FASES DE IMPLANTACIÓN DE UN DATA WAREHOUSE

Tal y como aparecía en un artículo en ComputerWorld: "Un Data Warehouse no se puede comprar, se tiene que construir". Como hemos mencionado con anterioridad, la construcción e implantación de un Data Warehouse es un proceso evolutivo.

Este proceso se tiene que apoyar en una metodología específica para este tipo de procesos, si bien es más importante que la elección de la mejor de las metodologías, el realizar un control para asegurar el seguimiento de la misma.

En las fases que se establezcan en el alcance del proyecto es fundamental el incluir una fase de formación en la herramienta utilizada para un máximo aprovechamiento de la aplicación. El seguir los pasos de la metodología y el comenzar el Data Warehouse por un área específica de la empresa, nos permitirá obtener resultados tangibles en un corto espacio de tiempo.

Planteamos aquí la metodología propuesta por SAS Institute: la "Rapid Warehousing Methodology". Dicha metodología es iterativa, y está basada en el desarrollo incremental del proyecto de Data Warehouse dividido en cinco fases:

• Definición de los objetivos
• Definición de los requerimientos de información
• Diseño y modelización
• Implementación
• Revisión

Definición de los objetivos

Definición de los requerimientos de información

Tal como sucede en todo tipo de proyectos, sobre todo si involucran técnicas novedosas como son las relativas al Data Warehouse, es analizar las necesidades y hacer comprender las ventajas que este sistema puede reportar.

Es por ello por lo que nos remitimos al apartado de esta guía de Análisis de las necesidades del comprador. Será en este punto, en donde detallaremos los pasos a seguir en un proyecto de este tipo, en donde el usuario va a jugar un papel tan destacado.

Diseño y modelización

Los requerimientos de información identificados durante la anterior fase proporcionarán las bases para realizar el diseño y la modelización del Data Warehouse.

En esta fase se identificarán las fuentes de los datos (sistema operacional, fuentes externas,..) y las transformaciones necesarias para, a partir de dichas fuentes, obtener el modelo lógico de datos del Data Warehouse. Este modelo estará formado por entidades y relaciones que permitirán resolver las necesidades de negocio de la organización.

El modelo lógico se traducirá posteriormente en el modelo físico de datos que se almacenará en el Data Warehouse y que definirá la arquitectura de almacenamiento del Data Warehouse adaptándose al tipo de explotación que se realice del mismo.

La mayor parte estas definiciones de los datos del Data Warehouse estarán almacenadas en los metadatos y formarán parte del mismo.

Implementación

La implantación de un Data Warehouse lleva implícitos los siguientes pasos:

• Extracción de los datos del sistema operacional y transformación de los mismos.
• Carga de los datos validados en el Data Warehouse. Esta carga deberá ser planificada con una periodicidad que se adaptará a las necesidades de refresco detectadas durante las fases de diseño del nuevo sistema.
• Explotación del Data Warehouse mediante diversas técnicas dependiendo del tipo de aplicación que se de a los datos:

Query & Reporting

On-line analytical processing (OLAP)

Executive Information System (EIS) ó Información de gestión

Decision Support Systems (DSS)

Visualización de la información

Data Mining ó Minería de Datos, etc.

La información necesaria para mantener el control sobre los datos se almacena en los metadatos técnicos (cuando describen las características físicas de los datos) y de negocio (cuando describen cómo se usan esos datos). Dichos metadatos deberán ser accesibles por los usuarios finales que permitirán en todo momento tanto al usuario, como al administrador que deberá además tener la facultad de modificarlos según varíen las necesidades de información.

Con la finalización de esta fase se obtendrá un Data Warehouse disponible para su uso por parte de los usuarios finales y el departamento de informática.

Revisión

La construcción del Data Warehouse no finaliza con la implantación del mismo, sino que es una tarea iterativa en la que se trata de incrementar su alcance aprendiendo de las experiencias anteriores.

Después de implantarse, debería realizarse una revisión del Data Warehouse planteando preguntas que permitan, después de los seis o nueve meses posteriores a su puesta en marcha, definir cuáles serían los aspectos a mejorar o potenciar en función de la utilización que se haga del nuevo sistema.

Diseño de la estructura de cursos de formación

Con la información obtenida de reuniones con los distintos usuarios se diseñarán una serie de cursos a medida, que tendrán como objetivo el proporcionar la formación estadística necesaria para el mejor aprovechamiento de la funcionalidad incluida en la aplicación. Se realizarán prácticas sobre el desarrollo realizado, las cuales permitirán fijar los conceptos adquiridos y servirán como formación a los usuarios.

Fuente: Dataprix

Componentes a tener en cuenta a la hora de construir un Data Warehouse

Un componente fundamental a la hora de poder contar con un Data Warehouse que responda a las necesidades analíticas avanzadas de los usuarios, es el poder contar con una infraestructura hardware que la soporte.

En este sentido son críticas, a la hora de evaluar uno u otro hardware, dos características principales:

Por un lado, a este tipo de sistemas suelen acceder pocos usuarios con unas necesidades muy grandes de información, a diferencia de los sistemas operacionales, con muchos usuarios y necesidades puntuales de información. Debido a la flexibilidad requerida a la hora de hacer consultas complejas e imprevistas, y al gran tamaño de información manejada, son necesarias unas altas prestaciones de la máquina.

Por otro lado, debido a que estos sistemas suelen comenzar con una funcionalidad limitada, que se va expandiendo con el tiempo (situación por cierto aconsejada), es necesario que los sistemas sean escalables para dar soporte a las necesidades crecientes de equipamiento. En este sentido, será conveniente el optar por una arquitectura abierta, que nos permita aprovechar lo mejor de cada fabricante.

En el mercado se han desarrollado tecnologías basadas en tecnología de procesamiento paralelo, dan el soporte necesario a las necesidades de altas prestaciones y escalabilidad de los Data Warehouse. Estas tecnologías son de dos tipos:

• SMP (Symmetric multiprocessing, o Multiprocesadores Simétricos): Los sistemas tienen múltiples procesadores que comparten un único bus y una gran memoria, repartiéndose los procesos que genera el sistema, siendo el sistema operativo el que gestiona esta distribución de tareas. Estos sistemas se conocen como arquitecturas de "casi todo compartido". El aspecto más crítico de este tipo de sistemas es el grado de rendimiento relativo respecto al número de procesadores presentes, debido a su creciente no lineal.
• MPP (Massively parallel processing, o Multiprocesadores Masivamente Paralelos): Es una tecnología que compite contra la SMP, en la que los sistemas suelen ser casi independientes comunicados por intercambiadores de alta velocidad que permiten gestionarlos como un único sistema. Se conocen por ello como arquitecturas de "nada compartido". Su escalabilidad es mayor que la de los SMP.

