• Aplicaciones Business Intelligence más visuales e intuitivas
• Cuadrante mágico de Gartner para datawarehouses
• Cuadrante mágico de Gartner para las plataformas BI
• Inversión en Business Intelligence
• Gartner descubre el Business Intelligence de código abierto
• ¿Qué es un DSS?
• Microsoft Business Intelligence, tras las huellas de Teradata
• A Business Intelligence System (1958)
• "¿Problemas tecnológicos? ¿Qué problemas?"
• La magia del Business Intelligence
• Plataformas Business Intelligence, según Gartner

Una de las claras tendencias en el mercado Business Intelligence es la mayor importancia que los clientes otorgan a visualizar la información de una manera sencilla, ágil y potente. Todo a la vez.

Information delivery continues to be a core focus of most BI projects today, but we see an increasing demand for tools that enable easier and more intuitive analysis to discover new insights. (Gartner, 2010)

La próxima generación de aplicaciones de Business Intelligence pretenden ir más allá de la provisión de información en gráficos circulares y estadísticos, para proporcionar representaciones más visuales e intuitivas de datos y tendencias. (IDG)

Herramientas como la visualización de datos (en formatos que van más allá de las simples imágenes estáticas) permiten presentar información de forma clara y eficaz. La visualización de datos ha estado directamente relacionada con las tecnologías de BI desde su origen y la búsqueda continuada de presentaciones más eficaces e interactivas a través de la visualización será uno de los objetivos de las soluciones analíticas de los próximos años. (Federico Navarro Cabrera, de IBM)

Hasta hace muy poco, el Business Intelligence era una manera más o menos sencilla de generar informes, listados, análisis, o "reportes"(¡que horrible palabra!)... Al final, todo era más o menos lo mismo... Informes tabulares, con filas y columnas llenas de números, y algún gráfico. Las herramientas más avanzadas permitían añadir alertas semafóricas, parametrizar el informe, o algún tipo de navegación OLAP (que raramente se utilizaba)... Este tipo de soluciones ya han llegado a su madurez, y existe muy poca diferencia entre la oferta de los diferentes proveedores...

Sin embargo, esta manera tradicional de acceder a la información resulta insuficiente (e ineficiente), y cada vez más las organizaciones buscan maneras de proporcionar a sus usuarios soluciones para acceder, analizar y comprender la información corporativa de una manera más sencilla, dinámica, visual e intuitiva. El cambio es realmente profundo, y supone una renovación completa en las "interfases de usuario"...

Estoy hablando de soluciones tipo QlikView, Tableau o, por supuesto, Bingo Intelligence... que buscan la mayor usabilidad para el usuario final, y ofrecen soluciones Business Intelligence muy interactivas y visuales... Os dejo algunos pantallazos de Qlickview y Tableau...

...y de Bingo Intelligence, que ofrece -además- una mayor autonomía al usuario de negocio para configurar sus propios informes dinámicos...

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...

En Business Intelligence fácil, ya se ha comentado alguna vez que las inversiones en BI pueden y deben ayudar a afrontar la crisis. Las empresas que no hayan intensificado sus esfuerzos en conocer su mercado y optimizar sus procesos durante este periodo, estarán fuertemente debilitadas cuando vuelvan los tiempos de bonanza. Porque sus competidores sí que habrán realizado este trabajo.

No es suficiente con reducir costes, o esperar el tiempo necesario para que el entorno económico mundial vuelva a ser favorable. Es necesario invertir en Business Intelligence.

No lo digo yo, lo dice Donald Feinberg, analista y vicepresidente de Gartner, en el marco de una conferencia relativa al futuro de las tecnologías de la información. Podría haber hablado de la importancia de las comunicaciones, o de las posibilidades de la virtualización, o del internet, o del ahorro energético, o de la externalización de las TIC, o de tanta otras cosas. Sin embargo, habló de Business Intelligence:

Todas las compañías están buscando la forma de optimizar los costos, que IT esté más cerca de los negocios y tener procesos más eficientes, con aquellas herramientas como Business Process Management (BPM). Algunas están buscando aplicaciones para back office, pero la mayoría busca software que ayude a mejorar los procesos y proporcione la mejor información posible sobre el negocio. Pero optimizar los costos no significa gastar menos. Ahora, por ejemplo, es el momento de invertir en herramientas de Business Intelligence para entender mejor lo que sucede en la empresa.

Podéis leer la noticia completa en el portal de Infotechnology.

Hoy, Gartner ha emitido una nota de prensa en la que predice un crecimiento de las herramientas open-source de Business Intelligence (OSBI). De hecho, no es la primera vez que Gartner se fija en los productos OSBI, ya que ya los mencionaba tímidamente en sus últimos cuadrantes, y también ha publicado algún documento dedicado al OSBI (para los más despistados, aclaro que las notas de prensa de Gartner sólo dicen lo que todo el mundo ya sabe, y lo que verdaderamente anuncian es la disponibilidad de un nuevo documento de pago).

Según esta última nota de prensa, OSBI se ha desarrollado significativamente desde 2004 hasta la actualidad, y continuará creciendo a buen ritmo por lo menos hasta 2012. Según Gartner, las soluciones OSBI aún no son funcionalmente comparables a las soluciones comerciales, pero resultan interesantes en muchos tipos de proyectos (con restricciones de presupuesto, PYMES, o en el sector público, especialmente).

