La información es el activo empresarial que mayor valor aporta a la organización, independientemente de su tamaño, actividad, proyecto u objetivos. El dato se revela como el eje sobre el que giran el resto de variables que afectan al día a día de una empresa y, por ello, para establecer un marco de integración apropiado, es fundamental considerar tanto procesos, como estándares, personas y herramientas dentro de la estrategia de posicionamiento informacional adoptada.
Mediante el uso de un marco de integración de datos, es posible transformar los datos en información consistente y de alta calidad para que los responsables de la toma de decisiones logren, en cada momento y cada vez que sea preciso, medir y dar estrecho seguimiento a los indicadores de desempeño.
Tal y como se mencionaba en líneas anteriores, para establecer un marco de trabajo adecuado a la integración de datos y que propicie la calidad que se exige, es necesaria una perspectiva en cuatro dimensiones que comprenda:
- Procesos (de dos tipos):
Procesos de identificación de requerimientos de los datos y de la propia solución.
Procesos de recolección física de datos y su correspondiente transformación orientada a la toma de decisiones.
- Estándares: mediante los cuales se logra obtener consistencia y precisión en los datos, asegurando al mismo tiempo su integridad y validez. Ejemplo de áreas de aplicación serían la gestión de proyecto, la tecnología o la arquitectura.
- Herramientas: dentro de un marco de integración de datos pueden encontrarse herramientas de modelado (físico y lógico), de perfilamiento (almacenamiento y formato), de preparación (limpieza), propagación (agregación-sumarización y de formulación. Estas herramientas serían empleadas, por ejemplo, en el momento de ejecutar la transferencia de datos del Data Warehouse a los Data Marts y también cuando se requiera el manejo de metadatos, relacionado con las distintas entidades del negocio.
- Personas y habilidades: un entorno de trabajo adecuado requiere de gente con experiencia, personas que puedan demostrar un completo entendimiento, tanto de la práctica como de los procesos que se originan en torno a Data Warehouse y Business Intelligence