Integridad de datos y BI. El valor estratégico de la integración

Descubre la importancia de la integridad de datos para el Business Intelligence y los secretos de la integración de datos.


Contar con una estrategia bien definida y en la que todos los riesgos se han calculado es fuente de valor para cualquier organización. Cuando se trabaja con distintos sistemas, es primordial tomar su integración en consideración, dándole la importancia que merece y reconociendo su función armonizadora. La integración sentará las bases de la calidad de los datos, en especial en todo lo concerniente a integridad de la información y al BI.

Business Intelligence no es fruto únicamente de un componente tecnológico, sino que implica el cúmulo de procesos, personas y tecnología abocados a la obtención de información de alto valor para la toma de decisiones. De hecho, las empresas bien informadas pueden orientar sus acciones hacia los objetivos prefijados de una forma más directa, por lo que las soluciones de Business Intelligence son vitales en la competitividad del negocio y críticas a la hora de encontrar y reforzar las ventajas competitivas.

Y todo esto se apoya en datos. Datos que no provienen del área de TI, ya que allí no se crean la información (sólo se proporcionan mecanismos para almacenar, recuperar y archivar los datos con precisión y de forma segura), sino que se obtienen de todas partes y al mismo tiempo, en un flujo continuo. Esto significa que, muchas veces, las distintas fuentes que proporcionan datos pueden ser incompatibles entre sí, sea cual sea su condición:

- Tablas

- Bases de datos

- Sistemas

- Plataformas

Los problemas de incompatibilidad de los orígenes de los datos pueden desestabilizar al conjunto de la organización, recorriendo toda su estructura, ya que repercuten en:

- La fiabilidad de la información: cuya carencia o deterioro derivarían en análisis erróneos que afectarían directamente a las acciones, tomadas tras la adopción de decisiones en base a ellos.

- La consistencia del dato: que carecería de algunos o todos los atributos de la calidad necesarios para que el dato sea usable.

- El riesgo de negocio: que se multiplica, al basarse la estrategia en una perspectiva incompleta o directamente equivocada, puesto que se carece de una visión única y armonizada.

 

 

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El secreto de los procesos de integración de datos

Se debe trabajar por lograr minimizar cualquier tipo de error en los procesos de integración de los datos, sobre todo, si se tiene en cuenta que una empresa que invierte tiempo y dinero en una iniciativa de BI:

- Ha construido y fundamentado cierto retorno sobre su inversión.

- Ha trabajado por la reducción de desperdicios y la maximización de beneficios, tal y como dicta el clima económico actual.

- Cuenta con un marco sólido de desarrollo de proyectos que comprende una buena arquitectura de datos, gobierno de datos de calidad, las herramientas adecuadas y el liderazgo eficaz.

Pero siempre verá limitada la fiabilidad del análisis de negocio que realice a la calidad de los datos que tenga. En definitiva, puede decirse que, a pesar de toda la inversión, si la calidad de los datos y las pruebas de integridad de datos son pobres, el negocio estará sumido en un escenario de alto riesgo, que se multiplica cuando intervienen además procesos de integración.

 

Integridad de Datos y BI: El Valor estratégico de la Integración

 

El secreto de la integración de datos, si queremos que su resultado esté exento de riesgo y que además constituya fuente de valor estratégico para la compañía es:

- Escoger la técnica de integración de datos adecuada: dependiendo de las características de las fuentes de origen de los datos.

- Tener presentes las reglas de negocio aplicables: puesto que son ellas las que establecen las directrices hacia las que se deben orientar los procesos inherentes a la fase de calidad de los datos.

- Asegurarse de alcanzar un profundo conocimiento de las bases de datos o sistemas a integrar: única manera de optimizar la transición hacia la integración de forma correcta.

- Velar por la calidad de los datos durante todo el proceso: aplicando técnicas de limpieza y enriquecimiento cuando se considere necesario, después del perfilado de los datos.

- Completar la integración con una fase posterior de validación, que sirva de comprobación y asegure que la integridad de los datos existe y que no se ha vulnerado ninguno de los estándares de IT en el proceso.

 

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