Implementación incremental para data warehouse

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La implementación de un Data Warehouse Empresarial implica conocer cabalmente los procesos de negocio empresariales por lo tanto la metodología incremental nace con la finalidad de definir indicadores que entreguen información relevante para la toma de decisiones reduciendo costos y agilizando la puesta en marcha del proyecto de implementación de un Data Warehouse.

Introducción:

Consolidar la información empresarial hoy en día, es un tema critico por el que todas las empresas tienen que pasar, ya que en la actualidad hay una importante necesidad de que la información este consolidada de tal manera de que nos permita tomar decisiones estratégicas del negocio que nos diferencien de la competencia en mercados cada vez más competitivos.

La idea principal es, que manejemos y analicemos grandes volúmenes de datos pero con información satisfaga las necesidades empresariales con la mayor precisión posible y en el menor tiempo.

Por lo tanto el Data Warehouse, aparece como un proceso para consolidar y administrar datos de variadas fuentes con el propósito de satisfacer esas necesidades críticas del negocio.

Pero hoy por hoy su implementación es una problemática, ya que existen diversos proveedores y con ellos diversas metodologías dependiendo del mercado estratégico al que se quiere llegar.

Elegir una adecuada metodología de implementación implica conocer cabalmente los procesos de negocios empresariales con la finalidad de poder diseñar indicadores y métricas que entreguen la información relevante, así como también que integren y combinen los datos de los diferentes sistemas empresariales para una toma de decisiones estratégicas, reducción de costos y implementación a corto plazo para disfrutar en el menor tiempo posible de los beneficios que este traerá a la empresa.

La metodología de implementación que describiremos aquí resume todos esos beneficios y más, ya que nos permite la construcción de un Data Warehouse de manera Incremental.

Dicha metodología la está concebida para manejar y escalar la complejidad dimensional de un proyecto de implementación, en donde se podrá disfrutar de forma paulatina de los beneficios que la implementación traiga consigo con resultados a corto plazo.

Reduciendo de esta manera los riegos y asegurando que el tamaño del proyecto permanezca manejable en cada fase de implementación, incluso si la meta eventual es alcanzar un Data Warehouse empresarial.

Esta metodología, sin embargo es un marco global que considera todos los aspectos de creación de un Data Warehouse, la idea es mantener el marco conceptual, la metodología y los requerimientos de manera tal que la metodología calce para todas las necesidades de implementación sin importar cual sea el tipo de negocio.

Esta metodología está dividida en 4 fases las cuales son:

Fases metodología Oracle Datawarehouse

1. Definición

La fase de definición es el primer paso de la implementación, y consta de del planteamiento de los objetivos del proyecto, para confirmar, documentar, y priorizar el nivel de los requerimientos del negocio para una adecuada implementación de la solución.

Los requerimientos son establecidos y priorizados en las reuniones de definición de requerimientos, de las cuales se obtiene como resultado modelos de negocio de alta definición que nos permitirán capturar en el menor tiempo posible el alcance de la solución.

Es importante en esta fase definir el plan inicial y los miembros que integrarán el equipo de proyecto.

2. Modelamiento

El éxito de la fase de modelamiento, consiste en comprobar que el equipo de desarrollo ha entendido los procesos de negocio y los requerimientos establecidos en la fase de definición. Por lo tanto las reuniones periódicas con los líderes de usuarios finales y el desarrollo de un prototipo funcional arquitectónico, como medio de comunicación entre ellos, será necesario para la confirmación de que los desarrolladores han comprendido los requerimientos del negocio.

El prototipo arquitectónico también será utilizado, para validar el modelo de la arquitectura y así reducir el riesgo de desarrollo. Aquí será necesaria la creación de un ambiente de desarrollo para soportar estas actividades.

Adicionalmente se deberá definir el equipo de pruebas y administración de la solución para una revisión del modelo arquitectónico. En lo posible este equipo deberá estar compuesto por miembros de los equipos de usuarios que dominan el tema y desarrolladores altamente expertos.

3. Construcción

La fase de construcción tiene como objetivo obtener una solución que optimice los requerimientos del negocio. En esta fase, un proceso iterativo es usado para refinar los componentes desarrollados para la adquisición de información y acceso a la misma, hasta que satisfagan todos los requerimientos del negocio.

Una vez planeadas las iteraciones deben ser completadas por cada partición y deberán estar integradas dentro de los componentes de administración. Por último la solución completa es probada. Los líderes de usuarios proveerán de los detalles mientras duren estas iteraciones.

Finalmente es requerido en esta fase un test de performance y la creación de los materiales de documentación como soporte de la solución.

4. Producción

Esta fase comprende desde la instalación del sistema hasta que finalmente este se encuentre funcionando en el ambiente de producción. Es requerida una última validación y carga de la información inicial, para comenzar a administrar el crecimiento y soporte de la solución.

El soporte de la aplicación es dado de manera transitoria por el equipo de desarrollo del cliente o también llamado equipo de soporte en post-producción.

Los backups periódicos de la información son indispensables en esta fase.

Palabras clave:

  • Data Warehouse, es un conjunto de datos integrados orientados a un dominio integrado, que varían con el tiempo y que no son transitorios, los cuales soportan el proceso de toma de decisiones empresariales.
  • Iteración, como el mecanismo por el que obtenemos las partes y las partes de las partes.
  • Prototipo, es un modelo a escala del proyecto real, pero no tan funcional para que equivalga a un producto final, proporcionando una retroalimentación temprana por parte de los usuarios acerca del sistema.

Bibliografía:

Inmon, W.H., “Building the Data Warehouse”, John Wiley & Sons Inc. USA, 1992.

Data Warehousing Technology, Ken Orr Institute,

Jim Keogh, J2EE Manual de Referencia, Mc Graw Hill, Interamericana de México, SAU 2003.

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Barreto Stein Karla Vanessa. (2006, febrero 18). Implementación incremental para data warehouse. Recuperado de https://www.gestiopolis.com/implementacion-incremental-para-data-warehouse/
Barreto Stein, Karla Vanessa. "Implementación incremental para data warehouse". GestioPolis. 18 febrero 2006. Web. <https://www.gestiopolis.com/implementacion-incremental-para-data-warehouse/>.
Barreto Stein, Karla Vanessa. "Implementación incremental para data warehouse". GestioPolis. febrero 18, 2006. Consultado el 19 de Septiembre de 2018. https://www.gestiopolis.com/implementacion-incremental-para-data-warehouse/.
Barreto Stein, Karla Vanessa. Implementación incremental para data warehouse [en línea]. <https://www.gestiopolis.com/implementacion-incremental-para-data-warehouse/> [Citado el 19 de Septiembre de 2018].
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