Avui dia les empreses volen ser data driven i, per a això, necessiten prendre les decisions estratègiques basant-se en l'anàlisi de dades i la seva interpretació. Fins aquí sembla senzill, però com han de ser les plataformes que suporten els processos de presa de decisió? Rotundament, no hi ha una única resposta correcta. El que sí que sabem és que, abans de res, aquests sistemes han de facilitar la integració de múltiples fonts d'informació que una empresa disposa i posar en valor les dades de manera que resultin explotables i comprensibles per aquells que sustentin les seves decisions en les dades.

Per poder ser una empresa data driven, de fet, és important que existeixi una conversa sense obstacles entre les àrees de negoci i les àrees tècniques. I en aquest sentit, els anomenats Ensemble Logical Models ens aporten eines facilitadores en aquesta comunicació a l'hora de plasmar i modelar els dominis d'informació d'una gran organització. Com? Principalment, emprant el llenguatge i les prioritats del propi negoci i obviant el context tècnic.

“Per ser un ‘data driven’ cal prendre decisions estratègiques basant-se en l’anàlisi de dades”

L'agilitat té a veure amb la capacitat d'adaptació al canvi, per la qual cosa la millor manera d'assegurar-se que un data warehouse sigui tal és separar aquelles coses que es poden canviar d'aquelles altres que no són susceptibles de ser canviades. Aquesta separació és clau per construir un data warehouse àgil i reeixit en el qual sigui fàcil afegir nous requisits o noves fonts sense alterar el que ja està en marxa. Tant Data Vault com Ensemble Logical Model (ELM) es construeixen entorn d'aquesta premissa i poden entendre's com a patrons de modelatge en els quals es prefereix ampliar el model existent en lloc de canviar tot el model d'arrel. Un dels principals avantatges és que aquestes pràctiques no sols afecten el model en sí, sinó que també s'estenen a l'esforç de prova: només es prova el que s'afegeix o, en el cas de l'esforç de càrrega, només s'afegeixen els nous conductes de dades.

“Combinar ELM i Data Vault permet implicar l’usuari de negoci per buscar solucions i emmagatzemar dades àgilment”

La diferència substancial entre Ensemble Logical Model i Data Vault és que el primer és creat pels usuaris de negoci de l'organització amb la seva pròpia terminologia, reflectint així els seus processos i necessitats. ELM no necessita implementacions tècniques complexes i, per tant, treballa artefactes comprensibles completament independents dels sistemes d'origen. A posteriori, Data Vault tradueix aquest model que es convertirà en la part física i tècnica que finalment se sumarà a una plataforma de dades. La clau amb ELM és que ens permet involucrar als empleats en el procés de modelatge en lloc de centrar-nos en com arribar tècnicament al millor model àgil.

Gràcies a la combinació d’ELM i Data Vault és possible afegir valor al negoci: d'una banda, impliquem els usuaris de negocis perquè discuteixin les seves preocupacions i busquin solucions des de la seva perspectiva i, de l'altra, aconseguim un magatzem de dades àgil i escalable de cara al futur.