UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN

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1 UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN MEJORA DE PROCESOS EN LA GENERACIÓN DE REPORTES PARA GERENCIA DE CALL CENTER DE EMPRESA DE TELECOMUNICACIONES MEMORIA PARA OPTAR AL TÍTULO DE INGENIERO CIVIL EN COMPUTACIÓN SEBASTIÁN ANDRÉS SÁNCHEZ SUIL SANTIAGO DE CHILE MARZO 2011

2 UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN MEJORA DE PROCESOS EN LA GENERACIÓN DE REPORTES PARA GERENCIA DE CALL CENTER DE EMPRESA DE TELECOMUNICACIONES MEMORIA PARA OPTAR AL TÍTULO DE INGENIERO CIVIL EN COMPUTACIÓN SEBASTIÁN ANDRÉS SÁNCHEZ SUIL PROFESOR GUÍA: MARÍA CECILIA BASTARRICA PIÑEYRO MIEMBROS DE LA COMISIÓN SERGIO OCHOA DELORENZI HUGO ANDRÉS MORA RIQUELME SANTIAGO DE CHILE MARZO 2011

3 Dedicado a mi hija Francisca.

4 Resumen Ejecutivo La Gerencia de Call Center de una compañía de telecomunicaciones está a cargo de la comunicación con los clientes de la compañía. Para esto contrata los servicios de algunos call centers, y requiere que estos le entreguen información de su comportamiento para guiar sus decisiones tácticas y estratégicas. El presente trabajo tiene como principal objetivo mostrar reportes de la información obtenida desde fuentes externas, principalmente los call centers. Los reportes deben ser de utilidad a los ejecutivos de la Gerencia, desde el gerente hasta los analistas que utilizan la información en el día a día. El principal problema se produce por la existencia de más de un call center utilizando distintas tecnologías. Esto hace que los reportes lleguen con formatos diferentes. Además, los servicios que utilizan los call centers para entregar la información no son de alta disponibilidad, y es común que estos fallen. Es responsabilidad de la Gerencia reunir los informes y mostrarlos en un mismo formato. También es necesario cumplir con ciertos reportes exigidos para la certificación COPC (Customer Operations Performance Center), la cual está siendo obtenida por la compañía. Para solucionar el problema se consideró implementar un Data Warehouse que pudiera obtener la información desde los call centers mediante procesos de Extracción, Transformación y Carga, para luego generar reportes de gestión. Estos procesos debieron realizarse pensando en que la información puede no estar disponible en el momento que se realiza la extracción, o que la información extraída sea inconsistente. Se modeló la base de datos para almacenar la información y se desarrollaron los procesos de ETL. Para esto se utilizó Microsoft SQL Server La decisión de utilizar este software se realizó considerando no aumentar los costos asociados de adquirir un nuevo software de Base de Datos, debido a que este software ya estaba disponible en la empresa. Se desarrolló una aplicación web para mostrar los datos de una forma interactiva, incluyendo gráficos. También se desarrollaron algunos mantenedores y una aplicación que muestra el estado de la carga del Data Warehouse. Con esto se valida en parte la calidad de la información que ingresa al Data Warehouse. Esta aplicación genera alarmas mediante en caso de encontrar inconsistencias en la información o fallas en algún proceso. El desarrollo de las aplicaciones web se realizó sobre una plataforma de Apache y PHP sobre Microsoft Windows, en el mismo servidor donde se encuentra la Base de Datos. Aplicando los principios de desarrollo de los procesos ETL y de los Data Warehouse se logró una mejora sustancial en la manipulación de los datos, en comparación con la situación anterior a la implementación de este proyecto.

