Microstrategy es el único gran proveedor de software Business Intelligence que no ha participado en el festín de adquisiciones y fusiones de los últimos años. Gracias a ello, se ha convertido en el primer proveedor independiente de software Business Intelligence, y sigue focalizado totalmente en este sector. Por este motivo, y por las funcionalidades de su plataforma, se trata de una opción a tener muy en cuenta en cualquier nuevo proyecto Business Intelligence.

Microstrategy se fundó en 1989, antes incluso que BO, y desde entonces ha construído una plataforma que cubre todas las necesidades BI empresariales, desde el clásico reporting hasta elaborados y vistosos dashboards, pasando por el análisis OLAP. Se diferencia de los grandes proveedores en que su arquitectura es más clara y homogénea. Su plataforma es realmente una plataforma BI (y no un conglomerado de productos diversos). Básicamente, el catálogo de productos de la plataforma Micrstrategy v9 incluye:

• Microstrategy Intelligence Server. Se trata del "servidor analítico" que centraliza las peticiones de los clientes. A este servidor se le pueden añadir funcionalidades a través de una serie de módulos de la plataforma (Microstrategy Report Services, Microstrategy OLAP Services, Microstrategy Distribution Services, etc.)
• Microstrategy Web. Es el entorno interactivo de la plataforma para realizar reporting y análisis desde un entorno web.
• Microstrategy Desktop. Es la aplicación Windows que ofrece la funcionalidad BI de la plataforma, incluyendo el desarrollo, ejecución y administración de los proyectos BI (se complementa con otros productos para las funcionalidades más técnicas y administrativas: Microstrategy Architect, Microstrategy Enterprise Manager, etc.)

Esta plataforma incluye productos y funcionalidades para cubrir cualquier necesidad BI, que ellos dividen en los que denominan los "5 estilos de BI":

• Scorecards y dashboards
• Reporting corporativo
• Análisis OLAP
• Análisis avanzado y predictivo (¿¿Data mining??)
• Alertas y notificaciones proactivas

Desde mi punto de vista, las fortalezas fundamentales de Microstrategy son el análisis OLAP y sus nuevos e impactantes dashboards.

• El análisis OLAP se realiza a partir de unos "cubos ROLAP virtuales", es decir, que en lugar de utilizar cubos (tipo Cognos Powerlay), atacan directamente a una base de datos relacional (tipo BO Web Intelligence). Además, disponen de una tecnología de "cubos en-memoria" para mejorar significativamente el rendimiento y la escalabilidad. De esta manera, consiguen lo mejor de cada arquitectura. Resumiéndolo mucho, podríamos decir que se trata de un análisis OLAP tan sencillo y ágil como el de Cognos Powerplay, aunque con la potencia de una arquitectura ROLAP como la de BO.
• Los scorecards y dashboards de Microstrategy emplean la tecnología flash, y consiguen unos resultados realmente atractivos. Lo mejor es verlos directamente.

El análisis OLAP de Microstrategy únicamente permite trabajar con un bloque de información, por lo que si se quieren informes más elaborados ya se tiene que trabajar con "documentos". La elaboración de estos "documentos" (y de los "dashboards") está enfocada a un usuario algo más técnico. Es decir, se requiere cierta experiencia y algo de paciencia...

El siguiente vídeo hace un repaso de las funcionalidades de "Microstrategy Reporting Suite"

El siguiente vídeo muestra las funcionalidades de Microstrategy Office:

Conviene destacar que desde la página web de Microstrategy se puede descargar una versión completamente funcional y gratuita de Microstrategy Reporting Suite. Incluso es posible utilizarla en entornos de producción, con la única limitación de las características técnicas del servidor (1 CPU). Puede ser suficiente en entornos departamentales. Yo he descargado e instalado esta versión, sin ninguna incidencia destacable. ¡Buena iniciativa!

La web, además, incluye muchos vídeos que muestran las funcionalidades de Microstrategy.

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

Una asignatura pendiente de las soluciones BI es la lucha contra la proliferación de Excels. Hemos reconocer que, a pesar de las grandes inversiones en software y hardware, el Excel sigue siendo el rey en muchas empresas.

