Consultoría DataWarehouse Chile
Neuronet cuenta con especialistas en todos los ámbitos del desarrollo de un DataWarehouse. Podemos abordar un proyecto desde las etapas iniciales del levantamiento y modelamiento, hasta la implementación y capacitación de usuarios. Conocemos los riesgos y los mecanismos de mitigación, asegurando el éxito de los proyectos. De esta manera, a través de una Consultoría DataWarehouse Chile especializada, Usted tendrá una verdadera ventaja estratégica a su organización.
Datawarehouse Chile
Hoy día, las organizaciones manejan y almacenan altos de volúmenes de datos diarios. Extraer información de estos datos es una tarea cada vez más compleja y clave para negocios competitivos. Una solución de la industria de TI a esta problemática es lo que conocemos como DataWarehouse.
Técnicamente, un DataWarehouse es repositorio orientado a áreas de negocio, integrado, no volátil, dependiente del tiempo. Por sí sólo, carece de valor estratégico si no se ha modelado de la forma correcta.
Sin embargo, los datos, convertidos en información son un activo intangible para la empresa. Este activo se hace más valioso mientras más se usa y sólo se deprecia cuando no se mantiene actualizado. Es decir, tienen el potencial de dar una ventaja competitiva a la organización, sólo si son aprovechados de la forma correcta.
Dato vs Información
Cada organización tiene índices claves a nivel estratégico (KPI). Estos KPI dependerán de los objetivos del negocio, ya sea, si se trata de una empresa pública, privada. También dependen si ofrecen productos o servicios, si apuntan a un mercado de nicho, etc.
Es vital para el proyecto de gestión, saber identificar las preguntas estratégicas. Estas preguntas deben ser respondidas mediante la colección de distintas fuentes de datos; internas o externas.
Muchos de los datos de una organización no son relevantes. Por sí mismos estos datos no son información, son sólo datos aislados sin contexto. Luego de darles un contexto, clasificarlos en una categoría, hacer los cálculos necesarios y sintetizarlos se logran convertir en información relevante para la organización.
Consultoría DataWarehouse Chile
Neuronet tiene una amplia experiencia en proyectos de inteligencia de negocios y Datawarehouse Chile. Mediante entrevistas a los usuarios, analizamos la información, fuentes de datos y las preguntas que desean ser respondidas. Las respuestas a las preguntas deben ser capaz de dar una oportunidad competitiva a la organización.
Las respuestas a las preguntas de gestión deben estar disponibles siempre que se requieran. Los datos podrán ser analizados en distintas perspectivas y podrán ser comparados con mismos periodos tiempo.
Un analista del negocio podrá extraer información valiosa, sin necesidad de tener conocimientos técnicos en bases de datos.
- Diversos Tipos de Fuentes: A partir de los datos en distintas fuentes, formatos y plataforma, es necesario crear procesos de transformación que extraigan estos datos; Los ETL.
- Procesos ETL: Extracción, Transformación y Carga. Son los procesos que extraen los datos desde las fuentes, transforman y Cargan el DW. Los procesos ETL en la capa de transformación, homogeneiza y limpian los datos que se van acargar. Finalmente la fase de carga, se hace la carga final de datos en el DW.
- DataWarehouse: Es el repositorio diseñado para albergar datos en una forma analítica. Los cruces que se hagan en este repositorio no afectarán el rendimiento de las fuentes operacionales. Los ambientes OLTP y de DW deben estar siempre segregados en plataformas diferentes.
Neuronet provee la metodología y la experiencia para cada fase del proyecto; desde los levantamientos hasta la capacitación de quienes serán los usuarios de la plataforma.
Cubos OLAP
Datawarehouse Chile. El éxito de un proyecto de DataWarehouse se puede conseguir siendo conservador en las expectativas de la organización. Se puede comenzar con pequeñas áreas temáticas, con el diseño de cubos multidimensionales para cada área. Estos cubos adquieren su nombre por tener tres o más dimensiones. También se les denomina cubos OLAP, porque permiten análisis en línea.
Estos cubos permiten una navegación flexible y rápida por los datos. Los modelos definen jerarquías, sobre los cuales se puede navegar, ejecutando operadores OLAP tales como drill down, slice, dice. Añadiendo o quitando dimensiones el motor analítico va calculando los cruces en sus distintas profundidades.
Todo esto se realiza tras bambalinas, sin que el analista necesite tener conocimientos avanzados de bases de datos.
Luego de crear los primeros cubos según las áreas temáticas más críticas para la empresa, se se van creando los siguientes cubos en una metodología de mejora continua para formar entre todos ellos un DataWarehouse corporativo.
Resistencia al Cambio
Datawarehouse Chile. Es de vital importancia capacitar a los usuarios en estas nuevas plataformas. Levantar proyecto del gestión del cambio. Que los usuarios aprendan a navegar por los datos, usar las visualizaciones, crear sus propios cruces y reportes.
Las plataformas de inteligencia de negocios están diseñadas para explotar los cubos sin requerir conocimientos técnicos de bases de datos.
Sin embargo, a veces la resistencia al cambio radica en la costumbre a utilizar herramientas como Excel. Estas herramientas, aunque son familiares, pueden considerarse un problema de confiabilidad, duplicidad, inconsistencia de los datos. Además, presentan un potencial problema de seguridad.
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