En una situación ideal una vez determinada la estructura informática adecuada para sustentar un proyecto de este tipo, los consultores recogen y documentan los requerimientos de los usuarios; se analizan las necesidades de transformación y aprovisionamiento de datos; se desarrollan los programas necesarios; se prueba el sistema completo y finalmente se inicia la puesta en marcha.
Aparentemente este es el final, pero al cabo de algún tiempo los usuarios expresan sus quejas sobre deficiencias en el sistema. Las más comunes suelen hacer referencia a que el almacén de datos no responde ni a sus necesidades ni a los tiempos de respuesta (excesivamente largos); a la falta de información que hay que buscar manualmente de fuentes alternativas; o a la generación de informes incompletos con una estructura poco adecuada. Como resultado puede ocurrir que el almacén de datos se use cada vez menos, e incluso se plantee crear otro más acorde con las nuevas necesidades de los usuarios. ¿Qué ha pasado? ¿Cómo se ha llegado a esta situación?
Posiblemente el problema radica en que no se tuvo en cuenta la naturaleza viva de los almacenes de datos. Los responsables de proyectos de desarrollo tienden a extrapolar su experiencia en entornos operacionales, donde llevan años y años trabajando, y donde las necesidades son relativamente fáciles de determinar, al existir un modelo de referencia previo.
Pero en un entorno de gestión de la información, con utilización de herramientas business intelligence la situación es muy diferente. Los proyectos de implantación de almacenes de datos son relativamente recientes, con lo que el bagaje de conocimientos de los consultores no es excesivamente amplio y, normalmente, la información de que disponen los usuarios está fragmentada, obtenida con extracciones manuales en entornos personales (hojas de cálculo), y además no tienen una idea clara de lo que necesitan para poder tomar decisiones, cuando ésta es la base de la toma de requerimientos con arreglo a la cual se realiza posteriormente el modelo de datos.
La realidad es que cuando los usuarios se encuentran por vez primera con un almacén de datos y empiezan a extraer información, se producen una serie de situaciones muy habituales. Tienen, por vez primera, la posibilidad de contrastar una información cuya validez suponían pero en realidad desconocían. Puede que esta validez se confirme o se desmienta, identificando tras esta primera aproximación cuál es la información correcta. Se abre un mundo nuevo para ellos, descubriendo ingentes posibilidades de obtención de información muy valiosa para tomar decisiones, pero si no están disponibles los formatos específicos que se requieren para estas nuevas necesidades, se produce una frustración y a la vez un intento de hacerles frente tomando datos de otras fuentes, con procedimientos manuales (de forma parecida a como se hacía antes). Se descubren partidas de información errónea o inválida, o con resultados absurdos, lo que hace disminuir la confianza en la fiabilidad del almacén de datos.
Los usuarios van depurando sus necesidades y, tras un período de adaptación, se decantan en lo que se refiere a peticiones de informes. Ésta situación suele generar un incremento del tiempo de respuesta por dos motivos una frecuencia mayor de la esperada en la petición de determinados tipos de informes y una carga en los recursos (procesador, discos, ancho de entrada / salida) mayor de la prevista, como consecuencia de la inadecuación del modelo de datos a peticiones frecuentes no previstas
La situación final es que la mayor parte de los usuarios no se siente cómoda trabajando con el almacén de datos porque no han participado en las fases iniciales (toma de requerimientos, verificación del modelo, pruebas, etc), por ello la elección del grupo de usuarios que participe en dichas fases es crucial, pero si este grupo no es representativo no se conseguirá la aceptación generalizada.
En una situación real pueden darse algunas o todas estas situaciones. La consecuencia es que los usuarios tienen mayores motivos de queja que antes de disponer de las nuevas herramientas de gestión de la información, porque ahora ya conocen sus posibilidades reales y no pueden aprovecharlas con el sistema disponible, por sus carencias, sus fallos o su lentitud.
Especialista Business Intelligence
IBM España </strong>
******CUADRO DE TEXTO****
@TCómo asegurar el éxito
@$Los departamentos de desarrollo y de negocio deben saber que la única forma de resolver un problema de estas características es teniendo en cuenta desde el inicio del proyecto la necesidad de realizar depuraciones posteriores. Es necesario aceptar que en una primera fase el proyecto no quedará finalizado. Tras concluir la primera fase sólo se suplirán parcialmente las necesidades informativas de los usuarios de negocio, por lo que parte del equipo de desarrollo deberá dedicar parte del tiempo al mantenimiento del sistema, esto es, a adaptarlo a las variaciones del entorno. Esta es la manera de garantizar el aprovechamiento de la inversión inicial, que de otro modo corre un riesgo grave de perderse.
Si se acepta este planteamiento, los usuarios recibirán una primera entrega del entorno de soporte a la decisión con el conocimiento de que no es la versión definitiva. Después se produce un período de identificación de los errores, las carencias y las necesidades más importantes y urgentes. Este período puede ser de uno o dos meses. A continuación se acuerda el calendario para la implantación de las correcciones, ampliaciones y mejoras requeridas. De esta manera se van resolviendo gradualmente los problemas de la implantación inicial. Al cabo de tres o cuatro meses, el almacén de datos tiene prácticamente todas las deficiencias iniciales resueltas. Finalmente, para las nuevas necesidades detectadas al disponer de nueva información, se ha de fijar un plan de implantación con plazos razonables.
Siguiendo esta metodología se conseguirá que el almacén de datos sea un éxito, que ayude a mejorar los resultados del negocio, y que dicha metodología pueda ser utilizada para implantar un entorno de gestión de la información adecuado para cubrir las necesidades de otros departamentos de la empresa.<br />
