Litebi es una joven empresa española, con sede en Valencia, que se dedica al desarrollo y distribución de una plataforma de Business Intelligence.

Aunque ya tiene 3 años de existencia, ha sido durante el 2009 cuando ha tenido una mayor notoriedad. Recientemente, ha recibido financiación por valor de 500.000 euros, lo que facilitará su consolidación y permitirá el fuerte crecimiento que esperan para los próximos años.

Litebi ofrece una solución de "software como servicio" (SaaS), es decir, que los clientes no tienen ningún coste en concepto de hardware y software, ya que la arquitectura está instalada en los propios servidores de Litebi, y los clientes sólo pagan por el uso. De esta manera, consiguen ofrecer una solución considerablemente más barata que las tradicionales.

La arquitectura SaaS es cada vez más popular, y tiene muchas fortalezas que lo convierten en una opción interesante. En otros ámbitos, el SaaS ya es una realidad, sin embargo en entornos Business Intelligence se trata de un enfoque novedoso y Litebi es uno de los primeros proveedores en ofrecer esta posiblidad. La principal dificultad del SaaS Business Intelligence reside en la cantidad de información que debe transmitrse diariamente por la red, por este motivo, puede resultar inasumible en organizaciones con grandes cantidades de información. Sin embargo, con las velocidades de conexión actuales, el modelo SaaS es perfectamente válido para volumenes moderados de información, y para la práctica totalidad de las PYMES...

El siguiente vídeo explica en 3 minutos las características del "software as a service". Y en el blog Todo OnDemand encontraréis muchos artículos sobre esta temática.

Además, se diferencian de otros proveedores de BI en que su producto es menos complejo, y está dirigido especialmente a empresas de tamaño "mediano", por lo que las implantaciones pueden realizarse en un menor tiempo y a un menor coste.

Al contratar los servicios de Litebi se configura un "espacio analítico" en su Data Center, donde reside la información y el metamodelo que verán los usuarios finales de la aplicación. Este "espacio analítico" se trata de una base de datos MOLAP que utiliza una tecnología propia desarrollada por Litebi.

Una vez creado este espacio analítico, Litebi ofrece 2 productos para explotar la información:

• Lite Explorer: Cubre las necesidades típicas de análisis OLAP. Se trata de un entorno web para navegar por un cubo a traves de sus dimensiones, estableciendo las filas y columnas que interesen en cada momento, y con la posibilidad de profundizar fácilmente en la información (drill down, etc.).
• Lite Monitor: Cubre las necesidades de cuadros de mando y dashboarding. Permite crear, de una manera muy sencilla, pantallas con tablas y gráficos. De esta manera, es posible crear "cuadros de mando" que ofrezcan una vista resumida de la información más relevante, o controlar los indicadores claves (KPI) de tu negocio.

La siguiente imagen es una pantalla de un cuadro de mando creado con Lite Monitor. El último panel se trata de un panel de exploración OLAP creado con Lite Explorer...

En el siguiente vídeo se muestran algunas funcionalidades del producto, y la apariencia que ofrece esta plataforma de Business Intelligence SaaS:

Si os interesa conocer más sobre este producto, os recomiendo también la entrevista que realizó Dataprix al Javier Giménez, director de Litebi.

¿Has trabajado con Litebi? ¿Cómo ha sido tu experiencia? ¿Omite este artículo alguna característica buena o mala relevante? Deja tu comentario. O conoce otros productos Business Intelligence.

Sabemos que la materia prima que utilizan los sistemas DSS para la toma de decisiones son los "datos". Sin embargo, no es suficiente. Es necesario aplicar BI. De hecho, muchas veces, para explicar lo que es Business Intelligence se recurre a describir la transformación que sufren los datos brutos hasta convertirse en conocimiento útil.

Es habitual describir los significados de las palabras "dato", "información" y "conocimiento" para evidenciar que es necesario un proceso de transformación de uno a otro, y que mediante estas transformaciones la información númerica va ganando valor (dinero). Y eso es precisamente el Business Intelligence, el uso de nuevas tecnologías para automatizar las transformación del dato en conocimiento útil para la gestión empresarial.

