Hace 24 semanas escribí un artículo analizando el problema de numerar las semanas del año. Se trataba de un artículo extenso, y denso, y sin embargo sigue recibiendo muchas visitas de gente que busca información sobre las "52 o 53 semanas del año", "las semanas del 2010", "semanas ISO", "cómo numerar semanas del año" u otras búsquedas semejantes...

Intentaré hoy ser más claro y conciso, ya que se trata de un tema que tarde o temprano aparece en los proyectos de Business Intelligence... (en mil informes y cuadros de mando se comparan las ventas con las fechas equivalentes del año anterior...)

En aquella ocasión comentaba que la ISO intentó ordenar los diferentes criterios que habitualmente se utilizan definiendo que:

• Todas las semanas tienen 7 días.
• Las semanas comienzan los lunes.
• La primera semana del año incluye al primer jueves del año

Este criterio presenta la deficiencia de que no todos los años tienen el mismo número de semanas. La mayoría de años tienen 52 semanas, aunque algunos años tienen 53 semanas. Por ejemplo, según la ISO, la semana 53 del 2009 transcurrió placidamente entre el 29 de diciembre del 2009, y el 4 de enero del 2010. ¿Acaso la semana 53 del 2009 no tendrá una semana comparable en el 2010?

Se trata de una deficiencia relevante desde el punto de vista analítico. Si no podemos comparar la semana 53 con la semana 53...¿Qué sentido tiene comparar la primera con la primera? ¿O la 29 con la 29?

En mi opinión, desde el punto de vista analítico, debemos olvidarnos del criterio ISO y de cualquier sistema de numeración que conlleve los mismos problemas (y esto incluye a todas las funciones "week number" que ofrecen los motores de bases de datos)…

Comenzaba el artículo diciendo que hace 24 semanas escribía un artículo similar a éste. Lo puedes comprobar cogiendo un calendario y contando hacia atrás 24 semanas. Con este sencillo método, si sigues contando hacia atrás, verás que hace exactamente 52 semanas era jueves 23 de julio del 2009. Casi como hoy.

Y ésa es precisamente la semana “equivalente” a la actual. Que diga la ISO lo que quiera. Para comparar semanas de años consecutivos, debemos avanzar o retroceder 52 semanas. De la misma manera, podremos comparar con la semana equivalente de hace 2, 3, 4… años… (restando 104, 156, 208 … semanas respectivamente).

Tal vez, con una imagen se ve mejor. Observad la equivalencia lógica entre las semanas del 2010 y la del 2009… Las flechas azules relacionan semanas con 52 semanas de diferencia...

A raiz de un comentario en el artículo sobre "Business Intelligence en España", descubrí una aplicación para la construcción de "cuadros de mando territoriales"... ¿Y qué es eso? Pues un cuadro de mando donde la componente territorial es clave, sencillamente.

De hecho, con Tuent (que así se llama el producto), puedes representar sobre un mapa cualquier indicador de tu negocio. Además, permite la navegación territorial de una manera muy intuitiva (profundizando desde la visión por país hasta tener la visión por comunidades, provincias, o poblaciones).

Esta empresa proporciona también una versión gratuita de su producto. Es muy fácil registrarse, y no requiere instalación local. Lo he probado, y en un momento estaba navegando sobre su demo, y he podido cargar una serie de indicadores y representarlos sobre Google Maps (¡emplea el API de Google Maps!). La principal limitación de la versión gratuita es que no puedes definir tus propias regiones, por lo que has de conformarte con las divisiones políticas habituales (además de España, también tienen mapas de México y de otros países). De todos modos, los mapas disponibles son muy detallados y absolutamente funcionales:

Es curioso cómo los grandes proveedores de Business Intelligence apenas tienen propuestas para cubrir esta necesidad tan común (GIS, geomarketing, etc.). Todas las empresas tienen información que su representación natural implicaría el uso de mapas (clientes, delegaciones, ...), y que sin embargo han de conformarse con listados o con los tradicionales gráficos de barras...

Tuent destaca por su facilidad de uso, por su fantástica integración con Google Maps, y por la rapidez de implantación (es SaaS).

No os perdáis la demo: Cuadro de mando sobre la población de españa (y otros datos demográficos)

Más info:

• Blog de Tuent
• Web corporativa de Tuent
• Entrevista a Ernesto Ballesteros de TUENT.COM

Existen tres proveedores españoles de software Business Intelligence. Me estoy refiriendo a Apesoft, Litebi, y Bingo Intelligence.

Curiosamente, los productos de estos tres proveedores BI son muy diferentes entre sí. El software de Apesoft es fundamentalmente un generador de informes en Excel, con algunas funciones adicionales que facilitan la automatización y distribución de estos informes. La solución de Litebi ofrece software como servicio, es decir, que los datos y aplicaciones están en sus servidores, y los clientes acceden a través de una interfaz web sencilla pero potente. Y, finalmente, la plataforma Bingo Intelligence que ofrece un smart client para acceder a la información corporativa de una manera muy visual.

A pesar de estas diferencias evidentes, también tienen algunas características en común. Los tres proveedores ofrecen unos precios muy ajustados, y todos destacan la facilidad y rapidez de implantación de sus respectivas soluciones. Además, al ser proveedores más cercanos pueden ofrecen un soporte y una atención más personalizados y de mayor calidad que otros distribuidores mucho mayores. Y son especialistas.

En teoría, los megaproveedores tradicionales tienen un catálogo de productos más potente y completo (¡en teoría!), sin embargo, sus soluciones son costosas desde el punto de vista técnico y económico, y se genera una dependencia con ellos que puede llegar a ser peligrosa. En ocasiones he oído como sus clientes manifiestan sentirse atados a estos distribuidores que quieren controlar toda la infraestructura IT de la compañía.

Como una imagen vale más que mil palabras, os dejo un par de vídeos. Por un lado, LiteBI presenta su plataforma a través de tres de sus componentes:

• Lite Explorer: Módulo de análisis OLAP y de informes dinámicos. Permite realizar preguntas sobre el negocio desde cualquier punto de vista de forma intuitiva y ágil a usuarios no tecnicos.
• Lite Monitor: Módulo de cuadros de mando. Es una solución de dashboards totalmente adaptada a las necesidades de las empresas, que permite disponer de indicadores claves de forma visual e interactiva.
• Lite Space: Núcleo de la tecnología de LiteBI, permite simplificar enormemente la construcción de soluciones de Business Intelligence adaptadas a las necesidades de cualquier negocio, disminuyendo hasta 10 veces el tiempo necesario para construir un Data Warehouse.

Adelante vídeo:

Y, desde Bingo Intelligence, compartimos de nuevo el vídeo que muestra cómo utilizar el cliente inteligente de Bingo para generar una aplicación Business Intelligence en muy poco tiempo.

Adelante vídeo:

Lamentablemente, no he encotrado ningún vídeo con voz que explique las características de Apesoft. Os remito a los artículos donde he hablado anteriormente sobre Apesoft.

¿Conoces otros productos de Business Intelligence españoles?

Repitiendo el ejercicio que sugerían en TodoBI, me he fijado en las palabras que propone Google mientras se busca el término "Business Intelligence". Me ha llamado la atención que rápidamente aparece la expresión Business Intelligent (sic)...

Pero, ¿Qué es Businesss Intelligent? Pues es una manera incorrecta de referirse al Business Intelligence. El hecho de que Google sugiera esa palabra me hace sospechar que existe un número considerable de gente que realiza esa consulta (por lo menos en España, ya que google.com no devuelve esa sugerencia...).

Si has llegado a este artículo a través de esa búsqueda, estás en el sitio adecuado. En "Business Intelligence fácil" encontrarás mucha información para introducirte en el mundo del BI (reporting, cuadros de mando, proveedores, críticas, análisis de mercado, y mucho más sobre Business Intelligent). Te animo que visites las diferentes secciones de la web, y que dejes un comentario (si te das cuenta que los comentarios negativos puede hacer mella en mi autoestima, miente tranquilamente y pon algo positivo...).

