de orquestación, que era la libertad se vuelve sobrecarga. Y quién siente esto en la vida cotidiana son los equipos que necesitan integrar información de varias fuentes para administrar procesos comerciales con fluidez.
Cuando las conexiones son frágiles o los datos no están completos, la agilidad se pierde y la dependencia de las correcciones manuales aumenta . 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 IA en este rompecabezas.
Aplicado a la integración de datos
Si una vez me vieron solo como una característica de análisis avanzado, hoy comienza a asumir un papel más tranquilo pero decisivo dentro del viaje de los datos.
Estamos hablando de modelos que actúan directamente sobre los flujos de integración , aprenden de los estándares históricos, llenan los vacíos, identifican anomalías y sugieren ajustes de tiempo real. Todo esto, sin detener el ritmo del negocio. Es esta inteligencia enviada la que le permite automatizar lo que una vez se hizo "en el brazo". Y, más que eso, cree confianza en los datos que circulan entre los sistemas.
En la práctica, la IA bien aplicada reduce el reelaboración, aumenta la calidad de la información y prepara la base para que las decisiones reales orientadas a los datos ocurran de manera más segura.
Esta capa de inteligencia ya está comenzando a cambiar el juego en muchas compañías. Pero para que realmente funcione, debe enfrentar algunos obstáculos que siguen el presente y hacer que la integración de datos sea más lenta, laboriosa y frágil de lo que debería. Se trata de estos obstáculos que hablamos a continuación.
Los verdaderos obstáculos para la integración de datos
Al hablar de la integración de datos, es común imaginar que el desafío es solo en elegir la tecnología correcta. Pero lo que bloquea la fluidez de datos más allá de los conectores o tuberías . En general, el bloqueo es la acumulación de prácticas operativas frágiles, decisiones descentralizadas y flujos que han crecido más rápido que la capacidad de estructurar, estandarizar y gobernar.
Esta distancia entre lo que se espera de los datos y lo que realmente entregan en la práctica es visible: informes desalineados, reelaboración recurrente, procesos que están bloqueando para inconsistencias mínimas. Y más que un problema técnico, afecta el tiempo de respuesta comercial.
No por casualidad, el tema "Integración de escala" ha estado ganando espacio en tablas, datos e innovación de TI. A continuación, asignamos los obstáculos más comunes y costosos en este proceso.
Falta de calidad y consistencia
La calidad de los datos debe ser un punto de partida, pero a menudo se convierte en el cuello de botella principal. Cuando los datos llegan desalineados (ya sea por divergencia de nomenclaturas, campos ausentes o valores incompatibles), la integración se vuelve lenta, laboriosa y vulnerable .
Según el informe Accionly Planning Insights 2025 , el 64% de las empresas aún enfrentan este problema como una prioridad, y el 67% admite que no confían completamente en los datos que usan para tomar decisiones . Esto afecta directamente la velocidad con la que se pueden implementar nuevos proyectos y la confiabilidad de los análisis que guían la operación.
Es decir, sin una estrategia clara de estandarización y enriquecimiento, los equipos terminan atrapados en ciclos de energía que drenan la energía y evitan la evolución a iniciativas más estratégicas.
Gobernanza y cumplimiento bajo presión
Con los datos que circulan entre los sistemas locales, múltiples nubes y herramientas subcontratadas, garantizar la gobernanza se ha convertido en una misión crítica. No se trata solo de rastrear el acceso o crear permisos, sino para comprender todo el ciclo de vida de la información y tener respuestas rápidas a preguntas como: "¿De dónde vienen estos datos?", "¿Quién cambió?" o "¿Estamos de acuerdo con LGPD?"
Según Gartner , el 75% de las iniciativas de gobernanza fallan, precisamente debido a la falta de estructura o continuidad . Y Accionly refuerza esta advertencia en otro estudio : más de la mitad de las compañías analizadas todavía considera que el gobierno es un obstáculo relevante para la integridad de los datos .
Este escenario compromete no solo la seguridad sino también la escalabilidad . Sin una clara gobernanza, la dependencia de los procesos manuales aumenta, aumenta el riesgo de incumplimiento y, especialmente, la visibilidad se pierde, lo que afecta tanto a TI como a otras áreas de negocios.
