¿Cuánto te está costando realmente mantener un DWH legacy?

Hay sistemas que llevan tantos años formando parte de una organización que dejamos de preguntarnos si siguen siendo la mejor opción en la actualidad.

Sí, funcionan. Los equipos los conocen. Los procesos están construidos alrededor de ellos y, aunque de vez en cuando haya que resolver una incidencia, añadir una integración o hacer algún ajuste, el negocio sigue adelante.

Entonces, ¿para qué cambiarlo?

Esta es una de las preguntas que muchas empresas se hacen cuando hablamos de modernizar su Data Warehouse.

Y es una pregunta razonable.

El problema es que el coste de mantener un DWH legacy no siempre aparece en una factura ni en la cuenta de resultados.

Está en el tiempo que los equipos dedican a mantenerlo, en la dificultad para incorporar nuevos datos, en los proyectos que se retrasan y, sobre todo, en todo aquello que la empresa podría hacer si sus datos fueran más accesibles, flexibles y fáciles de utilizar.

En suma; el verdadero coste del legacy no es solo lo que cuesta mantenerlo.

Es lo que limita.

El problema no es que el DWH funcione

Cuando hablamos de un Data Warehouse legacy, es fácil centrar la conversación en aspectos puramente tecnológicos: infraestructura antigua, herramientas que han quedado obsoletas, costes de mantenimiento, problemas de escalabilidad o dificultad para integrar nuevas tecnologías.

Pero hay una pregunta más importante que debemos hacernos:

¿Qué está dejando de hacer la empresa porque su arquitectura de datos funciona de esta manera?

Un sistema puede seguir funcionando y, al mismo tiempo, estar limitando la capacidad de evolución de una organización.

De hecho, es uno de los escenarios con los que más nos topamos: arquitecturas que cumplen perfectamente con las necesidades para las que fueron diseñadas, pero que empiezan a quedarse pequeñas cuando aparecen nuevas fuentes de datos, nuevos canales, nuevas necesidades analíticas o iniciativas de inteligencia artificial.

El equipo de datos dedica cada vez más tiempo a mantener lo que ya existe

Una de las primeras consecuencias de una arquitectura legacy es la deuda técnica.

Procesos desarrollados hace años, dependencias entre sistemas, transformaciones difíciles de modificar, cargas que requieren supervisión o integraciones que solo unas pocas personas dentro de la organización saben mantener.

Todo sigue funcionando, pero cada cambio cuesta un poco más.

Y aquí aparece un coste que muchas veces pasa desapercibido: el tiempo de los equipos.

Horas dedicadas a solucionar incidencias, revisar procesos, mantener integraciones o adaptar desarrollos antiguos…

Incorporar una nueva fuente de datos deja de ser algo sencillo

Las empresas generan y reciben datos desde cada vez más lugares.

ERP, CRM, plataformas cloud, aplicaciones propias, herramientas de marketing, sistemas industriales, APIs, proveedores externos…

En una arquitectura moderna, añadir una nueva fuente debería poder hacerse de forma progresiva y escalable.

En un entorno legacy, en cambio, cada nueva integración puede implicar revisar procesos existentes, desarrollar transformaciones específicas o crear nuevas dependencias.

Y así la empresa pierde velocidad.

Una nueva fuente de información puede tardar semanas o meses en convertirse en información útil para el negocio.

Cuando los datos llegan tarde, las decisiones también

La velocidad de acceso al dato no es una cuestión exclusivamente técnica.

Tiene una consecuencia empresarial.

Imaginemos que una compañía necesita cruzar información de ventas, comportamiento de clientes y datos operativos para analizar una determinada situación.

Si conseguir esa información requiere esperar a un proceso de carga, realizar transformaciones adicionales o pedir al equipo de datos que prepare un conjunto específico de información, la decisión se retrasa.

Y cuando esto sucede de forma recurrente, la organización acaba adaptándose.

• Se toman decisiones con la información disponible, no necesariamente con la información que sería útil tener.
• Se crean informes manuales.
• Se exportan datos a Excel.
• Se generan procesos paralelos.

