Ir al contenido principal

Business Intelligence: Estrategias para el Diseño, Desarrollo y Gestión de un Data Warehouse

Estrategias para el Diseño de un Data Warehouse

El diseño de los data warehouses es muy diferente al diseño de los sistemas operacionales tradicionales. Se pueden considerar los siguientes puntos:

1.     Los usuarios de los data warehouses usualmente no conocen mucho sobre sus requerimientos y necesidades como los usuarios operacionales.

2.     El diseño de un data warehouse, con frecuencia involucra lo que se piensa en términos más amplios y con conceptos del negocio más difíciles de definir que en el diseño de un sistema operacional. Al respecto, un data warehouse está bastante cerca a Reingeniería de los Procesos del Negocio (Business Process Reengineering).

3.     Finalmente, la estrategia de diseño ideal para un data warehousing es generalmente de afuera hacia adentro (outside-in) a diferencia de arriba hacia abajo (top-down).

A pesar que el diseño del data warehouse es diferente al usado en los diseños tradicionales, no es menos importante. El hecho que los usuarios finales tengan dificultad en definir lo que ellos necesitan, no lo hace menos necesario. En la práctica, los diseñadores de data warehouses tienen que usar muchos "trucos" para ayudar a sus usuarios a "visualizar" sus requerimientos. Por ello, son esenciales los prototipos de trabajo.

Estrategias para el Desarrollo de un Data Warehouse

Antes de desarrollar un data warehouse, es crítico el desarrollo de una estrategia equilibrada que sea apropiada para sus necesidades y sus usuarios.

Las preguntas que deben tenerse en cuenta son:
  • ¿Quién es el auditorio?
  • ¿Cuál es el alcance?
  • ¿Qué tipo de data warehouse debería construirse?
Existe un número de estrategias mediante las cuales las organizaciones pueden conseguir sus data warehouses.

Primera
Establecer un ambiente "data warehouse virtual", el cual puede ser creado por:
·     Instalación de un conjunto de facilidades para acceso a datos, directorio de datos y gestión de proceso.
·     Entrenamiento de usuarios finales.
·     Control de cómo se usan realmente las instalaciones del data warehouse.
·     Basados en el uso actual, crear un data warehouse físico para soportar los pedidos de alta frecuencia.

Segunda
Construir una copia de los datos operacionales desde un sistema operacional único y posibilitar al data warehouse de una serie de herramientas de acceso a la información.

Esta estrategia tiene la ventaja de ser simple y rápida. Desafortunadamente, si los datos existentes son de mala calidad y/o el acceso a los datos no ha sido previamente evaluado, entonces se puede crear una serie de problemas.

Tercera
Finalmente, la estrategia data warehousing óptima es seleccionar el número de usuarios basados en el valor de la empresa y hacer un análisis de sus puntos, preguntas y necesidades de acceso a datos.

De acuerdo a estas necesidades, se construyen los prototipos data warehousing y se prueban para que los usuarios finales puedan experimentar y modificar sus requerimientos.

Una vez se tenga un consenso general sobre las necesidades, entonces se consiguen los datos provenientes de los sistemas operacionales existentes a través de la empresa y/o desde fuentes externas de datos y se cargan al data warehouse.

Si se requieren herramientas de acceso a la información, se puede también permitir a los usuarios finales tener acceso a los datos requeridos usando sus herramientas favoritas propias, o facilitar la creación de sistemas de acceso a la información multidimensional de alta performance, usando el núcleo del data warehouse como base.

En conclusión
No se tiene un enfoque único para construir un data warehouse que se adapte a las necesidades de las empresas, debido a que las necesidades de cada una de ellas son diferentes, al igual que su contexto.

