Gaur egun, edozein enpresatan, txikietatik hasi eta handietaraino, informazio asko sortzen da, eta hori galdu egiten da negozioa hobetzeko duen gaitasun handia ez ezagutzeagatik.
Informazioaren kudeaketa XXI. mendeko kontua dela dirudi, teknologia aurreratuenak dituzten enpresen gauza, baina errealitatetik oso urrun dago baieztapen hori.
Informazioaren balioak erabakiak hartzen nola lagun dezakeen ikusteko, edozein adibide historiko bilatu eta azter dezakegu. Adibidez, Amundsen eta Scott esploratzaileek hego polora egin zuten espedizioa aztertuko bagenu, ikusiko genuke danimarkarra ikaragarri profesionala izan zela: izan ahal zituen arazoak aurreikusi zituen; aurreko espedizioetatik ikasi eta soluzio posible guztiak aurkitu zituen arazoak agertu aurretik. Scorrek aldiz, aurreko espedizio famatuen distira eta epika aukeratu zituen. Hau da, batak poloa konkistatu zuen, eta bestea zendu egin zen.
Balentria historiko handietatik enpresa txiki eta handietara, datuak eta datuetan oinarritzen diren erabakiak lagungarriak izan daitezke prozesuak hobetzeko, lan aspergarriak laburtzeko edo erabakiak hartzeko.
Oreka ITn, datuetan oinarritutako erabakiak hartzeko zikloei jarraitzea proposatzen dugu, Data Driven Decision Making (DDDM) ingelesez. Intuizioa edo erabaki kategorikoak bakarrik erabili beharrean, prozesu honek datuak, gertaerak eta neurgarriak diren helburuak erabiltzen ditu negozioaren erabaki estrategikoak hartzeko, lehenengo hauek uste okerretan oinarrituta edo partzialak izan daitezkeelako: “Hau horrela egiten zen orain dela urte bat”, “X enpresan horrela egiten da”.
Edozein enpresak egin behar duen lehen urratsa helburu batzuk zehaztea edo identifikatzea izango da. Helburuak zehaztu ondoren, dauzkagun datu-iturriak finkatu beharko dira, eta ikusi beharko da zeintzuk diren erabilgarriak. Identifikazio hori egin ondoren, datuak atera, garbitu eta eraldatu egingo dira egitura homogeneo batean kargatzeko. Hori guztia egin ondoren, informazio hori aurkeztu eta ustiatuko da. Ustiapen horretan oinarritutako ondorioak aterako dira, eta egin behar diren aldaketak proposatuko dira. Ziklo hau nahi bestetan errepikatu ahal izango da, azken emaitzak ezin izango baitira iterazio bakar batekin lortu, eta, lehen hobekuntza horri esker, helburu berriak ikusi ahal izango dira eta horrela negozioaren prozesuak hobetuko dira iterazioz iterazio.
Gaur egun atentzioa datu-iturrien identifikazioan, erauzketan, datuen garbiketan eta eraldaketan jarrita dago. Enpresa txiki edo handi guztietan egunero datu-bolumen handiak sortzen dira, baina askotan datu horiek ez dute inolako informaziorik ematen, edota galdu egiten dira, kaxoi batean edo ordenagailu batean ahazten direlako.
Informazio hori gal ez dadin eta erabakiak hartzen lagun dezan, zikloaren bi pauso horiek edo ETL (extraction, transformation and load process) oinarrizkoak dira. Prozesu honen bidez, hainbat datu-iturritatik datozen datuak mugi ditzakegu biltegi bakar batera: ERP baten datuak, robotek ematen dizkiguten datuak, excel bat, hodeia, IoT edo HRtik datozen datuak homogeneizatu ahalko dira. Informazio biltegi honi Data Warehouse deitzen zaio eta hau egin dezake:
- Datu-bolumen handiak tratatzea.
- Ingurune heterogeneoetatik datozen datuak prestatzea.
- Datu historiak gordetzea.
Data Warehouse informazioaren sarbide-puntu bakarra izango da enpresa barruan; horrela, erakunde osoak egiaren bertsio bakar bera izango du.
Honen adibide erraz bat ikusteko, zeina enpresa txiki zein ertain gehienetan ezarri daitekeen, fitxaketen gure aplikazioa izan daiteke. Gure langileek bulegoetan dauden makinetan fitxatzen dute, eta fitxaketen app-aren bidez. Informazio hau ez da galtzen; sistema barruan gordetzen da. Gainera, gure bezeroen kokapen geografikoa gordetzen dugu, fitxaketak eta sakelakoaren kokapena konbinatzea ahalbidetuz gure langilea zein bezerotan dagoen ezagutzeko. Horrela, informazio hori guztia aplikazio batean elkartu eta aurkezten da, lerro arduradunek jakin dezaten beren langileak non dauden eta norbait erabilgarri dagoen edo ez.