Según Meta Group, las tendencias de mercado indican que las arquitecturas SMP aportan normalmente suficientes características de escalabilidad, con una mayor oferta y un menor riesgo tecnológico. Sin embargo, cuando las condiciones de escalabilidad sean extremas, se puede plantear la opción MPP.

No obstante, se están produciendo avances significativos en arquitecturas SMP, que han logrado máquinas con un crecimiento lineal de rendimiento hasta un número de 64 procesadores.

Recomendamos desde estas páginas, la visita a la dirección Internet:

http://www.tpc.org/bench.results.html

en donde la Transaction Processing Council (de la que son miembros ALR, Amdahl, Bull, Compaq, Data General, Dell, Digital, Fujitsu, HP, IBM, Intergraph, NCR , Siemens-Nixdorf, Sun o Unisys), realiza una comparativa entre las máquinas de sus miembros, proporcionando para diferentes modelos y diferentes configuraciones de Sistemas Operativos y Software de Base de Datos, un análisis de rendimiento (throughput), y un resumen de características (precio, número de procesadores, arquitectura y futuras versiones y fecha de disponibilidad).

Software de almacenamiento (SGBD)

Como hemos comentado, el sistema que gestione el almacenamiento de la información (Sistema de Gestión de Base de Datos o SGBD), es otro elemento clave en un Data Warehouse. Independientemente de que la información almacenada en el Data Warehouse se pueda analizar mediante visualización multidimensional, el SGBD puede estar realizado utilizando tecnología de Bases de Datos Relacionales o Multidimensionales.

Las bases de datos relacionales, se han popularizado en los sistemas operacionales, pero se han visto incapaces de enfrentarse a las necesidades de información de los entornos Data Warehouse. Por ello, y puesto que, como hemos comentado, las necesidades de información suelen atender a consultas multidimensionales, parece que unas Bases de Datos multidimensionales, parten con ventaja. En este sentido son de aplicación los comentarios que realizamos en el apartado de hardware, por requerimientos de prestaciones, escalabilidad y consolidación tecnológica.

Al igual que en el hardware, nuevos diseños de las bases de datos relacionales, las bases de datos post-relacionales, abren un mayor abanico de elección. Estas bases de datos post-relacionales, parten de una tecnología consolidada y dan respuesta al agotamiento de las posibilidades de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales, ofreciendo las mismas prestaciones aunque implantadas en una arquitectura diseñada de forma más eficiente.

Esta mayor eficiencia se consigue instaurando relaciones lógicas en vez de físicas, lo que hace que ya no sea necesario destinar más hardware a una solución para conseguir la ejecución de las funciones requeridas. El resultado es que la misma aplicación implantada en una BD post-relacional requiere menos hardware, puede dar servicio a un mayor número de usuarios y utilizar mecanismos intensivos de acceso a los datos más complejos. Asimismo, esta tecnología permite combinar las ventajas de las bases de datos jerárquicas y las relacionales con un coste más reducido. Ambos sistemas aportan como ventaja que no resulta necesario disponer de servidores omnipotentes, sin que puede partirse de un nivel de hardware modesto y ampliarlo a medida que crecen las necesidades de información de la compañía y el uso efectivo del sistema.

Dejamos fuera del ámbito de esta guía el detallar cómo los proveedores de bases de datos han optimizado los accesos a los índices, o las nuevas posibilidades que ofrece la compresión de datos (menos espacio para la misma información lo que implica, entre otras ventajas, que más información se puede tener en caché), para lo que remitimos a la prensa especializada o a las publicaciones de los fabricantes.

Software de extracción y manipulación de datos

En este apartado analizaremos un componente esencial a la hora de implantar un Data Warehouse, la extracción y manipulación. Para esta labor, que entra dentro del ámbito de los profesionales de tecnologías de la información, es crítico el poder contar con herramientas que permitan controlar y automatizar los continuos "mimos" y necesidades de actualización del Data Warehouse.

Estas herramientas deberán proporcionar las siguientes funcionalidades:

• Control de la extracción de los datos y su automatización, disminuyendo el tiempo empleado en el descubrimiento de procesos no documentados, minimizando el margen de error y permitiendo mayor flexibilidad.
• Acceso a diferentes tecnologías, haciendo un uso efectivo del hardware, software, datos y recursos humanos existentes.
• Proporcionar la gestión integrada del Data Warehouse y los Data Marts existentes, integrando la extracción, transformación y carga para la construcción del Data Warehouse corporativo y de los Data Marts.
• Uso de la arquitectura de metadatos, facilitando la definición de los objetos de negocio y las reglas de consolidación.
• Acceso a una gran variedad de fuentes de datos diferentes.
• Manejo de excepciones.
• Planificación, logs, interfaces a schedulers de terceros.
• Interfaz independiente de hardware.
• Soporte en la explotación del Data Warehouse.

A veces, no se suele prestar la suficiente atención a esta fase de la gestión del Data Warehouse, aun cuando supone una gran parte del esfuerzo en la construcción de un Data Warehouse. Existen multitud de herramientas disponibles en el mercado que automatizan parte del trabajo, para lo cual recomendamos la visita a la página Internet:

http://pwp.starnetinc.com/larryg/clean.html

en la que se proporciona una lista de mas de 100 herramientas de extracción y manipulación de datos, con links a sus páginas Internet, y una somera descripción de la funcionalidad cubierta por cada herramienta.

Herramientas Middleware

Como herramientas de soporte a la fase de gestión de un Data Warehouse, analizaremos a continuación dos tipos de herramientas:

• Por un lado herramientas Middleware, que provean conectividad entre entornos diferentes, para ayudar en la gestión del Data Warehouse.
• Por otro, analizadores y aceleradores de consultas, que permitan optimizar tiempos de respuestas en las necesidades analíticas, o de carga de los diferentes datos desde los sistemas operacionales hasta el Data Warehouse.

Las herramientas Middleware deben ser escalables siendo capaces de crecer conforme crece el Data Warehouse, sin problemas de volúmenes. Tambien deben ser flexibles y robustas, sin olvidarse de proporcionar un rendimiento adecuado. Estarán abiertas a todo tipos de entornos de almacenamiento de datos, tanto mediante estándares de facto (OLE, ODBC, etc.), como a los tipos de mercado más populares (DB2, Access, etc.). La conectividad, al menos en estándares de transporte (SNA LU6.2, DECnet, etc.) debe estar tambien asegurada.

Con el uso de estas herramientas de Middleware lograremos:

• Maximizar los recursos ejecutando las aplicaciones en la plataforma más adecuada.
• Integrar los datos y aplicaciones existentes en una plataforma distribuida.
• Automatizar la distribución de datos y aplicaciones desde un sistema centralizado.
• Reducir tráfico en la red, balanceando los niveles de cliente servidor (mas o menos datos en local, mas o menos proceso en local).
• Explotar las capacidades de sistemas remotos sin tener que aprender multiples entornos operativos.
• Asegurar la escalabilidad del sistema.
• Desarrollar aplicaciones en local y explotarlas en el servidor.