Lo mismo digo si has llegado aquí buscando información sobre busines inteligence o bussines inteligens... A mis lectores habituales, os pido perdón por esta dosis de autobombo... :-)

Hasta ahora os he hablado de las principales características funcionales de Bingo Intelligence. A través de varias entradas en este blog, y una serie de vídeos, he hablado de la facilidad de uso de este software de Business Intelligence, y del dinamismo de las aplicaciones generadas. Creo que sus características funcionales son la principal fortaleza de Bingo, y ya tendremos ocasión de seguir hablando de ello.

Sin embargo, hoy quiero hablar sobre algunas características técnicas de Bingo, y responder así las inquietudes que me habéis transmitido a través de los comentarios o por correo electrónico.

Bingo Intelligence se ha desarrollado íntegramente con las más modernas tecnologías, y con una arquitectura que proporcione un alto rendimiento, seguridad y estabilidad, y que por supuesto cubra los requerimientos funcionales para los que se diseñó. Los cuatro aspectos más destacados de su diseño técnico son:

• Software ROLAP: Bingo Intelligence se conecta a cualquier base de datos relacional. Para ello, se define un "catálogo" que sirve como capa semántica entra la estructura física de la base de datos (la que sea), y la visión de negocio que conoce el usuario. La arquitectura ROLAP permite una completa libertad para modelizar la complejidad del negocio, simplica el proceso de implantación (no es necesario crear y mantener una base de datos multidimensional), y se trata de una arquitectura estándar fácilmente integrable con cualquier otro sistema (cosa que no ocurre con los "cubos" o las "nubes de datos")... Además, teniendo en cuenta el volumen de información que requiere un cuadro de mando típico, y considerando lo optimizado que están las bases de datos relacionales, y el HW actual… los tiempos de respuesta tampoco son un problema. La clave, como siempre, está en una correcta modelización del datawarehouse/datamart.
• Arquitectura SOA (basada en servicios): En una instalación típica de Bingo, existe un servidor central que ofrece servicios BI a todos los clientes, y centraliza la gestión de la seguridad y las conexiones a las bases de datos.
• Smart Client: Se trata de una solución que íntegra las ventajas de una aplicación web (o cliente ligero) y una aplicación de escritorio (o cliente pesado). El cliente de Bingo Intelligence tiene el "look and feel" de una aplicación de escritorio, aprovecha los recursos hardware de la máquina, y ofrece un rendimiento superior. Además, se instala fácilmente desde la web y las actualizaciones pueden ser automáticas sin intervención del usuario... Tal vez se trate del aspecto más diferenciador respecto otras alternativas, y permite unos niveles de usabilidad y productividad impensables en una solución web (manteniendo la facilidad de instalación y despliegue)...
• Capa semántica: La capa semántica con la que interactúa el usuario es la más avanzada del mercado, y gestiona de manera transparente para el usuario el uso de tablas agregadas, la generación de múltiples consultas, queries parametrizadas, y consultas temporales (YTD, ...)....

La siguiente imagen corresponde al diseñador de "catálogos", y muestra un diagrama típico de tablas con una estructura de "copo de nieve"...

También es interesante la sencillez de la aplicación para configurar la plataforma Bingo Intelligence, que consiste en una única pantalla que muestra un diagrama de la arquitectura:

En este diagrama están representados los siguientes componentes (que pueden estar distribuídos en diferentes máquinas, o no):

• La última versión disponible está en la "nube" (para que el administrador del sistema la descargue cuando quiera).
• El "cliente de configuración" es la aplicación que utiliza el administrador para configurar la plataforma dentro de su organización.
• Dentro de la intranet, existe un "servidor de instalación y actualización", donde se conectan todos los usuarios de la empresa para buscar la última versión.
• El "servicio Bingo Intelligence" (IIS) centraliza la conexiones a las bases de datos de la empresa y al repositorio de este software de Business Intelligence.
• El "repositorio" (SQL Server) contiene la metainformación de la aplicación (catálogo, estructura de los informes y cuadros de mando, definición de seguridad, etc...)
• Los datos de negocio pueden estar guardados en el datawarehouse corporativo, algún datamart departamental, o en cualquier base de datos relacional (Oracle, SQL Server, Teradata, MySQL, DB2, ....).

Arcplan es una compañía alemana fundada en 1993. Los clientes de Arcplan se encuentran casi exclusivamente en Europa, siendo su presencia en España también significativa. A diferencia de otros proveedores, Arcplan no ha intentado entrar en todos los segmentos del Business Intelligence, y se ha centrado históricamente en sus soluciones de "data visualization" (scorecards, dashboards, cuadros de mando...), sin ofrecer una solución específica ni de reporting ni de análisis OLAP. Esta especialización ha permitido a Arcplan presentarse como un complemento a cualquier otra solución de Business Intelligence que posean sus posibles clientes... Desde hace un par de años -tras la adquisición de LumenSoft- ha ampliado su visión, poniendo el foco también en las soluciones de "performance management" (y centrándose más en los "procesos" que en el "dato")...

Las plataforma principal de Arcplan (Arcplan Enterprise) destaca por las siguientes características:

• Conectividad a prácticamente cualquier fuente de datos, relacional o multidimensional. Destaca especialmente su integración con SAP (y en concreto con SAP NetWeaver BW), por lo que se ha visto en muchas ocasiones como un "front-end" natural en estas instalaciones...
• Facilidad de uso para el usuario final. El resultado de los desarrollos con Arcplan son unos "front-end" muy vistosos y fáciles de utilizar, y así lo valoran sus usuarios...
• Libertad estética. Cada instalación de Arcplan puede ser única, ya que los desarrolladores y diseñadores tienen libertad para rediseñar completamente el aspecto del cuadro de mando hasta el último detalle. Se trata de una característica muy interesante en proyectos donde sea importante una determinada "imagen corporativa".
• Flexibilidad funcional. Es posible construir aplicaciones analíticas complicadas, con cálculos o transformaciones intermedias completamente transparentes para el usuario, e incluso con la posibilidad de realizar escrituras en la base de datos (write-back). Con más o menos esfuerzo, todo se puede hacer.
• Programación gráfica. La manera de desarrollar las aplicaciones de Arcplan es francamente original, y como se ha dicho ofrece una alta flexibilidad estética y funcional. Como contrapartida, sin embargo, suele ser una programación muy poco estructurada, donde abundan las "ideas felices", y donde el resultado puede ser difícil de mantener (mantenimiento costoso).

Su catálogo de productos incluye los siguientes componentes:

• Arcplan Enterprise (antiguamente conocido como Insight/Dynasight): Es la plataforma tradicional de Arcplan para el desarrollo de aplicaciones analíticas, e incluye el "Enterprise Server", los conectores de datos, el diseñador de aplicaciones, y la consola de administración. Os dejo el folleto comercial de Arcplan Enterprise 6, y un diagrama sobre su arquitectura:

• Arcplan Edge: Es el producto de Arcplan para los procesos de Budgeting, Planning y Forecasting. Es una solución relativamente nueva (fruto de la adquisición de LumenSoft). Utiliza el Excel como interfaz para la introducción de datos, y aprovecha los productos tradicionales de Arcplan para publicar la información en un entorno web (reporting, scorecarding, y process monitoring...). Os dejo aquí la información comercial sobre Arcplan Edge.
• Arcplan Excel Analytics: Ofrece algún tipo de integración entre las pantallas de Arcplan Enterprise y las hojas de cálculo de Microsoft Excel...

Para finalizar, os dejo algunos pantallazos de aplicaciones desarrolladas con Arcplan Enterprise...

...y un par de vídeos. El primero sobre Arcplan Enterprise...

