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Una cuestión didáctica (1 de 2)

Vamos a recuperar la faceta didáctica que tenemos un poco olvidada últimamente antes de regresar a la serie  que estábamos haciendo. Volvamos a serlo. Vamos a plantearnos un problema y a intentar dar respuesta a alguna de las preguntas que se nos plantean.

El contexto

Consideremos la siguiente situación.

Los sistemas de gestión de la información de nuestra empresa han quedado obsoletos. En nuestra organización existe un antiguo sistema PDM que ya no responde a las necesidades actuales y que su customización para adecuarlo presenta un coste superior a la implantación de un nuevo sistema. El nuevo sistema PLM y el antiguo PDM difieren en la forma en la que guardan los datos y por lo tanto, los datos se deberan tratar para poder ser usados en el nuevo sistema. A parte, existen datos corruptos, incoherentes y repetidos en la antigua base de datos.

Y, claro, el director de sistemas nos asigna la tarea de preparar una nueva base de datos: la migración de los datos. Bien, el reto es importante y a nivel teórico se puede enfocar la realización del mismo de diversas maneras.

Por ejemplo, se puede realizar la migración mendiante scripts de sql que aproveche las características esenciales de la bases de datos que usa la organización. Pero también, podría usarse cualquier lenguaje como java o c++ (o otros). Vamos a encarar el problema como excusa para usar una herramienta ETL.

¿Qué es ETL?

Como ya presentamos hace tiempo en un post anterior, ETL significa Extract, Transform and Load. Este acrónimo hace referencia a herramientas que permiten la extracción de datos de diferentes fuentes (bases de datos, ficheros,…), su transformación (unificación, gestionar la duplicación y la corrupción, asegurar la calidad,…) y su posterior carga en datawarehouse (o en otra base de datos).

¿Qué estas haciendo?

Entonces la pregunta que nos hacemos podría conviertirse en ¿por qué elegir una herramienta ETL? ¿Por qué plantearse la migración como un proceso ETL? Para responderla es mejor centrarse de nuevo en qué puede derivar un proceso de ETL:

  1. Implica una gran cantidad de trabajo de análisis, diseño e implementación.
  2. Implica mucho trabajo a nivel de programación.
  3. Los errores pueden derivarse en paralizar áreas de negocio. 

Y también en las necesidades de la organización:

  1. Que el proceso sea trasparente para la organización.
  2. Que el proceso esté encarado a las necesidades de negocio.
  3. Obtener best practices en el proceso.
  4. Fácil de reutilizar
  5. Obtención de ROI (Return on Investment)

Por lo tanto, sería bueno centrarse en lo que queremos hacer y no en cómo lo queremos hacer a través de una herramientas que permita la ejecución de las tareas directamente desde el modelo, que sea sencilla de usar, ejecutar, mantener y reusar. Fácil de decir, sumamente complicado de ejecutar.

 ¿Qué herramienta vamos a escoger? La respuesta en un par de días.

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Entropía, sistemas emergentes y organizaciones

Algunos conceptos e ideas se conforman para influir en el devenir de las cosas y en su comprensión de tal manera que en el momento en que se incorporan las piezas del puzzle empiezan a encajar (aunque no se posean todas ellas). Esa categoría de conceptos se halla presente en diversas áreas del conocimiento e impacta en el prisma que conforma la visión de las mismas para convertirse en una de las múltiples facetas.

Sobre la entropía

El concepto de entropía proviene originariamente de la termodinámica que es la rama de la física que estudia fenómenos en los que interviene el calor. Uno de los posibles enunciados de la Segunda Ley de la Termodinámica (enunciada por S. Carnot en 1824) involucra la entropía:

«La evolución espontánea de un sistema aislado se traduce siempre en un aumento de su entropía«

y la entropía puede entenderse de forma general como una magnitud que identifica la cantidad de desorden dentro de un sistema físico (si queremos ser más precisos: mide la cantidad de energía de un sistema físico que no puede utilizarse para realizar trabajo mecánico) . Por lo tanto, la segunda ley de la termodinámica dice que los sistemas aislados tienden al desorden. Desde este punto de vista, la existencia de vida puede considerarse como una singularidad en la entropía (un evento de entropía decreciente) y como resultado de un sistema emergente (para saber más leer a Steven Berlin Johnson).

Basándose en el concepto procedente de la termodinámica y la mecánica estadística, Claude Shannon introdujo la entropía en la teoria de la comunicación o de la información que había desarrollado en 1948. El concepto adquiere entonces el significado de número que mide la incertidumbre de un mensaje. Por lo tanto, la entropía es nula cuando la certeza es absoluta.

Sobre sistemas emergentes

Los sistemas emergentes son sistemas complejos de adaptación que despliegan comportamientos emergentes (de macroconducta observable). En estos sistemas, los agentes que residen en una escala comienzan a producir comportamientos que yacen en una escala superior a la suya: las hormigas crean colonias, los habitantes de una ciudad crean barrios, un software de reconocimiento de patrón simple aprende a recomendar libros, las células se unen formando organismos. La evolución de reglas simples a complejas es lo que llamamos “emergencia”.

En las organizaciones…

Cuando añadimos información a un objeto físico lo que estamos haciendo es ordenar de una forma determinada los elementos que componen el sistema de ese objeto. Por ejemplo, consideremos un producto de nuestra fábrica. Para este objeto recopilamos las características físicas del mismo (material, forma, tamaño, color,…) y las características propias de su diseño y fabricación (documentación, versionado, iteración, autor, workflow,…), es decir, estamos ordenando el objeto a través de su información tecnológica. Cualquier cambio aleatorio en las mismas provoca una pérdida de orden, un aumento de la entropía.  La misma idea se puede aplicar a las informaciones de tipo conocimiento o de tipo logístico. Información sobre datos.

Una organización puede considerarse como un sistema en que la se genera información a partir de datos. Cuando la empresa alcanza un nivel crítico los niveles de datos e información del mismo han crecido de forma exponencial y tienden a la desorganización (pérdida de datos, lenta localización de los mismos, aumentos de los gastos en recursos, pérdida de capacidad de reacción frente a los cambios del mercado).

Por lo tanto, nos encontramos en la situación anterior. Como todos los sistemas, se presenta una tendencia al aumento de la entropía. Por lo tanto, es necesario mecanismos para reducir la entropía. Es cuando entra en juego, la gestión de la información a través de herramientas. Una forma de entender las herramientas de gestión de la informactión es como agentes cuyo objetivo es frenar o disminuir la entropía inhenrente a las organizaciones. Con lo que se añade energía al sistema para corregir el desorden. Es una forma casi poética de ver las cosas.

Sin embargo, lo que es cierto es que tener sistemas de información en una organización no se traduce necesariamente como una disminución de la entropía o una mejora en la eficiencia de la actuación de la organización. Dada su naturaleza como sistema complejo formado por una estructura jerarquizada, frecuentemente los posibles modelos de negocio eficientes o las experiencias enriquecedoras no emergen desde la base (tal y como comenta Laura), la comunicación no funciona o no es posible involucrar a la base con la visión, misión y cultura de la organización. Entonces, el sistema está condenado al fracaso y al no uso y en esa situación, provoca el efecto contrario al deseado.

Es posible que se necesite analizar si en nuevos modelos de negocio hay cabida para los sistemas emergentes. Si en algún momento, las fuerzas ascendentes y no descendentes sean las que apunten la dirección estratégica.

Y me pregunto, ¿es posible? ¿es deseable?