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Aplicación práctica de la inteligencia de negocio o ‘business intelligence’ en la pyme (y III)

Aplicación práctica de la inteligencia de negocio o ‘business intelligence’ en la pyme (y III)

por Sebastián Gómez / miércoles, 18 marzo 2015 / Publicado en dePymes
Aplicación práctica de la inteligencia de negocio o ‘business intelligence’ en la pyme

Después de varias semanas hablando sobre la aplicación práctica del business intelligence en la pyme el paso más importante será ponernos manos a la obra y ver la utilidad práctica de unas herramientas que hasta ahora parecían exclusivamente pensadas para las grandes empresas.

En este proceso, como ya hemos comentado, el almacén de datos (data warehouse en inglés) cumple un papel absolutamente esencial. Como su propio nombre indica, el almacén de datos es una especie de inmenso archivo de expedientes que contiene toda la información sobre una organización, estructurado de tal manera que facilite al usuario su acceso, le permita un análisis preciso y favorezca la divulgación eficiente de los datos que resulten de aquel análisis.

Para garantizar esa accesibilidad y usabilidad de la información que contiene, el almacén de datos debe estar perfectamente organizado en unidades lógicas o secciones, dependiendo del área o entidad del que proceda cada dato o la utilidad final que se pretenda darle. Para que cumpla su función adecuadamente, un almacén de datos debe estar:

a)      Perfectamente organizado: por temas, entidades o áreas.

b)      Actualizado: las variaciones en los datos quedan registradas a lo largo del tiempo, sin afectar al histórico, de tal manera que aquella evolución pueda verse reflejada en un informe analítico.

c)      Flexible: los datos se acumulan, no se modifican ni se eliminan, pero puede cambiar su estado, de tal manera que el usuario pueda acceder a información en uso y a información únicamente en modo consulta.

d)      Integrado: en tanto que contiene información procedente de múltiples sistemas de la organización, ha de estar perfectamente integrada para facilitar su visión global y el posible análisis cruzado de los datos.

 

La metodología de diseño del almacén de datos dependerá de las necesidades de la organización y de la solución de Business Intelligence que se esté utilizando en cada caso, para lo que se deberá tener en cuenta los procesos ETL (extracción, transformación y carga) que constituyen la forma en que los datos se guardan en nuestro almacén de datos. El concepto básico es que proporcione la información correcta al usuario indicado en el momento óptimo y en el formato adecuado.

Surge aquí el concepto del ‘metadato’. Los metadatos son los responsables de diseñar la arquitectura de nuestro almacén de datos, en la que se describe la estructura de los datos y cómo se relacionan entre ellos:

– Tablas que componen la base de datos

– Columnas de cada una de las tablas

– Tipos de datos que contienen

– Relaciones entre las tablas

– Jerarquías y entidades

 

En definitiva, los metadatos son el mapa arquitectónico  de nuestro almacén, lo que hay detrás de los datos, donde se define la organización y la estructura de las que hemos estado hablando. Le dan, por tanto, entidad y valor al almacén de datos. De su correcto diseño dependerá en buena parte que los usuarios tengan fácil acceso a la información que necesitan, en tiempo y forma.

 

NORAY Business Intelligence

NORAY Business Intelligence permite a los usuarios de cualquier nivel de la organización acceder a la información contenida en el almacén de datos, interactuar con ella y analizarla con el objetivo de mejorar su rendimiento, detectar oportunidades y operar de forma eficiente. Una solución totalmente compatible con tu software de gestión.

 

Imagen: Fotolia

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Etiquetado como: big data, Business Intelligence, dataware, metadatos, Noray Business Intelligence

Sobre Sebastián Gómez

Sebastián Gómez es Director de Fidelización de Noray.

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