...y el segundo sobre Arcplan Edge:

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

He leído un artículo de Raúl Benet, de AdysaGroup, en el que presenta los servicios de Business Intelligence que ofrecen. En concreto, proponen la plataforma de Microstrategy con un modelo OnDemand (también conocido como SaaS, software as as service)... Con esta oferta, matan dos pájaros de un tiro. ¡Y vaya pajarracos!. Se trata de dos de los principales problemas que tienen las plataformas BI tradicionales, a saber:

• Son caras. Se requiere una considerable inversión, en tiempo y dinero, para poner en marcha estas tecnologías.
• Son complejas. Tienen un marcado tecnológico, y utilizan un lenguaje extraño para el negocio...

Lo explica muy bien en su artículo:

Este modelo OnDemand es especialmente interesante para las pymes, aunque muchas grandes empresas se están dando cuenta de la futilidad de dedicar grandes partidas de su presupuesto en áreas que no tienen que ver con su negocio, como servidores, licencias de software, etc.

Al fin y al cabo, lo importante para las empresas no es (o no debería ser) qué software deben adquirir para cubrir sus necesidades tecnológicas. Lo importante es que se satisfagan las necesidades empresariales en los términos requeridos, independientemente del software que lo haga. Trasladando este ejemplo al BI, lo que a los decisores de negocio les importa no es si sus informes se han construido con uno u otro software; lo que les importa es que sus informes y cuadros de mando se envíen todos los lunes a las 9 de la mañana a su buzón de correo con la información correcta. O que se pueda acceder a dichos informes desde cualquier punto del mundo, en cualquier momento. O que puedan navegar desde el más alto nivel de información hasta el más bajo, para poder extraer conclusiones y tomar decisiones. Se hace enfoque en el servicio, no en el producto.

No sé si el tratamiento será adecuado, pero sin duda aciertan el diagnóstico. Os dejo aquí el artículo:

• ¿Es un sistema de BI necesario en las empresas?

Gartner ofrece regularmente dos estudios que resultan especialmente interesantes para los profesionales del Business Intelligence. Me refiero, naturalmente, al cuadrante sobre las plataformas Business Intelligence y al cuadrante sobre los sistemas datawarehouses.

Ayer mencionaba el cuadrante mágico para plataformas Business Intelligence, y hoy comparto con vosotros el segundo estudio. Aquí lo tenéis:

• Magic Quadrant for Data Warehouse Database Management Systems (2010)

Las diferencias respecto el cuadrante análogo del 2008 son mínmas. Teradata lidera claramente el mercado DWH, y le siguen los pasos Oracle, IBM y Microsoft... Este año, además, aparecen muchos nuevos competidores, pequeños y poco conocidos en España, y sobre los cuales deberemos estar alerta...

Aunque el gráfico ha cambiado poco, el mercado está evolucionando rápidamente. De esta manera, se popularizan las "appliances" (combinaciones de software y hardware preconfigurados y listos para usar), y se va extendiendo el uso que se hace de los datawarehouses actuales. Ya no son sólo repositorios donde se almacena la información para hacer informes, sino que se aprovecha la arquitectura para otras muchas funcionalidades (BI operacional, performance management, planning, monitorización del negocio [BAM], etc.). Es decir, poco a poco vamos activando nuestros DWH, y vamos reduciendo la distancia entre el dato y la acción... El DWH ofrece un soporte activo a la toma de deciciones (decisiones de todo tipo, y a todos los niveles de la organización). A esta evolución algunos la han denominado como "active datawarehousing", "BI pervasivo", o simplemente "Business Intelligence activo"...

Técnicamente, también se están popularizando cuestiones como la carga contínua de información, el acceso por columnas, el paralelismo hardware y el paralelismo masivo, la "temperatura" de la información... y pronto hablaremos de unidades en estado sólido (SSD)... y todo ello en busca de mayor rendimiento a un menor coste...

Otro aspecto interesante que menciona el estudio es el resurgimiento de los datamarts. A pesar del protagonismo que está adquiriendo el datawarehouse corporativo, los "datamarts" siguen existiendo y siguen teniendo su utilidad. El "datamart" es la manera más sencilla y rápida para obtener un buen rendimiento (sin comprometer otros sistemas corporativos), por lo que resulta adecuado en aplicaciones analíticas independientes (por ejemplo, para sistemas de cuadros de mando...).

Via TodoBI me he enterado que ya está aquí el nuevo cuadrante mágico de Gartner para las plataformas de Business Intelligence. Podéis descargar y leer un extenso extracto del informe desde aquí:

• Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms (2010, T1)

Si lo comparamos con el cuadrante del 2008 (el último que comentamos en BI fácil)...

...vemos que ya han desaparecido Business Objects y Cognos, y ya se habla directamente de SAP e IBM respectivamente. A parte de esto, existen pocos cambios significativos, todo sigue más o menos igual, y continúan sin incluir las soluciones Open Source. Tampoco aparecen las soluciones españolas de software Business Intelligence (Apesoft, Litebi, Bingo Intelligence)...

Algo más se puede concluir mirando únicamente las gráficas. En el cuadrante de líderes aparecen los grandes proveedores con un catálogo completo de productos, y que incluyen soluciones en todo el espectro BI (desde reporting y cuadros de mando, hasta data mining y planning...). El resto de competidores son soluciones de nicho, que ofrecen soluciones de visualización avanzada (típicamente para cuadros de mando y análisis OLAP). Estos "pequeños" proveedores tienen hueco debido a la complejidad, limitaciones y costes que tienen los mega-proveedores en este segmento del mercado BI.

Leyendo con detalle el informe de Gartner (especialmente el apartado "Market Overview") se confirma esta percepción. A pesar de que los grandes proveedores acaparan el 75% mercado, sigue habiendo espacio para los proveedores especializados en BI (pure BI vendors), ya que ofrecen soluciones más innovadoras y consiguen una valoración elevada por parte de sus clientes...Además, los grandes proveedores tienen encima de la mesa la problemática de integrar sus soluciones (fruto de múltiples adquisiciones), lo que cuestiona seriamente su capacidad de ofrecer las soluciones que necesitan las organizaciones actuales... Por todo ello, los pequeños proveedores pueden ofrecer mejores soluciones, más innovadoras, más económicas, y más alineadas con lo que busca el mercado...

Esta entrada incluye un vídeo que muestra algo que nunca has visto hasta ahora. Verás cómo construir un cuadro de mando en sólo 10 minutos.

Bingo Intelligence es un software de Business Intelligence potente y fácil de usar. En esta presentación se muestran algunas características que ofrece para construir cuadros de mando o informes dinámicos. A lo largo de la presentación se crean varios informes y se incluyen diferentes tipos de tablas y gráficos, se crean alertas semafóricas, filtros, ordenaciones, fórmulas, menús,... También se muestran algunas características OLAP de Bingo Intelligence y se navega por la información de manera ágil y rápida.

Se trata del cuadro de mando de una cadena de librerías, y contiene 2 informes dinámicos que permiten hacer un seguimiento de las ventas y los márgenes de los distintos responsables comerciales y productos. Evidentemente, se trata de un cuadro de mando sencillo, pero incluye todas las funcionalidades que se espera en este tipo de soluciones.

El vídeo dura 10 minutos, por lo que te recomiendo que busques un momento en tu agenda para mirarlo tranquilamente.

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 :-)

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.

¿Por qué se habla de "usuarios avanzados" cuando se quiere decir "herramientas complicadas"?

Efectivamente, uno de los términos del mundo Business Intelligence que menos me gusta es el de "usuarios avanzados", incluso en ocasiones lo he visto contrapuesto al de "usuarios de negocio".

Los usuarios de Business Intelligence son los trabajadores de la información, y si es necesario segmentar mejor este grupo, o establecer perfiles, deberíamos fijarnos en sus necesidades analíticas.

