Tener un estrategia bien establecida y en el que se han calculado todos los riesgos es una fuente de valor para cualquier organización. Cuando se trabaja con diferentes sistemas, es fundamental llevar su integración en consideración, dándole la relevancia que se merece y reconociendo su función armonizadora. La integración sentará las bases para calidad de los datos, especialmente en todo lo concerniente integridad de la información y BI.
Inteligencia de negocios No es solo el resultado de un componente tecnológico, sino que implica la acumulación de procesos, personas y tecnología dedicadas a la obtener información de alto valor para la toma de decisiones. En realidad, las compañías bien informadas pueden orientar sus acciones hacia objetivos preestablecidos de una manera más directa, por lo que las compañías Soluciones de inteligencia empresarial son vitales para la competitividad de la compañía y fundamentales para hallar y reforzar las ventajas competitivas.
Y todo esto está respaldado por datos. Datos que no provienen del área de TI, puesto que la información no se crea allí (solo se brindan mecanismos para guardar, recuperar y archivar los datos de forma exacta y segura), sino que se obtienen de todas partes y al mismo tiempo, en un flujo continuo. Esto significa que, habitualmente, los diferentes las fuentes que proporcionan datos pueden ser incompatibles entre sí, cualquiera que sea tu condición:
– tableros
– Bases de datos
– sistemas
– Plataformas
El problemas de incompatibilidad de la fuente de datosUna "fuente de datos" se refiere a cualquier lugar o medio donde se puede obtener información. Estas fuentes pueden ser tanto primarias, como encuestas y experimentos, como secundarias, como bases de datos, artículos académicos o informes estadísticos. La elección adecuada de una fuente de datos es crucial para garantizar la validez y la fiabilidad de la información en investigaciones y análisis.... Pueden desestabilizar toda la organización, abarcando toda su estructura, puesto que repercuten en:
– El fiabilidad de la información: cuya carencia o deterioro daría lugar a análisis erróneos que afectarían de forma directa las actuaciones hechas tras la adopción de decisiones sustentadas en las mismas.
– El consistencia de los datos: que carecería de algunos o todos los atributos de calidad necesario para que los datos sean utilizables.
– El riesgo del negocio: que se multiplica, puesto que la estrategia se basa en una perspectiva incompleta o de forma directa incorrecta, puesto que no hay visión única y armonizada.
Se debe trabajar para minimizar cualquier tipo de error en el procesos de integración de datos, especialmente, si se tiene en cuenta que una compañía que invierte tiempo y dinero en una iniciativa BI:
– Ha construido y soportado ciertos retorno de su inversión.
– Ha trabajado por la disminución de residuos y la maximización de ganancias, según lo dictado por el clima económico actual.
– Tiene un marco de desarrollo de proyectos sólido que incluye una buena arquitectura de datos, gobernanza de datos calidad, las herramientas adecuadas y un liderazgo eficaz.
Pero la confiabilidad del análisis comercial que realice siempre se limitará a la calidad de los datos que tienes. En resumen, se puede decir que, pese a toda la inversión, si la calidad de los datos y prueba de integridad de datos son pobres, el negocio se verá envuelto en un escenario de alto riesgo, que se multiplica cuando además intervienen Procesos de integración.
El secreto de integración de datos, si queremos que su resultado sea Sin riesgo y eso además constituye fuente de valor estratégico para la compañía es:
– Seleccionar el técnica de integración de datos adecuado: en función de las características de las fuentes de origen de los datos.
– Tenga en cuenta el Reglas del negocio Aplicable: puesto que son los que establecen las pautas hacia las que deben orientarse los procesos inherentes a la etapa de calidad de los datos.
– Asegúrate de lograr un conocimiento profundo de bases de datos o sistemas para integrar: la única forma de aprovechar al máximo correctamente la transición a la integración.
– Velar por el calidad de los datos durante todo el procedimiento: aplicar técnicas de limpieza y enriquecimiento cuando se considere necesario, después perfilar los datos.
– Completar la integración con una posterior etapa de validación, que sirve de verificación y asegura que el integridad de los datos existe y que ninguno de los estándares de TI ha sido violado en el procedimiento.
Créditos fotográficos: «Tablet Pc con concepto empresarial» de suphakit73 Y
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