Tradicionalmente, hemos vendido proyectos datawarehouse y Business Intelligence como una medida para erradicar los problemas generados por el uso intensivo del Excel. Al trabajar con Excel, los usuarios duplican y manipulan la información, la comparten, mezclan información de diferentes fuentes, filtran, completan, ajustan, y aplican criterios que sólo ellos mismos conocen. El resultado de esta manera de trabajar es por todos conocido:

• La información nunca cuadra, cada departamento y cada usuario trabaja con unos números diferentes, diferentes entre sí, y diferente con los que devuelve el ERP corporativo.
• Otro inconveniente fundamental de esta manera de trabajar es el esfuerzo que requiere mantener los informes actualizados. Cada semana los datos cambian, por lo que se deben realizar nuevas extracciones de los sistemas informáticos, y recocinar los informes en Excel. Es un trabajo periódico (además de aburrido y proponeso a errores) que implica muchas horas de muchos recursos.

Este problema se soluciona con un datawarehouse y con una herramienta de BI, ¿verdad? Pues no exactamente...

No soy el primero en preparar un diagrama de este tipo para representar lo que se conoce como "excel caos":

Medio millón de euros después, la situación no ha cambiado mucho:

Evidentemente, el datawarehouse es una mejora importante en los sistemas informáticos de la empresa, y así se suele reconocer en la mayoría de implantaciones. El datawarehouse mejora la disponibilidad y la calidad de la información corporativa. Sin embargo, solemos pasar de puntillas sobre la promesa de erradicar el Excel caos.

Después de implantar un datawarehouse y una herramienta de BI, es común que los usuarios sigan prefiriendo el Excel para preparar y presentar sus informes. Innumerables instalaciones de los principales proveedores de BI (y no diré nombres por si alguno de mis queridos lectores trabajan en BO, Microstrategy o Cognos), utilizan la solución de reporting BI para generar la query, ejecutar la consulta, y exportarla rápidamente a Excel.

¿Por qué la funcionalidad más querida por los usuarios es la exportación a Excel? ¿O tal vez estoy exagerando?

No. La frase no es mía.

Y no me la tatuaría en el brazo. La he leído en el blog de un consultor y que por su intertés reproduzco íntegramente:

A Microsoft se le critica casi como deporte no nacional, sino mundial. Su software es malo, su posición es monopolística, tal, cual… pero me gustaría romper una lanza a su favor por haber desarrollado una maravilla como Excel.

No sé cuánto de otros habría en Excel. No sé si se habría basado en otras hojas previas (Lotus 1-2-3 y similares), o si se la han inventado ellos. Pero el hecho es que ahí está, como estándar de facto en materia de hojas de cálculo. ¡Y qué estándar!

De Excel me fascina, sobre todo, su versatilidad. Tengo la sensación, al usarla, que puedo hacer prácticamente de todo con ella. Cualquier cosa relacionada con datos y cifras relacionados, gráficos, etc. Es una herramienta fundamental para el análisis, y llego a creer que cualquier funcionalidad de un paquete de software estándar puede ser reproducida (y mejorada y ampliada) utilizando Excel.

Lógicamente, no es una herramienta fácil de explotar hasta sus últimas consecuencias. La multiplicidad de herramientas y funciones que tiene hacen que, para un “novato”, resulte complicado avanzar. Además, para utilizar la hoja de cálculo, hace falta pensar como ella, organizar la información de la forma adecuada y entender cómo la va a tratar, porque si no puede llegar a ser un caos. Desde luego, nada que se pueda poner en manos de la gente que quiere, simplemente, darle a un botón y “ya está”.

Pero para quienes, como yo, disfrutan explorando nuevas funciones, planteando de qué forma se pueden resolver los problemas que van surgiendo, adaptar las soluciones a las necesidades concretas y detalladas que cada uno tiene… esta herramienta supera con creces cualquier paquete con opciones “predefinidas”. Por muchas que traiga, siempre podrás hacerte el traje más a medida.

Claro, los defensores de la estandarización (que entiendo que también tiene sus ventajas, desde la facilidad de uso a la integridad de soluciones entre distintos usuarios) dirán que Excel es el demonio con cuernos. No sé, puede ser. Pero este demonio me permite sentirme poderoso.