5 Índice 1 Introducción Objetivos Objetivo General Objetivos Específicos Antecedentes Call Center Teoría de Tráfico de Llamadas Erlang Poisson Erlang C Calculo de Agentes Necesarios COPC Data Warehouse Data Staging Area Principios en Procesos ETL OLAP Data Mining Rendimiento de Bases de Datos Particionado Particionado de Tablas Partición Nativa vs. Sistema de Archivos Indexado Desnormalización Interpolación de Datos Espacio Libre Ubicación de Archivos Especificación del Problema...26

6 4 Descripción de la Solución Decisiones de Diseño Dimensiones Tablas de Hecho Arquitectura de la Solución Extracción Transformación Carga Cálculo de Indicadores Intervalos Prime y No Prime Precisión del Pronóstico de Volumen de Llamadas Cálculo de Agentes Necesarios Precisión de la Programación de Ejecutivos Métricas de Consistencia Desarrollo de Software de Apoyo Estado de Carga Colas descartadas Acceso a la Información Sistema Web Reportes en Hoja de Cálculo (Excel) Validación de la solución Conclusiones Anexos Anexo A agrupar_cola agrupar_eac carga_cola carga_eac calculo_prime_noprime...61

7 8.1.6 calculo_precision_pronostico_llamados calculo_precision_programacion_eac calculo_agentes_necesarios agentes_necesarios erlangc u_m_f dwh Bibliografía...75

8 1 Introducción Los clientes son la parte fundamental de una empresa. En particular, una empresa de telecomunicaciones necesita mantener una comunicación constante y directa con sus consumidores para conocer sus necesidades y satisfacerlas, promoviendo así la fidelización del cliente. El área que se dedica a la comunicación con los clientes y cuenta con personal capacitado para ello, se denomina Contact Center o centro de contacto. Cuando la comunicación con los clientes es solamente por vía telefónica, esta área se denomina Call Center. Es común que las grandes empresas no cuenten con personal interno para la comunicación con sus clientes, sino que externalizan dichos servicios a empresas especializadas en atención a clientes. Gracias a la tecnología, no es necesario que los centros de contacto estén ubicados cerca de la empresa que ofrece sus servicios. Por el contrario, pueden estar ubicadas en cualquier lugar del mundo, y se prefieren áreas donde se hable el mismo idioma que la empresa, exista buena educación y la mano de obra sea barata. Aún cuando se externalice la mayor parte o la totalidad del área de Contact Center, es necesario para la empresa de telecomunicaciones contar con un área interna que gestione los recursos (personal atendiendo en cada momento, ubicación del personal, etc.). Dicha área es la Gerencia de Contact Center (en lo sucesivo la gerencia). La empresa en la que se realiza esta memoria posee cerca de 9 millones de clientes en Chile, y recibe mensualmente un tráfico que fluctúa entre 3 y 4 millones de llamadas. Al momento de la ejecución de esta memoria, la empresa cuenta con los servicios de 7 Call Centers, los cuales están ubicados en Chile, Perú y Colombia. Para realizar gestiones y tomar decisiones estratégicas, los call centers proveen de datos a la gerencia de Contact Center, los cuales contienen información de las llamadas y 1

9 los tiempos de conversación, información de los ejecutivos de atención, e información relacionada con los clientes. A partir de esta información se obtienen indicadores tales como tiempos de atención, volúmenes de llamadas, cantidad de ejecutivos conectados, etc.; varios de los cuales han sido aconsejados por los estándares de COPC 1 (Customer Operations Performance Center ). Los datos llegan actualmente al área de reportes de la gerencia a través de distintos medios, como puede ser un , una conexión a bases de datos, un archivo publicado en un sitio web, un servicio web, etc.; con una frecuencia de actualización de 15 a 30 minutos. Es frecuente que los sistemas utilizados por los call centers para proveer a la Gerencia de información no estén disponibles. Es decir que cuando se quiere recuperar la información esta no se encuentra. También es común que la información que proveen los call centers tenga inconsistencias. La existencia de varias fuentes de información y el uso de distintas tecnologías en los call centers, produce que los datos que se obtienen sean heterogéneos, y dificulta el acceso y análisis de estos en un ámbito global. Es por ello que surge la necesidad de que la información esté centralizada y homogenizada. Los problemas que se generan cuando los datos son heterogéneos son conocidos en el mundo de las Tecnologías de Información, y las soluciones generalmente conducen a la creación de Almacenes de Datos 2. Para la creación de un Almacén de Datos es necesario identificar las fuentes de información, definir las etapas de ETL 3 (Extract Transform and Load), modelar las bases de datos relacionales, modelar las bases de datos dimensionales y definir las herramientas que se utilizarán para acceder a los datos. Actualmente la Gerencia de Contact Center está en proceso de certificación COPC, para lo cual debe cumplir ciertos requisitos, como son la puntualidad en la entrega de 1 2 Del ingles data warehouse 3 Del ingles Extract, transform and load 2