Los analizadores y aceleradores de querys trabajan volcando sobre un fichero de log las consultas ejecutadas y datos asociados a las mismas (tiempo de respuesta, tablas accedidas, método de acceso, etc). Este log se analiza, bien automáticamente o mediante la supervisión del administrador de datos, para mejorar los tiempos de accesos.

Estos sistemas de monitorización se pueden implementar en un entorno separado de pruebas, o en el entorno real. Si se ejecutan sobre un entorno de pruebas, el rendimiento del entorno real no se vé afectado. Sin embargo, no es posible optimizar los esfuerzos, puesto que los análisis efectuados pueden realizarse sobre consultas no críticas o no frecuentemente realizadas por los usuarios.

El implantar un sistema analizador de consultas, en el entorno real tiene además una serie de ventajas tales como:

• Se pueden monitorizar los tiempos de respuesta del entorno real.
• Se pueden implantar mecanismos de optimización de las consultas, reduciendo la carga del sistema.
• Se puede imputar costes a los usuarios por el coste del Data Warehouse.
• Se pueden implantar mecanismos de bloqueo para las consultas que vayan a implicar un tiempo de respuesta excesivo.

Fuente : DataPrix

15 Motivos para el BI Open Source:

1) Si usted es un Director de Informática, CIO, o cómo quiera que se llame en su empresa, si no se ha planteado YA, usar Open Source o soluciones SaaS en su empresa, probablemente le esperan unos años muy, muy complicados con presupuestos de IT cada vez más escasos, sin capacidad de optar a las nuevas mejoras tecnológicas y con un equipo humano que se irá quedando obsoleto.

2) El BI Open Source cada vez es más seguro, fiable, escalable y, sobre todo, no tiene barreras de entrada limitantes en coste... ni barreras de expansión (me fusiono con otra compañía, abro el análisis a toda la empresa, le doy acceso a mis clientes, lo abro al público....) que supondrían cientos de costosisimas licencias.

3) En épocas de crisis, ya no solo será importante analizar ventas, visitas, margenes, etc.. si no también costes, rentabilidad del canal, productivad, etc... y mejor tener herramientas flexibles y customizables que tener que 'comprar' paquetes nuevos.

4) NO tiene sentido, pagar por 2.000 licencias, cuando sólo unos 100 realmente lo usan.

5) Si eres Director de Informática y te gusta innovar, BI Open Source te proporciona ahorro de costes para dirigirlos a I+D y nuevos técnicos, y una tecnología abierta y puntera con la que crecer.

6) Ya hay muchas (y muy grandes compañías), que son 100% Open Source... y no se han colapsado!! es más, están entre las más valoradas.

7) Paradojicamente, en estos tiempos de crisis, grandes fabricantes propietarios están subiendo sus tarifas de licencias, en lugar de bajarlas, para cubrir sus márgenes.

8) Eso si, no hay que pensar que por ser Open Source, todo es gratis. No, lo que ocurre es que realmente pagarás por lo que usas y necesitas: soporte rápido, eficiente y profesional, servicios de consultoría que 'saben del negocio' y 'resuelven problemas', customizaciones que te dan la ventaja competitiva, etc...

9) A nivel histórico, esta es la primera crisis económica en la que existen alternativas viables y reales Open Source a los fabricantes tradicionales. Antes hubo crisis, pero IBM, Oracle, Microsoft y demás, no tenían verdaderas alternativas en presupuesto.

10) Muchos de los productos llamados propietarios, tienen un % muy elevedo de componentes 'open source' en su desarrollo, tanto por la calidad de estos componentes como por su ahorro de costes. Es decir, includo 'pagando licencias', gran parte de lo que pagas en Open Source.

11) En otros muchos casos, se están produciendo acuerdos entre software propietario software Open Source: HP, Ingres...

12) Cada vez es más evidente que hay que hacer el foco en las 'soluciones', más que en las herramientas o la tecnología.... es decir más en 'materia gris' conocedora del negocia y que aporte soluciones. Por tanto, destinar parte del dinero 'de software a materia gris'.

13) Que tal si aplicamos las matemáticas? (cero en el pago de licencias, bajo TCO, alto ROI)

14) Se trata de alternativas de menor riesgo por la cantidad invertida. Se pueden hacer 'pruebas con gaseosa'.

15) Las versiones salen mucho antes (puedes descargártelas cada noche), los bugs se corrigen antes, la comunidad detecta y corrige bugs. TU puedes corregirlos e incorporarlos al código.

Fuente: todobi.blogspot.com

Mil Disculpas

Hola a tod@s,

La intencion de este Blog no era copiar sino recopilar en un unico sitio toda la informacion de interes que iba encontrando relacionada con el Business Intelligence.

Al principio, me imagino, que como casi todo el mundo tenia mis favoritos, donde guardaba las paginas con la informacion que me interesaba y mis documentos con toda la documentacion que iba recopilando.

Al final esto resultaba un incordio, ya que las paginas desaparecian, perdias la nocion de la informacion de los documentos, en fin un poco desastre, por eso se me ocurrio la idea del blog, un sitio de facil acceso, donde este la informacion accesible, que puedas consultarla desde cualquier lugar, en fin todo ventajas.

Este blog nacio a modo personal, para usarlo yo unicamente, que era como estaba en un principio, pero al final lo abri al mundo, para que todo el mundo que quisiese se aprovechase de la informacion recopilada.

Estos son los argumentos para explicar el porque hasta ahora no habia incluido las fuentes de la informacion. Descuido, Despite, simplemente que no habia caido en ello.
Ayer uno de vosotros me lo comento, y como tenia razon, aqui estoy yo rectificando e incluyendo las fuentes de la informacion (Gracias Josep y disculpame).

He añadido las fuentes en las ultimas entradas, que son de las que recuerdo las fuentes. A partir de este momento todas las entradas llevara su fuente para que todos sepamos de donde ha salido la información.

Saludos a tod@s

Reporting Empresarial

El fundamento de la buena toma de decisiones.

Cada día millones de personas de todos los niveles en las empresas, desde la dirección, a los ejecutivos y trabajadores de las áreas de marketing, comercial, finanzas o recursos humanos, toman decisiones que afectan de forma positiva o negativa a las organizaciones para las que trabajan. La capacidad de tomar buenas decisiones es vital para el éxito de cualquier empresa hoy en día e igualmente importante es la rapidez con la que se toman.

Es indudable que en la actual economía global, de rápida progresión, las organizaciones y sus empleados deben tomar buenas decisiones de forma rápida para tener éxito. Del mismo modo,
nadie cuestiona el hecho de que la falta de información dificulta e incluso impide la toma de decisiones. Si los empleados tienen problemas debido a la calidad, el acceso y el uso de la
información, entonces la organización no rinde como debería hacerlo.

