Existen varias tendencias tecnológica que van ganando fuerza (y tomando forma) a gran velocidad... Me refiero a aspectos como la virtualización, la tecnología in-memory y muy especialmente el "cloud computing"... Es curioso que algunas de estas tendencias son contradictorias entre sí, ¿No es la tecnología "in-memory" lo contrario al "cloud computing"? Bueno, no exactamente, y creo que pueden coexistir. La cuestión es determinar que aspectos son más fáciles de administrar desde la "nube", y cuales se gestionan mejor localmente.

El "cloud computing", en realidad, no es ninguna idea nueva. Hace años que con distintos nombres nos estamos refiriendo a prácticamente lo mismo. Hace 15 años ya se hablaba de los "Application Service Provider" (ASP), luego se popularizó el concepto "On Demand", posteriormente oí la expresión "Software as a Service" (SaaS). Tal vez existan pequeños matices entre estos conceptos (o tal vez no, o tal vez no tan pequeños), pero fundamentalmente son equivalentes: Consiste en hospedar las aplicaciones fuera de nuestra organización (en internet, en la "nube"), y pagar por el mantenimiento y el uso de esta plataforma externa.

En otras ocasiones, he hablado de las ventajas del modelo SaaS, hoy quiero comentar las objeciones típicas de este modelo. En este artículo de Adysa Group ya mencionan tres de las objeciones típicas...

• Geolocalización: ¿dónde están mis datos?
• Seguridad: ¿Cómo sé que mis datos van a estar seguros?
• Pago recurrente: ¿Por qué tengo que pagar todos los años por algo que ya tengo?

...y el mismo artículo responde muy bien a estas tres objeciones. Recomiendo su lectura. Básicamente, dice que no debería importarnos donde están los datos, lo importante es que están guardados por una empresa especializada precisamente en eso, y que de eso depende su negocio. Cuando se analiza el modelo desde un punto de vista económico, también resulta más barato que el modelo tradicional, que tiene muchos costes ocultos (o no tan ocultos)...

Esas tres objeciones, sin embargo, son sólo las que haría un gestor de negocio, desde el punto de vista técnico también pueden hacerse objeciones adicionales:

• Tiempos de respuesta. ¿La aplicación en la nube irá tan rápida como si la hospedo localmente?
• Amigabilidad del entorno. ¿Una aplicación web tendrá un entorno tan rico y amigable como una aplicación de escritorio?
• Carga de datos. En una aplicación Business Intelligence, ¿Quién, cómo y cuando carga los datos en la nube?¿Cómo de grande puede ser un datamart en la nube?

De hecho, las aplicaciones web no son especialmente rápidas, y si se trata de aplicaciones potentes y complejas (como las que necesita un usuario de Business Intelligence) pueden llegar a ser desesperadamente lentas. No se trata, por lo tanto, de un problema del modelo SaaS, sino de la tecnología web. Contratando el ancho de banda adecuado, y con un proveedor SaaS competente, los tiempos de respuestas pueden y deben ser suficientes. Como en el caso de la seguridad, el negocio de un proveedor SaaS depende fuertemente de este punto.

La amigabilidad del entorno tampoco es una limitación del modelo SaaS, y vuelve a ser una característica de los estándares web actuales. Una aplicación web nunca jamás será tan rica y amigable como una aplicación de escritorio. (Aclaración: cuando digo "nunca jamás será" quiero decir que "nunca jamás ha sido", que yo el futuro lo desconozco).

La tercera de las objeciones técnicas es, para mí, la más difícil de replicar, y tal vez explique porque el Business Intelligence SaaS se haya desarrollado más tarde y más lentamente que otro tipo de aplicaciones SaaS. ¿Tiene sentido poner un DWH de varios Teras en la nube? Probablemente, no. ¿Es complicado cargar un DM de varias decenas de Gigas? Probablemente, tan complicado o tan sencillo como cargarlo en un servidor interno.

Mi conclusión es que el Business Intelligence SaaS tiene su mercado. Especialmente en la PYME. Y que crecerá. Que las ventajas que ofrece son muy buenas y hay que tenerlas en cuenta. Y prueba de ello es que ya existen proveedores especializados en este modelo de negocio (tipo Litebi o GoodData), y que los proveedores de Business Intelligence tienen o están desarrollando soluciones SaaS dentro de su catálogo de productos (como Microstrategy, Business Objects o Bingo Intelligence).

Un poco de humor para finalizar... Os dejo una viñeta de Geek & Poke sobre lo que no soluciona la nube... :-)

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?

Estamos a jueves, y los periódicos siguen sin publicar la noticia de mayor interés, y más relevante de la semana. Los periódicos tradicionales ponen en sus portadas cuestiones tratadas mil veces, o que directamente aburren a sus lectores (¿o, viendo sus índices de venta, debería decir antiguos lectores?).