En www.gartner.com encontraréis la nota de prensa con el link para acceder al documento de pago.

Por cierto, ¿Conocéis el cuadrante mágico de Garter para dummies? Aquí lo tenéis (via TodoBI):

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?

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?

Tal vez se trate de algo conocido por todos los del mundillo BI… pero yo me he quedado de piedra al enterarme que el término “Business Intelligence” se remonta a 1958 (sic).

Efectivamente, en octubre de 1958 H.P. Luhn (de IBM) escribió un artículo llamado “A Business Intelligence System” donde describe las características que debe tener un sistema de este tipo.

En muchos aspectos, el paralelismo entre lo que escribió hace 50 años y lo que entendemos hoy en día por BI es absoluto…

• Cientos de veces hemos leído que cada vez hay más información y que crece a un ritmo más rápido, y lo atribuimos a la globalización de las compañías y su continua especialización. Exactamente igual que hace 50 años: "Information is now being generated and utilized at an ever-increasing rate because of the accelerated pace and scope of human activities and the steady rise in the average level of education. At the same time the growth of organizations and increased specialization and divisionalization have created new barriers to the flow of information. "
• También nos quejamos de que aumenta el número de decisiones que debemos tomar, y se reduce el tiempo para analizarlas. Igual que hace 50 años:"There is also a growing need for more prompt decisions at levels of responsibility far below those customary in the past."
• La solución a estos problemas pasa por distribuir la información adecuada a la gente que lo necesita. Igual que hace 50 años:"disseminate the data promptly to the proper places and furnish information on demand."(¡incluso utiliza la expresión information on demand!)
• El objetivo final es que usuario sea capaz de acceder lo más directamente posible a la información. Como hace medio siglo:“Although the service of a librarian is considered a convenience to the action point, in certain cases, means may be provided at the action-point location to permit direct access to the system.”

¿Cuantos conferenciantes han (habremos) explicado esto mismo con tono solemne como si estuviésemos descubriendo la penicilina?

Por cierto, según tengo entendido, el mérito actual del término “Business Intelligence” no se atribuye a Luhn (IBM, 1958), sino que se suele atribuir a Howard Dresner (Gartner, 1989)… Desconozco lo motivos, ya que ni siquiera he podido encontrar aún el texto de 1989 donde Dresner definía el Business Intelligence como…

“concepts and methods to improve business decision making by using fact-based support system.”

Para finalizar, puntualizar que la mayor divergencia entre lo que escribía Luhn y lo que entendemos actualmente por BI está en que Luhn no pensaba en información estructurada en bases de datos, sino que se refiere siempre a documentos textuales en un sentido mas genérico… ¿falta de clarividencia o es que todavía no hemos desarrollado completamente su idea?

Otro interesante artículo de Gartner. En esta ocasión, Gartner presenta los 9 errores falates de un sistema BI… Destaco los siguientes puntos:

Flaw No. 3: "Data quality problem? What data quality problem"

Data quality issues are almost ubiquitous and the impact on BI is significant — people won’t use BI applications that are founded on irrelevant, incomplete or questionable data. To avoid this, firms should establish a process or set of automated controls to identify data quality issues in incoming data and block low-quality data from entering the data warehouse or BI platform.

Flaw No. 4: "Evaluate other BI platforms? Why bother"

"One-stop shopping" or buying a BI platform from the standard corporate resource application vendor doesn’t necessarily lower the total cost of ownership or deliver the best fit for an organisation’s needs. BI platforms are not commodities and all do not yet deliver all functions to the same level, so organisations should evaluate competitive offerings, rather than blindly taking the path of least resistance. Integration between the application vendor’s ERP/data warehouse and BI offerings is not a compelling reason for ignoring alternatives, especially as many third-party BI platforms are as well integrated.

Flaw No. 6: "Let’s just outsource the whole darn BI thing"

Managers often try to fix struggling BI efforts by hiring an outsourcer that they expect will do a better job at a lower cost. Focusing too much on costs and development time often results in inflexible, poorly architected systems. Organisations should outsource only what is not a core competency or business and rely on outsourcing only temporarily while they build skills within their own IT organisation.

Con las demás no estoy completamente de acuerdo, ya que asumen que los problemas no suelen ser tecnológicos. Seguramente será que han preguntado a los departamentos de IT… Yo creo que muchas veces el problema sí que es tecnológico y de las herramientas BI, y que los usuarios no son tontos al preferir el Excel.

Que en muchas ocasiones los problemas en un sistema BI sean tecnológicos no debería extrañarnos, ni avergonzarnos a los que nos dedicamos a esto. Un sistema BI debe tener un "frond-end" para el usuario extremadamente sencillo, pero detrás de esta sencillez tiene que existir una arquitectura tecnológica que lo permita...

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:

Los proveedores de software disfrutan mostrando el resultado de análisis independientes, pues siempre encuentran uno donde su producto queda como el mejor clasificado... Esta vez, viendo el cuadrante mágico de plataformas Business Intelligence, lo tendrán fácil...

Me imagino que los analistas de Gartner deben recibir no pocas presiones... por lo que el resultado obtenido tiene mérito: unos destacarán la "completitud de su visión", otros su "habilidad de ejecución", y otros el equilibrio entre ambos conceptos, y todos contentos...

Por cierto, se puede leer un resumen del estudio desde la siguiente dirección:

Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms, 2008