miércoles, enero 10, 2007

¿Qué debe cumplir una metodología de data warehousing.?

Empezaremos el 2007 mirando un articulo de TDWI llamado "Ten Mistakes to Avoid for Data Warehouse Project Managers" realizado en el segundo trimestres de 2005, vale es un poco antiguo pero me sirve para ilustrar dos conceptos sobre la necesidad de un metodología diferente para los sistemas de dwh.


Los 10 errores que podemos evitar que se comentan en el articulo son:

1) Failing to Use a Methodology (uy que bien me viene para el post de hoy)
2) Ineffective Team Project Structure
3) Failing to involve the business people
4) Failing to have application releases
5) Failing to have an active Project Charter
6) Lack of a readiness assessment
7) Inadequate testing
8) Underestimating Dara Cleansing Efforts
9) Ignoring Metadata
10) Being a Slave to Project Management Tools (uy esta tambien me va bien)


La autora es Larissa Moss del Cutter Consortium , que entre otras cosas ha escrito BI Roadmap: The Complete Lifecycle., vamos que sabe de lo que habla.

En el post de voy a comentar los puntos 1 y 10, el primero y el ultimo
Larissa comenta en estos dos puntos cosas como esta:

" (...) They are often surprised to learn that project managers and project teams must consider approximately 920 tasks when developing a data warehouse. Who can rememner 920 tasks?. No one. But everyone can look up 920 tasks in a methodology!"

920 tareas diferentes, intendad poner eso en una metodología rígida y formal o en una de las tradicionales en cascada que hemos estado utilizando para los grandes proyectos operacionales, sin duda solo con la gestión nos ocuparía la mayor parte del tiempo del proyecto.pero eso no es motivo para que no funcione, nos iremos de plazos seguro, pero no funcionar, eso es decir mucho ¿no?... pues no, no va a funcionar por estos dos motivos:

"(...) a traditional methodology does not include cross-organizational business integration tasks"

"(...) a traditional methodology (...) assumes you are building a product and will not evolve or expand over time"


Ok, no podemos utilizar las tradicionales, pero debemos tener una metodología.



¿Que debe cumplir esa metodologia para que sea util en la creación de un datawarehouse?




1) Que este orientada al cambio y no a la consecución de un producto final.
2) Que gestione el proyecto como cross-funcional a la empresa, una data warehouse no es de un departamento ,es de una empresa, y todos tienen que estar implicados.
3) Debe poder manejar multiples subproyectos a la vez y en paralelo (Etl, data cleasing, reports, querys, KPIs, cubos, etc..)
4) Que posea TODAS las tareas a tener en cuenta, no se trata de que se ejecuten todas, seguramente muchas no serán necesarias, pero no tenerlas incluidas lo único que te asegura es que te olvidarás de una critica y luego tendrás que rehacer el trabjo o algo mucho peor
5) Que utilice los caminos críticos, para su gestión. Es decir que tenga sentido común, centrate en las tareas criticas que puden hacer cambiar la planificación, solo replanifica cuando estas se vean afectadas

¿No os parece que una metodología ágil encajaría perfectamente?