Business Intelligence es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda mejorar el proceso de toma de decisiones en los negocios. (Sinexxus, 2021)

Unificar datos mediante procesos automatizados ETL

El consolidar los datos para poder dar uso como información para la toma de decisiones es un proceso complejo y muchas veces doloroso, que normalmente toman incluso días en ciertos casos.

En Ecuador existen muchas empresas de todo tamaño, que probablemente comenzaron sus operaciones sin tener ningún sistema, ni base de datos, tal vez solo registrando sus ventas y gastos mediante una hoja de cálculo (Excel), o empresas que han pasado de un Sistema a otro, o que, dependiendo del giro de negocio, tendrán uno o varios sistemas para controlar o administrar los procesos dentro de su compañía.

En casi cualquier operación empresarial los datos desempeñan un papel relevante; para que tengan valor, deben trasladarse y prepararse para su uso, y para ello se necesitan procesos de ETL.

A continuación, revisamos cómo unificar los datos, paso a paso con el objetivo de poder convertirlos en información válida para la toma de decisiones, es decir, en beneficio de su empresa.

ETL ( Extract – Transform  – Load)

Según Wikipedia ETL es el proceso que permite a las organizaciones mover datos desde múltiples fuentes, reformatearlos y limpiarlos, y cargarlos en otra base de datos, data  mart, o data warehouse para analizar, o en otro sistema operacional para apoyar un proceso de negocio. (Wikipedia, 2021)

La primera fase por realizar es la de Extraer, y para esto debemos realizar los siguientes pasos:

• Extraer los datos desde donde el origen en donde se encuentren guardados.
• Analizar los datos extraídos para un muestreo.
• Interpretar el muestreo para verificar que cumplan con la estructura esperada, caso contrario los datos deberían ser desechados o rechazados.
• Convertir los datos a un formato preparado para proceder a la fase de transformación.

Siempre es necesario tener en consideración que el proceso de extracción causa el menor impacto en el sistema o repositorio de datos origen.

La siguiente fase es Transformación:

En esta fase se aplica una serie de reglas de negocio o funciones sobre los datos extraídos para convertirlos en datos que serán cargados.

Estas directrices pueden ser:

• Declarativas.
• Independientes.
• Claras.
• Inteligibles.
• Con una finalidad útil para el giro de negocio.

La culminación de los procesos ETL es la fase de Carga:

En esta fase, los datos procedentes de la fase anterior son cargados en el sistema o base de datos de destino, puede abarcar una amplia variedad de acciones diferentes.

Pongamos un ejemplo práctico

Digamos que tenemos una empresa, donde se registran las ventas por mes en un Excel, lo que significa que tendremos 12 archivos por año, de igual manera tenemos nuestros gastos registrados por mes en otro archivo Excel.

Dichos archivos no tienen información totalmente organizada, o limpia, puede ser por error de digitación en los nombres de los productos, clientes, las fechas, etc. Siendo este escenario una aplicación práctica de un proceso ETL.

Los procesos ETL pueden ser muy engorrosos, sin embargo, el tener un sistema ETL mal diseñado puede provocar notables dificultades operativas.

Con el BI, puede tomar mejores decisiones, basadas en datos, sobre las ventas, la producción, el inventario y la distribución. El BI y el ERP abas son relevantes para muchas industrias diferentes y diferentes tipos de usuarios.

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