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Convirtiendo datos en decisiones
Publicado por admin_metricarts
el Martes 13 de Septiembre de 2011
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Artículo escrito por Patricio Cofré

Se ha tornado casi un lugar común del discurso relativo a las tecnologías de la información (TI) el paradigma de la transformación de datos en información y la de ésta, a su vez, en conocimiento. Sin embargo, al analizar los avances en estas materias al interior de las organizaciones, es posible apreciar que los esfuerzos realizados carecen muchas veces de visión y sustentabilidad. Muestra clara de ello es la tendencia a suponer que el proyecto óptimo es el que concatena etapas perfectamente ejecutadas más que aquél que llega a puerto en el tiempo y costo estipulado.

El business intelligence (BI), descrito por Howard Dresner en 1989, si bien no constituyó un notable avance técnico en la teoría de bases de datos ni de la estadística -algunas de sus ciencias madres- sí contempla, en estos términos, un importante cambio, anteponiendo la efectividad en el soporte a la toma de decisiones por sobre cualquier otro objetivo parcial.

Desde dónde partir

Ante el recurrente problema de integrar diversas fuentes de datos, para la generación de reportes o estudios, la primera solución que podría surgir es la de reemplazar los sistemas de origen por un nuevo gran sistema que haga este trabajo. Sin embargo, este enfoque ha resultado poco práctico y muy lento, con lo que se pierde la oportunidad de la información y, por consiguiente, el soporte en la toma de decisiones se vuelve inefectivo.

Ya a principios de los noventa, Bill Inmon definió una solución para este problema: la implementación de un almacén independiente de datos (que consiste en repositorio integrado de datos cuyo único fin es el soporte a la toma de decisiones), hoy piedra angular en el proceso de BI.

Este hecho introduce un gran cambio en la visión sobre el manejo de la información, acercando criterios de negocios a la gestión de los sistemas de información. En este sentido, hoy en día podemos ver como ciertas empresas reemplazan fuentes de datos poco confiables por estimaciones, crean indicadores, descartan variables poco relevantes e incluso permiten pequeños descuadres en sus repositorios analíticos, en la medida que no alteren relevantemente el proceso de toma de decisiones y de reducción de incertidumbre. En la actualidad hay algunas empresas en Chile que han implementado con muy buenos resultados esta visión.

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Dos objetivos: Aumentar Valor y Reducir Riesgo

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