DESARROLLO Y ADECUACIÓN DE SOFTWARE DISTRIBUIDO EN REDES MÓDULO III ESTRATEGIAS DE GESTIÓN TECNOLÓGICA BASADA EN SOLUCIONES DISTRIBUIDAS

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1 DESARROLLO Y ADECUACIÓN DE SOFTWARE DISTRIBUIDO EN REDES MÓDULO III ESTRATEGIAS DE GESTIÓN TECNOLÓGICA BASADA EN SOLUCIONES DISTRIBUIDAS

2 1. DATAWAREHOUSING 1.1 INTRODUCCIÓN Y CONCEPTOS Hoy en día las empresas cuentan en su mayoría con procesos automatizados, manejando gran cantidad de datos en forma centralizada y manteniendo sus sistemas en línea. En esta información está el conocimiento de la empresa, constituyendo un recurso corporativo primario y parte importante de su patrimonio. El nivel competitivo alcanzado en las empresas les ha exigido desarrollar nuevas estrategias de gestión. En el pasado, las organizaciones fueron típicamente estructuradas en forma piramidal con información generada en su base fluyendo hacia lo alto; y era en el estrato de la pirámide más alto donde se tomaban decisiones a partir de la información proporcionada por la base, con un bajo aprovechamiento del potencial de esta información. Estas empresas, han reestructurado y eliminado estratos de estas pirámides y han autorizado a los usuarios de todos los niveles a tomar mayores decisiones y responsabilidades. Sin embargo, sin información sólida para influenciar y apoyar las decisiones, la autorización no tiene sentido. Esta necesidad de obtener información para una amplia variedad de individuos es la principal razón de negocios que conduce al concepto de Datawarehouse. El énfasis no está sólo en llevar la información hacia lo alto sino que a través de la organización, para que todos los empleados que la necesiten la tengan a su disposición. El Datawarehouse (DW) convierte los datos operacionales de una organización en una herramienta competitiva, ya que los hace disponibles a los empleados que lo necesiten para el análisis y la toma de decisiones. El objetivo del DW será el de satisfacer los requerimientos de información interna de la empresa para una mejor gestión. El contenido de los datos, la organización y estructura son dirigidos a satisfacer las necesidades de información de los analistas. El DW es el lugar donde la gente puede accesar sus datos. En este orden de ideas, El DW es el centro de atención de las grandes instituciones, porque provee un ambiente para que las organizaciones hagan un mejor uso de la información que está siendo administrada por diversas aplicaciones operacionales. Un DW es una colección de datos en la cual se encuentra integrada la información de la Institución y que se usa como soporte para el proceso de toma de decisiones gerenciales.

3 Un Sistema de DW incluye funcionalidades tales como: Integración de bases de datos heterogéneas (relacionales, documentales, geográficas, archivos, etc.). Ejecución de consultas complejas no predefinidas visualizando el resultado en forma gráfica y en diferentes niveles de ordenamiento y consolidación de datos. Agrupamiento y desagrupamiento de datos en forma interactiva. Análisis de problemas en términos de dimensiones. Por ejemplo, permite analizar datos históricos de la empresa a través de una dimensión tiempo. Control de calidad de datos para asegurar, no solo la consistencia de la base, sino también la relevancia de los datos, los cuales se toman las decisiones.