Flujos de datos desconectados y manuales
Si bien muchas empresas avanzan en las iniciativas de modernización, la mayoría de los flujos de datos aún dependen de soluciones improvisadas . Las hojas de cálculo temporales se vuelven permanentes. Los scripts de integración
Y los procesos críticos requieren controles manuales para evitar fallas predecibles. El informe del estado de datos de Monte Carlo muestra el costo de esto: más de la mitad de las compañías informaron que las fallas de calidad de los datos afectan 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 pequeña operación resistente. 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 ya no es solo operativa: se vuelve estratégico.
Con estos datos, está claro que lo que bloquea la integración de la escala no es solo la cantidad de sistemas. Lo que bloquea es la falta de fluidez, estandarización y gobernanza detrás de escena. Por lo tanto, en el siguiente bloque, exploraremos cómo resolver este escenario con más simplicidad, inteligencia y escala.
Rutas para simplificar la integración de datos
Atraparse en los flujos manuales, las inconsistencias y el retrabajo no es un destino inevitable. Con la madurez de las herramientas y las arquitecturas de datos , ya existen alternativas viables para integrar más fluidez, incluso en entornos complejos.
La clave es dejar de ver la integración como un esfuerzo puntual y comenzar a tratarla como un proceso continuo , con inteligencia incorporada desde el principio. A continuación, destacamos tres frentes que han cambiado la forma en que las empresas orquestan sus datos con más autonomía, escala y confiabilidad.
Tuberías de bajo código : integración sin fricción
Las tuberías de bajo código son flujos de datos creados con una codificación mínima . En lugar de escribir scripts , los equipos dibujan integraciones visualmente , conectando sistemas con unos pocos clics.
Este enfoque reduce el tiempo de desarrollo, disminuye la dependencia de los expertos y facilita los ajustes en el camino. Por lo tanto, los equipos de TI y datos obtienen más autonomía , mientras que la operación se vuelve más ágil y segura.
En de múltiples nubes , esta simplicidad hace aún más diferencia. La integración ya no es un cuello de botella técnico y se convierte en una capacidad continua, con trazabilidad, fácil mantenimiento y más velocidad para ofrecer valor.
Arquitecturas modernas: Lakehouse , malla e ipaas
Para lidiar con los datos de escala, necesita más que sistemas de conexión. Es necesario organizar la base en la que todo sucede . Y aquí, tres arquitecturas han estado destacando:
- Lakehouse : es una estructura híbrida que combina el volumen de lagos de datos con el rendimiento de los almacenes de datos . Le permite almacenar grandes cantidades de datos brutos, pero con una estructura suficiente para consultas rápidas y análisis profundos;
- MESA DE DATOS : es un enfoque descentralizado para la gestión de datos. Cada área de la empresa se hace responsable de los datos que produce, siguiendo los 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 a través de conectores preparados. Facilita la integración entre nubes, bancos, ERP y otros servicios, con seguridad y escalabilidad nativa.
Estas arquitecturas no están excluidas. Por el contrario: cuando se combinan, ayudan a organizar, distribuir y conectar datos y de manera mucho más eficiente.
Incrustado: desde el enriquecimiento hasta la catalogación inteligente
Incorporar la inteligencia artificial en los flujos de datos significa traer más autonomía y calidad de la base. La IA integrada funciona directamente en integraciones: detecta errores, llena los vacíos, sugiere estándares y estandariza los formatos de tiempo real.
También le permite enriquecer los datos con información externa o con historial interno. Esto aumenta el contexto y la confiabilidad del análisis sin requerir trabajo manual.
Otro beneficio es la catalogación inteligente . Con IA, los datos se clasifican, organizan y se relacionan automáticamente, lo que facilita la búsqueda, auditorías y decisiones. Todo esto sin que nadie tenga que mapear todo en la mano.
Estas capacidades transforman la forma en que circulan los datos. Más que automatizar, AI ayuda a operar con inteligencia continua y confianza desde el principio.
Estos tres enfoques , integración visual, arquitecturas flexibles y aplicados tienen un punto común: simplifican lo que alguna vez fue complejo . Más que soluciones técnicas, permiten que los datos circulen con fluidez, estructura e inteligencia.
Pero para que esto funcione en la vida cotidiana, necesitas más que buenas herramientas. Se necesita una plataforma que combine todo esto con autonomía real, gobernanza y escalabilidad. Veamos cómo sucede esto en la práctica.
Cómo SkyOne Studio convierte esta teoría en práctica
Todo lo que hemos visto hasta ahora, desde la complejidad de los flujos hasta la inteligencia enviada, muestra que la integración de datos de manera eficiente no solo es posible: es esencial. Y eso es exactamente lo que buscamos hacer realidad con SkyOne Studio .
