Business Intelligence es la máxima prioridad tecnológica para los CIO (o directores de IT), según una importante encuesta realizada por Gartner. Aquí os dejo la tabla con los resultados:
Sin duda, el papel de las tecnologías de la información es fundamental en la gestión de las empresas hoy en día. Por este motivo, la visión de los directores de IT resulta tan relevante, y me alegra saber que reconocen el valor de la información. La información es poder.
En la nota de prensa se menciona que el BI se suele combinar con otras tecnologías para maximizar sus capacidades. Así, por ejemplo, utilizando un sistema BI sobre un aplicativo SCM se pueden mejorar los procesos logísticos, o aplicando BI sobre un CRM se busca mejorar la fidelidad de los clientes, etc.
El ranking, por lo demás, me parece razonable, ocupando el BI, las tecnologías móviles, y el cloud las posiciones preferentes. Por supuesto, estos estudios no deben interpretarse con una visión anual, ya que muestran tendencias a largo plazo. De todos modos, os dejo aquí los resultados del año anterior, para que veáis la evolución del BI frente a otras tecnologías:
El pasado 1 de diciembre participé en un evento en La Rioja en el que se pretendía acercar el Business Intelligence a la pequeña y mediana empresa. La organización fue perfecta, y consiguieron reunir a algunos de los mejores especialistas Business Intelligence de España. Tuve el gusto de coincidir con Moisés (Inycom), Jorge (Abast), y Emilio (Stratebi)... y de conocer a otras personas con las que no había coincidido anteriormente (de Thinktic, Ibertia, PBS, Microsoft, Oracle, IBM, etc. etc.). Creo que el balance fue francamente positivo, y las empresas asistentes tuvieron ocasión de obtener una buena panorámica del mercado BI.
Mi exposición trató sobre las barreras que encuentran las PYMES en el uso de la información. Básicamente, traté de exponer las excusas habituales que emplean las PYMES para no implantar un BI, y describir lo que se están perdiendo.
Este tipo de presentación tiene la contrapartida de que por si solo no es suficientemente explícito (lo pensé para acompañarme durante la charla, no para sustituirme...). Afortunadamente este blog de BI es mío, y nadie me impide extenderme ahora lo que haga falta para completar el Powerpoint con una explicación escrita... :-)
Recordad que el tema era aclarar las barreras que tienen o perciben las PYMES para implantar BI, y cuáles son los costes reales de no tener un buen sistema de información.
Y con mayor o menor éxito hablé de 3 excusas para no implantar BI:
Es caro. Todo es caro. El software, el hardware, el tiempo, los consultores, ...
Es complejo. Porque son sistemas pensados para grandes empresas, y porque los recursos humanos que tiene la PYME son escasos, y sin conocimiento de BI. La PYME no puede tener un departamento de BI, y mucho menos un “Competency Center”, como hacen las grandes empresas. En este punto, no pude evitar dar un tirón de orejas a los proveedores tradiciones. Sí. Sus soluciones son fantásticas, pero más complejas de lo que deberían.
No tengo tiempo. Porquetodos los empleados de la PYME, técnicos o no, están ocupados haciendo otro tipo de tareas más importantes e insustituibles...
Tras describir estas tres “excusas”, expuse los tres beneficios del BI:
Beneficios económicos. La información es un activo que bien usado proporcionan un rápido retorno de la inversión. La Información aporta conocimiento, y el conocimiento es poder...
Es potente. La complejidad de la que hablaba antes no es arbitraria, y proporciona unas herramientas potentes y útiles para conocer y gestionar mejor el negocio. Muchas PYMES siguen trabajando con las mismas herramientas que hace 15 años, y están renunciando a maneras de acceder y analizar la información más ágiles y efectivas (cuadros de mando, dashboards, OLAP, ...).
Se gana tiempo. Porquese eliminan tareasrepetitivas que no aportan valor (extracción de la información, generación de informes), y porque todos los departamentos comparten la misma información.
La “gracia” de la presentación es que utilicé las mismas metáforas gráficas para las “excusas” que para los beneficios...
