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El data management, un apoyo clave a la inteligencia de negocio

by Redacción PowerData on octubre 11, 2014
Las tendencias actuales en gestión de datos pivotan alrededor de la integración de una información heterogénea procedente de distintas fuentes, con múltiples objetivos que buscan cubrir necesidades empresariales de distinta índole, por lo que se precisa recurrir a herramientas de data management que realmente puedan satisfacerlas de un modo eficiente.Data management

La inteligencia de negocio, en este contexto, constituye un elemento que se desarrolla dentro de un amplio marco diseñado a la medida, tanto a nivel operativo y funcional como estratégico, para así conseguir que la tecnología responda a lo que se espera de ella. Por lo tanto, partiendo de unos planteamientos concretos que establezcan los objetivos, se logrará unos resultados que finalmente servirán a la inteligencia de negocio.

Las buenas prácticas de un sistema data management persiguen conjugar un sinfín de aspectos, desde optimizar el almacenamiento, tratamiento y, en general, la gestión de los datos, hasta su integración mediante procesos ETL inteligentes, capaces de dar respuestas a las nuevas demandas y ofrecer un resultado óptimo, que se ajuste a los requerimientos actuales. Entre otros, siguiendo a Gartner, están cobrando una creciente importancia los procesamiento en clave de Big Data, el análisis en tiempo real o, por ejemplo, la virtualización que brindan los servicios en la nube. 

El valor de una adecuada gestión de datos para Bussiness Intelligence

La relevancia de los datos queda patente desde la misma definición de la política que subyace a sus reglas en un determinado sistema de gestión de datos, unas decisiones que se toman a nivel de negocio. A partir de ellas habrán de determinarse qué herramientas concretas van a utilizarse y de qué modo, con el fin de lograr una integración que se ajuste a esos principios establecidos.

Son decisiones que, sin duda, perfilan el data management y hacen luz sobre su valor crítico y gran potencial como ventaja competitiva a nivel operacional y de decisiones estratégicas, relacionando el bussines intelligence con un marco técnico amplio, fiel a unas determinadas exigencias.

La gestión de datos aplicada con eficiencia en entornos unificados:

  • Es el resultado obtenido del planteamiento de la misión, objetivos y funcionamiento prefijados acerca de las fuentes de los datos, su tratamiento y cómo ofrecerlos.
  • Es parte activa en la transformación de la información en un valor estratégico, de gran ayuda para una óptima gestión y aprovechamiento de los datos.

Si por un lado se da una implicación de los órganos directivos de la empresa al configurar el data management, por otro la implicación misma de la gestión de datos en cualquier actividad llevada a cabo con ellos repercutirá directamente en la inteligencia de negocio.

No en vano, cuando se piden informes a partir de los que tomar decisiones o, por ejemplo, se busca visualizar de forma rápida e intuitiva una determinada información o se necesita información en tiempo real, además de posibilitar un uso práctico gracias a unas eficaces tecnologías de integración de datos, estos datos constituyen un activo estratégico a partir del que poder hacer un análisis certero.

 

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Data management y business intelligence se necesitan el uno al otro

La inteligencia de negocios comienza con los datos. Los datos son el elemento vital de los informes, análisis y cuadros de mando del sistema de business intelligence de cualquier negocio. Y aunque unos datos de alta calidad (completos, precisos y uniformes) no aseguran el éxito de una iniciativa de BI, los datos de baja calidad sí que son capaces de asegurar el fracaso de esta iniciativa si no son abordados.

Por esa razón vemos con mucha frecuencia como las empresas dejan de embarcarse en iniciativas de business intelligence con la excusa de que sus datos son malos. Pero BI extrae las inconsistencias de los datos y las pone a la vista de quien los analiza para que puedan ser reconocidos y tratados. Así que, aunque pueda parecer que arreglar los datos es un paso anterior a implementar un business intelligence, lo cierto es que el data management y el business intelligence existen con una relación simbiótica, cada cual reforzando al otro en un proceso de refinamiento continuo.

Debe evitarse el error de esperar a tener unos datos perfectos para comenzar una iniciativa de business intelligence. Es evidente que hay que tener cuidado con interpretaciones prematuras en informes y cuadros de mando en un entorno de BI sospechoso de tener problemas de calidad de datos, pero esto puede ser gestionado seleccionando a los usuarios a los que se les muestra en ese momento la salida del BI y teniendo una buena y prudente comunicación con ellos.

Fuente imagen: Pong / FreeDigitalPhotos.net

 

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Topics: Data Management

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