Data Warehouse <br>Se ve claro... lo es

Los almacenes de datos, que han trasformado la operación de muchos negocios, se mantienen fuera de

Concepto desarrollado originalmente en los años 70, el - data warehouse (o almacén de datos) ha transformado la manera como muchos negocios operan hoy en día. Desde las compañías telefónicas hasta los grandes almacenes, pasando por supermercados, - restaurantes y bancos, diversos negocios de otros tantos giros tienen, gracias a esta herramienta, un mejor conocimiento de lo que sus clientes esperan, y por lo tanto saben qué estrategias diseñar para responder a esas demandas.

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Sin embargo, debido en parte a la crisis económica, en México esta herramienta aún se mantiene fuera del alcance de varias empresas y, por lo tanto, hasta ahora ha sido poco explorada en el país. Por otra parte, un aspecto grave es que existe mucho desconocimiento del tema y lo que algunos entienden por -data warehouse es en realidad una base de datos muy grande (data mart).

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De acuerdo con NCR, compañía que presume ser el primer proveedor mundial de -data warehouse, más que servicio o producto, el almacén de datos debe ser definido -como un intangible. Existe, señala Rob Armstrong, consultor senior de esta firma, una lección primordial: el concepto “almacén de datos” no se refiere a lo que estos términos implican. Es decir, que data warehouse no es una cosa, sino un proceso a desarrollar. “El construir una almacén de datos —escribe Armstrong en el documento Data Warehousing: “Clearing the Confusion”— significa crear un ambiente y un procedimiento que permitan la reunión y administración de datos. Ello desatará un proceso, gracias al cual estos datos podrán transformarse en información oportuna.”

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Desde este punto de vista, un proyecto semejante implicaría el involucramiento de toda la empresa, al menos en los niveles donde se toman las decisiones. Ello supondría, por lo tanto, que el gerente (o, más bien, el director de sistemas) tenga voz y voto en las decisiones estratégicas de la compañía, lo cual no sucede aún en muchas de las firmas mexicanas.

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Para Bernardo Miramón, director general de Server —empresa que forma parte del Grupo Scanda—, en México no existen propiamente almacenes de datos, sino proyectos que podrían resultar, en un futuro, en este tipo de soluciones. “En México, los términos -data warehouse han sido más una moda que una realidad. La mayor parte de los clientes necesita integrar información”, dice.

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Así, Miramón prefiere hablar de sistemas ejecutivos para la toma de decisiones. “A pesar de que hay una necesidad real de información, en México la operación todavía tiene más peso.”

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Actualmente, continúa, la estrategia de la mayoría de las empresas, que por su naturaleza y tamaño llegan a recabar grandes bloques de información, se concentra en la integración de un modelo que pueda extraerse de las distintas bases de datos que hay en el mercado (SyBase, Oracle, Informix); este tipo de acciones puede o no servir como base para constituir lo que efectivamente sería un almacén de datos.

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Un bicho raro
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El valor de un data warehouse radica en que le permite a las compañías entender mejor a sus clientes y las necesidades que tienen, evaluar las condiciones financieras de sus productos y servicios, así como medir mejor el tiempo de lanzamiento abriendo oportunidades de negocio no exploradas. También permite detectar hábitos de consumo y, con base en ellos, saber qué campañas resultan más efectivas Así, le brinda a la alta gerencia herramientas para la toma de decisiones.

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El fundamento de un almacén de datos se constituye por toda la información, actual e histórica, generada por una firma.

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Un almacén de datos reúne información que dispersa, ya sea por razones geográficas, ya de plataforma o de estructura. Miramón destaca que “hacer un data warehouse implica dos cosas: que nos conectemos a todas estas bases de datos y que extraigamos la información”.

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Para NCR, “las bases de datos en mainframes fueron el inicio de las estructuras del data warehouse”. La razón por la cual este tipo de soluciones ya no son aprovechables es que tanto las herramientas como el modelo utilizados entonces son inservibles para afrontar los actuales retos de las empresas. Además, los viejos sistemas mainframe estaban muy -limitados en cuanto a su flexibilidad y funcionalidad. Ello quedó en evidencia con la entrada de las PCs, que ya no pueden dar soluciones tan poderosas como las que proveen otras plataformas.

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Uno de los grandes problemas, según NCR, es el poder limitado de las -herramientas para hacer búsquedas (queries). Así, muchos proyectos de data -warehouse deben ser catalogados, en realidad, como una colección más o menos estructurada de bases de datos, pero sin un modelo que brinde soluciones para la operación de la empresa.

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Entre las compañías que en México están trabajando sobre procesos de data warehouse, Miramón destaca a Grupo Nacional Provincial (GNP), Inverlat y Bital, además de Banamex, que ya lleva unos tres años trabajando con IBM sobre su proyecto. Por -supuesto, habría que contar a las compañías telefónicas, que a partir del siguiente año competirán por el -mercado de la larga distancia.

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Poderoso caballero...
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El mayor obstáculo, al parecer, es la cantidad de dinero que se debe invertir en un proyecto de esta naturaleza. De acuerdo con el -directivo de Server, un data warehouse típico —que, en términos operativos, podría definirse como la integración de un solo modelo para la extracción de datos provenientes de distintos -departamentos de una misma compañía y hasta de fuentes exteriores— podría implicar el desembolso de unos $2 a $10 millones de dólares en un plazo de tres a cinco años.

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Para la empresa consultora The Gartner Group, “el verdadero costo de un proyecto de este tipo está en su adecuación a la medida del cliente”. El mayor -data warehouse en el mundo (7.5 terabytes de información) se encuentra en Estados Unidos y fue desarrollado por la cadena Wal Mart. Su costo: $100 millones de dólares.

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En cambio, un data mart —que sería la integración de información generada por un solo departamento de una empresa— puede comenzar a cotizarse en $50,000 dólares. Este tipo de proyectos resulta ideal para departamentos como finanzas o inventarios. Miramón destaca que, en la actualidad, GNP ya ha echado a andar un data mart para poder detectar potenciales fraudes con los seguros que ofrece.

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Frente a este panorama, aún empresas con amplia capacidad financiera (como los mismos bancos) se van de espaldas en el momento en que se les presentan los presupuestos de un -data warehouse. Así, muchas de las grandes compañías mantienen en reserva estos proyectos y se contentan, por lo pronto, con integrar la información generada por algunos de los departamentos clave en su operación.

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Este tipo de decisiones no se traducen en buenas noticias para los usuarios. En muchos casos, el cliente deberá soportar un mal servicio que, para la alta gerencia de las empresas, puede estar pasando desapercibido. Pero aún así, habrá un momento en que las empresas inviertan en -data warehouse, pues aquellos que le apuesten primero a este tipo de soluciones tienen una buena oportunidad de pegarle dos veces a su competencia.

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