La planificación de datos y el síndrome de fatiga de la información

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Los volúmenes de información aumentan en las progresiones geométricas y cada vez es más difícil hacer frente a la explosión de información que se está produciendo.

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La planificación de datos también debe centrarse en este problema. Los siguientes párrafos abordan este problema y la respuesta de la tecnología de base de datos a este problema.

Síndrome de fatiga de la información:

Una reciente encuesta internacional 'Dying for Information' ha hecho una revelación sorprendente de que la mitad de todos los gerentes se quejan de la sobrecarga de información que tiene el efecto de aumentar los altos niveles de estrés existentes que resultan en mala salud. La encuesta destaca que los gerentes están atrapados En un dilema ejecutivo en la era de los faxes, correo de voz e Internet.

También sienten que no pueden operar bien sin altos niveles de información. Pero esta gran carga de datos a menudo irrelevantes afecta su eficiencia y obstruye la máquina corporativa. "El desperdicio de tiempo, las decisiones de demora y la tensión se pueden atribuir a la sobrecarga de información".

"Tener demasiada información puede ser tan peligroso como tener muy poca" resume el dilema al que se enfrentan los gerentes en la actualidad. Este fenómeno se denomina "Síndrome de fatiga de la información" y es 'ahora parte de la vida de un ejecutivo'. La famosa cita 'Agua en todas partes, no una gota para beber' del Antiguo Marinero también puede ser adecuada para obtener información.

En los últimos tiempos, se han hecho intentos para enfrentar el desafío planteado por el síndrome de fatiga de la información. Una variedad de técnicas de software tales como tecnología de base de datos, lenguajes de consulta, 4GLs, OOPs, sistemas de información para ejecutivos, sistemas de información de expertos, etc. están disponibles para que la información de buena calidad esté disponible para los gerentes.

Sin embargo, se ha encontrado que estas técnicas son inadecuadas para la tarea debido a la tasa sustancial de crecimiento en el conjunto de información. La razón principal de esto ha sido que los datos disponibles en las bases de datos han sido orientados a transacciones y no a sujetos.

Los datos relativos a las operaciones actuales atraen la atención de un administrador de base de datos. Una pregunta simple sobre cuál es la relación entre la venta de cigarrillos, refrescos y alimentos para bebés; o ¿cuál es el aumento esperado en la venta si la tienda departamental también se mantiene abierta hasta tarde en la noche? Puede enviar ondas de choque a los gerentes de información de hoy.

Las consultas sobre temas como este requieren el uso de un vasto conjunto de datos actuales y pasados ​​con respecto al comportamiento de los clientes en diferentes situaciones. Requiere un almacén de datos especialmente preparado para satisfacer tales consultas. Para reducir el tiempo y el costo del análisis y almacenamiento, los datos en tal caso deben almacenarse después de cierta cantidad de agregación y análisis básicos.

Determinar el grado de agregación y eliminar la redundancia plantea un gran desafío para los gerentes de información. Como la naturaleza de las consultas en tales casos no se puede anticipar, la tarea se vuelve aún más desafiante. El enfoque del Almacén de información se ha desarrollado para enfrentar este desafío.

Enfoque de almacenamiento de datos:

El enfoque de almacenamiento de datos (también llamado a veces enfoque de almacenamiento de información) sugiere que la información debe ser adquirida, guardada y servida siguiendo el enfoque básico que se utiliza en el caso de los almacenes para otros insumos físicos.

Las instalaciones generales del almacén se desarrollan teniendo en cuenta que cualquier stock fuera dificultaría el proceso de producción y tendría implicaciones para el resultado final. Por lo tanto, los artículos requeridos se adquieren de manera regular y deliberada, se procesan y se mantienen listos para su uso todo el tiempo.

La característica distintiva del enfoque de almacenamiento de información es que crea un almacén de datos, diferente de las bases de datos normales que mantiene una empresa.

El supuesto, aquí, es que los datos recopilados y consolidados y obtenidos de diferentes fuentes, tales como producción, marketing y finanzas, son demasiado importantes como para interferir con las complejas consultas analíticas de los usuarios. Por lo tanto, las consultas se realizan contra una base de datos extraída organizada específicamente para cumplir con las consultas analíticas. Tal base de datos también se llama metadatos.

Este enfoque combina las herramientas analíticas, los sistemas paralelos de alta velocidad y los sistemas de multiprocesamiento con algoritmos especializados y herramientas de software. Las características distintivas del enfoque pueden comprenderse mejor mediante los pasos en el proceso que adopta para satisfacer las consultas analíticas. Estos pasos son:

a. Captura de datos, también denominada recolección o recopilación de datos de varias fuentes que ejecutan diferentes aplicaciones;

segundo. Limpieza de datos (depuración de datos) para garantizar la coherencia y la integridad. También implica la eliminación de elementos de datos redundantes;

do. Organizar los datos en bases de datos especialmente diseñadas para el análisis de datos. Estos diseños de bases de datos son diferentes de los utilizados para registrar y reportar operaciones en una empresa. Están libres de las preocupaciones de origen, autenticidad, pistas de auditoría, etc.

re. Disponibilidad de procesadores analíticos en línea (OLAP), herramientas de minería de datos, herramientas de visualización de datos, herramientas de habilitación de Internet, sistemas de información ejecutiva (EIS) y otras herramientas de análisis de datos e informes para satisfacer las exigentes consultas analíticas de los usuarios.