4 Qué es un Data Warehouse Un Data Warehouse es una colección de datos: orientada a sujetos, integrada, variante en el tiempo, no volátil, soporta el proceso de toma de decisiones. Un Data Warehouse soporta procesamiento informático, brindando una sólida plataforma de datos históricos, integrados, de los cuales hacer análisis. Es orientado a sujetos: Un primer aspecto de un Data Warehousing es que se encuentra orientado a las personas que toman decisiones en la empresa. El mundo operacional está diseñado alrededor de aplicaciones y funciones, como por ejemplo compras, pagos, ventas, entregas de mercancías, para una institución comercial. Un DW está organizado alrededor de las principales personas de la Compañía, como clientes, vendedores, productos y actividades. El mundo operacional concierne al diseño de la base de datos y al diseño de procesos. Un Data Warehousing está enfocado en la modelización de los datos y el diseño de la base de datos, exclusivamente. El diseño de procesos (en su forma clásica) no es parte del Data Warehouse. Los datos son integrados: El aspecto más importante del ambiente de un DW es que sus datos están integrados. Cuando los datos son movidos del sistema operacional o transaccional, son integrados antes de ingresar en el DW; por ejemplo, un diseñador puede representar el campo sexo como M y F, otro puede representarlo como Masculino y Femenino, otro como Hombre y Mujer. No importa la fuente de la cual el género llegue al Data Warehouse, debe ser guardado en forma consistente; los datos deben ser integrados como un solo campo. Es variante en el tiempo: Los datos en el DW son precisos para un cierto momento, por eso se dice que los datos son variantes en el tiempo. La variabilidad de los datos en el tiempo se manifiesta de varias maneras. El DataWarehouse contiene datos relacionados con un horizonte de tiempo largo. Las aplicaciones operacionales, sin embargo, contienen datos de intervalos de tiempo pequeños, por cuestiones de performance (tamaño pequeño de las tablas). Toda estructura clave en un DW contiene implícita o explícitamente un elemento del tiempo. Esto no necesariamente pasa en el ambiente operacional o transaccional. Los datos de un DW, una vez almacenados, no pueden ser modificados. En el ambiente operacional, los datos, precisos al momento de acceso, pueden ser actualizados, según sea necesario y conforme a las políticas y necesidades de la Empresa. Es simple de manejar: Los comandos del SQL, Update, Insert y Delete, son efectuados regularmente en una base de datos operacional. La manipulación de datos en un DW, es mucho más sencilla. Solo ocurren dos operaciones, la carga inicial y el acceso a los datos.

5 No hay necesidad de ninguna transacción de SQL. Hay consecuencias importantes de esta diferencia de procesos: al nivel de diseño en un DW, no hay que controlar anomalías producidas por los Update, ya que no existen. Se pueden tomar libertades de diseño físico como optimizar el acceso a los datos y no normalizarlos. Otra consecuencia es la simplicidad de la tecnología del DW, en lo que respecta a backups, recuperación, logs, integridad, etc. Según Bill H. Inmon (1992), padre del Data Warehousing, un Data Warehouse es un conjunto integrado de bases de datos, con orientación temática, que están diseñados para el apoyo a la toma de decisiones, y donde cada unidad de datos es relevante en algún momento del tiempo. Susan Osterfeldt (1993), expone una definición bastante clave para el DW, en ella se considera al DW como algo que provee dos beneficios empresariales reales: integración y acceso de datos; en consecuencia, la solución del DW elimina una gran cantidad de datos inútiles y no deseados por la empresa, como también el procesamiento de datos desde el ambiente operacional clásico. Un Data Warehouse, también denominada Almacén de Datos, es una gran base de datos, normalmente medida en gigabytes o terabytes, que recoge información de múltiples sistemas fuentes u operacionales dispersos, y que su finalidad se centra en la toma de decisiones para una Organización. Se puede afirmar que un Almacén de Datos es un sistema que ofrece acceso fácil y rápido a información vital para la gestión y operación de una empresa, que permite acceso a datos históricos y detallados, que es un sistema donde la información es alimentada por múltiples sistemas fuentes, y que es un sistema de análisis de información destinado a todo tipo de usuario. Data Warehousing, o Almacenamiento de Datos, es el proceso que facilita la creación y explotación de un Data Warehouse. Data Warehousing, es un proceso complejo, que hace verdadera la gestión del conocimiento. Para conseguirlo es necesario la aplicación de una metodología y la implantación de una arquitectura tecnológica de la Gestión del Conocimiento. Data Warehousing es un metaproceso compuesto por un conjunto de procesos. En esta nueva tecnología cada eslabón de la cadena de valor será representado por una base de datos multidimensional, la cual permite potencialmente administrar la etapa productiva que representa. La cadena de valor total será representada entonces por el conjunto de bases de datos multidimensionales asociadas a cada eslabón. OLAP o procesamiento analítico en línea, es el paradigma de análisis multidimensional de un Data Warehouse. Este concepto se contrapone al de OLTP o procesamiento transaccional en línea, que es el empleado por los sistemas fuentes para optimizar la recolección de información.