He encontrado un interesante blog que recurre precisamente a este concepto para definir Business Intelligence. Según esta aproximación, el "valor 5000" es sólo un dato, y cuando lo contextualizamos y decimos que son "5000 euros vendidos durante un mes" lo hemos transformado en información, y se convierte finalmente en conocimiento cuando lo comparamos con los meses anteriores, y con la evolución de otros productos y mercados, y nos sirve para mejorar nuestro negocio de alguna manera.

Sin duda, se trata de una visión interesante, aunque la distinción entre dato e información me parece un poco artificiosa. En la vida real, las palabras "dato" e "información" se pueden usar indistintamente, y así lo hago yo mismo habitualmente en este blog (para evitar reiteraciones de una misma palabra, por ejemplo).

La misma idea subyace al hablar del "ciclo de vida de la información", aunque en este caso se enfatiza el hecho de que las acciones que ejecutamos a partir del conocimiento obtenido, proporcionan nuevos datos, que son susceptibles de volverse a analizar, para obtener nueva información y nuevo conocimiento. Se trata del "ciclo virtuoso" del Business Intelligence:

En el mercado actual, las empresas necesitan sacar ventaja de la información que mantienen. Cualquier empresa que pretenda lograr la excelencia y que quiera alcanzar los niveles adecuados de competencia, necesita convertir los datos en conocimiento, analizando y utilizando la información para apoyar la toma de decisiones y la definición de estrategías de negocio, que le permitan diferenciarse de la competencia y, en suma, alcanzar el éxito.

Una de los graves errores que se producen durante la fase de venta de un proyecto Business Intelligence son las elevadísimas expectativas que se crean, lo que provoca que los resultados finales se consideren decepcionantes.

Prometer promete cualquiera. Prometemos convertir datos en conocimiento útil (wow!), que todas las consultas irán rapidísimas, que el propio usuario se podrá hacer los informes, que el proyecto estará finalizado en 3 meses, que el caos de ficheros Excel será sustituido por una solución intregrada de acceso y análisis de la información... y como prueba de todo ello presentamos una bonita sonrisa, un traje de 600 euros, y un powerpoint lleno de imágenes espectaculares y una larga lista de referencias (donde siempre está Telefónica, La Caixa y las administraciones públicas, por cierto...).

Si me dieran un euro por cada vez que he oído estas afirmaciones por parte del equipo de ventas, me haría millonario, aunque me arrunaría si tuviése que devolver un céntimo por cada hora extra o por cada promesa incumplida...

No es una práctica novedosa, ni tampoco la hemos inventado nosotros. Son legendarios los vendedores de crecepelos milagrosos, o los zumos de naranja que están hechos 100% de naranja (pero que no saben a naranja). En esta ocasión, me ha llamado la atención el anuncio de la crema rejuvenecedora que encabeza este artículo, y que tuvo que ser retirado fulminantemente por generar falsas expectativas... Y tan falsas, este es el aspecto real de la top model en la actulidad:

Por supuesto, yo no quiero ser un vendedor de crecepelos milagrosos. Creo que la "gestión de las expectativas" es una parte importante de todo proyecto Business Intelligence. Si al iniciar el proyecto se crean unas expectativas irreales, al final, por mucho que se haya hecho, parecerá poco. Es preferible prometer poco, y cubrir las expectativas, e incluso es posible que finalmente podamos entregar un "algo más" que supere las expectativas del cliente...

Como sabéis, las soluciones de Business Intelligence de Microsoft se centran fundamentalmente en SQL Server (como motor de base de datos) y Excel (como front-end del usuario), además SQL Server incluye una serie de servicios que completan y añaden funcionalidad a esta arquitectura.

El futuro de Microsoft Business Intelligence seguirá basándose en estas dos piezas básicas:

• Excel, con todas sus limitaciones, sigue siendo la herramienta preferida por los usuarios de negocio que deben generar informes, y por aquellos que necesitan analizar la información.
• SQL Server Analysis Services es el motor multidimensional de Microsoft, y proporciona buenos tiempos de respuesta y una estructura jerárquica fácil de utilizar.

A través de SQL Server Sí!, he encontrado un vídeo que hace una introducción de estas tecnologías. Se trata de una sesión que se realizó en el Codecamp 2009, en Tarragona. En el vídeo se muestra cómo se construye un cubo, y se mencionan las problemáticas habituales en los proyectos de Business Intelligence (calidad del dato, dimensión de tiempo, cálculos, etc.).