...por lo que puede extraer la siguiente conclusión/moraleja:
Los problemas que nos impiden implantar un sistema de Business Intelligence son los mismos que nos genera el no tener un sistema de Business Intelligence.
Para desenredar esta cancamusa terminé la presentación animando a los oyentes a conocer las soluciones BI existentes de primera mano, para que puedan valorar si verdaderamente el BI es algo tan caro, complejo, o inasequible para la PYME... Yo creo que no. Que los proveedores grandes se están poniendo las pilas (y así lo demostraron Oracle y Microsoft en sus respectivas presentaciones). Y que en cualquier caso existen otros proveedores más pequeños con soluciones competitivas (como Bingo Intelligence, ejem). Estos fueron mis consejos finales para las PYMES que buscan Business Intelligence:
Que busquen una solución que ofrezca autoservicio a los usuarios de negocio
Que busquen soluciones que primen la facilidad de uso
Que valoren las opciones de visualización
Y que no se olviden del Excel. El Excel Killer no existe aún.
En fin, que resultó interesante, y me sirvió para fijarme un nuevo objetivo para el año que viene. Mejoraré el modo en que hago presentaciones, y mejoraré los powerpoints que preparo. Para empezar, he abierto cuenta en Slideshare, y compartiré ahí –y aquí- mis avances powerpunteros.
El próximo jueves 1 de diciembre, en LOGROÑO, se realizará una jornada de Business Intelligence dirigida a empresas establecidas en la Rioja, y se cubrirán casos especialmente interesantes para:
Bingo Intelligence es uno de los colaboradores, y participaremos en una de las mesas redondas en las que se tratará el siguiente tema: “¿Qué barreras encuentran las PYMES en el uso de la información?”. También asistirán representantes de Microsoft, Oracle, IBM, Inycom, Abast, entre otros.
A través de esta y otras meses redondas, y mediante la presentación de casos prácticos, se pretende ofrecer a los participantes un foro donde tratar estas cuestiones:
¿Cómo pueden las empresas medianas y pequeñas ser más competitivas utilizando adecuadamente la información y los datos?
¿Cómo se puede aprovechar la información procedente de fuentes diversas para mejorar las oportunidades de negocio?
¿Qué tecnologías existen en el mercado? ¿Cómo se pueden tomar decisiones más adecuadas teniendo en cuenta todas las fuentes posibles de datos?
Por el formato y por el resto de asistentes creo que puede ser una jornada de lo más interesante. Si estás en La Rioja, y tienes inquietudes por mejorar la gestión de la información de tu empresa, no lo dudes: Acércate el próximo jueves al Centro Tecnológico de la Rioja.
En este artículo comentaré, a grandes rasgos, como son los metadatos (o modelo semántico) de las distintas herramientas Business Intelligence. Si estás leyendo esto, doy por supuesto que conoces qué son los metadatos, y por qué es una pieza fundamental de cualquier solución BI.
Me centraré solo en los proveedores ROLAP, ya que por alguna razón que se me escapa los proveedores MOLAP (y similares) creen no necesitar una capa semántica. Para ellos, la propia estructura del cubo es su semántica... Y no son los únicos que prescinden: Los productos de “reporting corporativo” y los de “cuadros de mando” tampoco suelen tener una verdadera metadata.
Me centraré en los tres productos históricos, que obviamente son una buena muestra de lo que hay: Business Objects, Microstrategy, y Cognos.
SAP Business Objects
Los metadatos de BO se llaman universos, y en el ejemplo más sencillo posible tienen este aspecto:
BO tiene, tal vez, la capa semántica más conocida. Se trata de un modelo amplísimamente utilizado, y tremendamente sencillo y útil. Básicamente, para crear un universo se tiene que informar al sistema de la relación entre las tablas, y definir las dimensiones y objetos que verá el usuario. La relación entre las tablas se establece gráficamente utilizando un diagrama de tablas. Y las dimensiones e indicadores se definen a través de los campos o cálculos SQL necesarios...