Un estudio que hemos llevado a cabo recientemente revela el alto coste que supone la falta de sistemas de toma de decisiones en las organizaciones europeas, hablamos de millones de euros al año en pérdidas de productividad y competitividad. De hecho, según datos de esta investigación,
el empleado europeo medio pierde una media de 67 minutos diariamente buscando información de la compañía, lo que equivale a un 15,9% de su jornada laboral. Para una organización
de 1.000 empleados que gane unos 50.000 euros al día esto equivale a 7,95 millones de euros al
año de salario perdido, todo ello por la búsqueda de información para tomar una decisión.

La toma de decisiones actual
Los empleados, sea cual sea el nivel que ocupan dentro de la organización,están cada vez más expuestos a todo tipo de datos, que abarcan desde listas simples con información detallada
sobre su actividad laboral, hasta avanzados motores de búsqueda que les ayudan a encontrar la mejor oferta de compra de un vehículo nuevo. La exposición a volúmenes de información cada vez mayores es un hecho.
Tomemos como muestra el dato que aporta IDC en este sentido: la cantidad de información creada y copiada se multiplicará por más de seis en 2010, hasta llegar a los 988 exabytes,
un índice de crecimiento compuesto del 57%. La cifra pone de manifiesto la dependencia de disponer de información precisa para llevar a cabo una toma de decisiones adecuada.
Sin embargo, proporcionar demasiados datos a una persona no significa que cuente con información apropiada, el contexto es vital para dar sentido a dicha información. Esto hace la
situación si cabe más compleja. Las circunstancias que rodean a una persona y las decisiones que ésta pueda tomar determinan el tipo de información y su conveniencia. Dado que este proceso
puede ser desestructurado, resulta difícil presentar los datos de un modo que tenga sentido para los usuarios.
Las organizaciones han adoptado distintos enfoques a la hora de proporcionar información a sus empleados, desarrollando sistemas ERP, CRM y SCM para finanzas, ventas, marketing y logística respectivamente. Sin bien muchos de estos sistemas proporcionan información relevante a las personas pertinentes, los altos ejecutivos y estrategas solían precisar una visión más holística y esto fue lo que originó la demanda inicial del software de Business Intelligence y las tecnologías
de análisis y reporting empresarial.
Sin embargo, con el aumento de la complejidad y dinamismo de las empresas, cada vez más empleados precisan una perspectiva más amplia de la empresa y la capacidad de acceder a varias fuentes de datos para poder tomar decisiones. Esto ha impulsado una segunda oleada: el business
Intelligence Operacional, por medio del cual las organizaciones están extendiendo las soluciones de reporting y análisis a todo el organigrama de la empresa, para permitir a cualquier empleado, así como a socios externos y proveedores, tomar decisiones mejores, más rápidas y fundadas,
basadas en los datos disponibles.
El reto del Business Intelligence Para llegar a este nuevo horizonte del Business Intelligence Operacional donde todos los empleados, socios y proveedores de la compañía puedan acceder a los datos e implicarse en la toma de decisiones de la empresa es necesario proporcionar un entorno de reporting empresarial que resulte sencillo de utilizar, que facilite el acceso a la información y que tenga la capacidad para presentar dicha información a través de herramientas familiares y bien arraigadas en la empresa.
Durante décadas, el Business Intelligence ha proporcionado una manera rápida y efectiva de recopilar, abstraer, presentar, formatear y distribuir la información de sus fuentes de datos corporativos, permitiendo a los profesionales de la empresa, tanto dentro como fuera de la organización, visualizar y analizar datos precisos sobre las actividades fundamentales del negocio y utilizarlos para mejorar la toma de decisiones y la planificación estratégica.
Sin embargo, la complejidad de las herramientas tradicionales suponía una carga de trabajo enorme para los departamentos de Tecnologías de la Información (TI) de las empresas. Los
desarrolladores normalmente construían los informes usando complejos lenguajes de programación o más recientemente con herramientas de diseño WYSIWYG. Los informes resultantes eran puestos a disposición de los usuarios finales a través del correo electrónico, navegadores Web o mediante copias impresas.
Los constantes cambios en las necesidades del negocio, típicos del entorno económico actual, han derivado en nuevos requerimientos en cuanto a la generación de informes por parte de los usuarios finales. Esta situación hace que los desarrolladores tengan que sacar adelante un volumen importante de proyectos relacionados con el reporting, desviando su atención
de otras iniciativas tecnológicas más cruciales para la empresa.
Con el paso de los años, las soluciones de BI han evolucionado para proporcionar herramientas más intuitivas y fáciles de usar. Las herramientas desktop de reporting ponían a disposición del
usuario final los datos corporativos al poder generar desde sus ordenadores de sobremesa los informes, pero éstos únicamente proporcionaban información estática y superficial con poco valor
estratégico. Otro tipo de herramientas surgidas, como las OLAP ofrecían el nivel de detalle analítico requerido, pero su instalación no se llevaba a cabo en toda la organización debido al tiempo y coste asociados a su despliegue, mantenimiento, soporte y formación de los usuarios.
Esto dejaba a los usuarios sin perfil técnico en la misma situación con la necesidad de acceder e interactuar con la información de misión crítica, pero sin el tiempo o el conocimiento necesario para generar sus propios informes.
Esta problemática ha hecho que muchas organizaciones no aprovechen todo el potencial que brinda el Business Intelligence dentro de la empresa, ya que utilizan una fracción de sus datos, en concreto menos del veinte por ciento. Y, según GIGA Group las compañías complican aún más el problema poniendo los datos a disposición de tan sólo el cinco por ciento de los usuarios.
El mal aprovechamiento del activo más vital de la empresa "la información" redunda en una menor productividad y pone en peligro la capacidad de la compañía para optimizar verdaderamente su rendimiento.
Para invertir esta tendencia y proporcionar información significativa a un gran número de usuarios de cualquier nivel minimizando a su vez la dependencia del personal del departamento
de TI y sin necesidad de forzar al usuario a aprender a utilizar complejas herramientas de Business Intelligence es necesario crear entornos de reporting intuitivos y que no resulten
costosos ni difíciles de instalar.

