Data Warehouse - Evitar obstáculos

Obstáculo # 1 – Ingnorar los requisitos del Business Intelligence

No se consiguen los resultados deseados, dividiendo el trabajo del proyecto en un 90% para aspectos técnicos, modelación de datos y lógica de transformación y sólo un 10% para los requisitos deseados del Business Intelligence. Usted correría el riesgo de tener un Data Warehouse técnicamente perfecto que no produce los datos necesarios.  

 

Obstáculo # 2 – análisis extensos y de larga duración

Los análisis son importantes, especialmente los análisis de demanda. Pero analizar todas las demandas de antemano es laborioso, entretenido y casi nunca se consigue. Los análisis extensos prolongan la fase preliminar del verdadero trabajo del diseño del Data Warehouse. Esto ocasiona el correspondiente retraso del tiempo de desarrollo. Entonces el momento para la utilización de los datos en forma de soluciones de Business Intelligence se aplaza considerablemente.

 

Obstáculo # 3 – Muchos tools

A menudo se emplean muchos tools para el desarrollo del sistema de Data Warehouse. Esto crea el problema del almacenamiento de los datos en archivos distintos que no permiten una utilización integrativa. Las consecuencias son la rotura de medios y las correspondientes fuentes de errores, si las modificaciones en un tool no se continúan en los otros tools.

 

Obstáculo # 4 – Confundir ofrecerlo todo con ofrecer lo necesario

Tener un Data Warehouse que simplemente recoge todos los datos, no significa sacar provecho real de este Data Warehouse. Un Data Warehouse puede contener todos los datos posibles, pero esto no significa que todos sean precisos. Existe un riesgo elevado de crear un cementerio de datos. Por eso, sólo un Data Warehouse ingenioso, bien concebido, será la base para soluciones de Business Intelligence excelentes. La atención y el interés se mantendrán a largo plazo.

Obstáculo # 5 – Tiempos de desarrollo prolongados

Si pasa mucho tiempo hasta que los análisis de demanda se conviertan en el diseño real del Data Warehouse, hasta que se elabore la compleja modelación y se crean y programen las extensas reglas de transformación, inclusive la programación de la completa lógica ETL (Extraction, Transformation, Load), entonces aumentarán la frustración y la aversión contra el uso práctico de este Data Warehouse. Usted debe evitar la paralización y el abandono de todo el desarrollo del Data Warehouse por motivos de tiempo o de costes. 

Obstáculo # 6 – Olvidarse de posteriores deseos de modificación

Suponer que el usuario sepa lo que quiere puede ser peligroso. Durante la fase de diseño del proyecto los usuarios quieren determinar que tipo de informes necesitan y como debe ser el acceso a estos. Pero después de seis meses de funcionamiento el usuario ya no estará satisfecho. Por eso hay que concebir un Data Warehouse que pueda crecer y que esté abierto para modificaciones.

 

Obstáculo # 7 – Demasiada técnica

Hallar la tecnología correcta no tiene la máxima prioridad, más importante es la aceptación a largo plazo mediante el desarrollo de soluciones de Business Intelligence después de la iniciación del Data Warehouse.