6 En pocas palabras, mientras OLTP se encarga de procesar óptimamente multitud de pequeñas transacciones de captura de información (su entrada, modificación o eliminación), OLAP se dedica al análisis de enormes cantidades de información; por ende realiza pocas transacciones, pero éstas procesan un volumen muy superior (cientos de miles de registros). Esto es viable, debido a que la información contenida en el Data Warehouse que va a ser analizada con OLAP, está consolidada y agregada. Ambos paradigmas de acceso a la información, son contrapuestos, pero complementarios. OLTP se encarga de la recolección de la información en un modelo normalizado de base de datos, optimizado para procesar las transacciones en menos de un segundo, y OLAP se dedica al análisis de esa información, en un modelo multidimensional que facilita la exploración y el acceso a la información, invirtiendo minutos en obtener dichas vistas multidimensionales de los indicadores de gestión de la compañía. El DataWarehouse no es un producto que pueda ser comprado en el mercado, sino más bien un concepto que debe ser construido en su empresa. Es decir, es una combinación de conceptos y tecnología que cambian significativamente la manera en que es entregada la información a la gente de negocios y que toma decisiones. El objetivo principal es satisfacer los requerimientos de información internos de la empresa para una mejor gestión, con eficiencia y facilidad de acceso. La manera tradicional de entregar la información es por medio de la emisión de reportes impresos desde los sistemas transaccionales, con consultas al nivel de cliente y extracción ocasional de datos para suplir actividades basadas en papel. Los problemas con la entrega de la información actual son muchos, incluyendo inconsistencia, inflexibilidad y carencia de integración a través de la empresa. El DW puede verse como una bodega donde están almacenados todos los datos necesarios para realizar las funciones de gestión de la empresa, de manera que puedan utilizarse fácilmente según se necesiten. El contenido de los datos, la organización y estructura son dirigidos para satisfacer las necesidades de información de los analistas de la empresa. Los sistemas transaccionales son dinámicos, en el sentido que constantemente se encuentran actualizando datos.

7 1.2 REQUERIMIENTOS DE UN DATA WAREHOUSE Cómo se empiezan a formular los requerimientos para un Data Warehouse? Existen muchas formas de considerar un Data Warehouse. Las siguientes son algunos ejemplos: Un Data Warehouse es simplemente un sistema de aplicación empresarial con su propia base de datos. Esta base de datos se genera a partir de otras bases de datos operacionales, no de información inicial que se introduce. El Data Warehouse ofrece una serie de características y funciones para implementar procesos empresariales y enlazarlos con otros procesos fuera del ámbito del Data Warehouse. En forma similar a otros sistemas de aplicaciones empresariales, se requiere que el Data Warehouse proporcione al usuario final estos conjuntos prescritos de características y funciones del modo más eficiente posible. Un Data Warehouse es una capacidad latente. Almacena información resumida que se organiza de acuerdo con los temas empresariales, tales como clientes y productos, para analizar la información con más facilidad. La carga de mostrar, organizar y reportar la información que guarda el Data Warehouse corresponde a las herramientas que deben incorporarse en el Data Warehouse. En esta visión, un Data Warehouse tiene una capacidad latente que sólo se vuelve útil cuando las herramientas de análisis y de reportes se aplican con inteligencia a los datos que conserva el Data Warehouse. Se requiere que el Data Warehouse sustente un extenso rango de herramientas de acceso, operadas por una extensa gama de usuarios finales. El Data Warehouse también debe guardar y administrar un ámbito de informaci6n grande para servir a una extensa clientela de usuarios de la información.

8 El Data Warehouse es una base de datos de históricos, la cual acumula muchos años de informaci6n transaccional en línea, organizada para hacer eficiente el almacenamiento y facilitar la recuperación. Es necesario que el Data Warehouse organice grandes cantidades de información de manera compacta y eficiente. En ocasiones, el Data Warehouse es una tienda de datos operacionales. Entrega información operacional a un amplio rango de usuarios copiando información de los sistemas transaccionales de bases de datos. En este caso, se requiere que el Data Warehouse distribuya información operacional de manera eficiente a un gran rango de usuarios. También se necesita que el Data Warehouse haga los cambios tecnológicos necesarios para mover la información de su base de datos operacional a la tecnología de almacenamiento que se emplea en el Data Warehouse. Finalmente la descripción básica de un DW, es el resultado de la extracción de datos del sistema de información transaccional de la empresa y que son depositados en un computador y base de datos separados. De esta forma se pueden utilizar estos datos para análisis y toma de decisiones sin degradar el tiempo de respuesta del sistema de información de la empresa. Estos datos pueden extraerse del sistema transaccional en forma incremental (solo se transfieren los cambios) hacia el Datawarehouse. Estos pueden enviarse en ciertas horas programadas o en tiempo real, es decir cada instante que sucedan las transacciones APLICACIONES COMUNES PARA DATAWAREHOUSING:

9 Tipo DataMarts (Cubos de Información) Descripción Un DataMart es una vista lógica de los datos en bruto de su sistema de operaciones/finanzas hacia el Datawarehouse, adicionando nuevas dimensiones o información calculada. Se les llama DataMart, porque representan un conjunto de datos relacionados con un tema en particular como Ventas, Operaciones, Recursos Humanos, etc. y están a disposición de los usuarios finales a quienes les puede interesar la misma. Los cubos de información (DataMarts) se producen con mucha rapidez. A ellos se les aplican las reglas de seguridad de acceso necesarias. DSS (Sistemas para Soporte de Decisión) C R M (Administración de Relaciones con el Cliente) Un DSS se basa en la información que en forma jerárquica proveen los DataMarts. Por ejemplo, luego de crear los DataMarts necesarios para cada Departamento, Gerencia o División, estos se interconectan para brindar reportes (con información enlínea) para la Gerencia General, Presidencia y/o Junta Directiva. Una analogía ayuda a comprender el impacto de un DSS en la empresa; "Imagínese al piloto de un avión que no cuenta con instrumentos de navegación (o que estos instrumentos muestran información con un mes de atraso). Poder llegar a su destino en nuestra era sería milagroso." El DSS es como un juego de instrumentos de navegación para su empresa. La información es instantánea y completa. Unavez que su empresa cuenta con un DSS, el monitoreo de los resultados de sus decisiones en relación con el cliente se logra mediante un CRM. Un CRM permite a los ejecutivos de ventas, evaluar los niveles de ventas de un determinado producto, por ejemplo, crear un incentivo económico para los vendedores/clientes que se refleja automáticamente en la pantalla de facturación. Todo esto se hace a escala ejecutiva sin necesidad de programación. Posteriormente el Ejecutivo o Junta Directiva pueden evaluar de nuevolos resultados y hacer nuevos ajustes en Facturación, Recursos Humanos (Compensación), Inventarios, etc. Link con mayor información de CRM

10 CLS (Sistemas para Lealtad del Cliente) Si su empresa o institución es parte de un grupo corporativo, una vez establecido su DSS y CRM, el siguiente paso es crear un CLS. La mejor forma de mantener la lealtad de un cliente es demostrar que se le conoce y darle un trato personalizado de acuerdo con sus preferencias. Para una empresa de gran tamaño y número de empleados,esto suena imposible, pero con un CLS se logra eso precisamente: trato personalizado. El CLS se conforma de la interconexión "en Tiempo Real" de los CRM interinstitucionales, todos dirigidos hacia un DSS centralizado. El CLS brinda información tanto para los más altos niveles del personal ejecutivo como para el personal de operaciones o Servicio al Cliente y hasta Autoservicio para el mismo Cliente. 4- ARQUITECTURA DATAWAREHOUSE Componentes y Estructuras: Antes de describir la arquitectura Datawarehouse vamos a señalar la siguiente consideración ya generalizada, presente en la literatura: el término Datawarehouse se utiliza indistintamente para hablar de la arquitectura en sí como también para uno de los componentes que la conforman, específicamente el que tiene relación con el almacenamiento físico de los datos. Ahora, con el propósito de facilitar el entendimiento por parte del estudioso, haremos especial énfasis en esta parte del capítulo sobre el contexto del cual se estará hablando al hacer referencia al término Datawarehouse.

