Estrategias para la Implementación Exitosa de un Data Warehouse

Optimización y Calidad en la Implementación de un Data Warehouse

El objetivo es que usted seleccione, combine y asocie los datos con facilidad, logrando encontrar la relación que esperaba. Esto es fundamental para alcanzar la excelencia operativa.

La magia detrás de la calidad de datos

En resumen, el éxito reside en la suma de los siguientes factores:

• Definición de una buena programación de los procesos que alimentan al Data Warehouse.
• Definición de carga de parámetros externos al sistema (encuestas, estimaciones, objetivos, etc.).
• Diseño de una estructura sólida de la base de datos de análisis.
• Diseño de modelos y cubos de información para relacionar la base de análisis con el software de consulta y navegación.
• Facilidad de uso del software de consultas para usuarios ajenos al área de sistemas.

Identificación de puntos críticos y prevención de errores

¿Dónde puede fallar todo esto? ¿Cómo se podría comparar un buen Data Warehouse de uno deficiente? Las posibilidades de error se circunscriben, casi exclusivamente, a los procesos de extracción de datos para volcarlos al sistema.

En este caso, no queda otra opción que modificar los procesos, controlar nuevamente y actualizar el repositorio. Una vez que este proceso esté afinado y corregido, toda la empresa tomará la información del Data Warehouse como la única fuente de verdad, eliminando hojas de cálculo, consultas paralelas o borradores que utilicen criterios divergentes. En definitiva, existirá un único repositorio donde reside el cálculo de cada dato.

Calidad y experiencia en el desarrollo

Contar con profesionales con experiencia permitirá avanzar y optimizar todo el ciclo de desarrollo, diseñando el Data Warehouse de la mejor manera posible. Existen técnicas y un know-how específico que, al combinarse, garantizan la máxima calidad.

Si después de un periodo de 1 a 3 meses de trabajo se obtiene un sistema que solo permite cruzar dos datos simples, donde el usuario final no comprende cómo consultar la información, los datos son erróneos o el tiempo de respuesta es excesivo, estaremos frente a un Data Warehouse de baja calidad.

¿Es necesario incluir toda la empresa desde el inicio?

No. Es posible, e incluso a veces recomendable, comenzar con una parte de la organización. Esto permite:

• Obtener una primera experiencia real en un proyecto de Data Warehouse.
• Adquirir conocimiento sobre el ciclo de desarrollo entre todos los involucrados.
• Escalar el proyecto de forma progresiva, ya sea añadiendo nuevas áreas o ampliando las ya desarrolladas.