Con eso y un poco más (contextos, aggregate awares, incompatibilidades....), Business Objects ya tiene suficiente para traducir las consultas de los usuarios en queries SQL.
Debo decir que es el modelo que más conozco, y también el que más me gusta. Es genial.
Dicho esto, digo también que los universos de BO apenas han cambiado en los últimos 20 años. Lo que era un buen interfaz de usuario hace 15 años, ahora resulta antiguo y vulgar. Y arrastran las mismas deficiencias de entonces. La imagen de arriba es el universo más sencillo del mundo, y nada tiene que ver con los universos que se ven en estos mundos de Dios. Un universo típico de BO es un galimatías intratable de tablas y flechas, y supone un freno al avance de los proyectos. Los técnicos tienen miedo a tocarlo, desconocen las implicaciones de cada cambio, y desconocen si existen tablas, relaciones o contextos enteros obsoletos...
Microstrategy
Después de las históricas demandas entre Microstrategy y BO, la metadata de los proyectos de Microstrategy tienen este aspecto:
En mi opinión, el proceso de creación de la metadata resulta menos intuitivo que en el caso de BO. De manera manual, y con pocos asistentes gráficos, se informa al sistema de cuáles son las tablas de hechos, que indicadores y atributos tienen, y cuáles son las tablas de lookup... De este modo, se van importando el resto de tablas al sistema...
Muchos creen que esfuerzo para mantener el sistema es relativamente pequeño, y que resulta más sencillo que en el caso de BO. A mí me parece de un farragosismo similar.
IBM Cognos
La mejor representación gráfica que he encontrado del Framework Manager de IBM Cognos es ésta:
Porque, de hecho, el asistente de Cognos para la generación de su metamodelo no incluye una representación gráfica como tal. En su lugar, tenemos un montón de formularios (con muchas pestañas y muchas opciones, eso sí, es potentísimo)
Las tablas que aparecen a la izquierda de la pantalla superior están relacionadas entre sí, claro. Pero no sabes qué tablas ni cómo. Para averiguarlo, tienes que buscar entre un listado de relaciones... Es un sistema muy propenso a errores, y muy difícil de mantener.
Puede que haya salido una nueva versión que resuelva estas deficiencias evidentes. Aunque no me consta. ¿Lo sabes tú?
ACTUALIZACIÓN: Tal y como me confirman en los comentarios –gracias,gracias- IBM Cognos sí que incluye una representación gráfica de los modelos. He escrito un artículo hablando del IBM Cognos Framework Manager, y aclarando la confusión. Os dejo aquí un pantallazo del diagrama de Cognos:
Otros proveedores
Otros proveedores (Oracle y Microsoft, fundamentalmete) también tienen su capa semántica. Y poco a poco van mejorando también en este aspecto.
Sin embargo, en mi opinión, adolecen de los mismos problemas descritos arriba. Parece que los grandes proveedores hacen grandes esfuerzos en facilitar la vida al usuario final, con unas soluciones de BI cada vez más potentes y usables, pero se olvidan de los técnicos. Parece que da igual que las herramientas de los técnicos no sean todo lo productivas que podrían ser.
Bingo Intelligence
Si has visto el vídeo sobre cómo construir un catálogo que publiqué haces unos días y que se encuentra debajo de estas líneas, tal vez pienses que se parece bastante al modelo semántico de Business Objects. Sin duda, es más parecido a BO que a otros.
Sin embargo existen diferencias claves que lo hacen muy distinto, e incluso se asemeja más a Cognos o Microstrategy en muchos aspectos...
En Bingo Intelligence hemos hecho un esfuerzo para que la herramienta sea sencilla y fácil de usar, tanto para el usuario final como para el técnico. Si comparas los catálogos de Bingo con los de BO verás que nosotros no tenemos contextos, ni aggregate awares, ni incompatibilidades... y la generación de los SQL de uno y otro no tienen nada que ver. Por no tener, en Bingo Intelligence prescindimos incluso del diagrama de tablas que tanto caracteriza a BO.