Este enamorado del Excel destaca la versatilidad de la herramienta y su potencia. Observad como no menciona su facilidad de uso. Yo añadiría alguna otra cosa:

• En comparación con las herramientas BI, el Excel aporta la posibilidad de completar el informe con datos que no se encuentran en los sistemas informáticos de la compañía.
• Todo el mundo lo conoce. Es fácil compartir el informe Excel con cualquier compañero, cliente, o proveedor. Incluso el Director General puede abrirlo y analizarlo tranquilamente, y no debo preocuparme si tendrá una cuenta de usuario o los conocimientos necesarios sobre la suite de BI de turno.
• Existe otra diferencia que solemos olvidar y que creo que resulta clave para entender su éxito: Excel no es una aplicación web, es una herramienta de escritorio que aprovecha toda la potencia de los "desktop" de los usuarios, eso le otorga una velocidad y una usabilidad inimaginable aún en una aplicación web. Excel no se cuelga. Es rápida. No se pierde tiempo accediendo a un portal web, conectándome, navegando, y confiando que otros usuarios no estén compitiendo por los recursos del servidor web...

Todas las compañía de BI presumen de su "integración con Excel" y en la mayoría de las ocasiones eso quiere decir que los informes generados se pueden exportar a Excel. Una verdadera integración requeriría más, en mi opinión. Se debería poder desarrollar el informe directamente desde el Excel, y la información que se introdujese en el Excel se debería almacenar en una base de datos para su posterior explotación. Vaya, vuelvo a estar hablando sobre los "spreadmarts"...

Hasta mis lectores menos observadores habrán visto que los últimos meses este blog sobre Business Intelligence en español ha estado más actualizado que de costumbre. Vuestras visitas y vuestros comentarios me animan a seguir escribiendo.

En 5 meses, este blog ha pasado de tener 10 visitas semanales a tener más de 400 visitas semanales, que no está mal del todo... tratándose de un blog especializado en un tema tan "apasionante" como el Business Intelligence... jeje

Hace unos años hubiese parecido ciencia ficción. Hoy, la tecnología permite que cualquiera escriba sobre sus cosas, y que sus artículos sean vistos en medio mundo:

Quiero agradecer especialmente a mis lectores argentinos, que no sólo visitan el blog, sino que incluso lo leen:

Y a mis amigos y conocidos de Barcelona, que consiguen que también en esto goleemos a los madrileños :-)

También destaco el número de usuarios registrados... Más de 50... Por cierto, si no estás registrado aún puedes hacerlo desde el apartado de contacto.

Lo dicho: Gracias a todos.

Aprovecharé para hacer un poco de pedagogía BI... Estas gráficas y tablas están obtenidas de los dashboards de Google Analytics. Se trata de un auténtico "cuadro de mando" desde donde podemos hacer un seguimiento de los indicadores que interesan a los propietarios de una web (visitas, usuarios, regiones, tiempo,...).

Y tú, ¿Desde donde lees este blog?

Encuentro a menudo literatura sobre BI que cuenta las maravillas del mundo web, y se suele dar por hecho que cualquier solución Business Intelligence debe tener necesariamente una arquitectura web. Hoy en día, todos los fabricantes de BI tienen su suite web, y es la única en la que siguen invirtiendo y potenciando...

Yo discrepo respecto este punto. ¿Qué importancia tiene para el usuario que su solución Business Intelligence sea web o desktop? Desde el punto de vista del usuario, ésa es una cuestión irrelevante. Lo importante es que tenga la funcionalidad y usabilidad requerida. La Web está muy bien, sí, pero por razones meramente técnicas (más fácil de instalar, actualizar, etc.).

Sin embargo, el coste que pagamos por utilizar aplicaciones Web es realmente alto. Se pierde –y mucho- en usabilidad y rapidez (también ha desaparecido la posibilidad de trabajar off-line). Las aplicaciones BI tradicionales han invertido millones en migrar a arquitecturas web, y ahora tienen una funcionalidad casi parecida a la que ya tenían sus versiones cliente-servidor 10 años antes.... ¿Realmente ha merecido la pena este viaje?

