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Errores de datos que acechan la estrategia de integración de datos BI

Alan R. Earls, Contribuidor

La integración de datos es un componente crítico de los procesos de inteligencia empresarial (BI), que están basados en integrar datos de múltiples sistemas de origen y consolidarlos en almacenes de datos para análisis. Pero analistas en gestión de datos han alertado que una estrategia de integración de datos de BI puede torcerse rápidamente si no está bien diseñada y bien ejecutada.

Por ejemplo, Claudia Inhoff, presidente del departamento de consultorías para Intelligent Solutions Inc. en Boulder, Colorado, dijo que una mala sincronización del tiempo puede arruinarlo todo: los datos deben cargarse a un almacén de datos a tiempo para ser usados para los propósitos de BI planificados. La comprensión completa de los requerimientos de BI de una organización, particularmente cuando el usuario necesita que el acceso a los datos sea en tiempo real o casi en tiempo real, es obligatoria para la BI y los equipos de integración de datos, dijo Inhoff.

La buena calidad de los datos es igual de importante según Inhoff, que dijo que corregir y limpiar los datos malos no debería ser una función única del proceso de integración de datos de BI. “Los errores vienen de todos los demás lados en el camino, así que uno necesita descifrar de donde vienen”, dijo – y luego trabajar para prevenir que los errores de datos encuentren su camino hacia los sistemas de origen en primer lugar. En efecto, agregó Inhoff, los profesionales en integración de datos y BI reciben el trabajo de consolidar los datos incorrectos y luego los culpan cuando no es perfecto. “Necesitamos que la gente entienda que no deben disparar al mensajero”, dijo ella.

Ted Friedman, analista en Gartner Inc. en Stamford, Connecticut, piensa que no darle la debida atención a la calidad de los datos es el peor peligro que las compañías corren con respecto a la integración de datos de BI. “He seguido la integración de datos durante más de 10 años”, dijo. “Y todavía paso días hablando con organizaciones que no están aprovechando el uso, la confianza, la aceptación y el valor de sus esfuerzos con BI porque la calidad de los datos no es suficientemente buena, y no han hecho las cosas necesarias para arreglar eso”.

Los problemas en la calidad de los datos claramente afectan más que solo los datos por BI en las organizaciones caprichosas, dijo Friedman, pero él ve la baja calidad de los datos como una de las barreras principales para tener programas de BI exitosos. Los problemas, agregó, típicamente resultan de “no centrarse (en la calidad de los datos) de manera temprana y seguida, y simplemente no hacer lo suficiente para mitigar los problemas de calidad” a medida que la información se transfiere a un almacén de datos.

James Kobielus, que fue un analista en Forrester Research Inc. en Cambridge, Massachusetts, antes de coger un trabajo como proveedor de tecnología al inicio de este año también recalcó que las equivocaciones en la calidad de los datos son causa común de problemas para los esfuerzos de integración de datos de BI.

“Las organizaciones piensan que pueden simplemente cargar los datos de sus diversas aplicaciones de respaldo en un almacén de datos y que van a poder ser usados sin necesidad de limpieza o hacer coincidir y unir o con procesos de transformación”, expresó Kobielus mientras estaba todavía en Forrester. Pero hacer eso hace que las compañías tengan desagradables sorpresas, agregó. Por ejemplo, “terminan con seis archivos de la misma persona y no saben cuál es el correcto”, dijo Kobielus.

El efecto dramático de la integración de datos de BI

Otra gran fuente de datos inconsistentes, y drama, deriva de debates internos sobre qué constituye un sistema de archivos, dijo Jill Dyche, cofundadora de Baselina Consulting en Sherman Oaks, California. Por ejemplo, explicó, pueden haber argumentos sobre qué sistema de transacción debe ser usado como fuente de direcciones de clientes: tales conversaciones usualmente se enfocan luego en la definición de “dirección”: ¿Es una dirección de facturación del cliente? ¿o una dirección de envío?, ¿o es el lugar de su sede central, en el caso que difiera de las otras dos?

“Ahí es cuando sobrevienen los argumentos y la gente de negocios se vuelve descontenta con la habilidad del equipo de BI de entender y presentar los datos correctos”, dijo Dyche. “Entonces alguien decide simplemente llevarlo todo a una sola base de datos, que la gente de negocios después se niega a utilizar”.

Barry Devlin, fundador de 9sight Consulting en Ciudad del Cabo, Sudáfrica, piensa que el error más problemático es no incluir a la gente indicada en el proceso de elaboración de un plan y una estrategia de integración de datos de BI. “La gente que de verdad entiende de datos y lo que significan son un pequeño subconjunto de la comunidad de negocios que han estado tratando con datos a través de los años – son los gurús y los usuarios avanzados” dijo Devlin. Como resultado, agregó, son los más indicados para definir qué datos necesitan ser integrados para crear aplicaciones efectivas de BI.

Pero en muchos casos, el departamento de informática es el que se encarga de desarrollar el plan de integración de datos aparte de hacer el trabajo de implementación, dijo Devlin. Mientras que los profesionales de la informática pueden tener un entendimiento razonable de los datos de una organización, para Devlin ellos no son los verdaderos expertos. Unir los dos grupos para que trabajen en la integración de datos de BI puede ser un desafío, pero es un requerimiento, dijo él.

Inhoff dijo que también hay una fuerte tendencia, especialmente en las organizaciones que son nuevas en BI, a medir incorrectamente el alcance de los requerimientos de integración de datos de un proyecto de BI y luego establecen horarios irreales para entregar lo que se necesita. Integrar los datos y subirlos a un almacén de datos puede tomar hasta un 60% u 80% de todo el esfuerzo de desarrollo de BI, dijo Inhoff. Y advirtió que un equipo de proyecto que trata de hacer mucho de eso al mismo tiempo puede terminar cayendo de bruces. “No puedes comerte todo el elefante de una sola vez”, dijo ella.

Alan R. Earls es un escritor independiente, del área de Boston, especializado en negocios y tecnología.


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