El poder del reporting en manos de los usuarios
Como hemos mencionado anteriormente, el reto para las organizaciones de hoy en día es encontrar la manera más rentable y segura de instalar aplicaciones de Business Intelligence que,
a su vez, ofrezcan a los usuarios un método rápido y sencillo para acceder a la información que necesitan para realizar una toma de decisiones inteligente.
Una solución sería la instalación de herramientas de reporting ad hoc. Esto resulta sencillo para usuarios avezados que sepan manejarse entre la complejidad de los datos, sin embargo exponer
de este modo la información corporativa a cualquier tipo de usuario puede que no sea la manera más segura o el mecanismo más eficiente; sin mencionar los significativos costes de formación que conlleva cualquier herramienta ad hoc. Por ello es recomendable una aproximación tipo Guided Ad Hoc, que consiste en combinar la sencillez y simplicidad que aportan las plantillas de informes con la disponibilidad y accesibilidad de Internet, para poner fácilmente a disposición de
los usuarios finales informes interactivos.
El resultado es que el usuario es capaz de generar sus propios informes en un entorno cómodo y familiar, tan rápida y fácilmente como si estuviera realizando una compra online.
Con este modelo se acelera el proceso de toma de decisiones y se reduce, en último lugar el tiempo dedicado a la búsqueda de información. Este método resulta tan eficiente y efectivo
que los expertos coinciden en que los usuarios finales lo utilizarán mucho más frecuentemente para resolver sus necesidades de información crítica. De hecho, se ha comprobado que las
empresas que están haciendo uso de este tipo de tecnologías han sobrepasado el nivel de utilización de sus soluciones de Business Intelligence, del cinco por ciento al cuarenta por ciento entre todo tipo de usuarios. Son estas empresas las que están haciendo realidad el Business Intelligence Operacional, aprovechando todo el potencial que brindan este tipo de sistemas, que se perfilan como herramientas clave para optimizar el rendimiento de los procesos clave de negocio.

Fuente: Articulo escrito por Paloma Zumel en la revista "Gestion del Rendimiento"

CIF vs MD : Dos enfoques clásicos en el diseño de la arquitectura de un Data Warehouse

Bill Inmon y Ralph Kimball son dos de las personalidades referentes y más influyentes en el área de data warehousing, y responsables de los dos enfoques a los que hacemos referencia.
Bill Inmon es el creador del término Data Warehouse así como del CIF, conjuntamente con Claudia Imhoff. Es considerado por todos el padre de la disciplina. Por su parte, Ralph Kimball es un gurú del diseño de data warehouse y creador del enfoque MD.

En múltiples disciplinas existen diferentes enfoques para abordar un mismo concepto o problema. La existencia de dichos enfoques enriquece sobremanera la propia disciplina. Siendo más generalista, eso mismo sucede entre diferentes áreas del conocimiento y produce que el avance de la ciencia no se enquiste.

A modo de ejemplo, pensemos en el papel que juega la geometría diferencial no euclidiana1 (un enfoque completamente abstracto) en el modelo de partículas elementales de la física (un enfoque
que tiene el objetivo de describir la realidad a nivel subatómico).

El diseño de un Data Warehouse, como disciplina que ha alcanzado ya un grado de madurez considerable a lo largo de estos años, también presenta diferentes enfoques. En el presente
artículo hablaremos sobre dos de ellos y sus ventajas e inconvenientes.

Introducimos a continuación MD (Multidimensional Architecture) y CIF (Corporate Information Factory). Dos enfoques clásicos que conviene revisar antes de considerar enfoques mucho más modernos o concretos.

MD
La arquitectura MD fue desarrollada por el Dr. Ralph Kimball; está basada en la premisa que todos los análisis Business Intelligence tiene su origen en una estructura multidimensional. Quizá
sea conveniente referirnos a la definición que tiene Kimball de un data warehouse: una copia de las transacciones de datos específicamente estructurada para la consulta y el análisis.
Vayamos un poco más allá. Partamos del hecho que Kimball acuñó la siguiente frase: “El Data Warehouse es la unión de todos los Data Marts de una entidad”.
Podemos, entonces, entender de forma natural que la presente metodología:

• Es ascendente (bottom-up).
• Está basado principalmente en uso de Data Marts independientes.

La arquitectura MD está separada en dos capas de procesos y servicios:

• Back Room: a groso modo la cocina de nuestro sistema. Se realizan todos los procesos ETL para conseguir los datos de las fuentes de origen (involucrando procesos de data quality, data staging u otros), pero además también se consideran aquellos procesos ETL que alimenta cada uno de los data marts independientes existentes en la organización. Kimball distingue además dos tipos de data marts:

1. Atomic Data Marts: contienen la información al nivel de detalle máximo.
2. Aggregated Data Marts: contienen la información departamento, por áreas o funcional que puede estar alimentado por los anteriores o directamente de la Staging Area.

• Front Room: consistente por las herramientas de análisis que usan la información consolidada en los data martsde la back room. Es por lo tanto claro, que para cada unidad de negocio se creará un data mart (o varios) sin tener en cuenta las necesidades de otra unidad. No prima la visión única del dato.

CIF
CIF, enfoque creado por Bill Inmon, es una metodología descendente (topdown).
Se basa en la creación de un repositorio de datos corporativo como fuente de información consolidada, persistente, histórica y de calidad. Consiste como el anterior enfoque en dos
fases:

• Getting Data In: incluye los procesos ETL de las fuentes de origen (que incluyen Data Quality, Data Staging u otros procesos), creación del Data Warehouse Corporativo y, en caso de ser necesario, ODS y Staging Area.
• Getting Information Out: procesos ETL que distribuyen la información a los diferentes data marts que responden necesidades diferentes (lo que llamamos Data Delivery). Las herramientas de explotación de datos atacan los Data Marts y en casos excepcionales al mismo Data Warehouse Corporativo.

Como es fácil comprender la búsqueda de un enfoque único para cada¡ uno de los conceptos de la organización prima en este enfoque. Por ejemplo, hay veces que el concepto de cliente se entiende de forma sutilmente diferente por los diversos departamentos existentes. Bajo esta metodología se buscaría un entendimiento común.

CIF vs MD
Al final, necesitamos categorizar los conceptos para poder contextualizarlos.
La breve comparativa permite lo anterior.
Queda fuera del alcance de esta breve introducción, cómo se abordan en cada uno de los enfoques estos puntos: mantenimiento, volatilidad, costes de implementación, funcionalidad,
flexibilidad o complejidad.

Conclusiones
Existen situaciones en las que una delas arquitecturas clásicas proporciona ventajas competitivas sobre la otra.
Hecho que hará escoger dicha arquitectura.
Normalmente la realidad es que ambas arquitecturas se combinan para proporcionar la mejor respuesta a las necesidades del cliente o incluso es factible encontrarse otros enfoques más o menos afortunados. Lo importante, en definitiva, es conocer todos los enfoques posibles para no tener de reinventarse la rueda en el momento de hacer un diseño de un Data Warehouse.
Es decir, sólo a partir del conocimiento profundo podemos ir más allá de las propias fronteras.


Fuente: Articulo escrito por Josep Curto en la revista "Gestion del Rendimiento"

Las novedades de IBM Cognos Go! ofrecen a los usuarios de empresa una visión personalizada de la información estratégica

Los nuevos cuadros de mando, la inteligencia de ubicación para trabajadores móviles y las capacidades de búsqueda BI de Cognos 8 Go! ofrecen a los usuarios de empresa, en la oficina o en la calle, información relevante bajo demanda.

