Brian Estrada

Además de los datos contextuales variantes en el tiempo y creados por el negocio, existen otros datos complementarios que no son definidos ni mantenidos por el negocio. Estos datos son tales como: estados, provincias, valores ISO, fechas, tipos de cambio, etc. Estos valores son remitidos a tablas de referencia para su almacenamiento.

Los hubs representan los conceptos de negocio y los links las interacciones entre estos conceptos, en la ejecución de los procesos y actividades de la empresa. Estos conceptos y relaciones suceden en contextos de fechas, clasificaciones, tipos, etc. Estos context attributes se almacenan en entidades llamadas satellites (sat).

Los conceptos de negocio se interrelacionan y están conectados entre si, y ningún concepto de negocio está totalmente aislado. Los conceptos de negocios interactúan en la ejecución de los procesos de negocio, en las actividades diarias de los colaboradores de la empresa. Estas relaciones se modelan mediante una estructura llamada link .

Fundamentar el diseño de un almacén de datos en los conceptos de negocio es una aproximación que nos acerca a un modelado exitoso. Esto permitirá que nuestro modelo sea sostenible y extensible a lo largo de los años de evolución de la empresa. Me refiero a alcanzar una integración empresarial global (geográficamente) y considerando todos los sistemas de información fuente. Lo relevante es determinar los conceptos de negocio y para estos establecer correctamente las llaves de negocio (o business keys), que son la identificación de cada instancia de un concepto de negocio. Estos son los pilares sobre los cuales se sostiene nuestro modelo.

La información se provee al data warehouse desde distintos tipos de interfaces como conexión a base datos en producción, conexión a réplica, archivos planos, servicios web, servicios de mensajería, entre otros. Cuando la interfaz provee la información en batch, utilizamos la estrategia de staging para obtener ciertas garantías de desempeño sobre los sistemas de información y en la carga hacía el data warehouse.

Las hard rules son reglas de negocio que se aplican con el propósito de mitigar escenarios que introduzcan errores técnicos presentes e inherentes a los distintos procesos de construcción y carga de los objetos en el data warehouse.

Se crea este post para mantener un orden explícito en las entradas de la serie data vault 2.0. Síguelo para que tu ruta de estudio tenga un buen sentido.

En los últimos meses he estado aprendiendo este modelado para la integración de datos, con cualidades sumamente deseables como auditoria de sistemas de información, flexible y escalable. Bueno, decir que es modelado es restarle importancia, en realidad es toda una metodología para un desarrollo ágil incremental de un enterprise data warehouse. Se trata de observar todos los avances realizados en mejores prácticas en el desarrollo de software y traerlos al mundo del data warehouse.

El CRM permite la unificación y una vista 360 de nuestros clientes, con lo cual resulta indispensable en la información a ser integrada dentro de nuestro almacén de datos. Es una herramienta estratégica con la cual el área de inteligencia de negocios puede retornar información enriquecida hacía el negocio para generar acciones de mejora en la empresa.