10 información, la integridad de la información, y la construcción de pronóstico de métricas basadas en la información histórica, entre otras. Lograr mejoras en el área de reportes de la Gerencia de Call Center se traduce en mejorar el análisis que se realiza de los datos, para luego tomar mejores decisiones gracias a la disponibilidad de más y mejor información, y así destinar de mejor manera los recursos asociados con la atención al cliente, mientras se mantiene o aumenta la satisfacción de este. El presente trabajo pretende ser un aporte en la parte tecnológica para que los encargados de la Gerencia puedan tomar decisiones en base a informes y reportes de calidad; y a su vez la Gerencia pueda obtener la certificación COPC. Tomando en cuenta que se pretende implementar soluciones de Almacenes de Datos, cabe destacar que la empresa dispone de licencias de SQL Server 2000, por lo que una de las herramientas de ETL a considerar es Microsoft SQL DTS. Otras opciones corresponden a herramientas OpenSource, las cuales pueden dar solución a las necesidades de la empresa sin aumentar la inversión y los tiempos requeridos en la obtención de licencias de software comercial. 1.1 Objetivos Objetivo General Automatizar y centralizar los procesos de envío y recepción de datos entre la gerencia y los call centers, para optimizar la generación de reportes e indicadores que permitan mejorar la gestión de recursos y la satisfacción de clientes Objetivos Específicos Los objetivos específicos contemplados son los siguientes: 3

11 Automatizar, centralizar y homogenizar la información que se transmite entre los call centers y la gerencia. o Utilizando herramientas de ETL, se planea automatizar la obtención de información desde los distintos repositorios. o Creación de clientes de Web Service para la obtención de los datos donde exista la posibilidad de conectarse a ellos. Definir e implementar métricas de integridad y consistencia de la información en el proceso de Extracción. Implementar alertas que informen al área cuando los datos son inconsistentes, para realizar acciones correctivas lo antes posibles. Automatizar el cálculo de métricas necesarias para la gestión de los Call Center y para el proceso de certificación COPC. Mejorar los tiempos de acceso a los reportes e indicadores. Actualmente existe un panel de control Web que muestra indicadores para todos los Procesos Clave Relacionados con el Cliente (PCRCs ), el que tarda un promedio de 50 seg. en cargarse. Con lo siguiente se espera disminuir el tiempo de espera: o Modelar una base de datos dimensional sobre una base de datos relacional. o Automatizar el proceso de actualización de la base dimensional. o Automatizar el proceso de cálculo de indicadores. Analizar los datos almacenados. Buscar relaciones y clasificaciones entre los datos, utilizando herramientas de data mining, en particular se busca conocer la razón por la que llama el cliente para así optimizar la plataforma que atiende sus solicitudes, aumentando la capacitación de los ejecutivos o en el mejor de los casos dejar un acceso automático (ya sea a través de web, o telefónico) disminuyendo los costos. 4

12 2 Antecedentes A continuación se presentan las definiciones de conceptos y las tecnologías más importantes utilizadas en este trabajo de memoria. Se comienza con una descripción de lo que es un call center, se hace referencia a las normas COPC, para llegar a lo necesario para el almacenamiento de la información: los Data Warehouse y las tecnologías asociadas. 2.1 Call Center Un centro de atención de llamadas o call center es un área donde existen ejecutivos entrenados para realizar y recibir llamadas telefónicas desde y hacia los clientes. Se distingue de los contact center en que estos últimos pueden comunicarse con el cliente a través de otros medios además del teléfono, como puede ser el chat, , fax, etc. En la terminología de los call centers, se les denomina a las llamadas entrantes INBOUND, y a las salientes OUTBOUND. A los Ejecutivos o Agentes que atienden en los call centers se les llama EAC (Ejecutivo de Atención al Cliente). Las especialidades que es capaz de atender cada ejecutivo se denominan SKILLs. El número telefónico del cliente identificado automáticamente cuando este realiza una llamada al call center se denomina ANI (Automatic Number Identification). El flujo que recorre la llamada, desde que el cliente marca hasta que el ejecutivo la reciba es el siguiente: La llamada entra a un sistema IVR 4, el cual presenta al cliente un menú con las opciones de atención. Cuando el cliente escoge una opción mediante el teclado numérico del teléfono, se realiza una consulta a un sistema que entrega información del cliente como el saldo 4 Interactive Voice Response 5