Sí, a pesar de lo que acabas de ver en el vídeo: puedes prescindir del diagrama de tablas, si quieres. Y consideramos que eso es una “feature” interesantísima. Para tener un diagrama como el de BO, mejor no tenerlo...
Podría parecer que el blog está abandonado, y que ya no me gusta escribir sobre Business Intelligence. No es exactamente así. He hecho multitud de presentaciones y escrito decenas de “artículos” sobre BI últimamente...
Por ejemplo, esta semana he recibido un correo de un posible cliente que preguntaba por qué deben comprar Bingo si su empresa es muy pro MS, y ya tienen licencias para toda su suite (SQL Server, SSIS, SSAS, SSRS, ...). El buen hombre se habrá arrepentido de hacerme esta pregunta, porque le he enviado una respuesta de dos páginas... Y me parece que esta respuesta podría perfectamente haber sido un artículo de Business Intelligence fácil. Allá voy. Copio de manera prácticamente literal el correo, y ya me diréis si he omitido algo relevante o exagerado algo...
El hecho de que sean pro-Microsoft es sin duda un gran argumento a favor de nuestra solución. Bingo Intelligence está desarrollado íntegramente con tecnologías de Microsoft y encaja perfectamente en este entorno. De hecho:
Utiliza el servidor web de Microsoft (IIS)
Utiliza Microsoft SQL Server como base de datos para guardar la configuración del sistema
Funciona sobre Microsoft .NET Framework v4
Y está desarrollado con Microsoft Visual Studio
Se instala utilizando la tecnología de Microsoft ClickOnce
Utiliza autentificación Windows como método preferente
Y las comunicaciones siguen el paradigma de Microsoft WCF (Windows Communication Foundation) y está en línea con todas sus recomendaciones referentes a la seguridad...
Es decir, Bingo Intelligence es integra perfectamente en entornos Microsoft, y ése es su entorno natural (por supuesto, nos cuesta más entrar en empresas que prefieren Java/Oracle/Unix...).
Aclarado lo anterior, debo decir que no competimos directamente con ninguna de las soluciones de Microsoft. Bingo Intelligence es una solución analítica que proporciona un front end de visualización muy fácil de utilizar y potente. La suite de Microsoft Business Intelligence no dispone de ninguna herramienta analítica ROLAP, y por supuesto no tiene nada parecido a Bingo Intelligence. Veamos:
SQL Server es una base de datos, y Bingo Intelligence se conecta a ella para aprovechar sus características. Evidentemente, no es competidor, y evidentemente Bingo se puede conectar a cualquier otra base de datos (que probablemente también tenéis).
SSIS es una herramienta de integración de datos (ETL), que por supuesto puede convivir con Bingo. Tampoco es competidor.
SSRS es una solución donde técnicos especializados pueden desarrollar “reporting corporativo”, pero no ofrece capacidades analíticas competitivas, ni un entorno donde los usuarios puedan crearse sus propios informes o análisis. Bingo no compite en el área de “reporting tradicional”, ya que nos enfocamos más en el área de cuadros de mando, dashboarding, o data visualization.
Microsoft Business Intelligence apuesta claramente por las soluciones MOLAP (Analysis Services+Excel). Y eso es prácticamente todo lo que ofrece. No tiene una “capa semántica” (como los catálogos de Bingo, o los universos de SAP BO) que permita a los usuarios tener una visión de negocio de la información contenida en una base de datos relacional. A parte de las tablas dinámicas y el Excel, no ofrece nada para que los usuarios de negocio se creen sus propios informes o análisis, o para que puedan consultar la información de una manera tan rápida y dinámica como con Bingo Intelligence.
Si utilizáis exclusivamente Microsoft, por lo tanto, tendréis que crear necesariamente cubos de Analysis Services para poder acceder a los datos. Los cubos están muy bien: Van muy rápido y es muy fácil navegar por ellos utilizando las tablas dinámicas de Excel. Pero la propuesta de Microsoft tiene los mismos inconvenientes que todas las soluciones MOLAP:
El cubo es una estructura adicional de datos que mantener y actualizar, eso supone un gasto extra de recursos (servidores, discos, procesos de carga, tiempo...).
