Dieci competenze obbligatorie per un consulente di data warehousing - manichini

Un buon consulente di data warehousing ha alcune abilità nel trattare con le persone e una conoscenza dei vari aspetti del data warehousing. Questo elenco ti consente di acquisire alcune delle competenze richieste che tutti i consulenti di data warehousing dovrebbero possedere.

Visione generale

Anche un consulente di data warehousing esperto in una particolare area (schema a stella in un database relazionale a supporto di OLAP la funzionalità, ad esempio) dovrebbe avere una visione ampia almeno in queste aree:

• Architettura di archiviazione dati completa end-to-end, dagli strumenti al middleware alla qualità dei dati al software di orchestrazione

• Comprensione delle architetture di calcolo client / server, basate sul Web e lato server

• Una solida comprensione dei concetti di ottimizzazione del database per l'ottimizzazione delle query di accesso ai dati

• Abilità nello scavare attraverso le origini dati per vedere cosa c'è veramente <

  > Poiché i componenti di un ambiente di data warehousing sono interconnessi, un consulente deve essere in grado non solo di fornire competenze tecniche in una o due aree di un progetto, ma anche di vedere il quadro generale.
  Competenze tecniche profonde in una o due aree

Se hai intenzione di pagare i soldi per un consulente che sostiene di essere un esperto di data warehousing, quella persona deve essere un vero esperto. Più specificamente, un consulente dovrebbe essere in grado di rivendicare, con orgoglio e

con precisione

, per essere il migliore in una o due aree (design del database e strumenti front-end, per esempio).

Abilità comunicative

"Uhm, beh, sai, penso che, quel requisito che il ragazzo in fondo ha menzionato, tipo, la settimana scorsa, giusto? Sai, di cosa stavamo parlando? "

Anche se la grammatica scritta e verbale di un consulente non deve essere perfetta (un modificatore occasionale è a posto), anche il consulente tecnicamente più astuto deve essere in grado di trasmettere idee e capire quello che gli altri stanno comunicando. È fondamentale!

La capacità di analizzare le fonti di dati

Un consulente non dovrebbe mai progettare le trasformazioni necessarie per un data warehouse utilizzando esclusivamente elenchi di strutture dati e definizioni fornite dai custodi di un'applicazione o dal reparto IT. Un consulente deve essere in grado di scavare nei database di origine, anche se questa analisi delle fonti è solo un ruolo secondario per il consulente.

Ad esempio, anche un consulente che non è l'analista principale dei dati di origine potrebbe dover capire perché lo strumento di business intelligence restituisce risultati strani.

La capacità di distinguere tra requisiti e desideri

La capacità di un consulente di distinguere tra esigenze e desideri degli utenti è importante soprattutto nel lavoro sull'ambito (la prima fase) di un progetto di data warehouse.Un gruppo eterogeneo di utenti probabilmente ti bombarda con grida di "Ho bisogno di questo! "E" Lo voglio! "

Durante il crunch, le buone capacità di facilitazione e negoziazione sono essenziali quando la funzionalità deve essere tagliata dall'elenco o, almeno, differita fino alla prossima versione del data warehouse.

Capacità di risoluzione dei conflitti

Indipendentemente dal ruolo svolto da un consulente, dal project manager all'analista dei dati allo specialista della garanzia della qualità (QA), quella persona è estranea ai membri di un'organizzazione - e qualcuno dall'azienda cliente è quasi sempre risentito dall'intrusione dell'estraneo. "

Un consulente su un progetto di data warehousing (o qualsiasi altro progetto, se è per questo) deve identificare tempestivamente queste situazioni e fare il miglior lavoro possibile per diffondere qualsiasi conflitto che rischia di distruggere un progetto.

Un sistema di allerta precoce

Un consulente dovrebbe agire come un sistema di allerta precoce per identificare e segnalare problemi a te, al cliente, in modo da poterli gestire. Il consulente non dovrebbe essere un informatore, ma lui o lei dovrebbe essere più di un semplice tecnico da naso a macina.

Poiché questa persona è un'estranea e non è coinvolta (tu speri!) Nella tua politica organizzativa interna, lui o lei dovrebbe avere una certa libertà di notificare dei problemi.

Un consulente la cui organizzazione ha problemi (un altro consulente che non si sta comportando fino alla parità, per esempio) potrebbe non sentirsi libero di informarti di questi problemi.

Ecco dove le persone della tua azienda dovrebbero anche fungere da segnale di allarme per i membri dello staff dell'organizzazione di consulenza. (Ecco perché le capacità di risoluzione dei conflitti, discusse nella sezione precedente, sono così importanti!)

Conoscenze generali sullo sviluppo di sistemi e applicazioni

Mentre il data warehousing e l'informatica mainstream continuano a convergere, un numero crescente di magazzini sarà costruito usando oggetti distribuiti; aumenterà l'uso della messaggistica e di altre tecnologie di movimento dei dati per la business intelligence quasi in tempo reale; e molte altre funzionalità che non facevano parte di un tipico ambiente di data warehousing di prima generazione si svilupperanno.

Un consulente con competenze forti dovrebbe avere almeno una conoscenza pratica di queste aree, oltre alle abilità di programmazione di base e altre abilità.

Il know-how per trovare informazioni aggiornate

Dalle correzioni di bug del prodotto di data warehousing alle informazioni sulle ultime tendenze architettoniche, un buon consulente sa come trovare rapidamente le informazioni aggiornate - in tempo per essere messo a frutto nel vostro progetto di data warehousing.

Un vocabolario esagerato

Perché è quasi impossibile evitare parole d'ordine accattivanti (si può dire "data mart"?) Nel mondo del data warehousing, non tenerlo contro un consulente (o chiunque altro) che usa queste frasi

Tuttavia, sii generalmente diffidente nei confronti dei consulenti che sembrano essere andati a una fiera e si sono incontrati con i responsabili del data warehousing: "Non aver paura. Unisciti a noi per il data mining della rete neurale che utilizza i dati orientati ai soggetti per darti un riconoscimento di modelli predittivi basato sull'utilizzo di tecniche di data vault in SSAS (Microsoft SQL Server Analysis Services) e SSIS (Microsoft SQL Server Integration Services) - siamo tuoi amici!“