Archivos electrónicos y registros físicos constituyen importantes fuentes orígenes de datos, pero su principal problema es que se trata de fuentes de datos desestructurados. El objetivo de la estrategia corporativa de gestión de datos en este ámbito es habilitar, proteger, indexar y almacenar esos datos a los que se ha encontrado acceso.
Algunas de las fuentes de datos más habituales son:
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La construcción de la App Mobile Intelligence requiere de ciertos complementos que permitan al usuario sacar todo el partido a la condición de movilidad. Precisamente, en esta línea se encuentran los formularios transaccionales, para lo que la tarea de construir la App precisa que se desarrollen dos aspectos:
- Construcción de los modelos de datos (write fields).
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A partir del modelo conceptual, es posible empezar a plantearse cómo será la arquitectura funcional del Data Warehouse. Para ello es necesario contemplar la existencia de una capa intermedia entre los sistemas origen y el DWH. Este estrato servirá de capa de abstracción entre el mundo de los procesos y el mundo analítico, permitiendo optimizar la integración con el modelo definitivo.
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Teniendo en cuenta cuáles son las necesidades de datos para la inteligencia de negocio, habría que proceder a la definición de la arquitectura de almacenamiento de datos. Se trata de adquirir la capacidad suficiente para dar apoyo a los trabajadores del conocimiento en sus decisiones y en sus informes, consultas y análisis.
Lograrlo depende de conocer las fuentes de origen de datos, llevar a cabo los procesos ETL necesarios y entrenar a los profesionales del negocio, sin olvidarse de proporcionar el apoyo necesario a la actividad de BI. Pero también requiere de la implementación de:
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La gestión del cambio es decisiva en este momento de la implantación de Mobile Intelligence en la organización. Todo se ha personalizado, cada elemento ha sido construido a medida de las necesidades y expectativas de los usuarios y los key users, fase por fase, han dado su aprobación. Todo está preparado para iniciar la acción, sacando todo el partido a la estrategia de movilidad y obteniendo la ventaja que da el poder explotar el BI de la empresa desde una App Mobile Intelligence nativa.
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Cuando se habla de gestión de datos en proyectos de Data Warehouse, uno de los requisitos para lograr el éxito es conocer cuál es la situación de partida. Sumergirse en la realidad presente del negocio implica:
- Entender sus necesidades.
- Plantear una opción compatible con la arquitectura técnica existente.
- Encontrar una solución que pueda dar cobertura también al futuro de la compañía.
- No perder alineación con la estrategia de gestión de datos corporativa.
Es indispensable tener el conocimiento exacto sobre el tipo de negocio de la organización, pero también lo es el alcanzar una óptima comprensión acerca del tipo de soporte que representa la información dentro de todo su proceso de toma de decisiones, como antesala de las acciones que conducirán a la materialización de la visión y misión de la empresa.
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Si bien la estrategia de gestión de datos corporativa es una iniciativa que afecta a todos los ámbitos de la organización encargados de administrar y procesar la información de negocio; es también importante centrarse en las claves a tener en cuenta para la gestión de datos en proyectos de Data Warehouse, siguiendo las premisas marcadas por una sólida estrategia corporativa.
El propósito del datawarehousing es facilitar la toma de decisiones y, por eso, a pesar de la variedad y dinamismo de los datos que contiene, su principal atributo debe ser la integridad, en el sentido de unificación. Un recorrido por el DWH de una compañía debe reflejar un concepto transmisor de realidad y, para lograrlo, debe ir un paso más allá de los niveles puramente transaccionales u operativos. El Data Warehouse, su diseño y también su modelado han de buscar favorecer el análisis complejo.
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Los Master Data son registros únicos que, debido a dicha cualidad, sirven como referencia para toda la organización y los distintos usos que se les quiera dar. Garantizar su integración es una cuestión de vital importancia en la definición de la estrategia corporativa de gestión de datos, que debe velar por su unificación en un entorno de coherencia. Cuando se habla de datos maestros se entienden comprendidos en esta clasificación:
- Códigos externos.
- Códigos internos.
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Esta fase es el momento en que se realiza el despliegue de la App Mobile Intelligence en el entorno productivo. Hay que tener cuenta que en Lantares, para evitar incomodidades al cliente, prevenir errores y no correr riesgos, toda la fase de construcción se ha hecho en un entorno no productivo, bien un entorno de desarrollo, bien un entorno de pruebas, sin utilizar en ningún caso los servidores productivos. Pero, en el momento en que el cliente da su aprobación, se traspasa la solución al entorno de producción.
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El contar con datos suficientes no garantiza el buen fin de Business Analytics, ni de la BI. Para una toma de decisiones exenta de riesgo, los datos han de ser válidos, íntegros, fiables, consistentes, completos... estos atributos de la calidad del dato no son inherentes al mismo, sino que requieren de la aplicación de técnicas de gestión de la calidad que midan, evalúen, mejoren y puedan asegurar la idoneidad de los datos para su uso.
Dentro de la estrategia corporativa de gestión de los datos, habría que acordar determinados niveles de servicio de la calidad de los mismos y, a la vez, definir métricas. De esta forma, se estaría fomentando la conciencia hacia la calidad de los datos, necesaria para definir tanto las reglas de negocio, como los requerimientos que se necesitan si se quieren procurar las condiciones óptimas para el análisis. Posteriormente, habría que completar estas acciones con campañas de depuración y limpieza de los datos que, probablemente deban tener previsto su enriquecimiento y homologación en determinados casos.
