La optimización de procesos en la gestión de datos busca el rendimiento y la fiabilidad, hacer accesible la información en el momento, modo y lugar donde se precise mediante la integración desde distintas fuentes. En este artículo hacemos un repaso de todo esto.
La denominada gestión Lean es un claro ejemplo de metodología orientada a una optimización máxima. En su implementación se aplican unos principios y una tecnología capaz de automatizar y agilizar la integración de datos, dentro de una filosofía de mejora continua adaptable a mercados cambiantes.
Conocida por su exitoso uso por Taiichi Ohno para impulsar el crecimiento de la multinacional japonesa Toyota, logró aplicar una rigurosa cultura de eliminación de desperdicios en el sistema de producción mediante la aplicación de los principios del sistema Lean y el uso de herramientas necesarias para su mantenimiento.
Con el desarrollo de sistemas Lean se persigue la consecución de una serie de beneficios estratégicos que ayuden a la gestión de los datos en las organizaciones, entre otros destacan los siguientes:
Si bien su enfoque está basado en un sistema de fabricación, la integración Lean ha demostrado ser altamente eficaz a la hora de optimizar el rendimiento en las dimensiones críticas de coste, velocidad y calidad, y de hecho su adaptación a distintos tipos de organizaciones impulsa la evolución hacia el ideal del una gestión de datos ágil.
Por otra parte, un proyecto de integración en un data warehouse corporativo permite trabajar con la información de un modo unificado, más ágil y eficaz, gracias a procesos ETL (extracción, transformación y carga de datos) diseñados a partir de reglas previamente establecidas, facilitando a su vez la optimización de datos heterogéneos.
Los procesos ETL facilitan el diseño de sistemas de más fácil explotación, que permiten encontrar soluciones para un uso optimizado de las bases de datos. No en vano, la optimización de las bases de datos garantizará el buen desarrollo de sus distintos usos, desde las iniciativas estratégicas de TI, o la gestión de datos maestros y arquitectura SOA, entre otros,- hasta su funcionamiento cotidiano en todas y cada una de sus numerosas facetas.
No optimizar o hacerlo de un modo deficiente implica no sólo renunciar a los beneficios que conlleva hacerlo, sino también la pérdida de eficiencia a consecuencia de la asunción de riesgos, como:
En efecto, además de posibilitar el análisis de big data y el análisis en tiempo real, entre otras demandas de importancia creciente para el cloud computing, las herramientas de integración de datos únicamente podrán sacar todo el partido a sus funcionalidades con una correcta optimización de procesos dentro de tareas fundamentales como son la creación, implementación y gestión de datos en data warehouses.
Fuente imagen: hywards/ FreeDigitalPhotos.net
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