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Convirtiendo datos en decisiones
Publicado por admin_metricarts
el Martes 20 de Septiembre de 2011
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Este artículo apareció en La Clase Ejecutiva de El Mercurio, el 20 de agosto del 2011.
http://www.mer.cl/modulos/catalogo/Paginas/2011/08/20/MERSTEB012BB2008.htm

En las últimas décadas los mercados se han visto beneficiados por los avances en tecnologías de información para automatizar innumerables procesos, lo que, sin embargo, ya no es suficiente para lograr una ventaja competitiva sustentable. Hoy los mercados exigen un nuevo conjunto de capacidades que permitan obtener mayor provecho de estos desarrollos legados.

Términos como datawarehouse, datamarts, Olap y data mining se hacen recurrentes, pero acotar cualquiera de estos esfuerzos en estructura y tiempo de desarrollo resulta difícil e intimidante, considerando la natural y permanente evolución de los mercados y, por consiguiente, de los requerimientos de información.

Es importante comprender que ninguna de estas herramientas en sí misma permite resolver la ecuación.

Consideremos, por ejemplo, la existencia de un datawarehouse con algunos datamarts desde los cuales ha sido posible desarrollar ciertos análisis de clientes o estudios de segmentación de mercados. Tanto un datawarehouse como los datamarts permiten esta generación de conocimiento; no obstante, carecen de los elementos necesarios para transformarlo eficientemente en acciones; por lo tanto, se requerirá de otros elementos capaces de proveer información integrada en tiempo real sobre los clientes.

Este ejemplo ilustra la necesidad de una arquitectura capaz de orquestar estos esfuerzos. Bill Inmon, considerado el padre del datawarehousing, describe esta interacción como un ecosistema que evoluciona al tiempo que cambian sus componentes y describe su arquitectura maestra como la fábrica corporativa de información, que comprende todo el procesamiento de datos en una organización, teniendo como partes constituyentes fundamentales los sistemas legados y transaccionales, almacenes operacionales, repositorios de datos (como datawarehouse o datamarts), y sistemas de soporte a la toma de decisiones propiamente tales en correcta sincronización, más que en una larga y costosa superposición de tecnologías.

Personas y procesos que interactúan con la fábrica corporativa de información completan el ecosistema y corresponden, en general, a los elementos más difíciles de abordar, ya que involucran tomar en consideración, entre otros, cultura corporativa, políticas y gestión del cambio.

Compañías que han manejado centralmente sus sistemas de información tendrán que abordar el desafío de la existencia de datamarts —administrados en forma distribuida— muy cerca de la línea de negocios que soportan.

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Reducción de incertidumbre basada en información

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