Hoy, los periódicos más importantes de mi ciudad hablan de corrupción urbanística en las instituciones catalanas, o del caso Millet, incluso destacan una posible futura ley electoral, sobre la que "no se conoce el alcance que podría tener la futura ley"...

La verdadera noticia noticiosa ocurrió el pasado domingo a las 21:37 horas, cuando una persona llamó al servicio de atención al cliente de Vodafone para resolver una incidencia en su línea; una señorita atendió su llamada y le dijo que esperase un momento. El paciente usuario tuvo que esperar más de 27 horas. Sí, 27 horas escuchando el Claro de Luna (o la música del servicio de atención al cliente de Vodafone, que no se cual es...).

No nos habríamos enterado de la situación si el "grankoala" (éste es su nick), cansado de esperar, no hubiese publicado en un foro de internet su problema... 50 minutos en espera en el 122. ¿Cuelgo o espero?. La cuestión captó el interés de los internautas, y le animaron a seguir en espera, el foro tuvo comentarios por millares, a las pocas horas ya era portada en Menéame, incluso se creó una página en Facebook. Después de 27 horas de espera, le cortaron la llamada; y parece que le han ofrecido un descuento del 10% en las próximas 3 facturas. Las cifras son un buen indicador del interés de la noticia: miles de comentarios en foros y blogs, 3.000 seguidores en facebook, 2.200 meneos...

Mientras, los periódicos siguen hablando sobre unas posible futura ley electoral sobre la que nada se sabe. Eso sí, en páginas interiores, incluyen una noticia sobre una nueva promoción de Movistar, que ofrecerán descuentos de precio por publicidad sonora, o no se qúe...

No sé vosotros, pero yo veo aquí un montón de noticias más interesantes. Y no es un tema que sólo me interese a mí. Prácticamente la totalidad de usuarios de telefonía estamos muy descontentos con el servicio, las tarifas y la atención al cliente que recibimos.

Os contaré mi última peripecia con Vodafone, aunque estoy seguro que vosotros tenéis las vuestras propias. Hace unos meses, un familiar se intentó descargar un politono (ya, ya, ¡craso error!), la musiquilla no la recibió, pero desde entonces empezó a recibir 4 mensajes diarios de publicidad... A los diez días, seguía recibiendo esos mensajes, y le animé a averiguar si tenían un coste y la manera de darse de baja... Sí, tenían coste, y ya llevaba una factura de unos 30 euros (¡por publicidad no solicitada!). Intentamos hablar con Vodafone, solicitando la baja inmediata de este servicio, y la devolución del importe. No os contaré los detalles, las innumerables esperas, y sus bizantinas explicaciones. Tanto dá. No nos devolvieron el dinero, y finalmente tanto mi familiar y yo nos dimos de baja de Vodafone y nos apuntamos a Simyo. Por cierto, en áquel momento todo eran ofertas para obtener nuestra permanencia... creo recordar que nos ofrecieron un descuento del 30% en las próximas 6 facturas. Con Simyo he reducido a la mitad mi tarifa telefónica, y por fin entiendo mi plan de precios.

¿Tiene esto que ver con el Business Intelligence? Pues sí, y por eso lo menciono en este blog sobre Business Intelligence. Los sistemas de "atención al cliente" tienen un fuerte compenente operativo, para atender las llamadas, redirigirlas al departamento adecuado, etc, pero también existe un componente analítico muy importante (para detectar llamadas recurrentes, usuarios descontentos, márketing dirigido, etc.). Vodafone tiene un datawarehouse con Teradata, y utiliza Microstrategy como herramienta analítica. Teradata presume de su "pervasive intelligence", según la cual se pueden generar alertas automáticas en tiempo casi real, aunque parece que les falta la alerta para detectar llamadas que superan las 24 horas de espera. Microstrategy incluso sacó una nota de prensa sobe el magnífico uso que hace el call center de Vodafone de las herramientas de Microstrategy.

En fin, evidentemente, en este caso la culpa o el problema no es de las herramientas de BI. Por ejemplo, la persona que la ha ofrecido un descuento del 10% como compensación debería recibir un castigo ejemplar: Escuchar el Claro de Luna durante 27 horas...

Y los periódicos merecen todo lo que les ocurra. Un tema así debe ser portada en los diarios nacionales, con extensos análisis y editoriales en páginas interiores. Es abusivo el precio que pagamos por las telecomunicaciones (fija, móvil o internet) en España, y la manera con que Gobierno y operadoras ningunean a los ciudadanos.

ACTUALIZACIÓN: No era el Claro de Luna... Podéis oir la llamada cuando llevaba 25 horas y pico...