Creamos una plataforma diseñada para simplificar la integración y la orquestación de datos en de múltiples nubes . Utilizamos una lógica visual, con tuberías de bajo código , que permite a los equipos ensamblar y ajustar los flujos rápidamente sin depender de una programación pesada .
Nos conectamos de forma nativa a diferentes entornos de AWS, Azure y Google Cloud a bancos locales y heredados . Por lo tanto, garantizamos que los datos circulan con trazabilidad, seguridad y gobernanza del origen.
En la capa de inteligencia, IA capacitada de Lakehouse , utilizando los datos históricos de la compañía como base. Esto nos permite enriquecer, estandarizar y validar la información en tiempo real. También hemos identificado anomalías, llenamos los huecos automáticamente y optimizamos las rutas para las cuales el tráfico de datos.
Nuestro objetivo es transformar la integración de datos en un proceso fluido, continuo y escalable . Un proceso que se adapta a las necesidades comerciales y sigue su crecimiento con confianza y control.
Si desea comprender cómo puede funcionar esto en el contexto de su negocio, ¡estamos listos para hablar! Hable con uno de nuestros expertos hoy y descubra lo que Studio SkyOne puede simplificar, integrar y transformarse en su negocio.
Conclusión
Cada compañía lleva su propia "maraña de datos" , con sistemas antiguos, nuevas herramientas, hojas de cálculo olvidadas, integraciones que nadie sabe cómo funcionan. Lo que hemos visto a lo largo de este artículo es que, detrás de esta complejidad, hay una oportunidad : transformar la forma en que tratamos los datos, con menos fricción y más inteligencia.
Esta transformación no necesita comenzar de nuevo desde cero, sino ver lo que ya existe con otra lógica. Una lógica que prioriza la fluidez se adapta a la diversidad entornos de múltiples nubes y automatiza lo que una vez se hizo sobre la base de la improvisación.
Esto es lo que buscamos con SkyOne Studio : reduzca las capas invisibles que bloquean los flujos de datos y le devuelven claridad a aquellos que necesitan tomar decisiones. Al combinar tuberías de bajo código , conexión en la nube y se aplicó desde la base, ayudamos a convertir el caos en continuidad y datos de confianza .
Si le gustó este contenido y desea seguir explorando nuevas posibilidades para su negocio, nuestro blog SkyOne está lleno de posibles ideas, provocaciones y caminos. ¡Vea otro contenido publicado y continúe con nosotros sobre este viaje de conocimiento tecnológico!
Preguntas frecuentes: se le preguntó con frecuencia cómo integrar sus datos con IA y Multi-Cloud
La integración de datos en de múltiples nubes con el apoyo de la inteligencia artificial (IA) todavía plantea muchas dudas, especialmente cuando el objetivo es ganar escala, control y agilidad al mismo tiempo.
A continuación se presentan respuestas claras y prácticas a algunas de las preguntas más comunes de aquellos que enfrentan o planean este tipo de desafío.
¿Cómo se aplica la IA a la integración de datos?
La inteligencia artificial (IA) actúa detrás de escena de los flujos de datos, automatizando tareas que anteriormente requerían mucho esfuerzo manual.
Puede detectar errores, sugerir correcciones, llenar los vacíos basados en estándares anteriores, enriquecer la información con datos históricos e incluso identificar anomalías en tiempo real. Con esto, los datos obtienen más calidad, consistencia y confiabilidad, todo con menos intervención humana.
¿Qué hace que Multi-Cloud sea tan desafiante?
Administrar datos en múltiples nubes significa tratar con diferentes reglas, formatos, estructuras y requisitos de seguridad. Esta variedad aumenta la complejidad de la integración y requiere más atención con la gobernanza y la orquestación. Sin una capa de control de luz y herramientas adecuadas, los flujos se vuelven frágiles, y el esfuerzo por mantener la operación crece exponencialmente.
¿Qué son Lakehouse , Mesh e Ipaas y cómo elegir?
Son enfoques complementarios para tratar la complejidad de los datos:
- Lakehouse : combina los mejores lagos de datos y almacenes de datos , lo que permite almacenar grandes volúmenes con rendimiento para el análisis;
- Mala de datos : distribuye la responsabilidad de los datos entre equipos, con reglas comunes, que favorecen la autonomía y la escalabilidad;
- IPAA : conecta varios sistemas rápidamente y gobernanza, ideal para empresas que necesitan integraciones listas y rastreables.
La elección ideal depende del tamaño de la empresa, la diversidad de fuentes de datos y el grado de vencimiento digital.
