Una de las etapas más complejas y laboriosas de un proyecto de inteligencia de negocios es la identificación, extracción, transformación, limpieza y carga de los datos al modelo dimensional. Sin embargo, estas tareas críticas no las asume el proveedor y suelen dejarse en manos del cliente, con el argumento de que él "es quien mejor conoce el origen y el estado de los datos".

Una vez que el cliente asume dicha responsabilidad y emprenda el trabajo de ETL (Extracción, Transformación Carga), se encuentra con dos grandes problemas: en primer lugar, descubre que la cantidad de fuentes desde donde se deberán extraer los datos supera con creces el número que se había considerado al inicio del proyecto y, en segundo término, detecta que dichas fuentes se encuentran en tan deplorable estado que será imposible que los datos alojados en ellas (que deberán poblar el modelo analítico de negocios), puedan ser validados como "confiables" para su extracción.

Esta situación, lamentablemente, lleva a los clientes -en casi todos los casos- a cuadriplicar o quintuplicar el tiempo estimado para el proyecto de inteligencia de negocios, que inicialmente se había planteado en términos mucho más "optimistas" por el proveedor del software.

Por lo tanto, la forma en que se sugiere manejar un proyecto de inteligencia de negocios, va mucho más allá de la metodología que por lo general proponen la mayoría de proveedores de herramientas e incluso por la manera en que lo sugieren diferentes textos especializados en el tema.

Con respecto a esto último, es importante recordar que la gran mayoría de estos textos proviene de realidades muy diferentes a las nuestras, donde el manejo de los sistemas operacionales por parte de los usuarios en las diferentes áreas funcionales de la empresa ha alcanzado tal madurez que es posible garantizar en gran medida la confiablidad de los datos alojados en los repositorios transaccionales. 

La forma en que se sugiere manejar un proyecto de inteligencia de negocios va mucho más allá de la metodología que por lo general proponen la mayoría de proveedores de herramientas e incluso por la manera en que lo sugieren diferentes textos especializados en el tema.

Una posible solución para evitar falsas expectativas en el cliente consiste en plantear una metodología basada en una secuencia de proyectos y no un único proyecto de inteligencia de negocios. Como parte de esta secuencia, un primer proyecto no muy extenso pero vital desde lo estratégico, se debería definir el modelo conceptual y el enfoque de análisis de la información del negocio.

Un segundo proyecto consistirá en ubicar y mapear el estado de las fuentes y los datos requeridos para alimentar dicho modelo. En caso de que se descubra que las fuentes no se encuentran en condiciones confiables para la extracción de los datos requeridos por el modelo, como consecuencia de lo encontrado al término de este segundo proyecto, se podrá plantear una serie de acciones necesarias que permitan poner en orden dichas fuentes.

Estas acciones serán propuestas como tareas o proyectos específicos como, por ejemplo, eliminar o reemplazar algunas fuentes basadas en planillas de cálculo, racionalizar procesos ineficientes y eliminar islas funcionales. En este caso, serán tres nuevos proyectos independientes entre sí, pero encaminados a la obtención de un sistema óptimo de inteligencia de negocios con fuentes de datos confiables.

Resuelto todo lo anterior el cliente recién podrá iniciar el sexto proyecto, aquel que se suele plantear "de entrada" a los proveedores de la herramienta. Una metodología de proyectos secuenciales, muy bien acotados y funcionalmente independientes entre sí, hará que sea mucho más factible cumplir con las expectativas del cliente.