De esta manera, podemos dividir los trabajadores de la información en tres grupos:

• Jefes
• Analistas
• Estadistas

Esta división es especialmente interesante porque existe una correspondencia bastante exacta con las herramientas disponibles en el mercado:

• Cuadros de mando
• Reporting & OLAP
• Data mining

Reconozco que esta división se puede quedar corta si empezamos a hablar de "Business Intelligence operacional", o si queremos afinar el perfil de un "Product Manager", por ejemplo... ¿Es un "jefe" o es un "analista"? ¿O depende de las funciones que esté desempeñando?

En cualquier caso, ¿Qué diablos es un "usuario avanzado"? Lo único seguro es que el precio de su licencia de usuario será significativamente superior, y probablemente esa etiqueta le vendrá con un "regalo": La posibilidad de encargarse del diseño estético de los informes o los cuadros de mando.

Habitualmente, un "usuario avanzado" puede crear informes, mientras que un "usuario de negocio" sólo puede consultarlos y/o realizar análisis OLAP a través de un cubito o una estructura similar. A veces, los usuarios no-avanzados también pueden crear informes, aunque sencillos, y con las funcionalidades limitadas.

En ocasiones, también se habla de usuarios avanzados de Excel o Word, aunque en este caso se trata de usuarios que conocen y utilizan mejor las funcionalidades que tienen estas herramientas, aunque el software con el que trabajan es exactamente el mismo que el resto de usuarios. En el mundo Business Intelligence no es así; los "usuarios avanzados" utilizan unas herramientas diferentes, más complicadas, más técnicas, menos inteligentes.

Hoy escribo agradecido y orgulloso; me siento como Michael Phelps, incluso me parece oír unos crujidos. Parece como si mi caja torácica estuviese a punto de estallar o algo. :-)

Resulta que acabo de leer un artículo de SQL Server Si! que recomienda precisamente este blog como punto de inicio para el aprendizaje de las técnicas de Business Intelligence. En especial, Salvador Ramos recomienda la serie sobre cómo construir un datawarehouse que escribí el pasado verano, entre otros artículos, y considera que "Business Intelligence fácil" es un buen lugar donde conocer la teoría relativa al Business Intelligence.

La serie sobre "cómo construir un datawarehouse" incluye mis artículos más tecnológicos, y recogen mi experiencia en la construcción de bastantes datawarehouses y datamarts en diferentes empresas. Debo confesar que lo errores que menciono, y que animo a evitar, los he cometido en primera persona, e incluso algunos de manera reiterada. Al final, los errores de modelización siempre se acaban pagando, y tarde o temprano se tienen que rectificar para volver a la ortodoxia. Hay otros errores que también se pagan caros: Seleccionar la herramienta incorrecta, o pensar que con pagar las voluminosas facturas de consultoría es suficiente. Y no, no es suficiente. Es necesaria una fuerte involucración por parte de nuestra empresa (de técnicos, de usuarios y de dirección).

Para mí, el éxito de un proyecto Business Intelligence puede medirse a partir de un único indicador, y es el uso que se hace del mismo. Por lo tanto, ese debe ser el primer criterio que debe considerarse en el momento de añadir una funcionalidad al sistema. ¿Conviene precalcular este indicador? ¿Creo esta tabla agregada? ¿Completamos el sistema de reporting con una solución alternativa de cuadros de mando? ¿Es suficiente un cubito y unas tablas dinámicas en Excel para analizar la información? Todas estas preguntas se pueden contestar respondiendo esta otra... Si lo hago, ¿Facilitaré la vida al usuario?

Por lo tanto, para empezar la implementación de Business Intelligence considero que se debe comenzar por identificar aquellos problemas que tienen actualmente los usuarios. ¿Cómo acceden a la información? ¿Tienen la información que necesita? ¿Protestan porque la calidad del dato es insuficiente? ¿Se dedica excesivo tiempo a la realización de los informes?...

Una vez identificado el problema, la teoría es relativamente sencilla, y he tratado de exponerla en muchos de los artículos de este blog. Con la teoría clara, sólo es necesario un poco de experiencia para que el proyecto sea un éxito. Afortunadamente, las cosas han cambiado mucho en los últimos 15 años, y ya existe experiencia y conocimiento suficiente en el mercado español. Actualmente, la mayoría de proyectos de datawarehouse o reporting terminan con éxito, cosa que hace unos años sólo ocurria esporádicamente y casi por casualidad...

Acabo de recibir un correo de Litebi anunciando que han recibido financiación por valor de 500.000 euros, y consideran que puede ser interesante para los lectores de este blog sobre Business Intelligence. No hay problema, aquí tenéis la nota de prensa:

Litebi cierra 500.000€ de inversión

Litebi, empresa que oferta soluciones de Business Intelligence bajo el modelo SaaS, ha cerrado recientemente una primera ronda de financiación por parte de dos Business Angels de la red del IESE que se han incorporado cómo socios y consejeros a la compañía. Complementando esta aportación la iniciativa NEOTEC ya aprobado por parte del organismo público CDTI, en total los fondos securizados por Litebi ascienden a 500.000€.

Jorge López Mateo y Javier Giménez Aznar, fundadores de Litebi, manifiestan su intención de emplear el capital ganar presencia en el mercado nacional y en continuar desarrollando su disruptiva plataforma de Inteligencia de Negocios.

Su modelo de Business Intelligence, fácil y asequible, orientado a las necesidades de empresas de tamaño mediano, permite a empresas de tamaño mediano mejorar su rendimiento y ahorrar tiempo en los procesos de toma de decisiones, a través de cuadros de mando y potentes herramientas de análisis, sin necesidad de realizar fuertes inversiones iniciales.

No conozco LiteBi, pero siempre es interesante la existencia de proveedores españoles de Business Intelligence. Su catálogo de productos parece muy interesante. Espero escribir sobre ello próximamente.

Ayer hacía una introducción al concepto DSS, y hoy voy a profundizar en el tema analizando las posibles clasificaciones de las decisiones que día sí y día también toman las empresas, y el tipo de solución Business Intelligence que puede ser apropiado en cada caso.

La clasificación más habitual es la que hace referencia al alcance de la decisión. En este caso, se distinguen tres tipos:

• Decisiones estratégicas: Son aquellas que afectan a toda la empresa (o a una buena parte de la misma) durante un largo periodo de tiempo. Influyen, por lo tanto, en los objetivos generales de la empresa y en su modelo de negocio . Estas decisiones son tomadas por los máximos responsables de las compañías (CEO, presidentes, directores generales, comités de dirección, etc.).
• Decisiones tácticas : Afectan únicamente a parte de la empresa, o a parte de sus procesos, y generalmente se toman desde un solo departamento (o de unos pocos). Tienen un impacto relevante a medio plazo (1 o 2 años, como máximo), y son tomadas por cargos intermedios (jefes de departamento, gerentes, etc.)
• Decisiones operativas: Afectan a actividades específicas, con un alcance muy claro, y su efecto es inmediato o muy limitado en el tiempo. Estas decisiones son responsabilidad de los niveles bajos de la jerarquía empresarial (jefes de equipo, encargados de área, dependientes, etc.)

Merece la pena señalar que esta clasificación no dice nada sobre la importancia de las decisiones. Todas ellas son importantes y necesarias. Una mala decisión operativa puede costar millones (del mismo que una buena decisión puede suponer suculentos beneficios). También exiten decisiones "estratégicas" que resultan ser irrelevantes desde el punto de vista económico.

