hacia la madurez en cuatro etapas

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La coherencia, la integridad, la actualización y la automatización son algunas de las claves para una buena gestion de almacenes. El objetivo que deben fijarse las compañías debe ser lograr un modelo de madurez, un enfoque que garantice un desempeño óptimo, no solo del sistema de almacenamiento de datos y su administración, sino además de su interacción con la inteligencia empresarial y los resultados. de esto y análisis avanzados.

Entre los objetivos de administración de almacén son los siguientes:

  • Proporcione acceso efectivo a datos corporativos y datos históricos para análisis y toma de decisiones.

  • Ofrezca una representación consistente y coherente de los datos en toda la organización, extendiendo su uso a cualquier nivel.

  • Habilite un entorno de usabilidad real para aplicaciones de consulta, análisis e informes.

  • Garantizar la seguridad de los datos.

Para lograrlo, es necesario superar las limitaciones tecnológicas y organizativas; diseñar una estrategia y tener claras las prioridades de negocio, para lo cual es fundamental un conocimiento impecable de los procesos internos.

gestion de almacenes

Créditos fotográficos: «El resplandor de fondo representa alta tecnología y abstracto» por Stuart Miles

Modelo de madurez para la administración de almacenes

Las claves de un modelo maduro de administración del almacén de datos disponen que ver con la optimización de los siguientes 4 aspectos:

1. Arquitectura

  • Debería reunir los servicios de almacenamiento de datos e inteligencia empresarial de forma centralizada, agrupando el almacén de datos central y otras fuentes de datos y fuentes por medio de una interfaz estándar.

  • Es necesario integrar las reglas de negocio, las cuales deben estar previamente definidas e implementadas correctamente.

  • Debe comprender la administración de metadatos a través de la creación de un repositorio central con metadatos integrados, estandarizados y actualizados.

  • Tiene que estar integrado con los requerimientos de seguridad corporativos.

  • Es imperativo que pueda tratar tanto con fuentes de datos no estructuradas como con fuentes de datos web.

  • Debe tener software y hardware específicos para aprovechar al máximo su rendimiento.

  • En circunstancias ideales, debería poder proporcionar actualizaciones en tiempo real.

2. Modelado de datos

  • Debe usar herramientas de modelado de datos estandarizadas para el diseño y mantenimiento de metadatos.

  • Debe garantizar la sincronización automática de todos los modelos de datos.

  • Hay que garantizar el diseño de los niveles lógico, físico y conceptual en todos los modelos de datos.

  • Los estándares de modelado deben extenderse a toda la organización, así como a su documentación.

  • El nivel de granularidad debe minimizarse tanto como sea factible en todo lo vinculado con la gestion de almacenes.

3. ETL

  • Generación de procesos completos de extracción, transformación y carga de metadatos.

  • Capacidades ETL en tiempo real.

  • Automatización diaria.

  • Herramientas específicas de calidad de datos.

  • Sistema automático de reinicio y recuperación.

  • Capacidades de monitoreo simples, avanzadas y en tiempo real.

  • Capacidad para administrar metadatos de todo tipo.

4. Aplicaciones de inteligencia empresarial

  • Aplicaciones de BI de ciclo cerrado y en tiempo real.

  • Disponibilidad de una herramienta para BI principal y otra para aplicaciones de BI específicas.

  • Gestion de almacenes orientado a procesos de negocio.

  • Actualización máxima.

  • Integración completa de metadatos con aplicaciones de BI.

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