Grupo de BI y Modelado

Actividades del Grupo de Trabajo Modelado, DWH y Business Intelligence

Grupo de Trabajo Modelado, DWH y Business Intelligence

El miércoles 7 de octubre de 2020 de 17:00h a 20:20h, online a través de zoom tuvimos la primera sesión de trabajo del grupo.

MODELADO, Casos prácticos, cuándo y porqué modelar, para luego pasar al cómo hacerlo.

Coordina:            Quique Mora

Joaquin Sanchez-Almaden Subias y Eduard Gil Carbó presentan sus casos prácticos que nos sirven compartir experiencia y debatir acerca de las mejores prácticas en el arte de MODELAR.

Participan:

Javier:                  Javier Torrenteras
Chema:                Jose Maria Arce Argos
Pablo:                   Pablo Barrachina Pastor
Juan:                     Juan Vidal Gil
Israel:                   Israel Cosío Arce
Alejandro:          Alejandro González Bueno
Lorena:                Lorena Gosálvez Casanova

Laura

La parte más divertida de este tipo de reuniones es el debate.

Primero sobre los casos prácticos expuestos por Joaquín y Eduard, que omitimos en este artículo resumen y posteriormente el debate sobre conceptos más genéricos.

Respondemos en este artículo a 2 de las preguntas, el resto del contenido y la transcripción integra de la sesión es para los socios.

¿Por qué Modelar?

Quique: La cultura del DATO es difícil de implantar debido a que no se comprende la estructura de los datos. El Modelo ayuda a comprender la importancia y utilidad de los datos.

Clarifica mucho a los usuarios en el día a día, conocer que una venta siempre tendrá un cliente, un artículo y una fecha.

Que un albarán tiene líneas, que una cuenta/cliente tiene contactos/personas o que el Activo del Balance está formado por Grupos y estos a su vez por Cuentas Contables y Analíticas (ejemplo 2 de edición).

Laura: Hay que Modelar para luego intentar pasar a un enfoque analítico de los datos para poder extrapolar para cualquier tipo de herramientas, ¿vale? yo creo que si construyes una buena ETL desde mi punto de vista te puede servir para cualquier tipo de herramienta de reporte.

Lorena: Es necesario modelar porque muchas veces los propios clientes no entienden lo que tienen o personas diferentes entienden de manera diferente lo que tienen. O hay un diccionario de datos con un glosario de datos general para que todo el mundo entienda y a partir de ahí poder intentar un modelo o ya directamente es que ni siquiera puede llegar a las siguientes partes, porque cada persona te explica lo que quiere o las métricas que quiere sacar, pero una persona de otro departamento tiene otro punto de vista diferente. Es complicado si no se soluciona de base.

Chema: El hecho de tener un modelo es para poder tener una analítica avanzada para tomar decisiones, es el objetivo de tener un modelo, normalmente tiene mucho más sentido cuando tienes muchas fuentes dispares de información porque hay que integrarlas, homogeneizarlas, etc. El modelo bien diseñado en si ofrece inteligencia y conocimiento sobre la propia organización. También un buen modelo permite al usuario final usar una herramienta para “pintar” (hablaremos de herramientas para pintar BI) o diseñar o montar los informes que necesitan llegando a un autoservicio real. Si el modelo no lo tienes, depende de una persona ya más técnica que entienda de tablas, de campos, de relaciones para hacerse sus dibujos. Concluye Chema que si no hay un modelo tienes una alta posibilidad de tener incoherencias en los resultados que presentes.

Javier en su comentario sobre el caso del hospital recuerda que hay que modelar para que sea fácil de entender lo que tenemos. Hay que modelar ya no solo por eficiencia sino por hacerlo entendible, sencillo como ya se ha comentado, porque al final se trata de simplificar y agilizar las tareas del analista o usuario final.

Juan: Un motivo aún más básico es para catalogar, hay organizaciones que no saben lo que tienen, actualmente los famosos “data lake” o repositorios de datos en bruto se llenan y no sabemos lo que tenemos mientras en un DWH modelado puedes extraer información de los metadatos del modelo, aunque sean metadatos técnicos. Incluso con cierta jerarquía en cuanto a los tipos de tablas y campos.

Según DMBOK2

  • Impulsores ¿Por qué Modelar?

Vocabulario común

Documentar conocimientos

Herramienta de comunicación entre usuarios y en proyectos de TI

Es el punto de partida, sobre los sistemas y bajo las aplicaciones.

¿Cuándo Modelar?

Básicamente desde el inicio, para Homogeneizar la recogida de información.

Laura: Será en función de lo que también pida el cliente. Un caso al que me enfrenté, teníamos 17 orígenes de datos distintos cada uno de un ERP diferente, para mí es fundamental construir una base de datos común. Con los orígenes de datos distintos era imposible poder exportar y sacar información.

Lorena: Desde el principio. La mayoría de los clientes que no tienen claro qué es lo que quieren, cuáles son las métricas que quieren y según ha pasado el tiempo van cambiando de opinión. Procuramos decirle que es lo que tiene para luego preguntarle qué es lo que quiere ver, porque el cliente lo quiere ver todo, todo, de todo el periodo de tiempo, de todo de todo.

Concluimos que la toma de requerimientos es clave, se debe comenzar a modelar desde la primera petición del cliente.

Debe ser un trabajo iterativo, entregar de forma rápida una primera versión de la información, aunque sea con una granularidad más elevada, pero que sirva a los usuarios de negocio para validar la información y determinar el resto de las preguntas clave a las que el modelo debería responder.

Este artículo es el extracto de un documento que detalla en profundidad las temáticas comentadas, desarrollado por los expertos mencionados, como miembros del grupo de trabajo. Para  visualizar el documento completo accede a la Zona Privada de la web de DAMA España (www.damaspain.org) . Sólo disponible para socios.