La aceptación global de la arquitectura basada en servicios (SOA), que define protocolos estándar para la comunicación de aplicación a aplicación, ha cambiado los paradigmas de desarrollo del software. La arquitectura SOA centraliza en un único punto la seguridad, el acceso a datos y la lógica de negocio, y permite que los distintos clientes (desktop, web, iPhone…) aprovechen sus características. Las ventajas de este paradigma se deberían reflejar en las herramientas y las tecnologías que los proveedores de software ofrecen (y los de BI en particular), y no está siendo así. El cliente desktop ha desaparecido de facto de sus portfolios, y se está renunciando a las ventajas inigualables que ofrece este entorno de trabajo.

Tal vez alguno crea que con este artículo estoy yendo contracorriente, yo pienso que hemos aceptado como dogma la arquitectura web, sin valorar convenientemente los pros (que son muchos) y los contras (que son bastantes)... Por ejemplo, en nuestra empresa, ¿Por qué no utilizamos un cliente web para enviar y recibir nuestros emails (¡¡los emails!!)? ¿Por qué los usuarios siguen prefiriendo el Excel como herramienta analítica?

Las herramientas de BI surgieron a finales de los 80 para facilitar el acceso a las bases de datos. Hasta entonces, la única manera de realizar una consulta era mediante el lenguaje SQL(extrañísimo lenguaje de programación que sólo los técnicos conocen).

En esencia, nada ha cambiado desde entonces. Las herramientas de Business Intelligence son meros visualizadores, y lo que ofrecen (o deberían ofrecer) es:

• Facilidad de uso
• Opciones de visualización

Todo lo demás es filosofía (o técnicas de márketing).

Según anuncia este blog de Microsoft, ya está cercana la integración de DATAllegro (compañía adquirida recientemente por Microsoft) con Microsoft SQL Server. Ya están distribuyendo una muestra de la nueva tecnología a la comunidad (CTP release).

Se trata de la solución que ofrecerá Microsoft para la implantación de datawarehouses altamente escalables. El datawarehouse será, básicamente, una serie de servidores SQL Server que trabajarán conjuntamente. Las ideas básicas de esta nueva arquitectura son:

• Arquitectura shared-nothing. Las tablas estarán particionadas en un conjunto de nodos físicos, cada nodo dispondrá de su propia CPU, de su propia memoria, de su propio storage, e incluso de su propia instancia de SQL Server.(Por cierto, la arquitectura de Google es también shared-nothing...¿O pensábais que Google tiene sólo un ordenador muy grande?)
• Procesamiento paralelo masivo (MPP). Es decir, una query se dividirá entre los distintos nodos, cada nodo resolverá la query para su trozo de los datos, y se devolverá un único resultado al usuario.

¿Os suena de algo esta arquitectura? Efectivamente, este sistema es básicamente igual a los servidores Teradata, líder indiscutible como gestor de datawarehouses de gran tamaño y alto rendimiento. Os recomiendo esta introducción a la tecnología de Teradata.

Sin duda, este tipo de arquitecturas es el futuro de cualquier datawarehouse grande. Aunque suene a tópico, es totalmente cierto: Lo que vale para OLTP no vale para el OLAP. ¿Hará algún movimiento Oracle (y no me refiero a esto)? ¿se concretarán algún día los rumores sobre una posible compra de Teradata?

Camino del segundo año de este blog, ya llevo 70 artículos sobre Business Intelligence. Si no he contado mal, este será el artículo número 71, por lo que ya es momento de clasificar adecuadamente todos estos artículos.

Repasando las diferentes entradas, he visto que en mis reflexiones (o lo que sea) han ido apareciendo unos temas recurrentes. En este tiempo, he hablado sobre la usabilidad en las herramientas BI (el nombre del blog ya apuntaba esa dirección: ¡yo quiero un Business Intelligence fácil), he hablado bastante sobre el Excel, e incluso he hablado sobre productos BI de verdad y sobre el mercado en general... No me olvido de la serie sobre cómo construir un datawarehouse (que tantas visitas me ha traído), ni de otros artículos donde trato de explicar de qué va esto del Business Intelligence... Y alguna cosilla más.

