Es complejo intentar desvelar, a través de unas líneas todo lo que puede incluir un modelo de Data Warehouse (1) (DW) e incluso llegar a un acuerdo en su significado y tipo de estructuración física.
En cualquier caso, a estas alturas de la madurez de Business Intelligence (BI) en España, todos coincidimos en que el único pilar básico para el desarrollo de soluciones de negocio es sin lugar a dudas el DW. Almacenamiento pensado, diseñado y construido por y para unas necesidades agresivas de análisis, análisis completamente impredecibles.
En España llevamos más de 16 años hablando de DW y de BI, aunque lamentablemente tras las siglas DW se esconde un gran desconocido, obviando su objetivo, sus técnicas y sus posibles tipos de modelos. Desconocido al haberse puesto de moda desde 1998 otros "tecnicismos" informáticos (Customer Intelligence, BSC, CRM, etc.).
Las nuevas herramientas, más sofisticadas, han derivado erróneamente en profesionales más técnicos y con menos visión del negocio, obviando temas muy relacionados con los modelos de datos de DW y su representación formal en un modelo especifico. En cualquier caso, empecemos por el principio.
Los modelos de un Data Warehouse mantienen necesariamente una relación directa con los tipos de almacenamiento que se determinen e incluso deben y pueden ser optimizados según decenas de criterios. Los cuales van desde el tipo de consulta más demandado, optimización de acceso por claves e incluso tablas agregadas, hasta la optimización según la herramienta de explotación utilizada. Por todo ello, no es sencillo establecer un único criterio o patrón de cara a la correcta construcción de un DW. El presente artículo únicamente pretender sentar unas bases mínimas para ayudar a la selección del almacenamiento más adecuado, así como algunos consejos de cara a realizar un modelo de DW que permita un éxito en su iniciativa de BI, o por lo menos, adquirir algún conocimiento para poder comprender o entender a los consultores o responsables de desarrollarlo.
Además, es importante reflejar alguna idea previa sobre todo ello. Un buen sistema de BI requiere de un DW, de hecho casi todas las iniciativas de BI tienen por debajo o se apoyan mayoritariamente en un DW, aunque no se diga e incluso se oculte. También es cierto que las herramientas de explotación cada día son más poderosas e incluso permiten realizar agrupaciones, desgloses, etc., incluso contra un modelo, digamos cortésmente, poco evolucionado. Lo cual posiblemente denota un error en el planteamiento, pues siempre será mejor que ciertos conceptos figuren en modelo que generados al vuelo por una herramienta, pues podríamos tener el mismo concepto "N" veces y calculado de formas diferentes. En el caso de producirse esta situación implicaría la muerte del sistema BI, básicamente por la desconfianza sobre la calidad de los datos e incluso por posibles resultados contradictorios. En este ejemplo no está fallando el BI, está fallando el diseño del modelo de DW.
Para acabar esta introducción, comentar que en decenas de clientes hemos escuchando quejarse de importantes problemas de rendimiento en sus DW, de la necesidad de poner más maquina, cambiar de herramienta, meter nuevas estructuras más optimizadas, etc. En la mayoría de los casos los problemas no se solucionan así. El 90% de los problemas de los sistemas de BI residen en un mal modelo de datos (DW).
