{% set baseFontFamily = "Open Sans" %} /* Add the font family you wish to use. You may need to import it above. */

{% set headerFontFamily = "Open Sans" %} /* This affects only headers on the site. Add the font family you wish to use. You may need to import it above. */

{% set textColor = "#565656" %} /* This sets the universal color of dark text on the site */

{% set pageCenter = "1100px" %} /* This sets the width of the website */

{% set headerType = "fixed" %} /* To make this a fixed header, change the value to "fixed" - otherwise, set it to "static" */

{% set lightGreyColor = "#f7f7f7" %} /* This affects all grey background sections */

{% set baseFontWeight = "normal" %} /* More than likely, you will use one of these values (higher = bolder): 300, 400, 700, 900 */

{% set headerFontWeight = "normal" %} /* For Headers; More than likely, you will use one of these values (higher = bolder): 300, 400, 700, 900 */

{% set buttonRadius = '10px' %} /* "0" for square edges, "10px" for rounded edges, "40px" for pill shape; This will change all buttons */

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7 factores críticos de éxito para la integración de datos y Business Intelligence

by Redacción PowerData on noviembre 29, 2013

Cuando se busca alcanzar una integración de datos y Business Intelligence exitosa, es necesario atender a una serie de variables que determinarán el buen curso del proceso. La calidad de los datos, la armonía entre los requisistos específicos y generales, la flexibilidad en el modelo de datos, la estandarización o la gestión de dependencias son alguna de ellas.

¿Quieres saber cuáles son las 7 que permitirán a tu empresa minimizar el riesgo en una integración de datos y Business intelligence?

integracion de datos y business intelligence

Créditos fotográficos: ipopba

Cómo optimizar la integración de datos y Business Intelligence

El éxito de una iniciativa de integración de datos y Business Intelligence depende de algunas variables. Entre las que mayor influencia pueden tener en el resultado de un proyecto de este tipo se encuentran las siguientes:

  • Equilibrio entre requerimientos locales y globales: un imprescindible, ya que la falta de este equilibrio podría conducir a la generación de silos de información. Para conseguirlo hace falta tener en cuenta ambos tipos de requerimientos y para ello se hará necesario aplicar bottom-up y top-down.
  • Enfoque entre calidad de datos y control: el aspecto más complejo en la implementación de una gran solución de Business Intelligence es la calidad de los datos y, por eso, para conseguir alcanzar un enfoque que mantenga su alineación con la directrices corporativas, hay que garantizar una estructura de gestión de datos rigurosamente aplicada. Para lograrlo, se hace necesario en primer término el identificar a los propietarios de los datos para la creación de datos maestros específicos.

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  • Flexibilidad en el modelo de datos: este aspecto es crítico ya que hay que tener en cuenta la escalabilidad en cualquier modelo de datos, especialmente si se entiende comprendida en un entorno sometido a un continuo cambio. Sólo aplicando esta premisa se puede llevar a buen puerto una iniciativa de Business Intelligence.
  • Estandarización, reusabilidad y automatización: en toda iniciativa de automatización aplicada a la integración de datos, la estandarización es un aspecto clave. En concreto, la implantación de estándares globales sin un arsenal de componentes reutilizables, conlleva un gran desafío que pocas organizaciones pueden asumir.
  • Procesos: es imprescindible asegurar que el equipo de ejecución comprende los procesos de negocio y los datos subyacentes, ya que el impacto de realizar un cambio en un punto posterior en el tiempo daría lugar a sobreesfuerzos, al haberse perdido claridad en los procesos del negocio.
  • Gestión de dependencias: el grado de dependencia en una iniciativa de Business Intelligence es alta y lo es mucho más en iniciativas de carácter global, por eso es importante que las interdependencias sean gestionadas muy de cerca. Para ello se necesita identificar los posibles cambios y/o mejoras que se han programado, evaluando el impacto potencial de los mismos sobre el sistema en conjunto.
  • Desafíos operativos (24x7): tanto la secuenciación como la planificación de recuperación ante fallos son aspectos muy importantes a tener en cuenta. En el caso de una infraestructura global este desafío se incrementa, ya que las cargas  de datos y el reporting se producen casi de manera simultánea.

Cuando la integración e integridad de datos se ha realizado de forma impecable, el resultado es una BI útil que dará lugar a una toma de decisiones más precisa, donde el riesgo queda minimizado. Sin embargo, para que las acciones que se desprenden de esas resoluciones estén encaminadas hacia los objetivos de forma efectiva, hay que asegurar en todo momento la calidad de los datos que son sometidos a procesamiento.

¿Ya sabes cómo enfocar tu iniciativa de integración de datos y Business Intelligence?

 Integridad de datos

Topics: Data Integration

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