El modelo de negocio no siempre se adapta bien a un modelo jerárquico, por lo que si trabajáis con cubos siempre habrán informes que no se podrán hacer (o peor: Os tendrán que construir un cubo para cada informe). Por poner algunos ejemplos típicos: Una semana no pertenece a un único mes, o las zonas de venta corporativas no tienen por qué coincidir con la estructura provincial de cada país... Estas casuísticas, que pueden parecer triviales, son habituales en cualquier compañía, y dificultan enormemente la construcción y uso de los cubos MOLAP...
Por culpa de lo anterior, la solución MSAS+Excel siempre acaba derivando en un “Excel caos” (un montón de informes desactualizados con información incorrecta, incoherente, y con criterios distintos o desconocidos...) y cada vez hacen falta más y más cubos para analizar todo lo que se quiere. Muchos usuarios decisores no tienen el conocimiento o el tiempo para crearse sus informes en Excel. Por lo tanto, siempre lo acaban encargando a otras personas. Cualquier cambio implica una nueva petición, y nuevos retrasos. Con Bingo, este tipo de usuario puede tener unos informes donde poder consultar dinámicamente cualquier dato que necesiten, y obtener un resultado rápidamente, sin “molestar” a nadie...
En cualquier caso, un cubo OLAP no puede ni debe sustituir un verdadero repositorio relacional. La tecnología ROLAP es la única tecnología de datos realmente abierta y accesible por prácticamente cualquier sistema o aplicación analítica. Además, es más flexible y escalable que cualquier otra. Además, si tienes un datamart debe ser trivial construir un cubo. Además, el lenguaje SQL es el único estándar universalmente aceptado para tratar los datos. Si vuestra solución consiste sólo en uno o varios “cubitos”, estarás limitando enormemente las posibilidades de explotación de la información a unas pocas soluciones de visualización propietarias.
Resumiendo, los argumentos principales son:
Bingo Intelligence se integra perfectamente con MS, y es su entorno natural
Tenéis bases de datos relacionales que no podéis analizar adecuadamente.
MS no tiene ninguna solución ROLAP, ni nada como Bingo.
MSAS+Excel presenta problemas importantes (Excel caos, limitaciones estructurales de los cubos).
Los cubos son una buena solución, pero siempre conviven con otros sistemas BI ROLAP.
¿Qué pensáis? ¿Creéis que la suite de Microsoft Business Intelligence tiene un front end competitivo para este tipo de necesidades? ¿Y cuál es?
Y para los expertos SEO, ¿Pensáis que debo darme unos azotes por dejar el blog abandonado durante tres meses y volver a escribir un viernes por la tarde víspera de vacaciones? En fin... :-)
Las bases de datos en general, y las dedicadas a sistemas DWH en particular, son un software crucial en todas las empresas, se trata de un mercado súper desarrollado, todas las soluciones son estables, súper eficientes, y gestionan cantidades enormes de información. Aún hoy siguen invirtiendo muchísimo dinero en seguir optimizando y potenciando todas estas soluciones. Como anécdota, diré que jamás he encontrado un bug relevante en ninguna de las soluciones con las que he trabajado (y en cambio es habitual encontrar problemas serios trabajando con las plataformas BI, por ejemplo). ¿Qué quiero decir? Que salvo que trabajes en WalMart o en General Motors, cualquiera de estos sistemas puede ser adecuado para tu empresa (con un correcto dimensionado y, sobre todo, ¡¡¡con un buen modelo de datos!!!).
Sobre el informe de Gartner, destaca- una vez más- el dominio de Teradata sobre todos los demás, aunque Oracle e IBM se mantienen fuertes justo detrás. Esta vez, Microsoft ya no aparece en el cuadrante de los líderes, aunque es justo reconocer que en este estudio no han considerado la solución MPP de Microsoft (SQL Server 2008 R2 Parallel Data Warehouse, PDW) debido al retraso en su lanzamiento (el reléase oficial fue en Noviembre del 2010, como los atentos lectores de BI fácil saben).