Y poco a poco aparecen nuevas capas alrededor del sistema original para compensar sus limitaciones.

El resultado es paradójico: tenemos más datos que nunca, pero no necesariamente más capacidad para utilizarlos.

¿Y qué ocurre con la inteligencia artificial?

Hoy en día prácticamente todas las organizaciones están explorando cómo incorporar inteligencia artificial en sus procesos.

Pero la IA no funciona de manera aislada.

Necesita datos accesibles, integrados, confiables y suficientemente preparados para el caso de uso.

Esto significa que una arquitectura de datos limitada puede convertirse también en una barrera para determinadas iniciativas de IA.

Si antes de desarrollar un caso de uso hay que invertir una cantidad considerable de tiempo en localizar los datos, integrarlos, transformarlos, asegurar su calidad y construir los procesos necesarios para ponerlos a disposición del modelo, el proyecto se vuelve más complejo.

Y cuanto más esfuerzo requiere llegar al punto de partida, menos iniciativas pueden abordarse de forma ágil.

La IA, en este sentido, vuelve a poner sobre la mesa que la capacidad de una empresa para aprovechar sus datos depende también de la arquitectura que hay detrás.

El coste de oportunidad

Es relativamente sencillo calcular cuánto cuesta una infraestructura, una licencia o el mantenimiento de una plataforma.

Es mucho más difícil calcular cuánto cuesta no poder hacer algo.

• ¿Cuánto cuesta que un proyecto de analítica se retrase tres meses?
• ¿Cuánto cuesta que una nueva fuente de datos no se integre porque requiere demasiado esfuerzo?
• ¿Cuánto cuesta que un equipo especializado se dedique a mantener procesos antiguos en lugar de desarrollar nuevos casos de uso?
• ¿Cuánto cuesta que una iniciativa de IA se quede en una prueba porque preparar los datos resulta demasiado complejo?

Y, sobre todo:

¿Cuánto valor deja de generar la empresa por no poder reaccionar con la velocidad que necesita?

Ese es el auténtico coste de oportunidad de un DWH legacy.

No siempre se ve como un coste económico.

A veces es un proyecto que no llega a arrancar, una decisión que se retrasa. O una oportunidad que se descarta porque, sencillamente, conseguir los datos necesarios parece demasiado complicado.

Modernizar no significa cambiarlo todo de un día para otro

Modernizar un Data Warehouse no significa necesariamente sustituir todo el sistema actual y empezar desde cero.

Cada organización tiene una situación diferente y no existe una arquitectura única que sirva para todas.

En algunos casos tendrá sentido una migración progresiva. En otros, convivir durante un tiempo con el entorno existente y nuevas capacidades. Y en otros, replantear la arquitectura desde el principio.

Lo importante es entender primero qué está limitando actualmente al negocio y qué capacidades serán necesarias en los próximos años.

La pregunta que deberíamos hacernos

Cuando una empresa se plantea si merece la pena modernizar su DWH, lo primero que debería preguntarse es:

“¿Qué podríamos hacer si no tuviéramos estas limitaciones?”

La respuesta puede incluir una incorporación más rápida de nuevas fuentes, mejores capacidades analíticas, mayor automatización, nuevos casos de uso de IA o una toma de decisiones más ágil.

Pero también puede ser algo mucho más sencillo: liberar al equipo de datos de una parte del mantenimiento y permitirle dedicar su tiempo a generar nuevas capacidades para el negocio.

Al final, un Data Warehouse no debería medirse únicamente por su capacidad para almacenar y procesar datos.

También por su capacidad para acompañar la evolución de la empresa.

En BIMEX Analytics ayudamos a las organizaciones a evaluar su arquitectura de datos, identificar las principales limitaciones y definir una estrategia de modernización alineada con sus necesidades reales de negocio.

En definitiva, conseguir que la organización pueda hacer mañana cosas que hoy resultan demasiado difíciles.