La decodificación de datos es un proceso que remite, inevitablemente, a la operación inversa y anterior: la codificación de los mismos. Existen muchos métodos para codificar y decodificar datos almacenados en los data warehouse, pero los que hoy nos interesan son los métodos de decodificación que nos permiten traducir los datos en información y conocimiento relevantes, asimilables con la máxima inmediatez posible; es decir, decodificarlos en su sentido más amplio para ser mostrados de un modo rápidamente comprensible, con el fin de tomar decisiones acertadas al momento.
Una decodificación en sentido amplio que parte de la extracción de datos y culmina en la presentación de los mismos mediante el uso de herramientas de visualización, claves en cualquier entorno Business Intelligence. Ello nos obliga a tratar, con algo de detalle, los procesos implicados en una operación compleja como la de este calibre, que básicamente y en buena medida podemos agrupar bajo el paraguas de los procesos ETL (Extraction, Transformation, Load)
Procesos de decodificación de datos para su exposición: extracción, transformación, carga y traducción visual
La decodificación de datos para su posterior visualización es un proceso complejo, que atiende principalmente los procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL, por su enunciado en inglés: Extract, Transform, Load) recorriendo, respectivamente 3 sistemas perfectamente diferenciados entre sí:
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Sistema de origen / fase de extracción: son los almacenes que albergan los datos con los que cuenta una compañía, los data warehouse, alimentados con datos procedentes de diversas fuentes. Estas fuentes pueden ser internas o externas a la organización, y es preciso que las operaciones de extracción de datos causen el mínimo impacto sobre los sistemas de origen evitando saturaciones, modificaciones o pérdidas de datos, indeseables siempre bajo cualquier punto de vista.
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Sistema / fase de transformación: aplicando unas directrices o reglas según las necesidades concretas o generales de información que detente la compañía, los datos extraídos se transforman en datos preparados para ser cargados en los sistemas de destino.
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Sistema de destino / fase de carga: los datos transformados se cargan en los sistemas de destino pertinentes, ya con el fin de crear nuevos data warehouse, consolidar, reestructurar o migrar los datos almacenados, sincronizar distintos entornos operacionales o cualquier otro uso posible.
Los procesos ETL permiten, en definitiva, extraer y transformar datos para su posterior carga en sistemas de destino, que bien pueden ser los dispuestos para, por ejemplo, realizar peticiones de informes históricos sobre el desempeño de procesos clave desde el cuadro de mando integral, entre otras muchas opciones. Pero los datos mostrados, parcialmente decodificados (si entendemos la decodificación en su sentido más amplio, como describíamos al principio: esto es, mostrarlos de un modo comprensible, gráfico e intuitivo para facilitar la toma inmediata de decisiones), todavía requieren ser tratados con herramientas de visualización potentes y versátiles.
Sobre las herramientas de visualización de datos, en la guía gratuita Visualización de Datos: el poder de lo visual en la presentación de tus reportes se exponen los principales criterios a seguir a la hora de elegir las más adecuadas (aquellas que permitan decodificar los datos necesarios traduciéndolos en información gráfica para componer exposiciones exitosas y efectivas), entre otras cuestiones de vital interés.
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