Cognos ha desvelado las grandes mejoras introducidas en su gama de software IBM Cognos 8 Go! Estas nuevas capacidades amplían el alcance de IBM Cognos 8 BI v4, por lo que los usuarios de empresa pueden crear, acceder e interactuar con vistas personalizadas de la información sobre el rendimiento, para tomar con rapidez las decisiones informadas que permitirán impulsar el rendimiento del negocio.

Un reciente estudio de TDWI concluyó que el porcentaje de usuarios BI activos que utilizan una herramienta BI por lo menos una vez a la semana en sus organizaciones ha aumentado del 18% en 2005 al 24% en 2008. Los entrevistados citaron numerosos factores que aceleran la utilización del BI, incluyendo el suministro de los datos a través de un cuadro de mando (46%) y la interactividad de los informes y el auto-servicio (44%), entre otros1. Para continuar resolviendo estas necesidades, Cognos está ofreciendo nuevos métodos más flexibles y orientados al cliente para que los usuarios permanezcan conectados al negocio con un acceso personalizado a la información fiable, a través de cuadros de mando familiares, dispositivos móviles, navegadores web, hojas de cálculo, procesadores de texto o interfaces de software de presentación.

Así, Cognos presenta una nueva capacidad de cuadro de mando denominada IBM Cognos 8 Go! Dashboard, nuevas capacidades de localización para IBM Cognos 8 Go! Mobile y nuevas capacidades de búsqueda avanzadas para los datos estructurados y no estructurados, dentro de IBM Cognos 8 Go! Search. Estas capacidades dan a los departamentos de tecnología de la información (TI), la oportunidad de extender de forma segura su estructura de gestión del rendimiento, para ayudar a más usuarios de empresa a hallar rápidamente la información que necesitan para tomar las mejores decisiones, contribuir a la información de la que otros dependen y emprender las acciones necesarias para gestionar mejor el rendimiento.

IBM Cognos 8 Go! Dashboard suministra de forma dinámica gráficos basados en Flash para que los usuarios de empresa y los directivos puedan crear rápidamente cuadros de mando personalizados que reflejan la información sobre rendimiento, fiable y consistente, proporcionada por IBM Cognos 8 BI u otras fuentes de la empresa.

Las aplicaciones externas, como los feeds RSS o los elementos relevantes de los informes preconfigurados, cuadros de mando o métricas, también pueden incorporarse directamente en el cuadro de mando, lo que permite a los usuarios de empresa obtener una visión completa de la información que más les preocupa.

Los nuevos avances en IBM Cognos 8 Go! Mobile permiten a los usuarios de empresa y directivos móviles ver e interactuar con mayor facilidad, a través de sus dispositivos móviles, con los mismos informes que podrían encontrar en sus escritorios, para una eficaz toma de decisiones independientemente de su ubicación. Frente a las soluciones de la competencia, el producto suministra nuevas capacidades de inteligencia de negocio basadas en la ubicación, que utilizan información GPS sobre los dispositivos Blackberry, Symbian o Windows Mobile del usuario, para crear informes que se ajustan automáticamente basándose en la ubicación del usuario.

Recientes estudios sobre los avances en convergencia del BI y los sistemas de Búsqueda han revelado que la información corporativa no estructurada, como los archivos de usuarios, comentarios de clientes, imágenes médicas o el contenido web y audiovisual, está creciendo a un ritmo del 63%. El crecimiento explosivo de este tipo de información empresarial ha contribuido a la convergencia de las categorías BI y Búsqueda. Ha creado una demanda de nuevas capacidades de búsqueda BI para proporcionar un rápido y fácil acceso tanto al contenido BI clasificado y relevante como a la información no estructurada.

La versión recién actualizada IBM Cognos 8 Go! Search v4 permite a cualquier usuario de negocio extender las capacidades para la toma de decisiones de IBM Cognos 8 BI mediante el acceso seguro y la creación dinámica de contenido BI, utilizando criterios de búsqueda sencillos con palabras clave. El software trabaja con las aplicaciones de búsqueda empresarial más populares, como IBM OmniFind Enterprise Edition, Google, Yahoo y Autonomy, por lo que los usuarios pueden ver contenido BI estructurado y de confianza, y datos no estructurados como los documentos Word y los PDFs, del mismo modo que lo verían en su interfaz familiar.

Los usuarios pueden buscar todos los metadatos completamente indexados así como los títulos y descripciones dentro de un informe. La autoría y exploración asistida por la búsqueda ofrece opciones para ajustar las peticiones o analizar los cubos de datos basándose en los términos de búsqueda. Estas capacidades aceleran el acceso a la información de negocio más relevante independientemente de las similitudes de nombres entre informes, lo que ayuda a los usuarios de empresa a ajustar rápidamente las queries según lo necesiten, y libera a los departamentos de TI de repetir continuamente la creación de los informes más utilizados, pudiendo dedicar más tiempo a las iniciativas de negocio estratégicas.

El software está completamente integrado con la administración basada en web y los parámetros de seguridad fijados por los administradores de TI para IBM Cognos 8 BI. Esta integración proporciona un enfoque centralizado y eficaz para la administración y la seguridad, y atiende eficazmente dos áreas de preocupación comunes para los departamentos de TI que han de lidiar con recursos limitados, por lo que desean ofrecer más autonomía a los usuarios de empresa pero necesitan un punto de administración único y la seguridad de que las políticas corporativas de autenticación se van a mantener.

“Estas nuevas mejoras para nuestra gama Go! suministran información de rendimiento del negocio para ayudar a cada área de la organización a gestionar estratégicamente la información que sea más pertinente para ellos”, señala Javier Izquierdo, director de marketing en Cognos España. “Negocio y TI ganan una mayor autonomía, tanto si los empleados están en la oficina buscando, monitorizando y analizando los resultados del negocio como si están en la calle buscando nuevas actualizaciones o información relevante de carácter geográfico”.

La gama de software IBM Cognos 8 Go! es un componente clave de la estrategia Information Agenda de IBM, un nuevo enfoque que incluye software y servicios de consultoría específicos para cada sector, diseñados para ayudar a los clientes a utilizar la información bajo demanda como un activo estratégico en sus negocios.

Fuente: Articulo escrito sacado de la revista "Gestion del Rendimiento"

MicroStrategy anuncia el soporte de la Plataforma Adobe Flash para la creación de aplicaciones ricas de internet con Business Intelligence Integrado

MicroStrategy, uno de los proveedores líderes de software de business intelligence (BI), ha anunciado que la última versión de su software, MicroStrategy 8, ofrece soporte integrado para componentes clave de la Plataforma Adobe Flash.

