Un innovador camino hacia la nueva analítica en la Secretaría de Estado de la Seguridad Social. Desde la Gerencia Informática de la entidad (GISS) se está impulsando la consolidación de un nuevo entorno de Business Intelligence con la intención de dotar a sus usuarios internos de las herramientas necesarias para elaborar cuadros de mando y estadísticas con información sobre recaudación, afiliaciones, prestaciones y otros servicios como la detección y prevención del fraude.
Tal y como explica Luis Díez Porres, project manager de BI y miembro de la GISS, “hace año y medio decidimos adquirir por concurso público Teradata para el corazón de los datos en el entorno analítico, junto con el módulo SAS Fraud Framework y MicroStrategy como herramientas de análisis de datos”. Y es que en la Secretaría de Estado de la Seguridad Social se maneja gran cantidad de información estadística y de análisis basada en los datos derivados de su operativa diaria.
En 18 meses, ha conseguido alcanzar la migración de todo el Data Warehouse corporativo, anteriormente Oracle, a Teradata, lo cual ha supuesto un importante cambio de filosofía, ya que “permitimos a nuestros usuarios la posibilidad de relacionar todos los conceptos que hay en el repositorio de datos corporativo para su posterior explotación con SAS y MicroStrategy”. Dichos datos hacen referencia fundamentalmente a información sobre afiliación, recaudación, cotizaciones, prestaciones, etc.
Luis Díez explica que con MicroStrategy, la intención es “promover el autoconsumo de información, de tal forma que Informática no sea un freno o una barrera a las necesidades analíticas del usuario final. Queremos que el propio usuario pueda ser capaz de entender los conceptos de negocio, gestionarse su propia información y desarrollar cuadros de mando, capacidades de visualización, movilidad, estadísticas, etc.”.
Mientras tanto, con SAS “estamos volcados en proyectos de lucha y prevención del fraude. A día de hoy, concretamente, es útil para un proyecto de detección de empresas ficticias con un sistema distribuido de alertas a las direcciones provinciales con el objeto de aumentar la eficacia de las inspecciones de trabajo”. El sistema anterior de Oracle presentaba ya muchas limitaciones técnicas y el modelo de datos era una copia del modelo de datos de Adabas. “No era un modelo de datos pensado para un entorno analítico. Con el crecimiento en los últimos 15 años, se hizo ingobernable. Las consultas tardaban muchísimo, los procesos de carga nocturnos también, y prácticamente agotaban la ventana nocturna. Además, nos costaba mucho relacionar información de las distintas áreas de negocio porque cada una tenía un modelo de datos distinto”, puntualiza Díez. Tras un concurso público, en el que se valoraron propuestas de IBM y Oracle Exadata, finalmente la propuesta de Teradata resultó ser la más convincente, ya que cumplía con los objetivos claros de tener una única fuente de datos, con información interrelacionada y mayores funcionalidades integradas, como minería, movilidad o geolocalización.
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