La Importancia de la Gestión de Datos en un Proyecto de Inteligencia de Negocios

Las herramientas de Inteligencia de Negocios (BI por sus siglas en inglés, Business Intelligence), tienen como finalidad proporcionar a los ejecutivos de las empresas información de calidad y oportuna, de tal manera que les brinde un adecuado soporte a la toma de decisiones. Cuando la información que brinda el DataWarehouse (almacén de datos de la empresa) no es exacta o no es procesada a tiempo, las decisiones que se puedan tomar no van a conducir en los mejores resultados para la empresa.

Muchas veces se piensa que basta con el hecho de adquirir una excelente herramienta de BI para contar con un adecuado soporte a la toma de decisiones. La realidad es que no basta con tener la mejor herramienta; para tener un DataWarehouse que agregue valor a las organizaciones, es fundamental gestionar los datos con los que se están trabajando, y que servirán de base para la generación de información para la toma de decisiones.

Los datos de una empresa, o de alguna de las unidades de negocio de la misma, se generan en la gran mayoría de los casos, a partir de las transacciones habituales comprendidas dentro de los procesos de negocio. Por lo general, estas operaciones del día a día están soportadas por un sistema transaccional, y los datos generados se almacenan dentro de campos, tablas y bases de datos del mismo sistema. En la actualidad, la mayoría de empresas que tienen un elevado volumen de transacciones, cuentan con un sistema integrado del tipo ERP (Enterprise Resource Planning por sus siglas en inglés).

Dependiendo de la naturaleza del negocio de determinadas organizaciones, y especialmente, de los indicadores necesarios para poder medir y analizar el cumplimiento de sus objetivos operacionales, en algunas empresas, no todos los datos contenidos en el DataWarehouse tienen su origen en los sistemas transaccionales, que proporcionan data generada internamente en la empresa. En algunos casos, un importante volumen de datos proviene de fuentes externas a la organización, con la finalidad de contar con información que permita medir temas de participación de mercado y competencia, entre otros indicadores.

Los datos provenientes tanto de fuentes internas (de los sistemas transaccionales), como de fuentes externas, deben ser de buena calidad, es decir datos precisos y oportunos. Si bien, no siempre los datos provenientes de fuentes internas de la empresa son 100% exactos, por lo general su nivel de confiabilidad es alto, y sobretodo que se trata de datos mucho más controlables que aquellos originados de fuentes externas a la empresa. Por este motivo, es de vital importancia la gestión de los datos en los proyectos de inteligencia de negocios. Sin datos de calidad no se puede obtener información de calidad, por consiguiente no se puede brindar un adecuado soporte a la toma de decisiones.

Para garantizar la calidad de todos los datos que alimentan a un DataWarehouse, es importante llevar a cabo una buena gestión. Algunas buenas prácticas recomendadas para una correcta gestión de datos incluye:

– Entender el negocio. Esta idea puede sonar simple, pero es fundamental conocer en qué consiste el negocio para tener claras las necesidades de información.

– Identificar y documentar los procesos. Es a partir de los procesos y sus puntos de control, de donde se obtienen los datos necesarios para el cálculo de indicadores.

– Establecer políticas y procedimientos para la obtención y registro de datos obtenidos de fuentes externas a la empresa. Si no hay un orden establecido, los datos recogidos externamente pueden contener un alto porcentaje de errores.

– Tener definida una arquitectura de negocio, que contemple el rol del dueño o propietario de los datos generados. En toda organización que maneje un elevado volumen de información, debe existir un responsable de la gestión de la data.

– Contar con una herramienta de TI adecuada para el ingreso y almacenamiento de los datos externos. La herramienta debe facilitar la labor de los colaboradores a cargo del trabajo operativo de ingresar la data.

– Integrar en el DataWarehouse todos los datos necesarios, tanto los generados a partir de los procesos de negocio (fuentes internas), como aquellos ingresados de manera externa.

– Contar con políticas y procedimientos de validación de la data obtenida y que alimenta al DataWarehouse.

En conclusión, para garantizar el éxito de un proyecto de Inteligencia de Negocios y sacar el mayor provecho posible a un DataWarehouse, no basta con adquirir la mejor herramienta. Lo principal es llevar a cabo una correcta gestión de los datos, para de esta manera asegurarse que dichos datos sean correctos y oportunos, generando información de calidad y que a su vez sea de utilidad para la toma de decisiones en las empresas.

Elaborado por:

Héctor Meneses

Consultor de Procesos de Ciclus Group

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