La presentación está dirigida a usuarios técnicos que no han trabajado con Business Intelligence, o que no conocen las soluciones de Microsoft Business Intelligence. El vídeo está bien, pero el presentador es la bomba. Hace la presentación muy amena gracias a un sin fin de bromas (y otros chascarrillos). Si quieres aprender un poco sobre Analysis Services y/o echarte unas risas, te recomiendo vivamente este vídeo de 1 hora de duración...

Puedes realizar un donativo online a través de Manos Unidas o de cualquiera de las organizaciones de ayuda humanitaria (referencia: EMERGENCIA HAITÍ).

La semana pasada comentaba que las falsas expectativas son un riesgo imporante de cualquier proyecto Business Intelligence. Evidentemente, las expectativas se empiezan a crear al principio del proyecto, es decir, en su fase de venta, o incluso antes. Es en este momento inicial donde la gestión de expectativas es especialmente complicada, ya que si nos quedamos cortos en los "resultados esperados" es posible que perdamos la venta, mientras que si prometemos el oro y el moro, los problemas aparecerán durante el desarrollo o incluso al final del proyecto, ya sea mediante un rechazo al resultado o condicionando el cobro a esfuerzos y desarrollos adicionales...

Este "error" no es visto igual por todas las personas. El comercial, por ejemplo, ni siquiera lo considerará un error, ya que con esos discursos grandilocuentes consiguió vender el proyecto, y dió la oportunidad al resto del equipo de hacer un gran trabajo. Si los resultados no fueron los esperados, que busquen al jefe de proyecto o a los técnicos, que no supieron plasmar o entenderer adecuadamente los requerimientos del cliente...

Sin esa venta, no habría proyecto, ni ingresos, ni nada; en eso tiene razón el equipo comercial. Sin embargo, no creo que sea conveniente ni recomendable esta visión cortoplacista. Si el proyecto es un fracaso, nuestra credibilidad se verá afectada, y comprometerá futuros proyectos. Ya juguemos el papel de proveedor de software, de consultoría, o estemos en el lado del cliente, debemos buscar siempre las relaciones "win-win", donde tanto cliente como proveedor obtengan beneficios.

La receta para la gestión de las expectativas no es sencilla, ya que requiere una combinación equilibrada de estos 3 ingredientes:

• Empatía (y honradez). Es importante ganarse la confianza de nuestros interlocutores, tanto para conocer sus verdaderas expectativas (más o menos explícitas), como para ponerle los pies en el suelo.
• Conocimiento. Debemos tener un conocimiento suficiente sobre los productos o servicios que queremos implantar, tanto desde un punto de vista técnico como funcional, o de otro modo podríamos ser un generador adicional de expectativas irreales.
• Metodología. El proyecto BI debe gestionarse de tal modo que el avance del proyecto sea visible y constante, y para ello es recomendable la elaboración de prototipos iniciales y el uso de "metodologías ágiles" que permitan entregas frecuentes de resultados.

¿Qué opinas? ¿Qué otros ingredientes son necesarios para evitar la generación de una expectativas excesivas?

Hoy hace exactamente 2 años que publiqué el primer artículo de "Business Intelligence fácil", y he pensado que es un buen momento para hablar de astronomía: quienes somos, de donde venimos, y a donde vamos.

Dicen que hay dos tipos de personas: Los astrónomos y los astronautas. A los astrónomos les gusta mirar al cielo, estudiarlo, analizarlo, comentarlo y criticarlo, y tienen opinión sobre todas las cuestiones y teorías. Los astronautas son aquellos que se ponen el traje y las botas y se lanzan al espacio.

Yo soy un astronauta. Hace 15 años que me dedicó al Business Intelligence. En este tiempo, he viajado en muchas naves, y he realizado muchas tareas diferentes como astronauta BI, sin embargo, todavía no había tenido ocasión de tripular mi propia nave espacial.

Os presento mi nave. Se trata de una herramienta de Business Intelligence que permite crear informes dinámicos e impactantes cuadros de mando. Destaca por su facilidad de uso, y tiene todas las características que se espera de este tipo de soluciones. Y muchas más.

El siguiente vídeo muestra cómo se puede crear un sencillo cuadro de mando en menos de un minuto.

Los próximos días os contaré más cosas sobre este nuevo e innovador software de Business Intelligence y sobre los tripulantes de esta nave espacial :-)