Al final, me ha quedado un "decálogo"...

• Sobre el blog
• Definiciones Business Intelligence
• Excel vs BI
• Mercado BI
• Productos BI
• Usabilidad BI
• Serie DWH
• OSBI
• Humor
• Varios

Ahora, después de cada artículo encontraréis un listado de artículos relacionados (de la misma categoría), para que podáis seguir leyendo si os ha interesado. Y si no os ha resultado interesante, tal vez podéis probar con los artículos del resto de categorías :-)

De esta manera, espero que la navegación por el blog sea más sencilla.

Desde hace unos pocos años, se oye hablar de una serie de ideas o metodologías que mucha gente piensa que son el futuro inmediato del Business Intelligence. Al principio, era sólo un rumor que surgía de algún proveedor en particular, pero con el paso de los meses la tendencia se ha ido generalizando y ya aparece en los mensajes comerciales de los principales proveedores de Business Intelligence.

En concreto, me estoy refiriendo a:

• Análisis predictivo.
• Análisis en tiempo real.
• Análisis en memoria.

En BI-Spain han publicado un artículo de Information Week que describe estas tres funcionalidades y explica como distintas empresas lo han aprovechado para su negocio. Es un artículo interesante para conocer las tendencias en el Business Intelligence.

Veamos en que consisten...

Análisis predictivo

En efecto, el "análisis predictivo" viene a ser una realización práctica del data mining. Aunque la minería de datos siempre ha bordeado los limites del BI (y no sé si bordeaban por dentro o por fuera), pocas implantaciones reales se han hecho en España, y siempre con proveedores con un fuerte enfoque matemático-estadístico (SPSS, SAS). La situación ha cambiado significativamente en los últimos años... por los siguientes motivos:

• La empresas ya tienen experiencia en soluciones BI, quien más quien menos, ya tiene un datawarehouse, y varias herramientas Business Intelligence. Ahora, se conoce el poder de la información, y nos atrevemos a iniciar proyectos de previsión de la demanda, de análisis de riesgo, etc.
• Consolidación del mercado. SPSS ha sido adquirida por IBM, Information Builders ha integrado R-Stats en Web Focus, y el resto de jugadores han comprado una o varias soluciones de planificación. Todos tienen, por lo tanto, interés en la integración de estas soluciones en sus plataformas BI.

Análisis en tiempo real

El datawarehouse ya no es sólo un destino de información, sino que es una fuente de decisiones y nuevos datos son extraídos del DWH y gestionados por el ERP corporativo.

Para ser eficaces, ya no es suficiente con cargar el DWH una vez al día, ni detectar una incidencia en el stock unas horas después de que ocurra. Desde el DWH se generan alertas que afectan directamente al negocio, y estas alertas se deben activar automáticamente y con los datos completamente actualizados.

Análisis en memoria

La ley de Moore se sigue cumpliendo. Cada pocos meses tenemos unos ordenadores más rápidos, con más memoria RAM, y con más disco duro. Actualmente, es posible tener un datamart completo (o un pequeño datawarehouse) en la memoria RAM de un servidor, o incluso en la memoria del ordenador del usuario. Varios proveedores (TM1, QlickView, Spotfire) aprovecharon esta circunstancia para crear soluciones analíticas que dejaban en evidencia arquitecturas mucho mayores (e infinitamente más caras). Con datos precalculados en memoria, ya no debemos esperar 1 minuto, ni siquiera unos pocos segundos, para obtener el resultado. Ahora, el resultado puede ser instantáneo. Microstrategy ha sido el primero de los grandes en añadir este tipo de soluciones a su catálogo, pero los demás irán detrás...

Pues bien, estas son las tendencias... Sin embargo, son sólo eso: tendencias. Y creo que aún deberemos esperar bastante tiempo para que se generalice su uso. De hecho, en el mismo artículo aparece un ránking de las cosas más importantes en un software de Business Intelligence, y el podium lo encabezan las tres cosas que siempre menciono en este blog:

• Facilidad de uso para cualquier usuario
• Facilidad de implantación
• Capacidades analíticas (tiempos de respuesta, dinamismo...)