Estrategias para el Gestión de un Data Warehouse

Los data warehouses requieren una comercialización y gestión muy cuidadosa. Debe considerarse lo siguiente:

1.    Un data warehouse es una inversión buena sólo si los usuarios finales realmente pueden conseguir información vital más rápida y más barata de lo que obtienen con la tecnología actual.
Como consecuencia, la gestión tiene que pensarse seriamente sobre cómo quieren sus depósitos para su eficaz desempeño y cómo conseguirán llegar a los usuarios finales.

2.     La administración debe reconocer que el mantenimiento de la estructura del data warehouse es tan crítico como el mantenimiento de cualquier otra aplicación de misión crítica.
De hecho, la experiencia ha demostrado que los data warehouses llegarán a ser rápidamente uno de los sistemas más usados en cualquier organización.

3.     La gestión debe comprender también que si se embarcan sobre un programa data warehousing, se crearán nuevas demandas sobre sus sistemas operacionales, que son:
o    Demandas para mejorar datos
o    Demandas para una data consistente
o    Demandas para diferentes tipos de datos, etc.


Para más información consulta a nuestros expertos de Business Intelligence

Entradas más populares de este blog

Desarrollo de Software: EDT (Estructura de desglose de trabajo) o WBS (Work Breakdown Structure)

Definición La EDT es una descomposición jerárquica-orientada a los entregables del proyecto- de los trabajos que ejecutara  el equipo de trabajo, para crear los productos requeridos. Es un paso muy importante en la definición del alcance de un proyecto. La EDT organiza y define el alcance total del proyecto, mediante la subdivisión de trabajo en piezas más pequeñas y manejables. En cada nivel inferior de la estructura se tiene un incremento en el detalle de los trabajos del proyecto. El trabajo incluido en el nivel más bajo de la WBS se le denomina paquetes de trabajo, los cuales pueden ser programados, monitoreados y supervisados. Principios Básicos de una EDT Una unidad de trabajo deberá aparecer en un solo lugar en la EDT . El contenido del trabajo de un elemento de la EDT es la suma de los elementos inferiores. Un elemento de la EDT es responsabilidad de una sola persona , a pesar de que muchas personas pueden estar trabajando en él. El EDT debe ser coherent

AMS (Application Management Services)

Definición Soporte de Aplicaciones y Mantenimiento (AMS). AMS (Application Management Services) es la tercerización de los servicios de gestión, soporte y mantenimiento de aplicaciones capaz de proporcionar a los clientes mejoras operacionales relevantes . El modelo AMS (Application Management System) representa un enfoque avanzado de servicios TI mediante el cual Tasisoft asume la responsabilidad a medio/largo plazo del conjunto de tareas y actividades relativas tanto al desarrollo y mantenimiento de aplicaciones como al soporte y evolución de las mismas. Bajo el concepto de Tasi software ofrece servicios dedicados y compartidos para outsourcing de aplicaciones con desarrolladores altamente calificados y experiencia en las más variadas tecnologías del mercado. Las líneas de servicios ofrecidas dentro del Desarrollo y Mantenimiento de Aplicaciones (AMS), son: Mantenimiento Preventivo y Normativo Mantenimiento Correctivo Mantenimiento Evolutivo / Nuevos De

Arquitectura Básica de un Data Warehouse

Concepto Data Warehousing Data warehousing soporta el procesamiento informático al proveer una plataforma sólida, a partir de los datos históricos para hacer el análisis. Facilita la integración de sistemas de aplicación no integrados. Organiza y almacena los datos que se necesitan para el procesamiento analítico, informático sobre una amplia perspectiva de tiempo. Un Data Warehouse o Depósito de Datos es una colección de datos orientado a temas, integrado, no volátil, de tiempo variante, que se usa para el soporte del proceso de toma de decisiones gerenciales. Se puede caracterizar un data warehouse haciendo un contraste de cómo los datos de un negocio almacenados en un data warehouse, difieren de los datos operacionales usados por las aplicaciones de producción. Base de Datos Operacional Data Warehouse Datos Operacionales Datos del negocio para Información Orientado a la aplicación Orientado al sujeto