La otra manera habitual de clasificar la decisiones empresariales se refiere a su naturaleza; se distinguen tres tipos:

• Decisiones estructuradas: En este caso, las variables que afectan a la decisión son perfectamente conocidas, y en muchos casos el proceso de decisión puede representarse mediante un diagrama de flujo, e implementarse mediante un algoritmo. En casos extremos, ni siquiera es necesaria la intervención humana, aunque no es lo habitual.
• Decisiones desestructuradas: Son aquellas decisiones en la que no es posible diseñar un "flujo de decisión" en detalle, no es evidente que inteligencia se debe aplicar, ni cómo se debe diseñar el proceso, ni con que criterios decidir. Suelen ser decisiones que se toman ante eventos inesperados o que ocurren muy esporádicamente. En estos casos, evidentemente, la intervención humana es insuistituible.
• Decisiones semiestructuradas: Es el caso intermedio. En cierto sentido, me atrevo a decir que son todas o casi todas las decisiones, que se encuentran en algún punto intermedio entre los dos extremos descritos anteriormente. En este caso, algunos pasos del proceso de decisión están claros y pueden definirse razonablemente, aunque existen otros aspectos inciertos que es necesario valorar. ¿Son o no son así todas nuestras decisiones? Yo creo que sí...

Combinando estas dos clasificaciones, nos aparecen 9 clases de decisiones. En función de lo ambicioso de nuestro DSS, deberíamos tratar de cubrir el máximo número de estos casos, y cómo veremos a continuación todavía quedan muchas lagunas en este mapa.

Las herramientas Business Intelligence pueden ayudarnos a tomar decisiones de dos maneras:

• Business Intelligence pasivo: Proporciona un acceso fácil a información confiable y actualizada. Habitualmente, los trabajadores de la información acceden a estos datos a través de sistemas de reporting, análisis OLAP o cuadros de mando, obteniendo una visión agregada o detallada de la información (según sus necesidades).
• Business Intelligence activo: Aportan valor a la información disponible aplicando modelos matemáticos o estadísticos para detectar patrones ocultos, aplican modelos de optimización, proyección o clasificación para proponer las mejores soluciones posibles a un problema determinado. Es decir, estas soluciones toman un papel activo en el proceso de toma de decisiones.

El siguiente diagrama muestra el tipo de solución Business Intelligence más adecuado para dar soporte a la toma de decisiones en el ámbito empresarial.

A fecha de hoy, no existe un proveedor de software de Business Intelligence que pueda ofrecer honestamente un sistema DSS que integre todas estas casuísticas, a menos que consideremos que los dos señores de la foto van vestidos dignamente... o a menos que alguno se decida a patrocinar el blog Business Intelligence fácil... :-)

Incluso las funcionalidades de Business Intelligence pasivo suelen presentar una interfaz de usuario poco integrada, y por este motivo creo que es prematuro hablar de sistemas DSS, y es más correcto referirse a estos productos como soluciones específicas de reporting, análisis OLAP, cuadros de mando, o datamining... Recordad que una de las características que se mencionaba en la definición de "sistema DSS" era que los diferentes componentes deben estar relacionados entre sí.

Me dejo muchas cosas en el tintero, como que un sistema DSS sólo tiene sentido si la empresa tiene un proceso de toma de decisiones claramente definido. De nada sirve invertir en Business Intelligence si no se sabe que responsabilidades tiene cada cual, por ejemplo. Parece que esta serie continuará.

¿Dispones de un DSS en tu organización? ¿Cómo le llamáis? ¿el Data? ¿el DSS? ¿o utilizáis el nombre de la herramienta directamente?

El término DSS es el acrónimo de "Decision Support System", es decir, se refiere a los sistemas para el apoyo a la toma de decisiones. Se trata de un término que se popularizó a mediados de los 90 pero que sin embargo ha caído en desuso con la misma facilidad con la que se popularizó.

Habitualmente, no soy partidario del abuso de siglas rimbombantes para referirse a conceptos o ideas que pueden expresarse en simple castellano. Con demasiada frecuencia, las siglas y palabros extraños se utilizan como técnica de márqueting para vender nuevos productos (o los mismos de siempre), y aportan muy poco a otros términos que ya existen y que engloban ideas o conceptos similares.

Sin embargo, el término DSS me gusta, y tiene una carga conceptual interesante que conviene tener presente. Tal vez algún día Gartner, Forrester o Knightsbridge volverán a hablar de DSS y todas las consultoras y proveedores volveremos a popularizar el palabro. Hasta entonces, tenemos el blog Business Intelligence fácil para no olvidar lo que es un DSS.

Como la propia palabra indica, un DSS es un sistema, es decir, no es una herramienta, ni un software, ni un concepto ni una metodología. Es un sistema. ¿Y qué es un sistema? Según mis amarillentos apuntes de la asignatura "Sistemas de control automático"...

Un sistema es un conjunto de componentes relacionados entre sí que contribuyen a un determinado objetivo. Un sistema se caracteriza habitualmente a través de sus entradas y salidas, y su resultado se ve afectado por las condiciones externas al sistema, y por parámetros internos del mismo.

Pues bien, exactamente esta definición es aplicable para referirse al término DSS. Un DSS es un sistema informático que utiliza información y modelos matemáticos para ayudar a los trabajadores de la información a tomar decisiones empresariales adecuadas según las condiciones del mercado y la situación interna de la compañía.

Como sabemos, en el día a día de las empresas se toman contínuamente decisiones de muy distinto tipo, y de manera muy diferente. Existen decisiones que por su naturaleza se toman de manera racional y absolutamente informada, y otras que se toman de manera menos sistemática, casi por instinto. Los próximos días comentaré los tipos de decisiones que toman las empresas, y sus caractertísticas, y cómo un sistema DSS ayuda a ser más efectivo y eficiente.

De momento, me conformo con adelantar que existen DSS y DSS. Los actuales DSS utilizan metodologías OLAP, y ofrecen un soporte pasivo a la toma de decisiones. Es decir, los sistemas DSS actuales ayudan a la toma de deciones proporcionando información confiable y actualizada, pero raramente aportan valor añadido a la información y decisión resultante. Un soporte activo a la toma de decisiones requiere modelos matemáticos y estadísticos avanzados que descubran patrones ocultos en la información (para diseñar mejores campañas de márqueting, para optimizar la cadena de suministro, para orientar mejor los productos a mercados específicos, etc.), y todo eso se está haciendo todavía muy poco, y de manera poco estructurada.

Como he dicho, los próximos días profundizaré algo más sobre estas cuestiones.

¿Tienes un DSS en tu organización? ¿Cuántas aplicaciones lo componen? ¿Hacéis análisis OLAP? ¿Tenéis cuadros de mando? ¿y data mining?

Hace unos días mostraba mi confusión sobre el catálogo de productos Oracle Business Intelligence. Incluso dudaba si eran conscientes del solapamiento de sus productos y, en concreto, preguntaba sobre las diferencias en sus soluciones de ETL o el software de visualización (dashboarding/cuadros de mando/reporting...). Pues bien, ya tengo todas las respuestas.

Efectivamente, en la web de documentación de Oracle, he encontrado un documento que explica muy claramente todas estas cuestiones. El documento está en español, y parece que se trata de un documento interno, lo que lo hace más interesante.

El estudio comienza situando el origen de los actuales solapamientos:

Aunque la estrategia de adquisiciones que Oracle ha seguido en los últimos años siempre ha buscado complementar y fortalecer nuestra oferta de productos, en reiteradas ocasiones nos hemos encontrado con la disyuntiva de cuál producto de tecnología se debe ofrecer para un determinado requerimiento de un cliente, ya que muchas veces las compañías adquiridas poseen productos que compiten en funcionalidad con productos ya existentes en nuestro portafolio.

Esto lo podemos notar en diversas líneas de tecnología: SOA & BPM, Portales e Inteligencia de Negocios, entre otras. En algunos casos es claro cuál de las herramientas está mejor posicionada en el mercado y posee mayores características, lo que hace la decisión más sencilla. Sin embargo, no siempre sucede este caso y muchas veces, necesitamos una guía para poder orientar de una mejor manera nuestra elección.