Una decisión crítica que debe tomarse se relaciona con la selección de los datos que se almacenarán en las bases de datos de información. En caso de que sea posible predecir las necesidades de información para el futuro, un modelo de dos cajas será suficiente.

En este modelo, los datos de operaciones se resumen y los datos que pueden requerirse en el futuro pueden copiarse en la base de datos de información. En caso de que no sea posible predecir las necesidades futuras de información, un modelo de tres casillas puede ser más apropiado. En este modelo, todos los datos de operaciones se almacenan primero en lo que se denomina base de datos histórica y luego una parte seleccionada también se guarda en una base de datos de información. La figura 9.9 muestra los dos modelos.

El enfoque de almacenamiento de datos está ganando terreno como lo indica su aceptación más amplia entre los principales fabricantes de software. Ahora, las principales compañías de software de bases de datos como Oracle, Sybase, Informix e IBM han defendido abiertamente este enfoque. Informix ha establecido vínculos con Prism Solutions, una empresa creada por Bill Inmon, considerada el padre del enfoque de almacenamiento de datos.

Beneficios del enfoque de almacenamiento de datos:

El almacenamiento de datos se está volviendo popular por las siguientes razones:

a. Aumenta la velocidad del análisis de datos, ya que los agregados de datos se almacenan y las transacciones diarias no obstaculizan el proceso de análisis.

segundo. Ofrece flexibilidad en términos de la naturaleza de la consulta y se centra en temas y actividades en lugar de transacciones.

do. Ayuda a comprender varios procesos de negocios y patrones de comportamiento de clientes, proveedores, inversores, etc.

Algunas de las historias de éxito en el uso de almacenamiento de datos incluyen la cadena de tiendas minoristas Wal-Mart que procesa 7.5 terabytes de almacenamiento de datos de diferentes aspectos de las operaciones de las tiendas minoristas. Las tendencias en ventas se analizan y el impacto de diversos cambios, como descuentos y otras decisiones sobre ventas, se evalúa de forma regular para orientar el curso de acción futuro.

Otro ejemplo es Reuters, un proveedor de servicios de información financiera que ha desarrollado una nueva serie de servicios de información como Money 3000, Securities 3000 y Treasury 3000. La compañía ha agregado valor a la información financiera al proporcionar a sus usuarios acceso a su información histórica sobre los mercados. e instrumentos.

Utiliza el enfoque de almacenamiento de datos para almacenar y permitir el acceso a los datos almacenados en varias computadoras en todo el mundo. Los datos se han recopilado de 4600 fuentes diferentes, incluidos 236 mercados, 241 analistas y 50 nuevos feeds de terceros y su propio equipo de 1860 periodistas. Para una información tan grande, el enfoque de almacenamiento de datos se consideró el más adecuado.

Factores críticos de éxito en el almacenamiento de datos:

Para obtener todos los beneficios de un sistema de almacenamiento de datos, es esencial tener en cuenta los factores que son críticos para la efectividad de dichos sistemas.

Algunos de estos factores son:

a) El enfoque de almacenamiento de datos requiere grandes inversiones en hardware y software. Por lo tanto, este enfoque tendría sentido solo en empresas de gran tamaño, donde el potencial del sistema puede ser aprovechado al máximo.

b) El almacenamiento de datos requiere cambios arquitectónicos importantes en las bases de datos ya bien establecidas. Dichos cambios pueden causar obstrucciones en el funcionamiento de los sistemas existentes o los sistemas existentes tendrían que funcionar en paralelo con los nuevos sistemas durante algún tiempo.

Del mismo modo, existen otros obstáculos tecnológicos y comerciales que pueden inhibir la implementación exitosa de estos sistemas. El manejo de las obstrucciones durante el período de implementación, que oscila entre 18 y 24 meses, será un factor importante en el éxito del sistema de almacenamiento.

c) El potencial completo de este enfoque se puede realizar solo cuando se emplea una serie de herramientas de análisis de datos para generar información. La selección y el uso de las herramientas de análisis de datos dependen de la disponibilidad de dichas herramientas, así como de la cultura corporativa. El enfoque de almacenamiento de datos sería exitoso si prevalece una cultura de trabajo adecuada en una empresa.

d) Este enfoque supone un tipo de entorno de TI muy maduro en el que el grado de penetración de TI en las actividades diarias es muy alto. La empresa usuaria debe tener una gran cantidad de datos históricos ya almacenados en los medios magnéticos. Por lo tanto, es un proceso evolutivo y no revolucionario.

El retorno de la inversión en este enfoque es un área gris y, por lo tanto, se debe realizar un análisis de costo-beneficio antes de saltar al carro de almacenamiento de datos.


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