El datawarehouse corporativo y sus muchísimos indicadores III
Partiendo de la hipótesis de que finalmente vamos a disponer de un listado de indicadores bastante amplio y que será necesario priorizar el conjunto de los mismos con los que vamos a trabajar, ya sea porque se quiera abordar el proyecto con una metodología en espiral o porque el presupuesto para realizarlo es limitado (o ambas cosas), tendremos que aplicar una estrategia que nos permita seleccionar aquellos indicadores que sean más significativos.
Se pueden plantear muchísimas estrategias y ser muchas de ellas válidas para un mismo conjunto de indicadores. No obstante, la que voy a comentar a continuación resulta bastante simple y entiendo que puede ser válida en un gran número de casos.
Consiste básicamente en asignar a cada indicador un valor para la variable importancia y otro valor para la variable complejidad (esta técnica, orientada a la obtención de quick wins, es muy antigua) y establecer unos umbrales para ambas variables, de manera que lo que quede dentro de los mismos es lo que se abordaría en la primera iteración del proyecto.
¿Cómo medir la importancia? Puede haber varias variables que le proporcionen a ésta su valor, como por ejemplo, el hecho de que el indicador permita dar respuesta a más de un departamento de la organización (a más departamentos, más importante) o que mida algún aspecto de negocio crítico o que tiene especial relevancia (lo indicarán los propios gestores). Por este motivo es importante que cuando se hable con los gestores se les pida, que si les resulta posible prioricen unos indicadores sobre otros. Como no siempre se va a poder obtener una priorización, será muy importante la experiencia de las personas que participan en el proyecto, para identificar qué indicadores pueden resultar más relevantes que otros. Otro aspecto importante para asignarle un nivel de importancia a un indicador, se obtiene a partir del estudio de la calidad del dato (no es necesario un análisis en profundidad, ya que los mismos usuarios de las fuentes de información o los responsables de las mismas, conocen aproximadamente la calidad de la información que se graba), debiéndose priorizar aquellos indicadores que tengan más calidad que otros.
¿Cómo medir la complejidad? Pues está relacionado principalmente con la fuente. Si no existe fuente para un indicador, directamente se debe descartar. Si el tratamiento de la fuente del dato es complejo (o la fuente del dato es susceptible de cambiar mucho) o no existe certeza en que siempre ésta esté disponible se le debe asignar una complejidad alta y así sucesivamente. Otro factor que hay que tener en cuenta para la medición de la complejidad lo tenemos en lo complicada que sea la explotación de la información almacenada en el almacén tanto con herramientas de exploración, como con cuadros de mando, listados, etc… (en esto se último también se puede considerar la naturaleza y características de los usuarios que van a realizar dichas actividades de explotación).
¿Cómo definir los umbrales? Antes de definir los umbrales definitivos es conveniente tener realizado el análisis de importancia/complejidad de cada indicador, ya que si se realiza a priori, lo mismo nos quedamos cortos con el número de indicadores que entran dentro de los mismos o lo mismo nos pasamos. Lo mejor es partir de unos umbrales provisionales y ver qué queda dentro de esos umbrales, cuando se realice el análisis y tomar a continuación la decisión de si moverlos o no, adaptando el trabajo a realizar a las necesidades estratégicas, temporales y presupuestarias del proyecto.
En el siguiente artículo comentaré la importancia que tiene la construcción del almacén de datos, por encima de la estrategia de explotación de la información almacenada en el mismo.
Jummp 