9 Retos de segmentación de datos, ¿te has enfrentado a ellos?

netzima

Es habitual que durante la segmentación de datos nos enfrentemos a distintos desafíos que nos pongan a prueba y traten de dificultar la finalización del proceso. 

El equipo de icaria Technology se ha enfrentado a multitud de retos a lo largo de los numerosos proyectos de segmentación de datos que han desarrollado.

Algunos de estos retos de segmentación de datos son bastante comunes, otros más complejos e incluso algunos no parecen un desafío a simple vista.

En este artículo encontrarás aquellos retos que debes conocer y cómo hacerles frente.

¡Comenzamos!

Retos de segmentación de datos.

Los retos de segmentación de datos se pueden clasificar en 3 tipos diferentes:

  • Retos técnicos.
  • Los retos de ejecución.
  • Retos de infraestructuras.

¿Cuáles son los retos que más ponen a prueba la capacidad de trabajo de tu equipo?

Independientemente de que sean unos retos u otros vamos a abordar todos ellos para ser capaces de disponer de la información necesaria para hacerles frente.

 

Retos técnicos de segmentación de datos.

Son todos aquellos retos que encontramos generalmente al comienzo de un proceso de segmentación y que confieren principalmente a la parte de descubrimiento, configuración y preparación de la segmentación. 

Dentro de los retos técnicos podemos diferenciar tres retos principalmente:

  • Identificación de relaciones en la segmentación de datos.

Se trata de un reto no solo por la localización de las relaciones físicas definidas en el modelo sino también de las lógicas, las cuales habitualmente no están documentadas.

  • Muchos sistemas, variedad de tecnologías de BBDD.

Es decir, la interoperabilidad de distintos sistemas dentro de una misma estructura permite actuaciones dentro de un mismo movimiento en sistemas variados. Como por ejemplo: Oracle, DB2, ficheros planos, bases de datos jerárquicas, DLI, VSAM, SAP, etc.

  • El rol de la información en la relación en la segmentación de datos.

No se trata solo de identificar los distintos tipos de datos y su ubicación sino también de distinguir las estructuras a las que pertenecen estos datos y el rol que juegan dentro de ellas.

Retos de ejecución de segmentación de datos.

Los retos de ejecución son aquellos retos que aparecen durante el periodo efectivo de movimiento del dato. Podemos diferenciar los siguientes retos de esta temática:

  • Tiempos de ejecución.

Adecuar el tiempo de entrega a las necesidades del cliente es uno de los grandes retos de la segmentación. 

Esto incluye el correcto uso de los índices, contar con una arquitectura adecuada para este propósito o dedicar unos días del proyecto al estudio y mejorar del proceso global de segmentación.

  • Optimizando los accesos a la información.

Gestionar, identificar y solicitar los índices adecuados para las estructuras a extraer de tal modo que los tiempos de ejecución se mantengan contenidos. Y, además, el uso de los recursos de la base de datos quede ajustado a la limitación de hardware que habitualmente existe en entornos no productivos.

  • Limpiar y recoger: borrado de datos en el entorno de destino.

Dada la citada limitación de hardware de los entornos de destino conviene ser ordenado y ejecutar limpiezas periódicas de dichos entornos. Gracias a ello conseguiremos mantener únicamente el rastro de aquellos datos que verdaderamente son necesarios.

Retos de infraestructura de segmentación de datos.

Por último, pero no menos importante, están los retos de infraestructura. Son problemas o circunstancias que encontramos en los entornos, ya sea de base de datos, sistemas middleware, procesos batch, gestión de las conexiones, entre otros.

Y, al igual que en las anteriores clasificaciones, destacan tres retos principales:

  • Traducción y coherencia en las secuencias.

La integración de icaria con el software que se ejecuta en los entornos de destino requiere de una correcta gestión de los secuenciales que encontramos en las diferentes bases de datos. 

De tal modo que no se produzcan colisiones entre los datos entregados y los datos generados por los aplicativos.

  • Alineamiento de entornos, consiguiendo entornos equivalentes.

Lo más habitual es encontrar falta de alineamiento en los entornos preproductivos. Los motivos de esto son varios: mala gestión de las entregas, mantenimiento deficiente o simplemente que no existía la necesidad de llevar a cabo esta acción hasta el momento de realizar la segmentación. 

Para una entrega satisfactoria de una estructura es necesario que las principales entidades a nivel de catálogo relacionadas con el dato a entregar existan en el sistema de destino. 

En caso contrario se pueden plantear alternativas como la traducción a valores por defecto.

  • ¿Y si el destino tiene datos reales?

La existencia de datos reales en destino provoca múltiples problemas en la entrega como por ejemplo: índices duplicados o gestión del borrado de las estructuras. 

El proceso de segmentación debe tener en cuenta la posibilidad de que existan datos que no sean creados por la herramienta, incluso algunos que en determinado momento se recuperaron de producción. Por ello, dichos datos deberán manejarse de tal forma que no entren en conflicto con los que se entregan. 

Aun así, la recomendación será explorar el borrado de esa información o la ejecución de disociaciones masivas antes de poner en marcha el proceso de segmentación.

Conclusión.

La importancia del conocimiento de estos retos radica en que es habitual que encontremos que quienes van a implementar por primera vez una herramienta de segmentación subestiman las dificultades a las que en el día a día de un proyecto nos enfrentamos. 

Es importante conocerlas para que se evalúe y valore el esfuerzo de sortear estos retos con el objetivo de conseguir que el proyecto salga adelante en tiempo y forma. 

¿Necesitas ayuda para abordar la estrategia de pruebas de software de gestión empresarial? Contacta ahora con icaria Technology y comienza a mejorar la calidad del software de gestión de datos de prueba.

También te puede interesar:

Para probar software, ¿muchos datos o datos adecuados?

Compartir:

Share on facebook
Share on twitter
Share on pinterest
Share on linkedin