Ayer saque algo de tiempo para leerme un artículo que prometía mucho: "Seven Key Interventions for Data Warehouses Success" , articulo de Tim Chenoweth, Karen Corral y Haluk Demirkan publicado en enero de este año 2006 en Communtications of the ACM.
El punto de partida es brillante "The success of data warehouses depends on the interaction of technology and social context [...].The trick is knowning when and how to intervene."
Son las interacciones de la tecnología con el contexto social y corporativo lo que determina el éxito (que se use) o el fracaso (que no se use) de un data warehouse.
¿No os recuerda esto algo?, ¿no es recuerda al primer párrafo del Manifiesto Agil.?
"En este trabajo valoramos:· Al individuo y sus interacciones más que al proceso y las herramientas."
Si estos investigadores tienen razón en su estudio, podremos responder ya a una de las preguntas que me hacía anteriormente: ¿Son aplicables las metodologías ágiles para los sistemas decisionales?
Los tres primeros puntos de intervención los tenemos en el inicio del proyecto del data warehouse. Os lo resumo en este esquema.
Los puntos de intervención 1 y 2 son de sentido común. Si no tienes alguien que esponsorice el proyecto desde la alta dirección o si en su defecto no tienes a los usuarios a favor, difícilmente tendrás éxito con una implementación de DWH o de un ERP o de un CRM. Son puntos de intervención que caen por su propio peso, pero a veces se nos olvidan. De hecho yo no estoy del todo de acuerdo con la posibilidad de seguir con el proyecto con solo un "Champion" de dirección que apoye el proyecto (sin tener en cuenta a los usuarios finales). Soy de la opinión de que hay que buscar el respaldo de los usuarios finales durante las primeras fases del proyecto. Un usuario boicoteador puede hacer muchísimo daño, mientras que un usuario implicado en el proyecto desde el inicio difícilmente echará a perder su propio esfuerzo. Por eso me gusta tanto la posibilidad de aplicar metodologías ágiles en los sistemas decisionales.
Sin embargo el punto 3 ya nos da una nueva visión sobre si es bueno o no el uso de los datamarts multidimensionales o si podemos aplicar un modelo de data warehouse mas al antiguo estilo, al de "Almacén" de datos sin estructurar excesivamente, sin encorsetarlos en unas jerarquías pre-establecidas.
Así pues tenemos dos alternativas de éxito para un sistema decisional, para lo que hasta ahora muchos creen que es él único paradigma válido, el modelo multidimensional, nos encontramos que con aproximaciones mas clásicas y menos elaboradas podemos obtener el mismo éxito.
La pregunta que nos tenemos que hacer es ¿tenemos un amplio abanico de información a la que acceder?, si la respuesta es sí y atacamos con un modelo multidimensional iremos directamente al fracaso. Si por el contrario no tenemos esta necesidad, entonces el modelo multidimensional nos es muy válido.
En las conclusiones del artículo los autores reflexionan que en muchos de los casos estudiados una aproximación simplista y "One-dimensional" llevaba al éxito en la mayoría de casos.
¿A que os recuerda esto?. Al Décimo principio de la metodologías ágiles.
"X. La simplicidad es esencial. Se ha de saber maximizar el trabajo que NO se debe realizar."
Otra reflexión que se me ocurrió mientras leía el artículo es si no tendría relación los usuarios que tienen que acceder a una gran cantidad de información con los perfiles decisionales de los que ya os hablé sistemas decisionales y estilos de tomas de decisión. Por desgracia no encontré ninguna referencia en el artículo que me pudiera justificar que para decisiones estratégicas se necesite este amplio abanico de información, mientras que para decisiones operacionales y tácticas no. La verdad es que tiene la pinta y encajaría perfectamente con mi teoría, pero eso ya es mucho pedir.
Os dejo con estos tres primeros puntos, nos faltan cuatro, pero espero que estos nos den juego para reflexionar.
