En el vertiginoso mundo empresarial actual, la toma de decisiones fundamentada en datos se ha vuelto esencial para el éxito a largo plazo. La implementación de un Data Warehouse, núcleo de almacenamiento y análisis de datos, se presenta como una herramienta clave en sistemas complejos de toma de decisiones. Sin embargo, este proceso no está exento de problemas e imprevistos. En este artículo, exploraremos a fondo algunos de los más habituales.
En demasiadas ocasiones, las empresas se encuentran con la barrera inicial de no tener acceso directo a los datos que necesitan. Obtener la información necesaria se convierte en una tarea compleja, lo que dificulta la capacidad de la empresa para aprovechar al máximo su Data Warehouse.
La falta de acceso directo a los datos no solo ralentiza el proceso de implementación, sino que también aumenta sus costes y limita la profundidad del análisis que se puede realizar. Sin una conexión directa y fluida a los datos críticos de la empresa, la utilidad del Data Warehouse se ve comprometida desde el principio.
CONSEJO: Testear al comienzo del proyecto, antes de realizar cualquier desarrollo (incluso antes de comenzar el mismo proyecto), que se puede acceder a los datos sin problemas.
Incluso cuando se logra el acceso a los datos, la complejidad de extraer y relacionar la información puede ser asombrosa. La disparidad en los formatos de datos, la falta de estándares y la presencia de datos no estructurados pueden convertir el proceso en un laberinto desafiante.
En muchos casos, al abordar un proyecto de integración de datos es cuando las empresas descubren que la homogeneización de datos es esencial para un análisis eficiente. Sin embargo, este paso puede resultar ser un proyecto en sí mismo, con recursos y tiempo significativos requeridos. La falta de planificación adecuada para superar estos obstáculos puede llevar a retrasos significativos y aumentar los costos de implementación del Data Warehouse.
CONSEJO: Al comenzar la extracción de datos, antes de pasar a la fase de transformación y construcción de cubos y dimensiones, hay que chequear que los formatos son los esperados y que las mismas entidades si vienen desde distintos sistemas, tienen los mismos “IDs” y, por tanto, pueden ser relacionadas.
Un problema común es la dependencia de software propietario que no proporciona acceso directo a los datos subyacentes. Algunos proveedores limitan la capacidad de los usuarios para extraer datos, imponiendo restricciones que van desde la frecuencia de extracción hasta la cantidad de datos permitidos.
Esta limitación no solo afecta la agilidad del análisis, sino que también coloca a la empresa en una posición de vulnerabilidad. La falta de control sobre los propios datos puede tener repercusiones negativas en la toma de decisiones y en la capacidad de adaptarse rápidamente a los cambios en el entorno empresarial.
Además, a veces se da el caso de que la empresa que gestiona el software del que van a leerse los datos, no está nada por la labor de colaborar, especialmente si hacen también proyectos de Business Intelligence.
CONSEJO: En la fase de toma de requerimientos, hay que validar si se va a contar o no con la colaboración de la empresa gestora de las aplicaciones de las que leeremos datos y, además, testear rápidamente si las limitaciones pueden ser un problema, especialmente ahora que la mayoría de sistemas están en la nube y el acceso a los datos es a través de APIs.
CONSEJO: Cuando se elija un sistema operacional (ERP, CRM, SGA, etc.) es fundamental averiguar la facilidad o dificultad para acceder y extraer los datos de manera automática.
En este complejo escenario, la presencia de analistas expertos en datos se vuelve crucial. Contar con profesionales que comprendan la naturaleza de los datos estructurados y cómo estos pueden agilizar el proceso es esencial para el éxito del Data Warehouse. Estos analistas desempeñan un papel clave en la interpretación y optimización de la arquitectura de los datos, facilitando la integración y reduciendo la complejidad del proceso.
Su capacidad para identificar patrones, establecer relaciones significativas y ofrecer soluciones eficientes se convierte en un factor diferenciador. En última instancia, estos analistas no solo facilitan la extracción y relación de datos, sino que también contribuyen a maximizar el valor del Data Warehouse al proporcionar información valiosa para la toma de decisiones empresariales.
CONSEJO: Asociarse con empresas que cuenten con una amplia experiencia en este tipo de proyectos. En el proceso de selección del proveedor, plantear preguntas que nos permitan evaluarlos y escuchar las dudas que nos plantean pues, a menudo, el tipo de preguntas que nos hace un proveedor nos ayuda a determinar cómo de preparado está.
Al abordar los problemas de acceso a los datos, la complejidad de la extracción, las limitaciones impuestas por proveedores de software y la importancia de analistas expertos en datos, son elementos fundamentales a considerar para construir un Data Warehouse exitosamente.
La inversión en sistemas flexibles y estratégicos, junto con el talento adecuado, no solo acelera el proceso de implementación, sino que también garantiza que el análisis de datos sea una herramienta poderosa en lugar de un obstáculo. En última instancia, la elección de sistemas y el papel de los analistas correctos impulsarán el éxito del Data Warehouse, convirtiéndolo en un aliado indispensable en el viaje hacia el éxito empresarial.
En la búsqueda del éxito en la implementación de tu Data Warehouse, contar con un aliado confiable es esencial. Mistral, con más de 10 años de experiencia en este tipo de proyectos, se presenta como tu socio estratégico para superar los desafíos mencionados. Con nuestra probada experiencia, ofrecemos soluciones personalizadas que abordan todos los problemas planteados.
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