Las tendencias que mencionaba anteriormente, sin embargo, aparecen en la segunda mitad de este ránking:

Y por eso creo que en el futuro inmediato debemos esperar una combinación de ambos aspectos... Las herramientas deben ser más sencillas y más dinámicas, y deben incorporar nuevas capacidades predictivas....

En mi anterior artículo comentaba la relevancia que le están dando los proveedores de Business Intelligence a la tecnología "in-memory".

A través de Information Week, he sabido que el nuevo producto de SAP (SAP Business Objects Explorer) también utiliza esta técnica para ofrecer unos mejores tiempos de respuesta.

Creo que la idea es interesante y hemos estar atentos para ver su evolución. Sin embargo, de entrada, le veo algunas "pegas".

Principalmente, considero que los proveedores de bases de datos (Oracle, SQL Server, Teradata...) tienen unos productos excelentes, altamente optimizados, robustos, y que pueden gestionar volúmenes de información grandes y pequeños. También disponemos de bases de datos multidimensionales. ¿Realmente QlickView, Microstrategy o BO deben reinventar la rueda para ofrecer una manera mejor de realizar consultas? ¿A qué aspectos estaremos renunciando? Se me ocurren los siguientes:

• Volumen de información. Evidentemente, estos sistemas "en-memoria" estarán limitados en la cantidad de información que pueden gestionar. Aunque, de todos modos, es cierto que ni todos los datawarehouse tienen decenas de teras, ni las consultas habituales requieren todo el detalle de información.
• Modelo de datos. El modelo de datos de estos sistemas es extremadamente sencillo, no se defienen ni índices, ni relaciones, ni nada. En teoría, todo está optimizado. Sin embargo, ¿Puede nuestro modelo de negocio modelizarse de una manera tan sencilla? ¿Realmente podemos prescindir de relaciones n-m? ¿Todo puede incluirse en una sola tabla de hechos? Mi experiencia dice que no, y que las "consultas habituales" requieren modelos de datos más complejos. Y si no fuera asi, ¡¡Ya tenemos los cubos multidimensionales!! ¡¡Que sí que ofrecen respuestas instantáneas para un volumen de datos moderado!!

Mi conclusión es que estas soluciones pueden complicar un catálogo de productos ya excesivamente complejo, y que pueden generar nuevos problemas (duplicación de información y procesos, básicamente).

En los comentarios del artículo de Information Week alguien hacia algunas reflexiones interesantes:

I regularly hear the MPP database vendors bat down in-memory solutions as a transitory bump-up in scalability and performance, effective for now, but not on a long-term roadmap. They contend that when the data volumes and analytics workloads inevitably grow, in-memory hardware becomes less practical and economic, and ultimately has scalability limits. Of course, as SSDs become more economical and replace conventional disk drives, then MPP database vendors will become on a larger scale closer to what in-memory solutions provide now on a smaller scale. -–Mike

Efectivamente, los dispositivos en estado sólido (SDD) están a punto de revolucionar la tecnología del almacenamiento. De hecho, Teradata ya los incluye en su "roadmap"... Estos dispositivos de almacenamiento usan memoria no volátil tales como flash para almacenar datos, en lugar de los platos giratorios encontrados en los discos duros convencionales, por lo que su lectura es mucho más rápida. ¿Afectará esto a la naciente tecnología "in-memory"?

Durante el día de hoy realizaré algunos cambios en el blog. Básicamente, dejaré de utilizar la plataforma de Blogger...

He intentado que esto afecte lo mínimo posible. La dirección seguirá siendo www.businessintelligence.info, y se mantendrán todas las URL. Todos los links y vuestros comentarios se mantendrán.

Sin embargo, si utilizáis un lector de noticias para acceder a los artículos de este blog podréis tener algún problema. En principio, los que estéis suscritos a través del "feed" de Feedburner, no notaréis el cambio.

En cualquier caso, si dentro de unos días este artículo sigue siendo el último que habéis recibido de este blog sobre Business Intelligence, será señal de que hay algún problema. Si este es el caso, volveos a suscribir, por favor. Lamento las molestias.