Las cinco etapas de la evolución del data warehouse para el apoyo en la
toma de decisiones
El almacenamiento
de datos es una travesía. La implementación exitosa de un data warehouse entrega valor
empresarial en un proceso iterativo y
de forma continua; cada iteración de los
datos aumenta el valor del negocio por la información entregada. En los últimos
años, la evolución en el almacenamiento de datos ha
llegado a una nueva cumbre, con el despliegue de la capacidad de soporte de
decisiones en toda la organización e, incluso, más allá de sus límites
convencionales, a socios y clientes.
En su comienzo, el data warehouse se centró casi exclusivamente en la
entrega de capacidades para la toma de decisiones
estratégicas (en áreas como marketing, finanzas o planificación
estratégica). El acceso a la información aumentó drásticamente la calidad en la
toma de estas decisiones. Sin embargo, el desarrollo de una estrategia superior
empresarial es sólo una parte de lo que se necesita para tener éxito en el
actual ambiente industrial, altamente competitivo. Una gran estrategia no es nada sin una gran
ejecución.
La nueva generación de
implementaciones de data warehouse mejora la ejecución de una
estrategia de negocios, además de su desarrollo.
Presentación de informes
La etapa inicial de
implementación del data warehouse, por lo
general, se centra en la presentación de informes provenientes
de una sola fuente de autenticidad dentro de la organización. El data warehouse aporta un enorme
valor, simplemente, mediante la integración
de diversas fuentes de información dentro de una empresa en un único
repositorio para impulsar la toma de decisiones, a través de fronteras
funcionales y /o de producto.
El mayor desafío en esta etapa es
la integración de datos. El reto está en que
la construcción de un depósito, con datos íntegros
y consistentes, no puede ser exagerada. El duro trabajo de entrar en una
nueva fase para proveer de información bien
integrada, para quienes toman las decisiones, se convierte en el fundamento de todas las fases posteriores de la
implementación del data warehouse.
Análisis
En esta etapa de implementación,
la toma de decisiones se centra menos en lo que ha sucedido y más en por qué esto sucedió. Las actividades de análisis
tienen que ver con la profundización de los números en un informe, para
examinar minuciosamente los datos a un nivel detallado.
El análisis Ad hoc juega un papel importante en la etapa, en la puesta en
marcha del data warehouse. La gestión del rendimiento se basa mucho más en la
capacidad avanzada de optimización en el RDBMS
(Sistema de Gestión de Bases de Datos Relacionales) porque las estructuras de consulta no son tan predecibles
como lo son en un entorno de información pura.
El rendimiento es mucho más
importante en esta etapa, debido a que el repositorio de información es usado
mucho más interactivamente. Mientras que los informes suelen ser programados
para ejecutarse en forma regular con el calendario de la empresa, como un motor
de coordinación, el
análisis ad hoc es fundamentalmente una actividad que involucra participación
activa con refinamiento iterativo de preguntas en un ambiente participativo.
Predecir
Cuando una organización se
fortalece en términos cuantitativos de toma de decisiones técnicas y
experiencias, por el valor proporcionado en la comprensión del "qué" y "por
qué" en la dinámica de negocio, el siguiente
paso será aprovechar la información con fines predictivos.
La comprensión de lo que va a pasar en el negocio tiene enormes implicaciones
para la gestión proactiva estratégica de una
organización. Esta etapa requiere de herramientas de minería
de datos para la construcción de modelos
predictivos con detalles históricos.
Puesta en funcionamiento
La evolución de la puesta en
marcha en esta etapa comienza a ponernos en el ámbito activo del almacenamiento
de datos. Mientras que las fases anteriores se centran en las decisiones estratégicas de una organización, la
puesta en funcionamiento se centra en el apoyo a
las decisiones tácticas. Piense en el apoyo a la decisión
estratégica en la manera de proporcionar la información necesaria para tomar decisiones de negocio a largo plazo. Las
aplicaciones de apoyo a las decisiones estratégicas incluyen segmentación del
mercado, la gestión estratégica de producto (categoría), análisis de
rentabilidad, previsión y muchos otros. El apoyo a las decisiones
tácticas no se centra en el desarrollo de la estrategia corporativa,
sino en el apoyo a las personas en los campos que
las ejecutan.
La puesta en marcha normalmente
significa el acceso a la información para la inmediata toma
de decisiones en terreno.
Almacenamiento activo
El amplio papel que juega un activo data warehouse en
los aspectos operativos de apoyo a las decisiones, el incentivo más que el
negocio, ha de automatizar los procesos de decisión. Como la tecnología
evoluciona, cada vez más decisiones son ejecutadas a raíz de un suceso que
desencadena el inicio de procesos de decisión
totalmente automatizados.
Un activo
data warehouse proporciona
información y permite el apoyo a decisiones en toda la organización, en lugar
de limitarse a los procesos de toma de decisiones estratégicas. Sin embargo, el
apoyo a las decisiones tácticas no reemplaza el apoyo a las decisiones
estratégicas. Por el contrario, un activo
almacén de datos soporta la
coexistencia de ambos tipos de cargas de trabajo.
El éxito de la implementación de
un activo data
warehouse está en constante evolución.
Una implementación de manejo del riesgo se basa en la integración,
única fuente de autenticidad en un almacén de datos
tradicional. El uso del data warehouse para
apoyar la toma de decisiones estratégicas crea la demanda de
apoyo a las decisiones tácticas para
ejecutar el plan de negocio.
Por Matías Gil
Director General Teradata para Chile y Perú
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