También es interesante observar que:
Fabricantes pequeños están haciéndose un hueco en este mercado super-maduro y competitivo.
Las soluciones appliance (combinación preconfigurada de software y hardware) ganan aceptación .
Las bases de datos basadas en columnas también obtienen un buen resultado y un hueco en el cuadrante.
Cada vez los requerimientos de volumetría son mayores, y se sigue innovando para mejorar rendimiento, escalabilidad... y aprovechando las nuevas características hardware (SSD).
Como curiosidad, aún aparecen los nombres de Netezza y Sybase... ya veremos si en el 2012 sólo aparecen las compañías que las compraron (IBM y SAP, respectivamente).
Por supuesto, realizar un estudio comparativo entre plataformas DWH es sumamente complicado (y caro). La experiencia propia de cada uno, o cualquier comparativa que puedas hacer en un servidor de tu empresa es irrelevante, por lo que carezco de criterio para decir si estos resultados me parecen bien o mal. Me fio de Gartner (igual que no me fiaría de IDC). Aquí os dejo el estudio:
Sin embargo, al leer este estudio tengo la impresión que han valorado las características técnicas (rendimiento, escalabilidad, volumetría,...) de cada solución, pero que han ignorado otros aspectos que facilitan la implantación del DWH, y que también son importantes. Me estoy refiriendo a la usabilidad del ecosistema de aplicaciones que acompaña cada plataforma DWH...
Por ejemplo, ayer instalé Oracle Database 10g Express Edition para Windows, y el asistente de instalación seguía los estándares propios de los años 90 (pantalla gris, iconos de 16 bits, asistente confuso...), y las herramientas web de administración son patéticas (al menos visualmente). Estoy seguro que ese asistente lo habremos utilizado cientos de miles de usuarios, y cada uno de ellos termina con este triste diálogo...
No es un caso único. Las herramientas de Teradata (líder indiscutible) son todavía peores (BTEQ, Queryman... arghhh), propias de principios de los 80...
La verdad es que me cuesta de entender estos defectos de usabilidad (que –en definitiva- acaban suponiendo un coste en la productividad). Supongo que confían mucho en las características propias e inigualables de sus gestores de datos... pero, la verdad, ya se podrían plantear renovar el interfaz de usuario...
S. me pide consejo para construir un sistema Business Intelligence utilizando tecnología MOLAP. “¿Qué herramienta me sugieres para armar un BI con cubos OLAP?”, pregunta.
La cuestión es interesante, y no creo haberla tratado anteriormente en este blog. Vamos allá. Me mojaré.
En primer lugar, si debo dar consejo, es conveniente aclarar qué herramientas conozco y con cuales he trabajado. Conozco sobre todo los cubos de Analysis Services, aunque también he tocado Mis Alea, PALO, los cubos de Hyperion y los de Cognos Powerplay. Creo que de los importantes sólo me falta conocer la (otra) tecnología MOLAP de Oracle y el BW de SAP. De todos modos, no he participado activamente en proyectos grandes con ninguna de estas tecnologías, por lo que me falta la imprescindible experiencia para que el consejo que yo pueda dar sea realmente valioso. Cuestiónate y duda, por lo tanto, de las conclusiones de este artículo.
Lo que sí que tengo claro es que un cubo OLAP no puede ni debe sustituir un verdadero repositorio relacional y abierto. Independientemente de la tecnología de cubos que escojas, debes tener una base de datos relacional por debajo. La tecnología ROLAP es la única tecnología de datos realmente abierta y accesible por prácticamente cualquier sistema o aplicación analítica. Además, es más flexible y escalable que cualquier otra. Además, si tienes un datamart debe ser trivial construir un cubo. Además, el lenguaje SQL es el único estándar universalmente aceptado para tratar los datos.