13 y el segmento al que pertenece. Con esta información el IVR decide hacia donde dirige la llamada utilizando una programación predefinida. Luego de pasar por el IVR, las llamadas son redirigidas a un sistema ACD 5 a través de un VDN 6, el cual es similar a un número telefónico virtual. El sistema ACD procesa el requerimiento, y la llamada se encola mientras se busca un grupo de agentes que tenga la habilidad para atender la llamada con ejecutivos disponibles. Si hay un ejecutivo libre que corresponda a la habilidad o SKILL requerida, este atiende la llamada. Si no hay ningún ejecutivo disponible, esta se mantiene en la cola hasta que se desocupe un ejecutivo o el cliente corte. Cada ejecutivo tiene a su disposición un sistema que le permite registrar los tiempos de producción mediante botones que indican estados. Así por ejemplo, un ejecutivo puede estar en estado disponible, en conversación, en retención de un cliente, en el baño, en capacitación, etc. Existen tres agrupaciones de datos principales que se extraen de los Call Centers: Información agrupada por número telefónico o ANI: Contiene la información del cliente que realiza la llamada, del ejecutivo que atiende y los tiempos de conversación. Información agrupada por VDN, COLA o Skill: Contiene tiempos de conversación (Llamadas Recibidas, Abandonadas, Recibidas antes de 10 segundos, Recibidas antes de 20 segundos, etc.) en cada Cola o Skill. Información agrupada por EAC 7. Contiene información de los tiempos de conversación, tiempos no productivos (baño, descanso, etc.) de cada ejecutivo. 5 Automatic call distributor 6 Vector directory number 7 Ejecutivo de Atención al Cliente 6

14 2.2 Teoría de Tráfico de Llamadas Debido a que el call center actúa encolando las llamadas, la teoría matemática que se utiliza en la atención en call centers es la teoría de colas. Frecuentemente se utilizan modelos estadísticos basados en una distribución de probabilidades de Poisson y las fórmulas de Erlang para calcular la cantidad de agentes requeridos y realizar pronósticos de niveles como son el nivel de servicio, TMO 8, niveles de abandono, etc Erlang Un Erlang está definido como una unidad adimensional de intensidad de tráfico. La clave de esta definición es que, adimensional implica que no sea necesario especificar un período de tiempo. Un Erlang depende del tiempo de observación. Si una instalación está en uso todo el tiempo durante 10 minutos, entonces tenemos 1 Erlang. Si el período de observación es una hora, entonces 1 Erlang es igual a 1 hora Poisson La formula de Poisson, que fue desarrollada por el matemático francés Sieméon- Denis Poisson, establece que para eventos que no se superponen, que ocurren con una tasa promedio, la probabilidad de que lleguen eventos en un tiempo es igual a: Donde: = Probabilidad de llegadas = Tasa promedio de llegadas = Tiempo promedio del evento Esta fórmula permite el cálculo de la probabilidad de tener n llegadas, durante un cierto intervalo. 8 Tiempo Medio de Operación 7

15 2.2.3 Erlang C Erlang C corresponde a una formula de espera para infinitas fuentes. Esta aplica en el caso en que quién llama debe esperar en una cola antes de que un servidor esté disponible cuando todos los servidores están ocupados. Donde: = Trafico Ofrecido = Número de Servidores = Tiempo Promedio de Llamadas = Probabilidad de una espera mayor a = Probabilidad de una espera mayor a = Tiempo Calculo de Agentes Necesarios La segunda fórmula de la sección anterior representa también el nivel de servicio de una instalación. Es necesario considerar que para el negocio es importante mantener la menor cantidad de ejecutivos de atención disponible en todo momento, aunque tampoco es 8

