"El Datawarehouse: una herramienta tan compleja como necesaria "

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1 ATMOSFERA STRATEX es una comunidad virtual de STRATEX - Dirección Externa de Marketing Su difusión se realiza por suscripción voluntaria de empresas afincadas en España "El Datawarehouse: una herramienta tan compleja como necesaria " Un intento de explicarlo de forma simple y de sensibilizar sobre su importancia para el Management Xavier Piqué Socio Director de STRATEX -Part-time Marketing Management Prefacio 1. Definición de DW 2. Arquitecturas posibles de DW 3. Estructuración del proyecto DW 4. Factores para el éxito del proyecto DW 5. Tecnologías DW Sobre el autor ÍNDICE PREFACIO Este ensayo no se dirige a los Directores de Sistemas de Información de las compañías. Se dirige a la Alta Dirección. Está publicado a partir del momento en que he tenido conocimiento del Estudio sobre la Calidad de Datos en la Empresa Española, realizado por Schober PDM y ESIC Business & Marketing School. Dicho estudiosugieren que el 74% de las empresas españolas manifiestan tener deficiencias en la calidad de los datos. Y otro input: entre un 10 y 25% de los ingresos totales de la empresa es el coste derivado de una mala calidad de datos. Aunque en realidad no tenía porque esperar a este estudio. Porque un servidor, desgraciadamente está acostumbrado a descubrir, cuando inicia la colaboración con un nuevo cliente, que éste no posee, no un Datawarehouse, sino siquiera una base de datos de clientes mínimamente estructurada con propósitos comerciales. Y mientras tanto, los mercados se vuelven cada vez más competitivos. Mientras la habilidad para reaccionar rápida y decisivamente ante las tendencias del mercado y ajustar los productos y servicios a clientes individuales es más crítica que nunca. Pese a que los volúmenes de datos continúan incrementándose a una tasa sorprendente, el problema no es simplemente de cantidad. En el centro del problema está la forma en que las compañías están utilizando su información. Un Datawarehouse (DW) puede ser un medio muy efectivo para organizar y analizar el complejo flujo de información generado en una compañía, al mismo tiempo que la ayuda a generar modelos de negocio más efectivos. Quisiera terminar este Prefacio comentando que al escribir sobre Datawarehouse, es inevitable hacer mención constante sobre determinada terminología técnica. En (1 de 6) [12/12/ :25:09]

2 consecuencia, pido disculpas por adelantado al lector no familiarizado con ella. 1. Definición de DW Datawarehouse (DW) es el proceso de integrar los datos corporativos de toda la empresa en un receptáculo lógico. Una vez logrado, el DW resultante es la fuente de datos de donde se nutren aplicaciones sofisticadas de soporte a la toma de decisiones y CRM (Gestión de la Relación con el Cliente). Generalmente, los datos tienen su origen en una amplia variedad de fuentes, formatos y tipos, y generalmente son consolidados, transformados y cargados en una o más bases de datos, para poder efectuar análisis sobre los datos contenidos en ellas. El DW puede consistir en una única gran base de datos de toda la empresa (DW corporativo), a la que los usuarios y administradores se conectan directamente, o puede incorporar varios sistemas más pequeños, llamados Data Marts (DM), cada uno de los cuales se refiere a un tema específico dentro del DW total. La decisión de si es recomendable invertir en un DW centralizado, o comenzar por segmentar los datos en uno o más DM, generalmente es foco de discusión. Los datos de un DW pueden ser visualizados y analizados desde diversos puntos de vista. Un sistema de extracción bastante común es utilizando un motor on-line de procesamiento analítico (OLAP). OLAP es el término utilizado más frecuentemente para describir el amplio rango de análisis que se pueden aplicar a los datos contenidos en un DW. Los productos OLAP ofrecen capacidades de análisis avanzadas, tales como análisis multidimensional, funcionalidad estadística, y la habilidad para "taladrar" desde los datos de alto nivel hacia niveles sucesivos de destalle en busca de un análisis iterativo. Superpuestos en una capa superior por encima del motor OLAP, es donde normalmente se instalan las aplicaciones CRM, así como otras herramientas de reporting, de Business Intelligence, GIS (geográfica) o Sistemas de Información de Dirección (EIS). Todas estas herramientas pueden ser utilizadas orquestadamente con un proceso separado conocido como Minería de Datos (Data Mining). Data Mining es la práctica de extraer datos "interesantes" o anormales sin tener que realizar preguntas o búsquedas específicas. Las herramientas de Data Mining cada vez son más utilizadas en la industria. STRATEX Part-time Marketing Management es una firma especializada en facilitar el acceso de la PYME al Marketing profesional, mediante la cesión de un Director de Marketing a tiempo parcial. Visite 2. Arquitecturas posibles de DW Como se ha mencionado anteriormente, la elección entre una arquitectura de DW corporativa centralizada y una arquitectura consistente en muchos DM más pequeños es un punto de discusión. La diferencia no es necesariamente de costes, aunque una solución DW corporativa bien planificada puede requerir una mayor inversión inicial. Una solución de DM es más modular, por lo que presenta una curva de costes más lineal. Sin embargo, a largo plazo los costes tienden a equipararse, y los dos sistemas pueden expansionarse por igual. La elección de la arquitectura generalmente depende más de factores organizacionales. Dependiendo de la situación, existen argumentos contundentes para ambas partes. Una estrategia alternativa es la que aprovecha los beneficios de ambas metodologías. Consiste en atraer unos pocos grupos de usuarios finales clave así como el departamento de informática, y diseñar un esqueleto arquitectónico para el DW corporativo. Sin embargo, más que comenzar por tratar de cargar, depurar, desplegar y administrar todos los datos de la empresa, se selecciona una o dos aplicaciones clave en las cuales enfocarse al principio, se definen los DM necesarios para respaldarlos, y se empieza con un proyecto administrable. Entonces, al mismo tiempo que nuevas aplicaciones se ponen on-line, se (2 de 6) [12/12/ :25:09]

3 combinan en la arquitectura de DW corporativo y se implementan una a una. 3. Estructuración del proyecto DW A continuación se detallan las tareas de alto nivel que han de abordarse para construir un DW. No pretende ser una metodología, sólo recomendaciones genéricas. Fijarse metas alcanzables Se ha de empezar con metas y expectativas alcanzables. No es práctico ni deseable tratar de implementarlo todo a la vez. Los DW son un reto no sólo para construirlos, sino también para mantenerlos. Sólo porque el proceso de adquisición de datos parezca administrable, o que las tareas de modelación de datos parezcan razonables, no se debe asumir que el despliegue, transformación y administración del proyecto sea tan simple. Más aún, los usuarios deben comprender cual será su contribución en la puesta en funcionamiento inicial, así como las tareas que se dejarán para una segunda fase. Se trata de evitar sorpresas en el despliegue para que la implementación no sea traumática. Involucrar a toda la organización Hay que asegurarse de que los usuarios finales, directores de departamento y el personal de informática estén de acuerdo y trabajando hacia el mismo conjunto de objetivos. Cuanto se han fijado los requerimientos, han de hacerse públicos y se ha de obtener un compromiso de todas las partes involucradas. Muchos tipos de usuarios obtendrán beneficios del DW y sus motivaciones para implementarlo normalmente varían mucho. Hay que ser muy específico al desarrollar la planificación del proyecto y las especificaciones de requerimientos funcionales. Identificar las fuentes de datos Debe definirse una relación de las fuentes de datos desde las que se nutrirá el DW. La complejidad, tamaño, y depuración de los datos de cada fuente contribuirán más al nivel de dificultad de la implementación que cualquier otro aspecto del proyecto. Debemos preocuparnos particularmente de identificar qué fuentes de datos son compatibles en términos de tipos de datos, nivel de integridad, y contenido. No podemos permitirnos ser sorprendidos a última hora con códigos internos que no coincidan, por ejemplo. Planificar los recursos tecnológicos Los DW, sin importar su arquitectura, pueden consumir significativos recursos de hardware y software. Es importante, como parte de la definición de requerimientos, el estimar la cantidad de datos que serán almacenados en el DW, así como el tipo de procesamiento que se realizará con los datos. Seleccionar la tecnología adecuada Seleccionar la tecnología correcta es un paso importante para desarrollar la arquitectura de DW correcta. Seleccionar plataformas de software y hardware es un área en la que es mejor buscar el consejo de expertos, preferiblemente aquellos con experiencia en sistemas similares en tamaño y alcance al suyo. Definir el modelo de datos y la estrategia de carga de datos El modelo de datos del DW es el aspecto más importante del proyecto desde el punto de vista de la funcionalidad y rendimiento final de la aplicación. Diseñar el modelo de datos para los DW y DM es una tarea compleja para la cual puede también ser aconsejable recurrir a especialistas externos Como ya se ha dicho, un DW tiene muchas utilidades. Consecuentemente, existen muchas (3 de 6) [12/12/ :25:09]