Después de esta introducción, analiza los productos ETL de Oracle:

En la etapa de ETL, Oracle cuenta con 2 herramientas para realizar esta función: Oracle Warehouse Builder y Oracle Data Integrator.

El Oracle Warehouse Builder (OWB) es el producto tradicional de Oracle para la creación del esquema del DW, definición de jerarquías y medidas, mapeo de las fuentes de información, calendarización, ejecución y mantenimiento de las actividades de ETL y herramientas para mejorar la calidad de la información. [...]

Por otra parte, el Oracle Data Integrator (ODI) es resultado de la adquisición de la empresa Sunopsis, en octubre del 2006. La herramienta de ODI presenta un esquema diferente del proceso de ETL, ya que está concebida como una herramienta de E-LT, esto significa que los datos se extraen de la fuente, se cargan en el sistema destino y ahí son transformados. Esto permite que la herramienta sea utilizada no solamente para etapas de ETL, sino para mover información de un sistema a otro, ya sea en grandes volúmenes por lotes o sólo unos pocos registros en tiempo real, habilitándola también como una herramienta de integración entre plataformas. [...]

En resumen, Oracle Warehouse Builder es una herramienta orientada no solamente a realizar el proceso de ETL, sino también la definición, administración y mantenimiento de un data warehouse. Está concebida para trabajar integrada con la tecnología de Base de Datos Oracle y ha mejorado su desempeño como herramienta de ETL, convirtiéndose en una muy buena opción cuando la base de datos destino sea la Base de Datos Oracle, tomando en cuenta que el producto ya viene incluido sin costo adicional con sus características básicas. Los criterios para seleccionar Oracle Data Integrator como herramienta de ETL básicamente son: 1) cuando la base de datos destino no sea una Base de Datos Oracle, lo cuál obligaría a tomar esta opción directamente, 2) cuando el proceso de carga deba ser invocado desde una Arquitectura Orientada a Servicios (SOA por sus siglas en inglés) como parte de un proceso de negocio o de integración de información, o 3) cuando no se cuenta con un almacenamiento temporal, en cuyo caso la orientación E-LT del ODI permite cargar directamente los datos en el servidor destino y realizar allí la transformación.

El documento continua analizando el solapamiento de los productos de "Visualización de la información por el usuario final":

Oracle también ofrece dos conjuntos de herramientas que brindan una funcionalidad similar: Oracle Discoverer y Oracle BI Server, con las herramientas de Answers y Dashboards.

Discoverer ha sido la herramienta tradicional para la explotación de información en un ambiente de Inteligencia de Negocios tradicional de Oracle. Ha pasado por dos procesos importantes, el primero sucede en la versión 9i, a partir la cuál la herramienta se puede ejecutar directamente en un navegador de internet y el segundo se da a partir de la versión 10g, en la cuál se incluyen nuevas funcionalidades y se hace más amigable la interfase para el usuario final. [...] Su principal limitante es que depende completamente de la Base de Datos Oracle, ya que en este componente es donde se crean los metadatos para que el usuario final pueda utilizar la herramienta.

Como resultado de la adquisición de la empresa Siebel, Oracle adquiere un producto de Inteligencia de Negocios que está orientado a presentar la información para un usuario final, en un ambiente flexible, amigable y fácil de utilizar. Este producto, llamado anteriormente Siebel Analytics, es lo que ahora se conoce como Oracle BI Server, el cuál posee dos herramientas principales para la presentación de la información al usuario final: Answers como herramienta de creación de reportes no estructurados por parte del usuario final y Dashboards, para la creación de tableros de control y publicación de reportes creados con Answers. [...]

En resumen, la recomendación cuando se esté posicionando una solución de Inteligencia de Negocios es siempre ofrecer la versión de Oracle BI Server, ya que este conjunto de herramientas brinda más y mejores funcionalidades, ofrece un ambiente más amigable para el usuario, tiene independencia del motor de base de datos que puede utilizar el cliente y es una herramienta más competitiva frente a otras soluciones de BI. El único caso en el que se podría posicionar Discoverer es cuando ya el cliente posee las licencias del producto y posee la Base de Datos Oracle, ya que es un recurso con el que se cuenta y se puede potenciar su uso y luego, después de algún tiempo, ofrecerle al cliente migrar sus reportes y metadatos al OBI Server.

El estudio finaliza con las siguientes conclusiones:

Luego de revisar las principales características de los productos, nos damos cuenta que los productos tradicionales de Oracle se pueden posicionar más fácilmente cuando ya existe la Base de Datos Oracle como repositorio de información de BI. Sin embargo, en cada una de las ofertas que se le deben presentar al cliente para un proyecto de BI, es necesario evaluar los requerimientos del entorno y los productos que el cliente posee para poder hacer una propuesta que favorezca al cliente y que nos permita mantener la competitividad frente a otros proveedores de soluciones de BI.

No sé que os parecerá. A mi me ha resultado muy esclarecedor y resuelve, en buena medida, la confusión sobre los productos de Oracle Business Intelligence. Recomiendo la lectura completa del documento Oracle vs Oracle.

También terminaré hoy con un poco de humor relacionado con el tema...

Disculpadme que hable de la crisis. Sé que llevamos meses enteros hablando de ello, y que en cierto modo está ya pasado de moda. Sin embargo, creo que las herramientas Business Intelligence son un perfecto aliado para estos tiempos.

Los médicos utilizan termómetros, radiografías, fonendoscopios y mil otros instrumentos médicos para diagnosticar al paciente. De manera rutinaria, miran las constantes vitales del paciente (temperatura, pulso, presión, respiración, etc.) y realizan análisis complementarios si encuentra síntomas que lo recomienden. Ningún médico responsable recetará ninguna medicina sin antes haber estudiado y diagnosticado al paciente.

En el mundo empresarial ocurre lo mismo, también existen unas "constantes vitales" que deben chequearse rutinariamente y otras que deben estudiarse con profundidad ante la aparición de anomalías. Y las herramientas Business Intelligence son nuestros termómetros y nuestros aparatos de rayos X.

Además de proporcionarnos herramientas y metodologías para diagnosticar el problema (¡y para detectar la oportunidad!), un sistema de Business Intelligence también ayuda a la gestión del negocio y puede generar importantes ahorros de costes.

Hoy he leído una noticia canaria que habla de estos temas:

El ahorro de tiempo en la gestión empresarial significa recortar gastos y aumentar beneficios. En concreto, las empresas que utilizan las herramientas tecnológicas de los negocios inteligentes (Business Intelligence) en su organización se ahorran entre un 45% y un 50% del coste de gestión por persona y departamento.

Sobre los cuadros de mando, el artículo menciona que permiten aprovechar las bases de datos existentes, ya que "el sistema de cuadros de mandos se adapta a cualquiera de las herramientas que estén funcionando en los negocios”. Por desgracia no siempre es así, y muchos sistemas de cuadros de mando requieren construir su propia base de datos o cubo, y otras veces es conveniente hacerlo para integrar información dispersa o para conseguir buenos tiempos de respuesta.

"Caballo grande, ande o no ande"es un refrán medieval que empleaban los agricultores que necesitaban la fuerza de estos animales para su trabajo en el campo. Los caballos grandes eran más fuertes y podían arar la tierra mejor que un buey y sobretodo transportar más carga del campo a la ciudad.

¿Se puede aplicar este dicho en el mundo del Business Intelligence? Yo creo que no, y como saber refranes poco cuesta y mucho vale, os digo otro que nos puede ayudar a tomar una mejor decisión:“Más vale maña que fuerza”, o este otro:“Más vale asno que me lleve que caballo que me derribe”.

