Decálogo MATRIX para el desarrollo de proyectos de Inteligencia de Negocios

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Decálogo MATRIX para el desarrollo de proyectos de Inteligencia de Negocios

1. ¡Calidad, ciclo de vida y validación! Todo está en los datos

Las soluciones de Inteligencia de Negocios parten en los datos. Es imprescindible entender cómo, cuándo y dónde se generan los datos ya que provienen de distintas fuentes, gestionadas y ubicadas en diferentes aplicaciones y repositorios. Al hacer esto, por lo general aparecen inconsistencias en los datos, lo que nos obliga a recordar estas afirmaciones: “Si lees basura, sale basura” y, “Siempre hay basura”. Como consecuencia, es preciso validar, validar y validar los datos fuentes en los repositorios y en los cubos hasta asegurar resultados correctos.

2. Participación activa de los usuarios del negocio

El objetivo final de un proyecto de Inteligencia de Negocios es proveer información valiosa a los actores del negocio. Por tanto, estos deben participar activamente en la conceptualización, diseño y certificación de la solución. Cuando el usuario participa y se involucra en el desarrollo del proyecto es capaz de hacer análisis con el modelo y la herramienta igual o mejor que el desarrollador y/o consultor.

3. Entender el negocio y los procesos

Debe tenerse una visión completa del negocio y sus procesos, llegar a entenderlo como usuarios finales (terminología, cálculos, flujo de datos y procesos, indicadores clave de desempeño, etc.). Esto permitirá aclarar el panorama del proyecto y garantizará resultados óptimos.

4. Definir estándares de desarrollo

Definir los estándares de desarrollo es una actividad primordial. En este punto, el equipo deberá plantearse cómo definir:
– Nombre del modelo, de las dimensiones (en singular, por el elemento más granular) y de las medidas
– Nombre de campos, tablas, vistas, funciones y otros objetos del repositorio de datos
– Ubicación de archivos ETL, cubos, parámetros, etc.
– Procesos Extracción, Transformación y Carga (ETL)
– Estrategia de sustitución de caracteres especiales (áóñ&%$#@)

5. El Modelo de datos debe dar respuestas a las interrogantes del negocio

Se debe trabajar en un diseño que garantice cubrir las necesidades y requerimientos de los usuarios. Definir el esquema de la base de datos apropiado (estrella, copo de nieve o big table), las dimensiones y métricas, las jerarquías, los atributos, su granularidad, la frecuencia, el periodo de lectura, el uso de elementos dummy y todo aquello que permita visualizar de forma correcta los requerimientos del usuario. Es importarse preguntarse: ¿El modelo da respuestas a todas las interrogantes de los usuarios?

6. Metodología de desarrollo de ciclos cortos e incrementales

Es recomendable apegarse desde el inicio a una metodología de diseño incremental por prototipos (ej. SCRUM). A través de este tipo de metodologías, se podrán realizar entregas y vistas analíticas relevantes en períodos cortos del tiempo del proyecto. Esto permitirá acelerar la disponibilidad de la información y trabajar de forma iterativa con los usuarios, suministrando entregas funcionales concertadas. Al momento de ofertar o inclusive, de iniciar un proyecto, se recomienda definir, acotar y desarrollar una parte especifica en tiempo breve para que las partes interesadas tengan una visión clara de las características del desarrollo y de su alcance.

7. Claridad en la distribución de la información

Si la definición del modelo datos es importante para garantizar la efectividad y desempeño de la solución, no menos importante es definir la estrategia para distribuir los resultados de la información. Es vital conocer cómo se va a representar y distribuir la información y el uso de: reportes fijos, reportes dinámicos, vistas de cubos, paneles de control, mapas y portales. Cada usuario de acuerdo a su rol, debe acceder lo que necesita para cubrir sus requerimientos usando las distintas opciones antes mencionadas en la capa de visualización.

8. Pensar en el mañana y tomar en cuenta el mantenimiento después del pase a producción

Aunque los proyectos requieran siempre resultados inmediatos, se debe reflexionar sobre la adaptabilidad de la solución a futuras modificaciones. El negocio se encuentra siempre bajo un ambiente de cambios, por lo que un sistema de Inteligencia de Negocios solo se mantendrá a lo largo del tiempo si el modelo es simple y fácil de mantener.

9. Conocer las bondades de la herramienta a utilizar

Se deben conocer las prestaciones y limitantes del habilitador tecnológico a utilizar, así como también las diferentes opciones que éste ofrece para lograr el mismo resultado. Se debe dar siempre la mejor opción al usuario sobre sus requerimientos. De igual manera, es menester que el usuario final comprenda y conozca las características de la herramienta y su alcance para no crearse falsas expectativas.

10. Agregar Valor

En todo desarrollo, el cliente tiene una visión sobre qué es lo que quiere y cómo lo quiere. El consultor y su equipo intercambiarán ideas y conocimientos para agregar valor a cada elemento desarrollado. En otras palabras; suministrarle al usuario final más de lo que esperado sin incurrir en costos adicionales ni en variaciones del proyecto.

Decálogo BI MATRIX

Leonardo Astudillo

Ingeniero de Sistemas egresado de la UNEXPO​ ​​”​Antonio José de Sucre” con más de 15 años de experiencia en el desarrollo e implantación de proyectos de soluciones informáticas, bases de datos relacionales y columnares, plataformas de datos compartidos, aplicación de procesos bajo el marco de trabajo de ITIL, proyectos de Inteligencia de Negocios, facilitación y adiestramiento. Posee múltiples certificaciones en habilitadores tecnológicos y marcos metodológicos de Microsoft, CA, ITIL, Tableau y Pentaho entre otras. Leonardo Astudillo comparte su pasión entre la tecnología y la música, es cantante lírico y cursa estudios de clarinete. Actualmente se desempeña como Consultor Líder de Business Intelligence en Matrix CPM Solutions.

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