4 metodologías de modelación de datos que son relevantes para diferentes usos del DW. Para segmentos del DW que darán soporte a requerimientos operacionales y que operarán en los niveles más atomizados, tales como promociones generadas por los clientes o pedidos automatizados, debe considerarse un modelo normalizado para un rendimiento óptimo. Pero además es necesario diseñar una estrategia de carga y mantenimiento de datos. Con qué frecuencia se cargarán datos? La respuesta a esta pregunta determinará en parte lo que serán las ventanas de carga, y por cuánto tiempo los sistemas no estarán disponibles para sus usuarios. Es posible automatizar completamente el proceso? Cuánta depuración de datos será necesaria? Será usted el único con acceso a los equipos mientras esté en marcha el proceso de carga o estarán procesando otros trabajos al mismo tiempo? Cuáles son las especificaciones y requerimientos de recursos para esos trabajos? Quién será responsable de las cargas? Existe un plan de contingencia para respaldar las cargas si es que hay errores o problemas? Este es el tipo de preguntas que hay que responder para planificar correctamente la carga de datos y los procesos de transformación. Planificar la recolección, consolidación y depuración de datos La transformación y consolidación de datos son elementos críticos de cualquier DW. Por ejemplo, en grandes empresas de distribución detallista, los datos pueden originarse desde una gran variedad de fuentes. Los datos de ventas pueden venir directamente de los terminales punto de venta (TPV), la información del cliente puede recopilarse desde programas de fidelización, la información de stocks se puede capturar del módulo de inventarios del ERP, etc. Además, con los altos volúmenes y bajos márgenes de este sector ejemplo, la información competitiva se ha vuelto un commodity de alto valor, y puede ser obtenida de fuentes externas como estudios de mercado y encuestas. Toda esta información debe ser reunida en un formato de "menor denominador común", consolidada y cargada en el DW. También está el problema de la calidad de los datos. Los datos de aplicaciones diferentes generalmente es inconsistente. Los DW deben integrar información desde sistemas dispares que han estado allí desde tiempo atrás, por ejemplo, sistemas de facturación, pedidos, contabilidad y finanzas. Para que las solicitudes de información de diferentes departamentos obtengan resultados consistentes, los datos deben volverse consistentes para responder preguntas del tipo: Qué parámetros definen un cliente como A? Qué productos generan mayores beneficios y por qué? Tener en cuenta la indexación de datos La indexación es uno de los fundamentos del rendimiento para las bases de datos desde siempre. Es importante comprender lo beneficios relativos a los distintos tipos de indexación que las tecnologías actuales de bases de datos relacionales permiten. Aquí también puede ser aconsejable recurrir a consultores expertos. Designar el equipo de proyecto DW Para disfrutar de una implementación de DW sin sobresaltos en parte es necesario configurar un equipo apropiado tanto para el despliegue inicial como para el mantenimiento continuo y soporte posteriores. El tamaño del equipo requerido para el proyecto depende en gran medida de la complejidad del proyecto. Escribirá sus propias rutinas de extractos y cargas? Cuántos programadores requerirá? Utilizará programas de transformación y carga de terceras empresas? Qué tipo de recursos serán requeridos para implementar esas herramientas? Cuántos datos almacenará el DW inicialmente? Se construirá alguna aplicación que deba residir en el servidor de los clientes? Modelación de datos? Dónde será autosuficiente con el staff interno, y dónde se necesitarán consultores? Finalmente, quién administrará el esfuerzo total?. La respuesta: es imprescindible nombrar un Jefe de Proyecto. (4 de 6) [12/12/ :25:09]

5 4. Factores para el éxito del proyecto DW 4.1. Fijar las metas Tal vez el factor más importante para el éxito de un DW sea mantener en mente las metas a largo plazo. Es fácil dejar que un proyecto de DW vaya más allá de los límites inicialmente fijados en él. En un momento determinado, un grupo de usuarios descubre que fue excluido del despliegue inicial y pide ser incluido. El equipo de proyecto originaldecide que sería aún mejor si ellos pudieran realizar la administración de las categorías y los análisis de precios durante la fase 1, en vez de esperar hasta que se pusiera on-line el análisis de precios en la fase 2. El director de Sistemas de Información decide que tiene sentido definir, construir y cargar toda la infraestructura del DW antes de tratar de poner los datos a disposición de los usuarios. Es casi imposible eliminar completamente la casuística de problemas que podrían ocurrir. Por tanto, hay que asumir que surgirán focos de problema y que se deberá lidiar con ellos. Generalmente es un mal síntoma cuando los objetivos iniciales se cambian significativamente durante la implementación. Mientras sea posible, debemos respetar las metas en las que todos estábamos de acuerdo inicialmente Rendimiento El DW fallará si los usuarios no obtienen las respuestas a sus consultas de manera oportuna. Por esta razón, la tecnología de bases de datos, indexación avanzada, modelación de datos, y consolidación son factores críticos para el éxito de un proyecto de DW. En un proyecto DW tiene sentido invertir, no sólo en tecnología, sino también en expertos que sepan cómo maximizar la utilidad de esa tecnología Apoyo de la Alta Dirección Los DW son sistemas caros y complejos. Todos proyecto DW pasará por períodos más o menos traumáticos, ya sea por retrasos en el suministro de la tecnología contratada, por cambios en la composición del equipo de proyecto, insuficiencias estructurales, o mala comunicación interna. Y esta no es una lista exhaustiva. Todos los problemas se pueden resolver, pero si no hay patrocinadores en el nivel directivo superior, estos problemas pueden adquirir proporciones monumentales muy rápidamente. Por patrocinadores, se entiende a personas que comprenden lo que implica el proyecto, y que creen firmemente que construir el DW es estratégico. La falta de patrocinadores en la Alta Dirección genera dudas constantes sobre el proyecto y producirá altibajos en el proyecto de implementación, desmoralizando al equipo de proyecto y por extensión a todo el personal. 5. Tecnologías DW 5.1.Bases de Datos Relacionales La tecnología central para un DW es el Sistema de Gestión de Base de Datos. En el SGBD es donde se almacena la información, y es el motor que hace funcionar las aplicaciones y por lo tanto el análisis de los datos. Las bases de datos relacionales son las únicas plataformas que ofrecen la flexibilidad, el rendimiento, la escalabilidad, la apertura, y la facilidad de administración que se necesita para un DW, sin importar si se comienza con DM pequeños, o si construye una arquitectura corporativa desde el principio OLAP El OLAP, ya descrito anteriormente, es un componente crítico de todo DW. Es en el motor OLAP donde se representarán datos relacionados con los usuarios y aplicaciones orientadas a las empresas, cubos multidimensionales de datos, y es el nivel del DW donde se apoyan la mayoría de aplicaciones de software analíticode soporte a la toma de decisiones (EIS (5 de 6) [12/12/ :25:09]

6 Executive Information Systems, Business Intelligence, Data Mining, GIS Sistemas de Información Geográfica, etc.) así como algunas de las funcionalidades de sistemas CRM, entre otros. Las herramientas de front-end para usuarios de primera línea, utilizan el motor OLAP como un medio para obtener un mejor rendimiento a consultas a través de la navegación y para proveer un conjunto de funciones analíticas más allá de las propias del SQL. Sobre el Autor Xavier Piqué i Fàbregas (Terrassa, 1961) es Licenciado en Ciencias Económicas y Empresariales y co-fundador y Socio Director de STRATEX, firma especializada en la cesión a tiempo parcial de Directores de Marketing para la PYME. Con anterioridad fue Socio de la firma M.I.S. Research, S.A. -miembro de la red internacional Plexus Consulting Group- dedicada a la consultoría de desarrollo de negocio y Marketing, con especialización en sectores de tecnología. En sus 24 años de carrera profesional ha desempeñado diversos cargos directivos en las áreas Marketing y Ventas en distintas empresas multinacionales, nacionales y de capital familiar. Adicionalmente, ha sido miembro del Comité Ejecutivo de la British Chamber of Commerce in Spain. Experto en marketing estratégico y buen conocedor de las TIC (Tecnologías de la Información y Comunicaciones), en los últimos años se ha especializado en Marketing Relacional. Ha impartido seminarios y escrito diversos artículos sobre esta disciplina. DIRECCIÓ EXTERNA I COMUNICACIÓ S.L. Pl. J. Verdaguer,12 2ª TERRASSA - Tel Fax STRATEX (Direcció Externa i Comunicació, S.L.) Prohibida la reproducción total o parcial. Última revisión: noviembe 2006 Usted está suscrito voluntariamente a esta comunidad. Los datos que nos facilitó en el momento de formularnos su alta, se encuentran en un fichero titularidad de Dirección Externa i Comunicació S.L inscrito en la APD con el nombre Stratex y código de inscripción Este fichero no será cedido a terceros bajo ninguna circunstancia. Garantizamos la adopción de las medidas necesarias para asegurar el tratamiento confidencial de estos datos. Si desea ejercer sus derechos de acceso, rectificación, cancelación u oposición, puede comunicarlo por a (6 de 6) [12/12/ :25:09]

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