Los grandes proveedores Business Intelligence presumirán de ser líderes, y de tener los mejores productos, e insinuarán que adquirir el producto de un proveedor de segunda fila es un riesgo en cuanto a la continuidad de la herramienta o el soporte que puede ofrecer el pequeño proveedor. Sin embargo, la experiencia no nos dice eso, y ningún gran fabricante tiene las manos limpias en estos aspectos. También presumirán de la integración que ofrecen sus suites y todo eso. Pero del dicho al hecho hay mucho trecho.

En el ámbito del reporting corporativo Business Objects, Cognos y Microstrategy realmente tienen muy buenos productos desde hace años y nadie ha podido robarles cuota de mercado. Sin embargo, existen unos cuantos productos “pequeños” que ofrecen características comparables (o incluso mejores) en el área del análisis OLAP, de los dashboards, y de los cuadros de mando.

Un consejo; si quieres lo tomas y si no lo dejas. A la hora de decidirse por un software de Business Intelligence debe primar el producto por encima del proveedor. Compra un producto, no el proveedor. Si el producto es bueno, innovador, y pertenece a una empresa que apuesta por él, las probabilidades de éxito del proyecto son superiores, e incluso es más probable que tenga una mejor continuidad y un mejor soporte.

En cualquier caso, un proceso de selección es imprescindible. Analiza tus necesidades y las funcionalidades de cada producto. Debes evaluar y decidir, porque si pones lo tuyo en consejo, unos te dirán que es blanco y otros que es negro.

He encontrado un artículo de BARC titulado "Compre producto, no proveedor" que precisamente reflexiona sobre esta cuestión. Entre otras cosas interesantes dice:

Mayor no siempre significa mejor. Esto también es cierto en el caso de los proveedores de software. En proyectos de selección de software, la seguridad de la inversión resulta ser considerada como un criterio de gran importancia en la decisión sobre un fabricante determinado. Especialmente en el caso de proveedores de software pequeños, los clientes temen su insolvencia o adquisición por un competidor, que implicaría la necesidad de nuevas compras o proyectos de migración costosos. Tan comprensible es esta preocupación, como equivocadas son las conclusiones que sacan frecuentemente las personas con poder de decisión en el área de TI en una empresa […]

Ningún gran fabricante tiene las manos limpias con respecto a la continuidad de sus productos. IBM paró el desarrollo de sus herramientas de Business Intelligence y del DB2 OLAP Server (y no solo los componentes OEM, sino también la parte desarrollada por IBM); Oracle muestra actualmente una ruptura en su catálogo de productos integrando los frontends de BI recientemente adquiridos de Siebel. Asimismo, Microsoft dejó desaparecer del mercado el Data Analyzer adquirido en 2001.

Los usuarios tendrían que tener en cuenta también que supuestos fabricantes “grandes” pueden ser adquiridos por competidores todavía más grandes o fusionarse con otros. En caso de que IBM, Google o Microsoft adquiriera por ejemplo a SAP —lo que es absolutamente imaginable— ¿seguirían desarrollando los componentes de software que no forman parte de los productos clave para Enterprise Resource Planning (ERP)?

A buen entendedor, pocas palabras bastan.

La entrada de hoy es un poco especial. Tengo el placer de anunciar que el blog ha cambiado de dirección, y que probablemente dentro de unos días cambiará también de estrucutra y/o formato. Estad atentos :-)

La nueva dirección creo que es más fácil de recordar y representa mejor lo que este blog quiere ser... Un blog de Business Intelligence para seres humanos...

http://www.businessintelligence.info/

Por otra parte, el contenido del blog seguirá siendo el de siempre. En este blog encontrarás mis impresiones personales sobre el mundo Business Intelligence y las tecnologías y las no-tecnologías que giran a su alrededor: DWH, OLAP, informes dinámicos, cuadros de mando, software BI, tendencias BI, etc.

Con este blog quiero obligarme a mi mismo a estar al día de lo que ocurre en el mundo BI, y estaría encantado de que fuese un punto donde cualquier interesado en el BI pueda también mantenerse informado.

Recuerda: BUSINESS INTELLIGENCE (punto) INFO

Como siempre, intentaré no aburriros demasiado :-)

Un saludo,

BI fácil

Se ha escrito mucho sobre los cuadros de mando. Los consultores, los jefes de Business Intelligence, los vendedores de herramientas necesitamos estar al día, y conocer los conceptos teóricos que nos permitirán mejor "vender" nuestros proyectos. De esta manera, no hemos tenido problema en consturir todo un armazón conceptual de cómo ha de ser un CdM, de la tipología de indicadores que han de presentarse, y del tipo de decisiones que se tomarán en función del CdM.

Se ha escrito mucho, y sin embargo se ha leído mucho menos. Los destinatarios de los CdM han leído muy poco, y conocen muy poco la terminología que empleamos los "expertos"... Han de fiarse de nosotros, y han de confiar en que nos les vendemos excesivo humo.

¿Qué es un cuadro de mando? En el sentido más genérico posible, un cuadro de mando es una aplicación informática que facilita el acceso a la información corporativa con el objetivo de mejorar la toma de decisiones y que se caracteriza por ser muy rápida y visual y por ser extremadamente sencilla de utilizar, sin necesidad de tener conocimientos técnicos.

En esta definición, he intentado dejar la básico, y he ignorado lo accesorio. Por ejemplo, no digo que esté dirigido a la dirección o a cargos de responsabilidad. Para mi, eso es accesorio, y sólo es una consecuencia del coste de desarrollo. Si fuera fácil, rápido y económico contruir un cuadro de mando, cada empleado tendría el suyo propio. Tampoco hablo de indicadores, ni de KPI, ni de objetivos, ni nada de eso. Eso también es accesorio; se trata de una característica particular de unos determinados CdM dirigidos a unas determinadas personas. Lo importante es que aparezca la información que se necesita, y que te permita tomar mejores decisiones en tu trabajo diario. Por supuesto tampoco hablo de si ha de ser una aplicación web, lo cual es totalmente secundario. Ni se han de aparecer las 4 perspectivas de Kaplan... eso lo decidirá el cliente según sus necesidades. Y no digo si es sencillo o complicado construirlo y mantenerlo, ni la libertad que tiene el usuario para personalizarlo, ya que todo eso es dependiente del estado de la técnica actual.

¿Qué os parece esta definición de cuadro de mando? ¿Simplifico demasiado? ¿Me dejo alguna característica fundamental?

En el mercado de las soluciones BI existen tres tipos de aplicaciones principales:

• Reporting
• Análisis OLAP
• Cuadros de mando

Existe cierta confusión entre estos conceptos, y en demasiadas ocasiones los "expertos" tenemos dificultades en explicar qué solución necesita la empresa cliente y por qué. Los requerimientos suelen ser similares... Todos los usuarios quieren acceder a la información corporativa, de una manera rápida y sencilla, y por supuesto con datos fiables, exactos y actualizados. La respuesta del "experto" es siempre la misma:

"Usted necesita una herramienta de Business Intelligence"

"Sí, ¿Pero cuál?"

Para responder a esta pregunta, intentaré explicar las características fundamentales de estos tres tipos de soluciones.

• Reporting: Los informes que se generan son básicamente estáticos, y su mayor dinamismo suele ser la existencia de “filtros dinámicos”, que permiten ejecutar el informe de manera parametrizada. El usuario avanzado tiene capacidad de realizar informes ad-hoc. Otra característica fundamental es la posibilidad de incluir varias tablas o gráficos, es decir, el informe tiene distintos “bloques de información”.
• Análisis OLAP: Son las tablas dinámicas de Excel de toda la vida, que han evolucionado hasta convertirse en “cubos”. Tanto las tablas dinámicas como los cubos proporcionan una manera muy fácil y dinámica de navegar por la información. Invariablemente, estas soluciones sólo permiten navegar por un único “bloque de información” (tabla o gráfico). El usuario tiene total autonomía para navegar libremente por el cubo.
• Cuadros de mando. Se trata de unos informes predefinidos, y muy visuales, con los que cualquier persona (habitualmente cargos con responsabilidad) puede hacer el seguimiento de los indicadores de su interés sin ningún tipo de conocimiento técnico. Actualmente, el desarrollo de estos cuadros de mando es costoso, se requieren conocimientos técnicos, y es necesario un importante análisis funcional para definir la navegabilidad deseada. Son, por lo tanto, informes dinámicos, pero predefinidos.

Teniendo en cuenta estas consideraciones, es fácil ver las diferencias entre los diferentes productos (y entre las diferentes necesidades de los usuarios), y permite entender el confuso catálogo de productos que ofrecen todos los fabricantes de software. Estas reflexiones se pueden formular con las tres ecuaciones fundamentales del Business Intelligence del s.XX:

• Reporting = Informe estático
• Análisis OLAP = Tabla dinámica
• Cuadro de mando = Informe dinámico predefinido

Este enfoque me gusta porque permite explicar muchas cosas del mundo actual, pero deja demasiadas preguntas sin respuesta:

• ¿Por qué un informe no puede ser tan dinámico y visual cómo un cuadro de mando?
• ¿Por qué no puedo navagar por varias tablas dinámicas simultáneamente?
• ¿Por qué el jefe no puede crear su propio cuadro de mando?
• ¿Por qué seguimos utilizando masivamente el Excel cuando llevamos 15 años tratando de sustituirlo con inversiones en BI?

El futuro pasa sin duda por la unificación de estas tres fuerzas en una única ecuación fundamental del Business Intelligence. Esta unificación, en mi opinión, y teniendo en cuenta la situación en el mercado Business Intelligence 2009, sólo puede venir de fuera de los agentes principales del mercado.

Hola de nuevo,

Por trabajo, por la WOC, y por varios proyectos en los que estoy metido, he tenido este blog un poquito olvidado... Vuelvo para seguir "diseccionando" el mundo BI... jeje

Como en toda clasificación, sacrifico muchos matices distinguiendo sólo tres tipos de "trabajadores de la información":

• Jefes: Que no tienen tiempo ni ganas de generar informes. Solicitan información que sus colaboradores les preparan. Aunque existen unos informes estándar que piden habitualmente, también solicitan muchos estudios ad-hoc para tratar de comprender la situación del negocio.
• Analistas: Expertos en Excel. Analizan la información existente, y la transmiten a los verticalmente por la compañía, o bien a sus superiores, o bien al personal de oficina (técnicas para vender mejor, definir productos con mayor aceptación, detectar tendencias en su zona de responsabilidad, etc.)
• Estadistas: Son unos analistas con unas características muy especiales. En lugar de emplear "tablas dinámicas" y BUSCARV, utilizan criterios matemáticos para construir modelos de la realidad…

Los sistemas Business Intelligence pueden cambiar completamente la manera de trabajar de estos tres grupos de usuarios. La idea es sencilla... un datawarehouse para todos, y una herramienta BI para cada uno:

• Cuadros de mando para jefes
• Reporting y análisis OLAP para los analistas
• Data mining para los estadistas

Con la implantación de una solución Business Intelligence, muchos usuarios dejarán de "perder tiempo" preparando y cocinando Excels, y podrán dedicarse a comprender y cambiar el negocio.

Es habitual observar como dentro de una misma empresa han nacido y crecido distintos proyectos de Business Intelligence de manera aislada. Sin saber éxactamente cómo, nos encontramos en situaciones donde cada departamento se ha construído su "cuadro de mando", o se han montado diferentes datamarts que luego se tratan de explotar como buenamente se puede. Es un error.

Desde mi punto de vista, debe existir un único "Proyecto BI", aunque éste debe dividirse en miniproyectos o fases independientes. De hecho, un proyecto BI lo veo como un desarrollo a largo plazo que debe hacerse de manera ordenada y en el cual deben irse incorporando nuevas piezas hasta conseguir montar el puzle completo…Sin prisas pero sin pausas...

Este puzle tiene dos ejes:

• Por un lado, está la información disponible en el sistema. Es fundamental tener un datawarehouse que luego será explotado por diferentes herramientas. Es un error tener distintos repositorios para resolver las necesidades de distintos departamentos. En este repositorio se deben ir añadiendo áreas de información de manera ordenada, y no pasar a la siguiente área hasta que la información previa esté convenientemente validada y en producción. Por ejemplo, se podría empezar cargando la información de ventas, posteriormente la de compras, luego la de la cadena de suministro, etc.
• En el otro eje, están las herramientas que hacen uso del datawarehouse, y también aquí se debe crecer de una manera ordenada. Aunque el objetivo final sea proporcionar información a la Dirección, creo que lo correcto es empezar por el extremo opuesto. La evolución natural de un sistema Business Intelligence comienza con un sistema de reporting, continua con soluciones OLAP de análisis de información, y sólo finalmente se deben incorporar cuadros de mando departamentales y sistemas EIS para la Dirección…

Entiendo que este acercamiento no siempre coincide con las prioridades de los que toman las decisiones, que querrían tener un bonito cuadro de mando en 3 meses, ni gustará a muchos departamentos que verán cómo no se contempla incorporar esa información vital suya que querrían YA en el DWH… En estos casos, se tiene que hacer notar que si se ha podido sobrevivir todos los años anteriores sin DWH, muy bien se podrá aguantar unos cuantos meses más… A la larga, creo que los usuarios se benefician de un crecimiento racional y ordenado del sistema.

En mi anterior post mostraba el cuadrante mágico del 2008, para facilitar la comparación, aquí tenéis la situación según el cuadrante mágico del año anterior (Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms, 1Q07).

Con los movimientos empresariales del úlimo año, el mercado ha cambiado de manos, antes eran los fabricantes puros de BI los que dominaban el mercado, y ahora son los clásicos megaproeevodres de software. Ignorando esto, las diferencias son mínimas y la innovación escasa. Cada suite se ha movido unos milímetros para aquí o para allá, pero en esencia nada ha cambiado. Y estoy deacuerdo: Desde hace años poco cambia en el mundo BI. Los mismos productos de siempre, con las mismas virtudes y defectos conocidos.

De todos modos, si sólo miramos el cuadrante mágico, los resultados de este estudio son muy abiertos e inciertos. Sería interesante conocer el detalle de la evaluación obtenida en cada uno de los apartados por cada fabricante. Personamente, me sorprende lo bien clasificados que están todos en el eje "completitud de la visión"... En teoría, una buena visión implicaría tener un buen entendimiento de lo que quieren los clientes, y un conjunto de productos que resolviesen las necesidades BI de dichos clientes. Y pienso que no siempre es así. ¿Qué quieren los clientes en el área de Business Intelligence?

En mi opinión, lo que se quiere es lo de siempre, lo que siempre se ha querido:

• Que los usuarios de negocio puedan acceder a la información y construirse sus propios informes (sin recurrir al departamento de IT)
• Herramientas OLAP para analizar la información desde distintas perspectivas (tipo cubos o tablas dínámicas)
• Cuadros de mando con avanzadas herramientas de visualización.
• Y todo ello con una capa de metainformación compartida y de fácil manteniemiento.

Esas son las herramientas básicas que permitirán a la organización convertir la información bruta en conocimiento, que permitirán hacer un seguimiento y control de la consecución de los objetivos empresariales, y que permitirán en definitiva tomar mejores decisiones. Pero las herramientas son ésas. Y si eso no es Business Intelligence, yo ya no sé lo que es.

Pues bien, por poner un ejemplo, ¿Cuál es la herramienta para construir informes de Oracle? ¿Dónde están sus cubos y quien los usa? ¿Son competitivas sus herramientas de dashboarding? Y, sin embargo, está mejor posicionado que BO, Cognos, Microstrategy o Microsoft...

Por eso decía que los resultados son -¡por lo menos!- abiertos e inciertos...

Aprovecho para poner también el cuadrante mágico del 2005: