Mejores prácticas para almacenes de datos

En todos los sectores existe la necesidad de seguir las mejores prácticas. Las mejores prácticas de almacén de datos no son una excepción. Las mejores prácticas son métodos o técnicas aceptados como una buena o mejor forma de llevar a cabo una actividad, proceso o práctica. Todas las prácticas evolucionan, pero la mejor manera de empezar es con una base de mejores prácticas y luego adaptar esas prácticas para satisfacer las necesidades específicas de una organización. Las organizaciones que hacen evolucionar continuamente sus mejores prácticas basándose en la industria, los clientes y la información interna crearán mejores prácticas únicas que resultarán en una ventaja estratégica, táctica u operativa sobre una organización similar que sirva a los mismos mercados.

Las mejores prácticas permiten que los activos, las capacidades y los recursos aporten valor a la organización, las partes interesadas y los clientes. Un almacén de datos puede ser un recurso estratégico para cualquier organización. Convertir una práctica de almacén de datos en una capacidad única requiere hacer que el almacén de datos cumpla mejor los objetivos organizativos a los que da soporte la tecnología de almacén de datos.

Mejores prácticas para almacenes de datos

A veces, los datos de una organización no se aprovechan todo lo que podrían. En la mayoría de los casos, muchas organizaciones toman decisiones basándose en sus mejores esfuerzos o en opiniones de expertos. Estas decisiones pueden ser más poderosas y significativas cuando se respaldan con datos inteligentes, información y conocimientos relativos a las necesidades de los consumidores de datos. Para ello, las organizaciones tienen que trabajar en equipo y eliminar el mayor número posible de silos relacionados con los servicios y productos que prestan y a los que dan soporte. Los intercambios de datos entre los clientes y todas las unidades funcionales de la organización contribuyen a que esto ocurra.

Las organizaciones recurren a muchas buenas prácticas en diversas funciones para rendir con la mayor eficacia posible. Existen mejores prácticas para la gestión de personas, métodos, procesos y tecnologías. A continuación se enumeran varias buenas prácticas y consideraciones relativas a los almacenes de datos que deben adoptarse en una organización para ayudar a obtener valor de un almacén de datos:

• Identifique qué decisiones deben tomarse en cada unidad funcional de la organización y cómo los datos respaldan sus conclusiones. Los datos deben tener una finalidad. Los datos recopilados que no tienen un objetivo son un desperdicio de los valiosos recursos de la organización. La organización debe ser eficiente y eficaz con la recopilación de datos, incluido el intercambio de datos entre unidades funcionales, la transformación de los datos en información y, a continuación, su transformación en conocimiento para el apoyo a la toma de decisiones.
• Crear modelos. Los modelos de servicios, productos, finanzas y procesos ayudan a las organizaciones a comprender los intercambios de datos y los datos que necesitan las distintas partes interesadas para definir y diseñar el modelo de datos del almacén de datos. El modelo de datos ayuda a la organización a comprender las cadenas de valor entre los distintos consumidores de datos y cómo deben presentarse los datos.
• Comprender las decisiones que debe tomar cada consumidor de los datos del almacén de datos. Analizar y comprender las necesidades de datos de cada consumidor de datos.
• Decidir políticas, procesos y procedimientos de gouvernance, riesgo y cumplimiento (GRC). La gestión de datos es muy importante para cualquier organización y debe tratarse con sumo cuidado y responsabilidad. Las actividades de datos dentro de la organización tienen que funcionar de forma eficiente, eficaz y económica para evitar riesgos y el despilfarro de recursos.
• Decidir el tipo de almacén de datos inicial. Decida si una arquitectura de 1, 2 o 3 niveles es el mejor enfoque inicial para su almacén de datos. Recuerde que los almacenes de datos soportan el procesamiento analítico y no son adecuados para el procesamiento transaccional.
• Decidir si el almacén de datos debe ser sur site, en la nube o híbrido. Esto incluye comprender el presupuesto disponible para el programa/proyecto inicial global y su impacto en la decisión.
• Decidir las fuentes iniciales de entrada en un almacén de datos. Recuerde que las fuentes de datos pueden crecer con el tiempo a medida que aumenten las necesidades de la organización. Es esencial asegurarse de que es fácil añadir nuevas fuentes de datos.
• Cree un plan de proyecto para dividir el enfoque de entrega en unidades manejables para mostrar valor rápidamente utilizando el almacén de datos. No intente ser perfecto con un proyecto interminable ni intente un enfoque big-bang. Demuestre valor lo antes posible. Sea ágil, sea lo suficientemente bueno y planifique la mejora continua.
• Decidir las necesidades de disponibilidad, capacidad, seguridad y continuidad del almacén de datos. El almacén de datos tiene que estar disponible cuando se necesite, tener capacidad suficiente para soportar la demanda, ser seguro y mantener los niveles de confidencialidad e integridad, y estar a disposición de quienes lo necesiten. Para la continuidad, el almacén de datos debe incluirse en el análisis del impacto en el negocio y en la planificación de la evaluación de riesgos. La usabilidad y el rendimiento también son consideraciones a tener en cuenta para garantizar el almacén de datos a sus consumidores.
• Decida con qué frecuencia deben cargarse y conciliarse los datos, en función de la oportunidad y la relevancia del cambio de datos, desde las fuentes del almacén de datos para la toma de decisiones. Utilizar Extract, Transform and Load(ETL) para ayudar a migrar datos entre fuentes y destinos. La puesta en escena del almacén de datos es una práctica recomendada para ayudar a poner en escena los datos según un calendario regular para las necesidades de toma de decisiones del almacén de datos.
• Configuración de datos para informes, análisis e informatique décisionnelle. Las mejores prácticas de elaboración de informes del almacén de datos deben estar habilitadas para facilitar su uso por parte de los consumidores de datos. El consumidor debe ser capaz de crear informes dinámicos con facilidad desde el almacén de datos rápidamente.
• Siga las mejores prácticas ágiles para la gestión del cambio, la publicación y déploiement para ayudar a reducir los riesgos y aumentar la transferencia de conocimientos. Estas buenas prácticas deben integrarse y alinearse con otras buenas prácticas de la organización.
• Asegúrese de contratar a personas con experiencia que sean expertas en planificación, diseño e implantación de almacenes de datos. Reunir al equipo adecuado es una de las mejores prácticas más importantes para el diseño, desarrollo e implantación de almacenes de datos. Por muy buena que sea la tecnología, los resultados globales serán decepcionantes si no se cuenta con las personas adecuadas. Los gestores de proyectos, los analistas de negocio, los analistas de datos, los ingenieros de datos, los arquitectos de datos, los analistas de seguridad y los gestores del conocimiento son funciones clave que pueden contribuir al éxito de un almacén de datos.