En el anterior artículo sobre DSS hablaba del "Business Intelligence activo", y lo definía como un sistema de información que utiliza modelos matemáticos o estadísticos para detectar patrones ocultos; mencionaba los modelos de optimización, proyección y clasificación como algoritmos paradigmáticos que ayudan activamente a la toma de decisiones. Y lo contraponía al Business Intelligence clásico, que sólo ofrece un soporte pasivo.

Al buscar el término en Google, me ha dado cuenta de ser el primero en hablar explícitamente de "Business Intelligence activo"... ¿Realmente es tan novedosa la idea? Bien, en realidad no tanto, Teradata hace tiempo que habla de "Active datawarehousing", y otros emplean la expresión "Pervasive Business Intelligence" para poner connotaciones semejantes.

En realidad, lo que trataba al utilizar esta expresión es quitar la connotación técnica y matemática que se ha formado detrás de todo lo referente a la "mineria de datos". Actualmente, hay que ser un estadista licenciado para sacar provecho a las herramientas existentes (SPSS, SAS, R, S-Puls...). Y, sin embargo, todos podemos entender que es una proyección, una optimización de recursos, o un ABC de clientes... ¿Qué herramientas estándar ofrecen los proveedores de Business Intelligence para este tipo de problemáticas? Nada, o casi nada, con Web Intelligence, con Cognos, o Microstrategy no es posible hacer ni una regresión lineal, y mucho menos una clusterización de clientes... ¡Y luego nos soprendemos que los usuarios prefieran el Excel!

Cuando estos proveedores incorporen estas funcionalidades podremos hablar de Business Intelligence activo.

Vaya por delante que mi experiencia con Oracle se centra principalmente en el uso sus bases de datos para la construcción de varios datamarts y datawarehouses... Bueno, también tuve algún contacto con el fugaz motor multidimensional denominado Oracle Express OLAP (producto que tuvo una breve y lastimosa existencia), y con el poco amigable Oracle Discover. Y alguna vez me he cruzado con Oracle Warehouse Builder, pero muy poco... Es decir, no soy ningún experto en las herramientas Business Intelligence de Oracle.

Y es que resulta muy complicado conocer la estrategía que sigue Oracle en el desarrollo de sus productos BI. Después de sus innumerables compras, no resulta fácil saber por qué productos apuestan, ni cuales discontinuan, y por supuesto su litaratura comercial ni menciona los evidentes solapamientos que existen en su portafolio. Todo se engloba en su "Oracle Business Intelligence Enterprise Ediiton" (OBIEE), y en teoría todo está integrado y tal...

Por ejemplo, ¿Alguién puede aclararme si Oracle Data Integrator (aka Sunopsis) y Oracle Warehouse Builder forman parte de la suite? Si es así, ¿Qué sentido tiene que existan dos herramientas ETL en una "suite integrada" de BI? Y si no es así, ¿Qué ocurre con el otro producto? ¿Lo siguen desarrollando y manteniendo? ¿O sólo cobran las respectivas licencias?

Otro ejemplo, ¿Cómo se hacen "dashboards" con Oracle? ¿Es Discoverer la herramienta principal? ¿O es Oracle Portal? ¿O Oracle Presentation Services? ¿O cualquiera de las soluciones que ya tenía Hyperion cuando fue adquirida por Oracle? Buscando en Google, aparece de todo, y la respuesta no parece única...

¿Y cuál es el producto que compite con SAP, Microstrategy o Cognos en el área de query, reporting y análisis? ¿Discoverer? ¿En serio?

Lamento que esta entrada tenga tantas preguntas y tan pocas respuestas.

Además, por si la confusión de su catálogo de software no fuera suficiente, Oracle ha entrado también en el mundo hardware... En septiembre del 2008 anunciaron a bombo y platillo su "HP Oracle Database Machine", y menos de un año después se lanza la "Sun Oracle Database Machine", descatálogando la anterior... y hoy leo que SAP y HP estrechan de nuevo sus lazos en el área del Business Intelligence.

Yo no entiendo nada. ¿Alguna alma caritativa puede ayudarme? Deja un comentario.

Para finalizar, un poco de humor relacionado con el tema (via Todo BI)...

ACTUALIZACION IMPORTANTE: Muchas de las preguntas aquí planteadas se resuelven en este otro artículo: Oracle vs Oracle.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

En concreto, me estoy refiriendo a:

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

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

Veamos en que consisten...

Análisis predictivo

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

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

Análisis en tiempo real

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

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

Análisis en memoria

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

El siguiente vídeo muestra las funcionalidades de Microstrategy Office:

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

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

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

Ocurre en todas las empresas: Independientemente de que trabajen con Business Objects, Microstrategy, Cognos o Microsoft, sólo los usuarios más expertos pueden sacar todo el provecho de la información, mientras que los demás se tienen que conformar con acceder a la información desde la herramienta BI corporativa, y exportarla en Excel. ¡Viva los spreadmarts!