11 La estructura básica de la arquitectura DW incluye: 1. Datos operacionales: un origen de datos para el componente de almacenamiento físico DW. 2. Extracción de Datos: selección sistemática de datos operacionales usados para poblar el componente de almacenamiento físico DW. 3. Transformación de datos: Procesos para articular y realizar otros cambios en los datos operacionales para reunir los objetivos de orientación a temas e integración principalmente. 4. Carga de Datos: inserción sistemática de datos en el componente de almacenamiento físico DW. 5. Datawarehouse: almacenamiento físico de datos de la arquitectura DW. 6. Herramientas de Acceso al componente de almacenamiento físico DW: herramientas que proveen acceso a los datos. Los pasos anteriores 2, 3 y 4 conforman el proceso conocido como Extracción, Transformación y Transporte OPCIONES DE IMPLEMENTACIÓN

12 La forma en la cual se estructura el almacenamiento de datos DW, genera una clasificación respecto a la forma de implementar una arquitectura DW. La estructura adoptada para el almacén de datos se debe realizar de la manera que mejor satisfaga las necesidades empresariales, siendo entonces dicha elección factor clave en la efectividad del DW. Las más relevantes son las siguientes: El DW central: es una implementación de un solo nivel con un solo almacén para soportar los requerimientos de información de toda la empresa. El DW distribuido: es también una estructura de un nivel, pero particiona el almacén para distribuirlo a nivel departamental. El DW de dos niveles: combina ideas de los dos anteriores, siendo sus entregables tanto el almacén empresarial como los departamentales. Costos v/s Valor de DW: En todo proyecto es importante e inevitable realizar un análisis desde la perspectiva Costo/Beneficio. A grandes rasgos, los costos asociados a un proyecto DW incluyen el costo de construcción, el mantenimiento y la operación una vez que está construido. En cuanto al valor, éste considera, el valor de mejorar la entrega de información, el valor de mejorar el proceso de toma de decisiones y el valor agregado para los procesos empresariales. 1.6 COSTOS DE DW Costos de Construcción: Los costos de construir un DW son similares para cualquier proyecto de tecnología de información. Estos pueden ser clasificados en tres categorías: Recurso humano: la gente necesita contar con un enfoque fuerte sobre el conocimiento del área de la empresa y de los procesos empresariales. Además es importante considerar las cualidades de la gente, ya que el desarrollo del DW requiere participación del personal de negocios como de los especialistas en T.I. (tecnología de información); estos dos grupos deben trabajar juntos, compartiendo su conocimiento y habilidades en un espíritu de equipo de trabajo, para enfrentar los desafíos de desarrollo del DW. Tiempo: Se debe establecer el tiempo de construcción y entrega de resultados del DW, también para la planeación del proyecto y la definición de la arquitectura. La planeación y la arquitectura, establecen un marco de referencia y un conjunto de estándares que son críticos para la eficacia y eficiencia del DW. Tecnología: Muchas tecnologías nuevas son introducidas por el DW. El costo de la nueva tecnología puede ser tan sólo la inversión inicial del proyecto. Costos de Operación : Una vez que está construido y entregado un DW debe ser soportado para que tenga un valor para la empresa. Son justamente estas actividades de soporte, la fuente de continuos costos operacionales para un DW. Se pueden distinguir tres tipos de costos de operación:

13 Evolutivos: ajustes continuos del DW a través del tiempo, como cambios de expectativas y cambios producto del aprendizaje del recurso humano del proyecto mediante su experiencia usando el DW. Crecimiento: Incrementos en el tiempo en volúmenes de datos, del número de usuarios del DW, lo cual conllevará a un incremento de los recursos necesarios como a la demanda de monitoreo, administración y sintonización del DW (evitando así, un incremento en los tiempos de respuesta y de recuperación de datos, principalmente). Cambios: El DW requiere soportar cambios que ocurren tanto en el origen de datos que éste usa, como en las necesidades de la información que éste soporta. Los dos primeros tipos de costos de operación, son básicos en el mantenimiento de cualquier sistema de información, por lo cual no resultan ajenos; sin embargo, se debe tener especial cuidado con los costos de operación por cambios, ya que ellos consideran el impacto producto de la relación del OLTP y del ambiente empresarial, con el DW. Resulta esencial para llevar a cabo un proyecto DW, tener claridad en la forma que éste se ve afectado por medio de los cambios al nivel de OLTP como del ambiente empresarial; por ello entonces, a continuación se analiza con más detalle este tipo de costos de operación. Cambios y el DW: Cuando se implementa un DW, el impacto de cambios es compuesto. Existen dos orígenes primarios de cambios: Cambios en el ambiente empresarial: Un cambio en el ambiente empresarial puede cambiar las necesidades de información de los usuarios. Así, el contenido del DW se puede ver afectado y las aplicaciones DSS y EIS pueden requerir cambios. Cambios en la tecnología: Un cambio en la tecnología puede afectar la manera que los datos operacionales son almacenados, lo cual implicaría un ajuste en los procesos de Extracción, Transporte y Carga para adaptar las variaciones presentadas. Un cambio de cualquiera de ellos impacta los sistemas de información operacionales. Un cambio en el ambiente operacional puede cambiar el formato, estructura o significado de los datos operacionales usados como origen para el DW. De esta forma serían impactados los procesos de Extracción, Transformación y Carga de datos. Valor Del DW: El valor de un DW se toma principalmente en tres dimensiones: 1. Mejorar la entrega de información: información completa, correcta, consistente, oportuna y accesible. Información que la gente necesita, en el tiempo que la necesita y en el formato que la necesita.

14 2. Mejorar el proceso de toma de decisiones: con un mayor soporte de información se obtienen decisiones más rápidas; así también, el personal de negocios adquiere mayor confianza en sus propias decisiones y las del resto y logra un mayor entendimiento de los impactos de sus decisiones. 3. Impacto positivo sobre los procesos empresariales: cuando a la gente se le da acceso a una mejor calidad de información, la empresa puede lograr por sí sola: Eliminar los retardos de los procesos empresariales que resultan de información incorrecta, inconsistente y/o no existente. Integrar y optimizar procesos empresariales a través del uso compartido e integrado de las fuentes de información. Eliminar la producción y el procesamiento de datos que no son usados ni necesarios, producto de aplicaciones mal diseñadas o ya no utilizadas. Análisis Costo v/s Beneficio: Lograr una cuantificación económica de los factores de valor (beneficios) no es fácil ni natural a diferencia de los factores de costos, agregar valor económico a los factores de valor resulta ser en extremo complejo y subjetivo. Una alternativa a ello, es hacer una valoración desde la perspectiva de costos evitables, relacionados con los costos de no disponer en la organización de información apropiada, tanto a un nivel técnico como de procesos empresariales, en especial, para el proceso de toma de decisiones. El DW es una estrategia de largo plazo, al quererlo implementar, se debe evaluar el costo y el beneficio, considerando un período de tiempo razonable para obtener beneficios. El retorno sobre la inversión de un DW, se comienza a percibir bastante más tarde del tiempo en el cual se realizó la inversión inicial. Si se calcula costo/beneficio desde una perspectiva de corto plazo, los costos serán significativamente más altos en proporción al beneficio IMPACTOS DEL DW El éxito de un DW no está en su construcción, sino en usarlo para mejorar procesos empresariales, operaciones y decisiones. Posicionar un DW para que sea usado efectivamente, requiere entender los impactos de implementación en los siguientes ámbitos: Impactos Humanos: Efectos sobre el personal de la empresa: Construcción del DW: Construir un DW requiere la participación activa de quienes usarán el DW. A diferencia del desarrollo de aplicaciones, donde los requerimientos de la empresa logran ser relativamente bien definidos producto de la estabilidad de las condiciones del negocio a través del tiempo, construir un DW depende de la realidad de la empresa como de las condiciones que en ese momento existan, las cuales determinan qué debe contener el DW. El personal de negocios debe participar activamente durante el desarrollo del DW, desde una perspectiva de construcción y creación.

15 Accesando el DW: El DW intenta proveer los datos que posibilitan a los usuarios accesar su propia información cuando ellos la necesitan. Esta aproximación para entregar información tiene varias implicaciones: a) El personal de la empresa puede necesitar aprender nuevas habilidades. b) Análisis extensos y demoras de programación para obtener información será eliminada. Como la información estará lista para ser accesada, las expectativas probablemente aumentarán. c) Nuevas oportunidades pueden existir en la comunidad empresarial para los especialistas de información. d) La gran cantidad de reportes en papel serán reducidos o eliminados. e) La madurez del DW dependerá del uso activo y retroalimentación de sus usuarios. Usando aplicaciones tipo DSS/EIS (sistemas de soporte de decisiones/sistemas de información ejecutivos por su sigla en inglés) los usuarios de aplicaciones necesitarán menos experiencia para construir su propia información y desarrollar nuevas habilidades. Impactos Empresariales: Procesos empresariales y decisiones empresariales. Se deben considerar los beneficios empresariales potenciales de los siguientes impactos: a) Los Procesos de toma de decisiones pueden ser mejorados mediante la disponibilidad de información. Decisiones empresariales se hacen más rápidas por gente más informada. b) Los procesos empresariales pueden ser optimizados. El tiempo utilizado en la espera de información desaparece. c) Conexiones y dependencias entre procesos empresariales se vuelven más claros y entendibles. Secuencias de procesos empresariales pueden ser optimizadas para ganar eficiencia y reducir costos. d) Procesos y datos de los sistemas de información transaccionales, así como los datos en el DW, son usados y examinados. Cuando los datos son organizados y estructurados para tener significado empresarial, la gente aprende mucho de los sistemas de información. Pueden quedar expuestos posibles defectos en aplicaciones actuales, siendo posible entonces mejorar la calidad de nuevas aplicaciones. Comunicación e Impactos Organizacionales: Apenas el DW comienza a ser fuente primaria de información empresarial consistente, los siguientes impactos pueden comenzar a presentarse:

16 a) La gente tiene mayor confianza en las decisiones empresariales que se toman. Ambos, quienes toman las decisiones como los afectados conocen que está fundamentada en buena información. b) Las organizaciones empresariales y su personal queda determinada por el acceso a la información. De esta manera, el personal queda mejor habilitada para entender su propio rol y responsabilidades como también los efectos de sus contribuciones; a la vez, desarrollan un mejor entendimiento y apreciación con las contribuciones de otros. c) La información compartida conduce a un lenguaje común, conocimiento común y mejoramiento de la comunicación en la empresa. Se mejora la confianza y cooperación entre distintas dependencias de la empresa, viéndose reducida la sectorización de funciones. d) Visibilidad, accesibilidad, y conocimiento de los datos producen mayor confianza en los sistemas de información transaccionales u operacionales. Impactos Técnicos de DW: Considerando las etapas de construcción, soporte del DW y soporte de sistemas de información, se tienen los siguientes impactos técnicos: Nuevas habilidades de desarrollo: cuando se construye el DW, el impacto más grande sobre el personal técnico está dado por la curva de aprendizaje, muchas habilidades nuevas se deben aprender, incluyendo: a) Conceptos y estructura del DW. b) El DW introduce tecnologías nuevas como carga, acceso de datos, catálogo de metadatos, implementación de DSS/EIS, etc. que cambia la manera en que se usa la tecnología existente. Nuevas responsabilidades de soporte, nuevas demandas de recursos y nuevas expectativas, son los efectos de estos cambios. c) Habilidades de diseño y análisis donde los requerimientos empresariales no son posibles de definir de una forma estable a través del tiempo. d) Técnicas de desarrollo incremental y evolutivo. e) Trabajo en equipo con el personal de negocios como participantes activos en el desarrollo del proyecto. Nuevas responsabilidades de operación: Cambios sobre los sistemas y datos operacionales deben ser examinados más cuidadosamente para determinar el impacto que estos cambios tienen sobre ellos y sobre el DW.

17 Consideraciones finales del análisis: Por último se puede decir que un proyecto datawarehousing se considera exitoso, cuando su objetivo final comienza a concretarse, es decir, el personal de la empresa usa el DW para satisfacer sus necesidades empresariales. Como ya lo anotamos, son variados los cambios que comenzarán a producirse al implementar un DW en la empresa. Es importante entonces anticiparse a estos cambios, considerar sus implicaciones y planearlos en la empresa. Las siguientes situaciones indican el comienzo de estos cambios: El personal de la empresa depende del DW como un recurso primario de información. El personal de la empresa se vuelve menos dependiente de los sistemas de información transaccionales y de sus bases de datos para sus necesidades de información. Se ve reducida la demanda por programación especializada para encontrar la información necesaria. Los usuarios que usan el DW crecen, con un correspondiente incremento en la demanda de soporte. La complejidad de cambios en los sistemas de información se incrementa y su efecto sobre el DW debe ser considerado.

18 2. ALMACENAMIENTO DE INFORMACIÓN EN GRAN ESCALA 2. 1 ALMACENAMIENTO EN RED Escrito adaptado del artículo de PC World LA Los sistemas de almacenamiento conectados a una red, o como se conocen en inglés, Network Attached Storage (NAS), se han convertido en soluciones valiosas para las empresas por sus ventajas. Esto ha sido posible gracias a las nuevas tecnologías que permiten almacenar y manejar mejor la información. Los sistemas NAS son una subred de alta velocidad compuesta principalmente por servidores y otros dispositivos de almacenamiento que están compartidos y que se pueden disponer desde cualquier punto de la red. En las redes NAS, cada servidor de almacenamiento solo contiene discos para almacenar datos y no cuenta con programas ni aplicaciones adicionales, lo cual explica su velocidad y eficacia. La línea de productos que existe en el mercado se compone de diferentes equipos que pueden almacenar hasta 1,44 Tb. de información y se pueden desplegar y poner en operación en quince minutos.

19 Algunos proveedores han desplegado una completa línea que pueden satisfacer la necesidad de almacenamiento de empresas medianas y grandes, o de empresas que ya comienzan a resentirse por el volumen de datos existentes en sus servidores, los cuales hacen lentos el acceso a las aplicaciones y a los procesos de cómputo en general. En términos del almacenamiento de información, se identifican tres tendencias dominantes: La primera es la consolidación del almacenamiento directo. El almacenamiento en red permite la consolidación del servidor y el almacenamiento; lleva las tasas de utilización de almacenamiento hasta el 85% o 90% antes de tener que agregar más capacidad. Vemos que la capacidad sigue creciendo a medida que aumenta drásticamente la cantidad de contenido por empleado. El deseo de digitalizar, almacenar y compartir más imágenes, voz y video impulsan la demanda de mayor almacenamiento, mayor ancho de banda y procesadores más rápidos. La siguiente tendencia es la automatización. El personal de informática no puede crecer con la misma rapidez que la información en línea. De modo que se ve cómo los administradores buscan un mayor control del almacenamiento en red a través de la automatización de la administración del almacenamiento. Actualmente, los entornos de almacenamiento en red de múltiples vendedores se pueden administrar a lo largo y a lo ancho de sitios dispersos desde un punto central. Las compañías obtienen enormes aumentos en productividad cuando automatizan las labores que consumen mucho tiempo, desde el aprovisionamiento del almacenamiento hasta la realización de los respaldos. La tercera tendencia es la disponibilidad continua. El interés en una elevada disponibilidad aumenta en forma tan drástica que pocas empresas se conforman con menos que con los niveles más elevados de protección de la información. Los clientes y los ejecutivos por igual sencillamente no toleran que se les pierda información o que se retrase su trabajo. El énfasis en protección de la información pasa, de respaldar y recuperar, a recuperación instantánea y disponibilidad continua. No solamente Está segura su información?, sino: Están seguras sus operaciones?, puede recuperar operaciones sin tener una pérdida en la disponibilidad de datos?. La mayoría de las empresas no pueden hacer lo anterior, a pesar de que las personas que toman decisiones asumen que sí pueden. Resulta más factible cumplir con esas expectativas debido al avance del software de administración y a la reducción en los costos de la tecnología de discos. La tecnología de almacenamiento, y la tecnología de redes en particular, avanzan hasta el punto en el cual una empresa puede tener la capacidad de reconstruir lo que sucedió al recuperar una o más capas de información instantánea y fácilmente.

20 2.2 CONCEPTOS DEL ALMACENAMIENTO MASIVO Qué es el almacenamiento masivo? El incremento continuo de los contenidos y por consecuencia de los datos requiere que aumentemos los dispositivos de almacenamiento a los que atacan los servidores que dan servicio a nuestro negocio. Este incremento del almacenamiento se ha ido realizando a lo largo de los años en varios sistemas de almacenamiento de información (DAS, NAS, SAN), tecnologías que a pesar de representar la evolución hoy día no se pueden considerar excluyentes y cada una de ellas responde a unas necesidades concretas en mayor o menor medida.

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