Un datawarehouse antiguo puede tener limitantes a la hora de extraer información en tiempo real y de forma ágil. Sin embargo, no es un impedimento para convertirse en una empresa Data Driven.
Descubre cómo hacer frente a los desafíos y superarlos eficazmente.
Los retos de convertirse en una organización Data Driven
Convertirse en una organización Data Driven implica superar muchos desafíos que se encuadran dentro de acciones y procesos empresariales tradicionales y poco eficientes.
Estos retos se vinculan con la incorrecta detección de los datos como consecuencia de su procedencia de fuentes desconocidas y no sincronizadas. También se relacionan con el uso de tecnología compleja de acceder por los miembros de la organización.
Otro desafío es la inadecuada gestión y conexión de los metadatos, sobre todo en empresas con sistemas de datos heredados cuya migración es compleja e, incluso, puede hasta ser imposible.
A su vez, la falta de democratización de datos también se convierte en un problema ya que, cuando las decisiones inteligentes quedan en manos de unas pocas personas, gran parte de los colaboradores no llega a comprender el valor de la información y a utilizarla.
Un datawarehouse tradicional no puede seguir el ritmo de la demanda de los volúmenes de datos que crecen rápidamente, los trabajos de procesamiento y los casos de uso de análisis de datos en tiempo real.
Sin embargo, a pesar de tener un datawarehouse antiguo, las compañías pueden apostar por la innovación adaptando sus posibilidades a las herramientas que poseen e incorporar otras soluciones que colaboren en el uso y potencien el empleo de los datos.
Frente a ello, integrar datos, personas y tecnología se vuelve central, ya que estos tres factores son igualmente importantes en el uso, la gestión y el análisis de la información que llevan a la toma de decisiones inteligentes.
Entonces, ¿se puede ser Data Driven con un datawarehouse antiguo?
Las empresas que poseen un datawarehouse antiguo pueden convertirse en organizaciones Data Driven siempre que cuenten con una cultura interna focalizada en la obtención de conocimientos valiosos a partir de los datos almacenados.
Aunque la complejidad para lograrlo puede ser mayor que en infraestructuras ágiles y modernas, un datawarehouse bien administrado y gestionado puede generar información relevante para ser utilizada.
Es importante contemplar algunos puntos al respecto:
- Asegurarse de que los datos almacenados sean precisos, completos y estén muy bien organizados. La calidad de la información es mucho más importante cuando las herramientas de almacenamiento son antiguas. Por ello es primordial prestar atención a este punto.
- Propiciar el acceso y la disponibilidad total de los datos almacenados para poder alcanzar el análisis de la información. Esto puede lograrse mediante la complementación de soluciones de ELT que impulsen la extracción, transformación y carga.
- Contar con capacidad de procesamiento de acuerdo a la capacidad y las limitaciones tecnológicas del datawarehouse antiguo. A pesar de sus años, es posible realizar análisis y obtener conocimientos en tiempo real que, lógicamente, llevarán más tiempo y esfuerzo.
- Impulsar la integración utilizando otras fuentes de datos para alcanzar una visión completa y actualizada de la información. Esto puede implicar el uso de herramientas adicionales para extraer, transformar y combinar los datos de diferentes fuentes.
A pesar de las limitaciones potenciales, como una mayor lentitud y complejidad a la hora de obtener datos, un enfoque Data Driven es posible con un datawarehouse antiguo.
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