La importancia de aplicar Pruebas en las Soluciones de Inteligencia de Negocios

El proceso de desarrollo de una solución de Inteligencia de Negocios en una empresa es un proceso largo, que empieza con la definición de la información que se quiere mostrar en la solución, continua con los orígenes de los datos, el proceso de extracción, la transformación de los mismos, la carga en el Datamart (base de datos de análisis), la agregación y sumarización de los datos y, finalmente, la implementación en una herramienta de presentación. Durante todo este proceso se debe tener algo en cuenta: la vital importancia de realizar pruebas de datos como parte de una metodología de trabajo durante el desarrollo de un proyecto de Inteligencia de Negocios.

En primer lugar, las pruebas de datos deben iniciarse durante la fase ETL (Extracción, Transformación y Carga), previa a la carga de datos de la base de datos Datamart. En esta fase es importante asegurarse que las extracciones y transformaciones realizadas mediante la herramienta ETL sean las correctas y estén conforme a las reglas de negocio establecidas. La forma en que se debe realizar estas pruebas es aplicando todos los filtros y excepciones especificados en  las reglas de negocio sobre los datos mediante el uso de consultas SQL. Luego hay que comparar los datos  con el resultado del proceso ETL. Una vez validados los datos en esta fase, se puede asegurar  que el Datamart está cargado  de forma correcta y de acuerdo a lo establecido.

Cuando el Datamart está cargado, se debe explotar el mismo mediante una herramienta OLAP (Herramienta de Análisis) y crear KPIs, por lo que es necesario crear una base de datos multidimensional formada por dimensiones (perspectivas de análisis) y tablas de hechos (tablas  donde están las medidas). Dentro de dicha base de datos multidimensional se crean métricas (por ejemplo montos totales o cantidades totales) y agregaciones calculadas, las cuales ayudarán a calcular los indicadores. La base de datos multidimensional debe ser alimentada por información que proviene del Datamart. En esta fase también se deben realizar pruebas de datos y validar que los cálculos y agregaciones sean los correctos para que el valor del KPI sea el verdadero. Es necesario que el cálculo del Indicador se realice en forma manual, para poder comparar ese valor con el valor hallado por la herramienta OLAP.

Finalmente, para mostrar los datos en una capa de presentación, muchas veces se debe usar consultas y/o funciones en un lenguaje tal como MDX, por lo que en esta etapa final también se hace necesaria  la realización de pruebas de datos que permitirán asegurar que la información mostrada es la verdadera.

Como se puede ver las pruebas de datos tienen una vital importancia en la construcción de una solución de Inteligencia de Negocios dándole  credibilidad a ésta y cumpliendo el objetivo de la misma: ser una fuente de la “verdad” para una empresa.

Elaborado por:

Eduardo Becerra

Analista de Business Intelligence de Ciclus Group

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