Almacén de Datos e Inteligencia Empresarial

En los almacenes de datos (DWH), los datos provenientes de diversas fuentes (incluidas fuentes exógenas) se agrupan en modelos específicamente diseñados, creando una vista unificada y agregada de la información, lo que permite a las organizaciones proporcionar un punto de acceso certificado y performante a las herramientas de Business Intelligence para el análisis.

Desafíos del Mercado

En el proceso de integración, se suelen introducir transformaciones y precálculos de KPI que facilitan el análisis de fenómenos empresariales por parte de los usuarios, permitiéndoles concentrarse en los conocimientos en lugar de en el proceso de transformación de datos.

La alimentación de un almacén de datos empresarial es claramente un proceso que consume tiempo, y los desafíos están relacionados con el time to market de las nuevas solicitudes de disponibilidad de información y los costos para ponerlas en marcha.

La oportunidad con la que la información se vuelve disponible después de los procesos de alimentación también es un factor crítico, especialmente cuando el DWH escala y alcanza tamaños grandes.

Escenarios

En algunos casos, las respuestas son principalmente organizativas.

• Data Mesh, por ejemplo, es un nuevo paradigma en la arquitectura de datos que se aleja del modelo centralizado tradicional, para teorizar un enfoque distribuido, donde los datos son gestionados por equipos y dominios empresariales específicos. Según este paradigma, los datos no son simplemente un subproducto de los procesos empresariales, sino que se gestionan y tratan con el mismo rigor que un producto real destinado a la «venta» a usuarios internos o externos, y se publican a través de un catálogo.
  El modelo Mesh promueve la gobernanza local e incentiva a los equipos distribuidos a ocuparse de sus propios datos, mejorando la escalabilidad y resolviendo ciertos problemas, pero también introduciendo grandes complejidades de gobernanza e infraestructuras tecnológicas, que probablemente hoy aún no estén maduras.

En otros casos, las respuestas son principalmente arquitectónicas.

• El Logical Data Warehouse (LDW) es una visión arquitectónica para la integración de datos que combina las ventajas de un enfoque tradicional de un data warehouse físico con tecnologías de virtualización de datos e integración de datos en tiempo real. Un LDW permite acceder a los datos provenientes de múltiples fuentes sin necesidad de moverlos físicamente o duplicarlos. Los datos permanecen en sus sistemas originales y se presentan a los usuarios como si estuvieran en una única capa virtual, ocultando así la complejidad de la distribución subyacente.
  Consideramos que este enfoque es extremadamente interesante en las fases de prototipado rápido para mejorar la eficiencia y acelerar el time to market, y en cierta medida para reducir la redundancia de datos, pero debemos tener en cuenta que ni los propios proveedores de tecnología de virtualización afirman que la virtualización pueda reemplazar completamente la fisicalización en un DWH tradicional. En su lugar, podemos pensar en habilitar una federación de DWH sectoriales, de dimensiones más contenidas y más fáciles de gestionar, integrados lógicamente mediante una capa de virtualización y presentación.

La experiencia histórica en la gestión de sistemas analíticos nos permite apoyar a nuestros clientes en la definición de hojas de ruta alcanzables para la evolución de sus Data Warehouse empresariales o sectoriales, así como en el diseño lógico y físico de su arquitectura, con el fin de garantizar que los usuarios decisores tengan acceso a datos coherentes, precisos y oportunos.

Cómo Operamos

Operativamente, colaboramos con nuestros clientes de las siguientes maneras:

• Soporte en la gestión de proyectos y/o gestión de programas de iniciativas DWH & BI.
• Soporte en la redacción de RFC, traduciendo las necesidades expresadas en requisitos.
• Soporte en la redacción de estudios de viabilidad, definiendo escenarios alternativos para satisfacer los requisitos expresados, evaluando costos y beneficios, así como en la selección de socios tecnológicos en la fase de selección de software.
• Soporte en la evaluación de sistemas en producción para identificar ineficiencias.
• Soporte en la implementación y entrega de sistemas DWH & BI, así como en la gestión de programas de evolución de la arquitectura analítica de la empresa, ya sea para diseñar una nueva solución o para reingeniería y/o optimización de soluciones ya en operación.
• Soporte en los servicios de gestión de aplicaciones para sistemas en producción. Nos encargamos de las operaciones diarias y el mantenimiento correctivo de estos sistemas a través de contratos con niveles de servicio acordados.