La mala praxis que vamos a analizar hoy radica en errar a la hora tener en cuenta la integridad de los datos antes de embarcarnos en un viaje hacia el universo de la inteligencia y la analítica de negocio. Las organizaciones que ignoran la preparación de los datos habitualmente han de emplear mucho tiempo tratando de solventar problemas de calidad de datos, lo que revierte en que el objetivo de construir y desplegar un escenario propicio para el usuario final se abandone sobremanera. En otras ocasiones, las empresas simplemente fingen que el problema no existe, y dejan que el usuario tome decisiones críticas basadas en información errónea –lo que reducirá la confianza del usuario y empujará a éste a buscar los datos que necesita en otras fuentes de dudosa fiabilidad-.
La clave no es otra que asegurarse que los datos sean precisos, completos y consistentes antes de que el usuario comience a analizarlos. Las organizaciones podrán alcanzar este propósito si sitúan a la calidad de los datos y a la gestión de los datos maestros como vértices de su estrategia de BI y analítica.
La experiencia de BC Housing
Un ejemplo paradigmático de compañía que ha sabido comprender esta máxima es el de BC Housing, agencia canadiense que desarrolla, gestiona y administra un amplio abanico de opciones de vivienda subvencionada para más de 100.000 familias necesitadas. Esta empresa ha apostado por tecnologías avanzadas de gestión y analítica de datos para unificar los datos de sus sistemas internos, limpiarlos con objeto de crear una única fuente de confianza para, posteriormente, habilitar un proceso rápido con el que compartir información internamente, así como con entidades externas. Sus datos están ahora sincronizados a través de sus distintos departamentos, de tal manera que todo el mundo pueda acceder a la misma información, ahora uniforme, precisa y confiable, para desarrollar sus tareas de reporting y análisis. BC Housing se ha dado cuenta de que al mejorar el acceso a unos datos de mayor calidad consigue optimizar la atención que brinda a los ciudadanos.
Las funcionalidades de preparación de datos en modo auto-servicio también han sido primordiales en este proyecto, al garantizar que los datos se encuentren automáticamente preparados para que el usuario pueda realizar labores de analítica con ellos, sin que esto genere obstáculos añadidos con el departamento de TI a la hora de gestionar los activos de datos. Desde que la información empresarial existe en incontables fuentes y formatos, y el usuario habitual es incapaz de consumirla en bruto, los analistas y otros usuarios avanzados se encuentran obligados a contar con la posibilidad de transformar esa información y prepararla para su análisis. La tecnología con la que usted cuente para estas lides debería incluir funcionalidades que hagan posible una rápida y eficiente agregación, consolidación y estandarización de información previa a su distribución.
En mi próximo artículo hablaré sobre los peligros de usar herramientas tácticas de BI para afrontar estrategias amplias de business intelligence.
Por Manuel del Pino, Manager Preventa de Information Builders Ibérica