El nivel de integración mejorado de MicroStrategy Adobe Flex Builder 3, un componente fundamental de la Plataforma Flash, proporciona un nuevo rango de oportunidades de entrega y consumo de BI a las más recientes aplicaciones y mash-ups. Ahora los desarrolladores de Flex no necesitan convertirse en expertos en BI para poder aprovechar las posibilidades del BI en sus aplicaciones ricas para internet (rich Internet applications o RIAs). Las nuevas extensiones
de MicroStrategy para el framework open source de Flex, incluyendo las controles de visualización y selección, son ofrecidos como componentes de Flex, haciendo que añadir potentes capacidades de Bi a sus aplicaciones sea muy rápido y sencillo para los desarrolladores de Flex.
Al combinar las avanzadas capacidades analíticas y la escalabilidad hasta miles de usuarios y terabytes de datos de MicroStrategy con la funcionalidad y características Adobe Flex Builder 3, los desarrolladores contarán con un amplio arsenal para crear potentes RIAs con BI integrado.

Gracias a este nuevo tipo de RIAs, los usuarios podrán combinar información histórica, predictiva y operacional para obtener una perspectiva más completa de sus áreas de negocio. Estos interfaces muy interactivos y fáciles de utilizar pueden ser desplegados en un navegador Web utilizando el ampliamente extendido Adobe Flash Player, o fuera de un navegador a través de Adobe AIR.

“MicroStrategy está encantado de trabajar con Adobe para proporcionar esta profunda integración entre business intelligence y la tecnología de aplicaciones ricas para Internet”, ha comentado Sanju Bansal, Director de Operaciones de MicroStrategy. “Hay una creciente
comunidad de muy activos y creativos desarrolladores de Flex que están siendo pioneros en la creación de las más novedosas aplicaciones Web. MicroStrategy esta muy satisfecha de poder asistir directamente a estos desarrolladores con una tecnología de BI que ha sido diseñada expresamente para ellos”.
Fuente: Articulo escrito sacado de la revista "Gestion del Rendimiento"

Information Builders presenta WebFOCUS Performance Manager Framework

Entre sus nuevas funcionalidades destaca la capacidad para generar cuadros de mando personalizables, publicar métricas en blogs, alertas móviles y mayores capacidades de análisis, strategy authoring, así como asistentes de fácil manejo.

Information Builders, compañía independiente líder en sistemas de Business Intelligence (BI), ha anunciado la disponibilidad en castellano de WebFOCUS Performance Manager Framework 4 (PMF). Esta solución de gestión del rendimiento operacional ofrece a las empresas las herramientas de comunicación, colaboración, análisis y estrategia necesarias para obtener una completa visibilidad de su negocio, aumentar su competitividad en el mercado y mejorar su rendimiento.
WebFOCUS PMF está basada en la experiencia de Information Builders en implementación de soluciones de gestión del rendimiento. Una de sus nuevas funcionalidades es la capacidad para organizar de manera sencilla métricas con el fin de lograr una comunicación más fluida en la empresa y facilitar el alineamiento racional con los objetivos financieros, operacionales, de riesgo, cumplimiento y gobierno. PMF puede ser adquirida por módulos que las empresas pueden ir incorporando a medida que crece su negocio.
Basada en las últimas tendencias de la industria, las peticiones de los clientes y la cultura de innovación de Information Builders, PMF 4 proporciona a las empresas el medio adecuado para la gestión del rendimiento operacional.
Construido sobre las probadas plataformas de BI —WebFOCUS— e integración empresarial —iWay Software— de Information Builders, PMF es una solución abierta y paquetizada que se integra directamente con los sistemas operacionales y se puede adaptar según varíen las necesidades de la empresa.

“PMF es una solución fácil de gestionar que permite a las empresas implantar rápidamente la gestión del rendimiento sin tener que afrontar largos proyectos de TI de forma que todos los usuarios contribuyen a la gestión del sistema”, señala Manuel del Pino, director preventa de Information Builders Ibérica. La ampliación y personalización de PMF puede llevarse a cabo utilizando los mismos componentes de WebFOCUS sobre los que está construida.

La solución ha sido diseñada para gestionar, medir y analizar el rendimiento tanto de procesos horizontales —del departamento financiero, recursos humanos, TI, call center, etc— como de mercados verticales (servicios financieros, cadena de suministro, sanitario o retail).

Mejor comunicación en la empresa
PMF 4 mejora la comunicación ya que proporciona los medios para sintetizar métricas, comunicar tendencias de rendimiento, distribuir información a los partícipes, así como mostrar y realizar un seguimiento de los proyectos y procesos relacionados.

El nuevo cuadro de mando actualizado de PMF incluye gadgets de información, grids pre-construidos, gráficos y herramientas que permiten a los usuarios evaluar de un solo vistazo el
estado de los indicadores de rendimiento clave (KPIs) y estrategias. Los gadgets simplifican la creación de páginas con cuadros de mando complejos que muestran múltiples métricas a la vez. La atención del usuario se guía de manera sencilla a través de iconos que muestran cuando un proyecto está alineado, cuando una métrica fundamental está por debajo del rendimiento o bien cuando alguien introduce un comentario. Un clic sobre cualquier gadget actúa como un switchboard de respuestas o acciones a llevar a cabo.

La funcionalidad Web 2.0 permite la colaboración dinámica
Al incluir capacidades de colaboración Web 2.0, PMF 4 permite a los usuarios integrar su trabajo con el de sus colegas para poder descubrir tendencias, realizar análisis, generar informes, documentarlos y actuar.
Por ejemplo, cualquier KPI puede ser publicado en un blog para que los usuarios a lo largo de la cadena de toma de decisiones puedan entender qué se está haciendo, por qué y cómo lograr el resultado deseado. PMF también ofrece la capacidad para publicar artículos sobre un tema en Internet y enviar alertas de manera que los usuarios pueden tomar medidas y comprometer a otros para cambiar los resultados operacionales. Las alertas pueden programarse para que se ejecuten automáticamente, y una vez recibidas, pueden ser comentadas y reenviadas para actuar en consecuencia.

Herramientas predictivas para el análisis
Las nuevas herramientas de análisis y localización de información permiten a los usuarios analizar tendencias, realizar un seguimiento y descubrir las causas subyacentes al rendimiento de la organización. Diseñada para los usuarios del área operacional, PMF incluye la capacidad para realizar análisis personalizados de tendencias, análisis condicionales, así como análisis OLAP y predictivos tradicionales que ofrezcan una visión fiable del futuro. Además de la incorporación de más de 100 cuadros de mando preconstruidos, PMF ofrece Analysis Designer, una herramienta para crear consultas, informes y gráficos personalizados.

