A estas alturas ya ha quedado patente que Big Data supone una revolución más que una evolución de los sistemas actuales. Y como toda revolución, viene acompañada de nuevas oportunidades para los que estén preparados llegado el momento. 

En un mercado tan competente como el actual es fundamental que las empresas se focalicen en las competencias críticas de su negocio. Un reto importante en la reducción de costes y mejora de la competitividad entre empresas es el establecimiento de interfaces que permitan facilitar un intercambio automático de los documentos comerciales..

Durante décadas, las organizaciones se han esforzado por gestionar sus datos con eficacia. Sin embargo, para guardarlos utilizaban almacenes de datos muy frágiles, que se deterioraban con demasiada facilidad. Como resultado, no conseguían extraer la información que necesitaban para tomar decisiones estratégicas sobre la dirección del negocio. Este ha sido el eterno problema de muchas empresas en todo el mundo.

La toma de decisiones está basada en la información que obtenemos de los datos empresariales. Toda toma de decisiones implica aceptar un riesgo, pero lo cierto es que no siempre es fácil disponer de datos rigurosos...

Ante esta situación, ¿cómo podemos alcanzar el auténtico valor de los datos y ofrecer una visión consistente del rendimiento empresarial?, ¿cómo conseguir un adecuado análisis de la información teniendo en cuenta los cambios constantes que ocurren en nuestras organizaciones?

A través del presente artículo nos adentraremos en las técnicas, modelos y consejos más básicos para crear valor en nuestras organizaciones.

Todo ello de la mano del Data Warehouse y de sus posibles modelos de implementación. El artículo profundiza, comparando algunos de los tipos de modelos posibles y sus consecuencias. Prestando especial atención en la necesidad de las empresas de poder medir, como única salida hacia el éxito empresarial.

Dentro de las actividades de Gestión de los Datos que realiza una organización resultan cada vez más críticos los procesos que supervisan y garantizan la calidad de los datos.

El volumen de información crece constantemente en las organizaciones y disponer de almacenes de datos fiables resulta imprescindible para realizar un correcto análisis y explotación de los mismos evitando inconsistencias, conclusiones erróneas y facilitando el desarrollo de futuros sistemas basados en maestros de datos consistentes, depurados, enriquecidos y fiables..

Open Data es un movimiento que se ha creado para hacer fácilmente accesibles a ciudadanos y empresas los datos públicos que recogen las Administraciones Públicas.

Open Data está apoyado por el W3C y otros organismos a nivel internacional, y poco a poco va sumando iniciativas en diferentes países. El primer paso es la iniciativa de un organismo público, que pone a disposición pública determinados datos en uno o más formatos estándar fácilmente 'tratables'. A partir de ahí pueden surgir otros organismos o empresas que agreguen valor a esos datos cruzándolos o enriqueciéndolos con otras fuentes de datos, o desarrollando aplicaciones que permitan al usuario consultar esos datos en un entorno amigable..

Cuando diseñamos la arquitectura de un sistema de Data Warehouse nos hemos de plantear los diferentes entornos por los que han de pasar los datos en su camino hacia su Data mart o cubo de destino.

Dada la cantidad de transformaciones que se han de realizar, y que normalmente el DWH, además de cumplir su función de soporte a los requerimientos analíticos, realiza una función de integración de datos que van a conformar el Almacén Corporativo y que van a tener que ser consultados también de la manera tradicional por los sistemas operacionales, es muy recomendable crear diferentes áreas de datos en el camino entre los sistemas origen y las herramientas OLAP...