Las buenas prácticas en la informatique décisionnelle y el almacenamiento de datos van de la mano. Cuanto mejor sea la infraestructura técnica del almacén de datos, mejor podrá la organización recopilar, almacenar, analizar y presentar los datos para la inteligencia del consumidor. Las organizaciones tienen que tener cuidado con la calidad insuficiente de los datos, que se traduce en datos erróneos para informatique décisionnelle. El almacén de datos debe ser fácilmente compatible con las herramientas o aplicaciones que necesitan los datos para la informatique décisionnelle. Los informes, la exploration de données, el análisis de procesos, la evaluación comparativa del rendimiento y las herramientas analíticas sirven de apoyo a la informatique décisionnelle y deben implantarse rápidamente sin crear soluciones propias para el almacén de datos.

En resumen

En este blog se han tratado muchas buenas prácticas de almacén de datos. Dependiendo de la organización y de los retos que hayan experimentado, se pueden añadir más buenas prácticas a las enumeradas anteriormente. Las mejores prácticas pueden provenir de cualquier parte de la organización en función de las experiencias, los retos y la dinámica general del mercado a la que se enfrenta la organización. Los almacenes de datos y los centros de datos empresariales se están convirtiendo rápidamente en un componente estratégico para muchas organizaciones. Dado que un almacén de datos es un gran proyecto que madurará con el tiempo, debería convertirse en un programa importante en la organización. Los datos son la sangre que corre por la organización; esto no cambiará. gestion des données avanzará con las tecnologías emergentes, pero el propósito seguirá siendo ayudar a la organización a tomar decisiones mejor informadas y más oportunas. Elabore un plan para iniciar o mejorar los resultados de su almacén de datos utilizando las mejores prácticas y seleccionando los socios, tecnologías y software adecuados para ayudarle en su viaje.

Actian combina uno de los almacenes de datos de nube híbrida más rápidos del sector con la integración de datos de autoservicio en la nube para crear mejores perspectivas de los clientes. Con una sencilla interfaz de arrastrar y soltar, Actian Data Platform permite a cualquier persona de la organización, desde científicos de datos hasta integradores ciudadanos, combinar, limpiar y analizar fácilmente datos de clientes de cualquier fuente y en cualquier ubicación.

Acerca de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield es Directora de Marketing de Producto en Actian, donde es responsable de comunicar el valor único que ofrece la Plataforma de Datos Actian, incluyendo la integración de datos probada, gestion des données y análisis de datos. Aporta una trayectoria de 20 años en el aumento de los ingresos y la concienciación sobre las soluciones de análisis, seguridad y nube. Antes de trabajar en Actian, Teresa dirigió el marketing de productos en empresas líderes del sector como Cisco, McAfee y VMware.