Fuente: Articulo escrito sacado de la revista "Gestion del Rendimiento"

IBM Cognos lanza un nuevo software de gestión de dimensiones para usuarios de empresa

IBM Cognos 8 Business Viewpoint proporciona a los usuarios de empresa un lugar único para crear, mantener, gobernar y compartir las dimensiones del negocio, logrando así una visión consistente del rendimiento de la empresa


Cognos, una compañía IBM, líder en soluciones de Business Intelligence y para la gestión del rendimiento, presenta un nuevo software de modelado colaborativo para que los usuarios de empresa puedan crear, mantener, gobernar y compartir sus perspectivas de negocio y organizar con rapidez la información estratégica para mejorar la toma de decisiones y la gestión del rendimiento.

IBM Cognos 8 Business Viewpoint es una nueva solución para la gestión del rendimiento que atiende los crecientes desafíos ligados a la globalización, la concentración sectorial y el gobierno de datos a los que se enfrentan hoy las empresas.

Estas organizaciones modernas necesitan un proceso de negocio intuitivo, orientado a los flujos de trabajo, que permita a los analistas financieros, responsables de línea y de marca y modeladores de datos estructurar sus propias visiones de la información clave, y soporta los múltiples niveles de autorización requeridos para gestionar el rendimiento del negocio a lo largo de la organización. Estas capacidades son esenciales tanto si la organización está determinando una forma eficaz de estandarizar las relaciones entre compañías operativas como si está gestionando las dimensiones de productos y clientes y sus estructuras de presentación asociadas.

IBM Cognos 8 Business Viewpoint proporciona al usuario de negocio capacidades para la gestión global de dimensiones, que le ayudan a mantener conjuntos de jerarquías y dimensiones del negocio para producir nuevos conocimientos, llegar fácilmente a todos los datos y alinear rápidamente tanto los sistemas como las personas con la última visión del negocio en las áreas de operaciones y finanzas. Por ejemplo, los responsables de operaciones pueden querer que sus
jerarquías de ventas reflejen la última reorganización, mientras que los analistas financieros pueden desear realinear sus centros de costes para tener visibilidad sobre las visiones planeadas y actuales.

El producto es complementario a las soluciones de gestión de datos maestros, como IBM InfoSphere MDM Server, que sincroniza los dominios de datos maestros -como clientes y productos- en todos los sistemas operacionales y transaccionales de la empresa.

Específicamente diseñado para la gestión del rendimiento, IBM Cognos 8 Business Viewpoint permite a los usuarios de negocio gestionar aquellas dimensiones en constante transformación que son más importantes para su cargo en el negocio, con el objetivo de obtener un punto de vista consistente y compartido sobre los resultados, operaciones y estrategia. Estas dimensiones pueden estar asociadas a las visiones de la organización, actuales o futuras, de informes, planes o previsiones para áreas del negocio como los centros de costes, canales o activos financieros.

“Con IBM Cognos 8 Business Viewpoint, es fácil visualizar la manera en que los responsables de producto podrían modificar las dimensiones del negocio alterando su visión de las líneas de producto y revisando cómo sus cambios afectan a otras áreas de la empresa”, señala Francisco Pino, director de servicios en Cognos España. “Sin afectar a los datos subyacentes ni dar problemas a TI, los usuarios de negocio pueden por ejemplo establecer la forma en que se recombinan las líneas de producto a través del simple acto de arrastrar y soltar, y después crear un flujo de trabajo para garantizar que el responsable de negocio adecuado ha sido alertado sobre los cambios propuestos y tiene la posibilidad de aprobar las recomendaciones”.

IBM Cognos 8 Business Viewpoint está construido sobre la plataforma empresarial IBM Cognos 8. Su moderna arquitectura SOA suministra un método abierto para el acceso a los datos, por lo que los arquitectos pueden aprovechar los estándares existentes y las soluciones de gestión de procesos de negocio. Los cambios efectuados en el pasado en las dimensiones pueden localizarse a través de IBM Cognos 8 Planning e IBM Cognos 8 Business Intelligence, de tal modo que los analistas de negocio y los administradores de sistemas puedan validar los cambios propuestos y hacer que las dimensiones master estén disponibles para el reporting, análisis, planificación empresarial y cuadros de mando a lo largo de todo el sistema de gestión del rendimiento.

Para atender las demandas de gobierno e integridad de los datos, IBM Cognos 8 Business Viewpoint almacena de forma centralizada las dimensiones para permitir una visión común para toda la organización. Reemplaza además cualquier esfuerzo manual con procesos revisables, automatizados y auditables. Esto permite a los administradores de datos o analistas de negocio garantizar la conformidad con los estándares de la organización o las regulaciones externas.

Una pista de auditoría documentada proporciona un acceso, con tan solo un click, al linaje de los datos, mientras las funciones de seguridad garantizan el control de versiones correctas y el conocimiento de la dirección sobre los cambios y las aprobaciones para mantener la integridad del sistema. El flujo de trabajo soporta también la colaboración y las aprobaciones a lo largo de múltiples grupos de usuarios.

Fuente: Articulo escrito sacado de la revista "Gestion del Rendimiento"

Pentaho ofrece una mayor simplicidad y escalabilidad en la nueva versión de su Suite de Business Intelligence

Potentes características, servicios de valor añadido y un menor coste hacen de Pentaho BI Suite Enterprise Edition Version 2 la elección inteligente para compañías de todos los tamaños.

Pentaho, la alternativa comercial open source de business intelligence (BI), ha lanzado Pentaho BI Suite Enterprise Edition Version 2, la última versión de la solución de BI que abandera la compañía, proporcionando así una completa solución que permite a las empresas de cualquier tamaño un despliegue de Business intelligence a un coste muy asequible. Al proporcionar al usuario final una simplicidad y una escalabilidad mejoradas, Pentaho BI Suite Enterprise Edition Version 2 cumple la promesa del software comercial open source de ofrecer una solución empresarial con soporte completa a un coste de propiedad realmente bajo.
“Compañías de todos los tamaños están cada vez más interesadas en soluciones de BI que les ayuden a mejorar su toma de decisiones e incrementar la eficiencia de negocio en estos tiempo de incertidumbre económica”, comentó Richard Daley, CEO de Pentaho. “Desafortunadamente, los costes iniciales y recurrentes asociados con las soluciones propietarias de BI se convierten en un inaceptablemente alto coste total de propiedad. Pentaho rompe estas barreras de coste con un modelo de precios basado en suscripción para si probada y escalable suite de BI. Pentaho BI Suite Enterprise Edition Version 2 es fácil de probar, fácil de comprar, y fácil de tener”.
Pentaho BI Suite Enterprise Edition Version 2 ofrece completas características de BI, incluyendo reporting, análisis, dashboards, minería e integración de datos. Esta última versión se enfoca en hacer más simple para los usuarios el acceso a las ricas características de BI de la suite, y para los administradores facilitar el despliegue y escalabilidad de la solución.


Fuente: Articulo escrito sacado de la revista "Gestion del Rendimiento"