1.- INTRODUCCIÓN
1.1. Justificación histórica
En la actualidad, las tecnologías de la información han automatizado los procesos de carácter típicamente repetitivo o administrativo, haciendo uso de lo que llamaremos sistemas de información operacionales. Entendemos por aplicaciones operacionales, aquellas que resuelven las necesidades de funcionamiento de la empresa. En este tipo de sistemas, los conceptos más importantes son la actualización y el tiempo de respuesta.
Una vez satisfechas las necesidades operacionales más acuciantes, surge un nuevo grupo de necesidades sobre los sistemas de la empresa, a las cuales vamos a calificar como necesidades informacionales. Por necesidades informacionales, entendemos aquellas que tienen por objeto obtener la información necesaria, que sirva de base para la toma de decisiones tanto a escala estratégica como táctica. Estas necesidades informacionales se basan en gran medida en el análisis de un número ingente de datos, en el que es tan importante el obtener un valor muy detallado de negocio como el valor totalizado para el mismo. Es fundamental también la visión histórica de todas las variables analizadas, y el análisis de los datos del entorno. Estos requerimientos no son, a priori, difíciles de resolver dado que la información está efectivamente en los sistemas operacionales. Cualquier actividad que realiza la empresa está reflejada de forma minuciosa en sus bases de datos.
La realidad, sin embargo, es distinta, puesto que al atender las necesidades de tipo informacional, los responsables de sistemas se tropiezan con múltiples problemas. En primer lugar, al realizar consultas masivas de información (con el fin de conseguir el ratio, valor agrupado o grupo de valores solicitados), se puede ver perjudicado el nivel de servicio del resto de sistemas, dado que las consultas de las que estamos hablando, suelen ser bastante costosas en recursos. Además, las necesidades se ven insatisfechas por la limitada flexibilidad a la hora de navegar por la información y a su inconsistencia debido a la falta de una visión global (cada visión particular del dato está almacenada en el sistema operacional que lo gestiona).
En esta situación, el siguiente paso evolutivo ha venido siendo la generación de un entorno gemelo del operativo, que se ha denominado comúnmente Centro de Información, en el cual la información se refresca con menor periodicidad que en los entornos operacionales y los requerimientos en el nivel de servicio al usuario son más flexibles.
Con esta estrategia se resuelve el problema de la planificación de recursos ya que las aplicaciones que precisan un nivel de servicio alto usan el entorno operacional y las que precisan consultas masivas de información trabajan en el Centro de Información. Otro beneficio de este nuevo entorno, es la no inferencia con las aplicaciones operacionales.
Pero no terminan aquí los problemas. La información mantiene la misma estructura que en las aplicaciones operacionales por lo que este tipo de consultas debe acceder a multitud de lugares para obtener el conjunto de datos deseado. El tiempo de respuesta a las solicitudes de información es excesivamente elevado. Adicionalmente, al proceder la información de distintos sistemas, con visiones distintas y distintos objetivos, en muchas ocasiones no es posible obtener la información deseada de una forma fácil y además carece de la necesaria fiabilidad.
De cara al usuario estos problemas se traducen en que no dispone a tiempo de la información solicitada y que debe dedicarse con más intensidad a la obtención de la información que al análisis de la misma, que es donde aporta su mayor valor añadido.
1.2. Sumario
En los capítulos siguientes expondremos, por un lado qué es un Data Warehouse, un Data Mart y el porqué de estos conceptos. Por otro lado, veremos sus componentes de base (hardware y software) y el "estado del arte" de las distintas tecnologías disponibles. Analizaremos las distintas partes de las que se compone un sistema Data Warehouse y presentaremos una metodología de construcción del mismo. Examinaremos el uso que se le puede dar (Explotación del Data Warehouse), con especial hincapié en el Data Mining y las posibilidades de acceso a esta información. También presentaremos cómo algunas áreas se han beneficiado de las tecnologías de Data Warehouse: Marketing, Departamento Financiero, Área de Riesgo de Crédito, etc. Y por último, expondremos algunas recomendaciones generales a considerar para un buen uso de los sistemas de este tipo.