Me ha gustado leer el siguiente comentario de Alfonso Royo, director de BI de IBM Cognos:

Aprovechar el potencial de sus datos sigue siendo una de las asignaturas pendientes para muchas empresas, a pesar de las fuertes inversiones realizadas en los últimos años para modernizar sus sistemas de Tecnologías de la Información (TI). Los enfoques más simples suelen ser el camino más corto hacia el éxito. En la última década, los ejemplos de productos tecnológicos sencillos que han alcanzado una enorme difusión entre los usuarios son numerosos.

La búsqueda por internet, el iPod o la mensajería instantánea, por ejemplo, demuestran el poder de la usabilidad, sin perder las funcionalidades sofisticadas que demandan los usuarios para ver, oír o experimentar los diferentes contenidos. Este mismo enfoque, combinando sofisticación y sencillez, puede aplicarse al despliegue de soluciones de business intelligence (BI) y gestión del rendimiento.

Es una visión que comparto completamente. A pesar de todas las promesas, los índices de usabilidad de las herramientas Business Intelligence dejan mucho que desear.

No comporto la solución, sin embargo. En lugar de simplificar lo que tienen, están sacando nuevos productos o creando nuevos interfaces. ¿Realmente la prioridad es el acceso desde un dispositivo móbil? ¿Realmente son estos los requerimientos prioritarios de las empresas? ¿Es imprescindible que reporting y dasboarding tengan dos front-ends completamente diferentes?

En el citado artículo, Alfonso Royo habla de “interfaces basadas en roles”, y entiendo que eso quiere decir que cada usuario tendrá un interfaz diferente según sus necesidades y su perfil... No me gusta la idea. ¿Por qué no pueden todos los usuarios tener un interfaz amigable y potente? (nota mental: La peor parte, como de costumbre, se la llevarán los técnicos).

Desde mi punto de vista, la referencia deberían ser el iPod, las herramientas ofimáticas, o las comunidades online (Messenger, Facebook, Blogger, ...). Todas estas herramientas han ganado en usabilidad y funcionalidad al mismo tiempo (y sin duplicar o triplicar los interfaces). ¿Pensáis que esto es posible en el mundo Business Intelligence?

"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.

Me ha llamado la atención que varias personas han llegado a este blog después de buscar en Google "BUSCARV Business Objects"...

Supongo que serían usuarios de Excel que querrían saber la manera de hacer este tipo de búsquedas con esa herramienta de Business Intelligence. Y las respuesta es que no existe una función análoga, y que de hecho no es necesaria. Intentaré explicar por qué.

En primer lugar, es importante tener claro cómo funciona Excel, y cómo funcionan las herramientas tipo Cognos, Business Objects, o Microstrategy

En Excel la información se almacena en las celdas. Y se almacena de una manera bastante desordenada. Es decir, la aplicación Excel no sabe que la casilla D7 contiene las ventas de España, eso lo interpreta al usuario al mirar las celdas que rodean a D7...

En Excel, no existe diferencia entre los datos y las tablas. Y la manera de referirse a la información es indicando la posición de cada dato. Por ejemplo, si quiero saber los ingresos de España deberé pedirle a Excel que calcule D7*E7

En las herramientas de Business Intelligence esto funciona de una manera muy diferente. Es importante entender esta diferencia:

• Una cosa son los datos que disponemos para hacer el informe (se suele llamar "cubo")
• Y otra cosa muy distinta son las tablas o gráficos que construimos con esos datos

El "cubo" es una estructura invisible donde los datos están perfectamente ordenados en dimensiones (país, producto, tiempo...) e indicadores (unidades, precio...).

Cada tabla y cada gráfico es sólo una representación de ese "cubo". A diferencia de Excel, las tablas y gráficos no buscan los datos en otras tablas y gráficos, sino que siempre van a buscar los datos al "cubo". Por lo tanto, en lugar de apuntar a posiciones concretas del informe (D7*E7), se apunta al dato del cubo que queremos obtener [Unidades vendidas]*[Precio]) Donde ([País]="España").

Al usuario avanzado de Excel esto puede parecerle un inconveniente y una complejidad innecesaria. Sin embargo tiene una ventaja que por si sola justifica el esfuerzo de aprender la sintaxis de la herramienta BI que se utilice...

Hacer un primer informe con una herramienta de BI es complicado, tal vez más complicado que con Excel. Sin embargo, ese informe se podrá reutilizar indefinidamente. Cada semana, cada mes, o siempre que lo necesites, el informe estará actualizado y con la información correcta. En cambio, si se hace el informe en Excel, deberá actualizarse cada vez, deberán revisarse la fórmulas, añadir nuevos países o productos, repasar cada tabla y gráfico del informe... en definitiva, una tarea repetitiva que requerirá un tiempo considerable y que será muy propensa a errores...

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: