Los responsables de las decisiones necesitan información concisa y confiable sobre las operaciones, tendencias y cambios actuales. En la mayoría de las empresas lo que ha estado inmediatamente disponible son solamente los datos actuales (los datos históricos estaban disponibles mediante informes IS cuya elaboración tomaba mucho tiempo). Con frecuencia, los datos se fragmentan en sistemas operacionales separados, como ventas o nomina, por lo que los gerentes de esas aéreas diferentes toman decisiones a partir de bases de conocimiento incompletas. Es posible que usuarios y especialistas en sistemas de información tengan que despreciar tiempo en localizar y obtener datos (Watson y Halley, 1998). El almacenamiento de datos resuelve este problema integrado los datos operativos clave de toda la compañía en un formato consistente, confiable y fácilmente disponible para la elaboración de informes.
¿Qué es un almacén de datos?
Un almacén de datos es una base de datos que amacena datos actuales e históricos de posible interés para los gerentes de la compañía. Los datos se originan en varios sistemas operacionales esenciales y fuentes externas incluyendo transacciones en sitios Web, cada una con diferentes modelos de datos. Puede incluir sistemas heredados, aplicaciones DMBS relacionales u orientadas a objetos y sistemas basadas en documentos HTML o XML. Los datos providentes de estas diversas aplicaciones se copian en la base de datos del almacén de datos con la frecuencia que se necesiten: por hora, por día, por semana o por mes. Los datos se estandarizan en un modelo de datos común y se consolidan para que toda la compañía. los datos se estandarizan en un modelo de datos común y se consolidan para que toda la compañía los pueda utilizar para el análisis administrativo y la toma de decisiones. Los datos están disponibles para quien quiera que los necesite, pero no se pueden alterar.
La figura 7-19 ilustra el concepto del almacén de datos. Este debe ser cuidadosamente diseñado tanto por especialistas de negocios como técnicos para garantizar que proporcione la información con crear para las decisiones cruciales de negocios. Posiblemente la empresa necesite cambiar sus procesos de negocios para beneficiarse de la información contenida en el almacén (Cooper, Watson, Wixom y Goodhue, 2002). El Kit de herramientas del gerente describe como dirigir un análisis empresarial que resuelva estos aspectos.
Las compañías pueden construir almacenes de datos a nivel gerencial de la empresa en los que un almacén de datos central abastezca a toda la organización, o puede crear almacenes descentralizados más pequeños llamados mercados de datos. Un mercado de datos es un subconjunto de un almacén de datos en el que una parte resumida o altamente enfocada de los datos de la organización se coloca en una base de datos separada para una población especifica de usuarios. Por ejemplo, una compañía puede desarrollar mercados de datos de marketing y ventas para manejar la información de los clientes. Por lo común, un mercado de datos se enfoca en un a sola área objetivo o línea de negocios, por lo que usualmente se puede construir mas rápido y a un costo mas bajo que un almacén de datos a nivel de toda empresa. Sin embargo una organización crea demasiados mercados de datos surgirán problemas de complejidad, costos y administración.
Extracción de Datos
Extracción de datos un sistema de almacén de proporciona una gama de herramientas de consultas ad hoc y estandarizadas, de herramientas analíticas y características graficas para la creación de informes, incluyendo herramientas para OLAP y extracción de datos. La extracción de datos utiliza varias técnicas para encontrar patrones y relaciones ocultos en grandes concentraciones de datos e inferir reglas que se puedan aplicar para predecir el comportamiento futuro y guiar la toma de decisiones (Fayyad y cols., 2002; Hirji, 2001). Con frecuencia, la extracción de datos se utiliza para proporcionar información para realizar marketing enfocado, en el que se pueden crear mensajes personalizados o individualizados, basados en las preferencias individuales, y hay otras muchas aplicaciones de la extracción de datos tanto en las empresas como en el trabajo científico. Estos sistemas pueden efectuar análisis de alto nivel de patrones o tendencias, pero también pueden profundizar en más detalle donde se necesite. La tabla 7-1 describe como se benefician algunas organizaciones con la extracción inteligente de datos y el capitulo 11 da más detalles sobre cómo se esta utilizando la extracción inteligente de datos para guiar la toma de decisiones en Las empresas.
La extracción inteligente de datos es una herramienta poderosa y rentable, pero plantea retos a la protección de la privacidad individual. La tecnología de la extracción de datos puede combinar información de muy diversas fuentes para crear una “imagen de datos” detallada de nosotros: nuestros ingresos, nuestros hábitos de conducir, nuestros pasatiempos favoritos, nuestras familias y nuestros intereses políticos. En el capítulo 5 se examina la cuestión de si debe permitir a las compañías que recolecten información detallada sobre las personas.
MIS EN ACCION: KIT DE HERRAMIENTAS DEL GERENTE
COMO PONER UN ALAMCEN DE DATOS AL SERVICIO DE LA EMPRESA
Los primeros pasos para construir un almacén de datos implican la realización de un minucioso análisis empresarial de los requerimientos de información que debe satisfacer un almacén de datos. Estas son algunas de las preguntas que se deben hacer a los gerentes:
1. Usuarios: ¿Quiénes son los usuarios principales del almacén de datos? ¿A qué niveles de la organización y de funciones empresariales representan?
2. Propiedad: ¿Qué grupo o grupos organizacionales son propietarios de los datos? ¿Quién es el responsable de mantener los datos? ¿Quién está autorizado a tener acceso a los datos?
3. Requerimientos de información: ¿Qué tipo de informes debe proporcionar el almacén de datos? ¿Qué tipos de datos se usan en este tipo de informes? ¿Estos informes requieren que se detallen o resuman los satos?
4. Fuentes de datos: ¿Cuáles son las fuentes de datos requeridos por los informes? ¿Qué piezas provienen de TPS interno y de otros sistemas? ¿Cuáles provienen de fuentes externas a la compañía? ¿Cómo puede obtener la compañía los datos para estos informes?
5. Actualidad: ¿Con que frecuencia se necesita actualizar los datos del almacén? ¿Cuánto tiempo se deben conservar los datos históricos en el almacén?
6. Estándares de datos: Las aplicaciones que se diseñaron para apoyar diversas funciones o unidades organizacionales podrían utilizar el mismo término en diferentes maneras. Se deben identificar estas discrepancias para que cada elemento se defina y se utilicen de la misma manera en el sistema de almacén de datos. ¿Están todos de acuerdo en la definición y uso de cada pieza de datos?
7. Expectativa de calidad: ¿Qué nivel de exactitud e integridad de los datos del almacén es suficiente para satisfacer las necesidades de la empresa?
8. Beneficios: Precisamente ¿Cuáles son los beneficios para la empresa de construir este almacén de datos? ¿Hasta dónde se pueden cuantificar estos beneficios? ¿Los beneficios son mayores que los costos?
9. Cambio en el proceso de negocios: ¿Necesita la empresa cambiar sus procesos de negocios a fin de utilizar efectivamente la información del almacén de datos? ¿Cuánto cambio se requiere?
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