16 útil tenerlos ocupados siempre pues no podrían atender más llamada. En general, el nivel de servicio acordado para una empresa de Call Center se fija entorno al 80%. A partir del nivel de servicio esperado, se puede calcular entonces la cantidad de agentes que sería necesario para atender un flujo determinado de llamadas. Basta con reemplazar los datos en la fórmula de nivel de servicio, y encontrar la cantidad de servidores que puedan mantener el nivel de servicio deseado. 2.3 COPC COPC es un acrónimo de Customer Operations Performance Center, y es una entidad que provee de estándares a los centros de contacto con clientes. Es a su vez un modelo de gestión de Performance aceptado globalmente. Esto, sumado al conjunto de normas correspondientes, conforman un vocabulario de la industria consistente. El modelo de Gestión de Performance COPC y la Familia de Normas COPC se basan en la siguiente terminología y relaciones: 9

17 Ilustración 1 Esquema de terminología y relaciones COPC Las dos normas relevantes para la industria de los call centers son: Norma COPC-2000 VMO: Está dedicada a las Organizaciones de Gestión de Proveedores y establece una serie de requisitos mínimos que un comprador de servicios de Contact Center debe alcanzar a fin de gestionar de manera efectiva las relaciones con sus Proveedores de Servicios Integrales a Clientes (PSICs). Norma COPC-2000 PSIC: Detalla las prácticas de gestión mínimas e indispensables que debe implementar una operación de servicios al cliente, ya sea interna o externalizada, a través de cualquiera de los métodos de contacto existentes en el mercado. Dentro de las normas que propone la certificación COPC y que interesan en el ámbito de tecnologías de información, se incluye el enfoque RUICA, para los datos y el proceso de extracción de estos, el cual se detalla a continuación. Los datos deben ser Recolectados. 10

18 Los datos deben ser Usables; en particular, los objetivos deben estar claramente identificados y se deben proveer suficientes datos para percibir una tendencia. Los objetivos se deben establecer respecto de benchmarks de alta performance donde sea posible y adecuado hacerlo. El proceso de recolección asegura su Integridad. Todos los datos deben ser: o Significativos: reflejan lo que el requisito realmente intenta medir. o Objetivos: las metodologías utilizadas para recolectar los datos son imparciales. o Precisos: numéricamente correctos y no engañosos. o Representativos: reflejan la población subyacente. El personal apropiado es Conocedor de los datos. Esto incluye el requisito de que el personal apropiado comprenda la validez estadística de las métricas que utilizan que están basadas en muestras. Los datos llevan a tomar Acciones si los resultados caen por debajo de los objetivos. COPC define el concepto de PCRC (Proceso Clave Relacionado con el Cliente) para enmarcar los productos y servicios que la empresa ofrece a sus clientes. Así por ejemplo un cliente de telefonía móvil que contrata un plan de minutos, se atiende en el PCRC ATC_CONTRATO (Atención comercial para clientes Contrato) cada vez que este llama al call center y solicita la atención mediante ejecutivo. En las normas COPC se detallan algunas métricas que deben ser obtenidas a partir de los informes de datos que entregan los call centers a la Gerencia, y de datos creados por la misma Gerencia. Dentro de estas métricas están las de Cumplimiento y Precisión, tanto para los pronósticos de llamados como de ejecutivos. 2.4 Data Warehouse Es una tecnología que facilita el acceso a reportes de información histórica. Se caracteriza por contar con la información necesaria homogenizada y en un solo lugar, dejando de lado información inútil para la toma de decisiones. 11

19 Un Data Warehouse es una colección de datos empresariales, orientado a temas, integrados, no volátiles y variante en el tiempo que apoya a la toma de decisiones. [4] Datos Empresariales: Un Data Warehouse mantiene información que es relevante para la empresa. Principalmente es información importante para el negocio de esta. Orientado a Temas: La información está organizada en torno a los temas del negocio de la empresa. En el caso de los call centers, los temas serían los agentes, las llamadas, los clientes, etc. Integrado: La información en el Data Warehouse se presenta de manera uniforme. Esto permite que los usuarios realicen consultas que involucren varias áreas temáticas sin la necesidad de transformar la información o buscarla en otras fuentes. No Volátil: La información no se modifica ni se elimina una vez que ingresa al Data Warehouse. De esta forma, es posible ver reflejado en el Data Warehouse la información histórica y el estado reciente de la empresa. Variante en el Tiempo: La información en el Data Warehouse expresa los eventos ocurridos en la empresa a lo largo del tiempo agrupados en momentos. Los momentos en el tiempo tienen una granularidad. Mientras el tiempo es análogo, en el caso de los sistemas informáticos se escoge un intervalo discreto de tiempo que representa un momento de la empresa. Este intervalo puede ser expresado en milisegundos, minutos, horas, días, semanas, meses, años, etc. Los primeros autores en escribir acerca de los Data Warehouse fueron Ralph Kimball y Bill Inmon. Durante los años 90, ellos definieron y documentaron los conceptos y principios de los Data Warehouse. Kimball[1] creó lo que actualmente se conoce como Modelo de Datos Dimensional para los Data Warehouse, dónde se tienen las tablas de hecho en el centro y las tablas de dimensión alrededor. Mientras Inmon[4] prefiere un modelo en la Tercera Forma Normal debido a la flexibilidad que ofrece este modelo. De todas formas, Inmon establece que para aplicaciones que contienen una gran cantidad de datos y que se enfocan en un modelo de negocio específico, con requerimientos específicos, 12

20 el modelo óptimo es el de Combinaciones en Estrella. Inmon se refiere a estos Data Warehouse específicos como Data Marts. Considerando que este proyecto se refiere a la información y los reportes utilizados por una Gerencia, el Data Warehouse tomará una forma más apropiada a un Data Mart según la definición de Inmon. Aún en estos días, es difícil diferenciar exactamente las características de un Data Mart de un Data Warehouse, debido a que existen diversas definiciones de cada uno. De cualquier forma, para este proyecto, se utilizará el Modelo Estrella, con tablas de hecho y tablas de dimensión, creado por Kimball y se tratará indistintamente al Data Warehouse y al Data Mart. La tabla de hechos es la tabla principal en el modelo dimensional. Es aquí donde se almacenan las métricas e indicadores fundamentales para el negocio de la empresa. Los datos ingresados en una tabla de hecho deben ser del tipo numérico y es deseable que estos se puedan sumar para obtener resúmenes de las consultas que retornan varias filas. Las tablas de hecho contienen dos o más llaves foráneas que se conectan a las tablas de dimensión a través de la clave primaria. Lo normal es que una tabla de hechos no contenga muchas columnas, pero sí suelen ser numerosas en filas. Una tabla de dimensión contiene descripciones textuales del negocio. Están determinadas por una clave primaria de una columna que sirve para integridad referencial con las tablas de hechos que está relacionada. Suelen tener varias columnas, y su tamaño en cuanto a filas es mucho menor que el tamaño de la tabla de hechos. Las tablas de dimensión son claves en el Data Warehouse debido a que representan las restricciones y las etiquetas de los reportes; hacen que la información del Data Warehouse sea utilizable y entendible. La información guardada en las tablas de dimensiones debe ser textual y discreta. Los modelos dimensionales que se utilizan para la construcción del Data Warehouse son los siguientes: 13

21 Modelo Estrella: Es el modelo de datos más simple de un Data Warehouse. Consiste en pocas tablas de hechos (comúnmente una, justificando el nombre) que referencian a varias tablas de dimensión. Ilustración 2 Modelo Estrella Modelo Copo de Nieve: En este modelo, las dimensiones están compuestas por varias tablas normalizadas. Con esto se evita la redundancia y se ahorra espacio. 14

22 Ilustración 3 Modelo Copo de Nieve Modelo Constelación: Este modelo contiene múltiples tablas de hecho que referencian a varias tablas de dimensión. Usualmente las tablas de dimensión están compartidas entre las tablas de hecho. Ilustración 4 Modelo Constelación. 15

23 Para cargar de información al Data Warehouse, es necesario obtener la información de las fuentes y procesarlas. Este proceso se denomina Extracción, Transformación y Carga (ETL). Extraer: Es la parte donde se obtienen los datos desde los sistemas de origen. En el caso de esta memoria, cada Call center representa una fuente de origen distinta. La información obtenida se guarda en una base de datos intermedia llamada Data Staging Area. A medida que se extraen los datos, es necesario verificar que la información que se obtiene calza con los patrones esperados. Transformar: En esta etapa se aplican una serie de reglas a la información en bruto, por ejemplo: Se seleccionan sólo las columnas que son útiles, se traducen los códigos en valores homogéneos, se derivan fórmulas calculadas, etc. En esta etapa se realiza una validación de la información. Cargar: Se traspasa la información transformada al Data Warehouse. Ilustración 5 Elementos Básicos de un Data Warehouse 16

24 2.4.1 Data Staging Area El Data Staging Area o DSA, es lo que está entre las fuentes de información y el área de presentación de datos. Contiene un área de almacenamiento de datos y una serie de funciones y herramientas que sirven para los procesos ETL. Los datos extraídos por el proceso ETL son almacenados en esta área para su posterior transformación y carga en el Data Warehouse. En general no se permite que los clientes interactúen con el DSA, pues la información contenida no está lista para ser presentada, y se pueden obtener resultados erróneos por falta de conocimiento de la estructura Principios en Procesos ETL Fon Silvers propone 6 principios de diseño [5], que ayudan en el desarrollo de los procesos ETL para evitar ciertas anomalías conocidas: Principio 1: Una Cosa a la Vez. Si bien la multitarea es una característica percibida como positiva en las aplicaciones computacionales debido a que ayuda a reducir el consumo de tiempo y recursos, ayuda muy poco en los procesos ETL. Esto debido a que las aplicaciones multitarea están construidas sobre la base de que todo funcionará como está planeado y que todos los valores de entradas serán razonables y válidos. En cambio, una aplicación ETL debe suponer que nada funcionará como está planeado y que los valores de entrada pueden ser irrazonables e inválidos. Un proceso ETL realice acciones simultáneas supone que todo irá bien. En el caso que alguna suposición sea violada, el proceso completo fallará y será extremadamente difícil encontrar la causa. 17

25 Un diseño demasiado granular que realiza una cosa a la vez es ineficiente. Es necesario encontrar un balance entre los costos del diseño granular y el riesgo de que se violen las suposiciones en un proceso simultaneo. Principio 2: Saber Cuando Comenzar Una tarea debiera mirar el estado de la tarea anterior y la información que generó para determinar si debe ejecutarse o no. Por ejemplo, una aplicación de Extracción tendrá que examinar el sistema fuente operacional antes de extraer la información. Una aplicación de Transformación deberá examinar la información generada por la aplicación de Extracción que le antecede. Similarmente, el proceso de Carga tendrá que examinar la información provista por la aplicación de Transformación para determinar si se ejecuta o no. Principio 3: Saber Cuando Finalizar Una aplicación ETL puede verificar, examinando su propia información, si el proceso se ha completado satisfactoriamente. El resultado de la revisión final puede ser capturado como Información de Calidad de Datos. Principio 4: Grande a Mediano a Pequeño Es un principio de diseño que típicamente se extiende a través del la aplicación ETL completa. Este diseño reúne todos los elementos y entidades de la información que aplica. La información que ya no se requiere se descarta y el conjunto final de datos será cargado en el Data Warehouse. La ventaja de este diseño es que permite mayor control sobre los datos excluidos. Principio 5: Integridad de Datos en las Etapas Este principio mantiene la integridad de los datos en el conjunto de etapas. Cuando múltiples conjuntos lógicos de datos comparten algunas características en común (las que incluyen formato, tipo de datos, significado y uso), pareciera razonable almacenarlas juntas en un único conjunto de datos. Sin embargo, esto crea un riesgo innecesario en la aplicación ETL. 18

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