Si tú solución consiste sólo en uno o varios “cubitos”, estarás limitando enormemente las posibilidades de explotación de la información a unas pocas soluciones de visualización propietarias. Con los cubos de Cognos, por ejemplo, pasa lo mismo que con las nubes de QlikView, que el esfuerzo necesario para construir y mantener esas estructuras de datos sólo podrá ser aprovechado por sus herramientas propietarias... Recuerda: Construye un datamart o datawarehouse relacional antes de construir un cubo.
Una vez tengas el “datamart” relacional debes preguntarte si aún necesitas un cubo. ¿Seguro? Si es así, yo escogería una tecnología que fuese sencilla (y potente), y que tuviese una excelente integración con Excel. Para seleccionar un almacén de datos, valoraría una tecnología que tuviese una fuerte base de usuarios, con la continuidad y el soporte asegurado, y que tuviese un precio reducido. Valoraría mucho, también, que los cubos estén acompañados por un entorno de desarrollo que maximice la productividad. Que sea fácil y rápido construir los dichosos cubitos. Yo escogería Microsoft Analysis Services (SSAS).
El amable lector que me plantea esta cuestión no me trasmite más información. No sé si ya trabajan con alguna herramienta de BI, si deben emplear alguna ETL en concreto, si ya disponen de una datamart con Oracle, si en su equipo son unos expertos en alguna tecnología en particular, o si está participando en un proyecto financiero, de budgeting, o de consolidación. Tampoco conozco el ERP de su empresa. No sé nada. Cualquiera de estos aspectos, por supuesto, podría condicionar mi recomendación y decantarme por otra tecnología MOLAP. Con la información que tengo, sólo puedo recomendar Microsoft: Por la integración con Excel, por el precio, y por el ecosistema de soluciones que le acompaña (SQL Server, SQL Server Management Studio, Integration Services , MSDN...).
En el anterior artículo hablaba de la triste y cruda realidad del Business Intelligence. Según el reciente informe de Gartner (2011 Q1), las suite de Business Intelligence de los proveedores líderes son complejas, caras, y presentan importantes deficiencias en cuanto a rendimiento y usabilidad.
El eje vertical del cuadrante mágico (ability to execute) mide la capacidad de cada proveedor para ofrecer soluciones de éxito al mercado. Este indicador valora, sobretodo, esto cuatro aspectos:
Producto/Servicio (funcionalidades, calidad del software, robustez, etc.)
Precio
Experiencia de cliente (soporte, experiencia de usuario)
Viabilidad (capacidad financiera y estratégica para seguir invirtiendo en el producto)
Los resultados concretos de cada criterio de evaluación no están disponibles (se ha de pagar, creo), pero el resultado ponderado en el cuadrante mágico es éste:
Seguro que el precio y la experiencia de usuario han disparado la clasificación de Microsoft. Todos los usuarios están encantados con Microsoft Excel. Y el soporte de Microsoft es el mejor posible: Nunca se ha de llamar al soporte técnico porque todo funciona. El Excel nunca se cuelga, y si existen problemas de rendimiento asumimos que se trata de la impericia del usuario...
El TCO es espectacular: Una hoja Excel realizada en 1990 la podríamos abrir con la última versión y seguir trabajando con ella (como si en estos últimos 20 años no hubiera pasado nada). Ningún otro proveedor puede decir lo mismo. Ni lo mismo, ni nada parecido (probablemente el informe que realices hoy con Business Objects no lo podrás abrir –tal cual- con la versión que anuncian para el próximo 23 de febrero...y deberás gastarte medio presupuesto para “integrarlo/migrarlo/adaptarlo”).
Como profesional del Business Intelligence, sin embargo, debo afirmar rotundamente que la suite de Microsoft también tiene muchas deficiencias. Para empezar, no existe propiamente un “software de BI de Microsoft”... La suite de Microsoft consiste en la combinación de tres herramientas distintas: Sharepoint, SQL Server y Excel.
Y cada uno de estos productos tiene un ciclo de desarrollo independiente, donde el Business Intelligence nunca es la pieza fundamental. Cuando diseñan el roadmap de Sharepoint, no piensan en BI en primer lugar... y cuando preparan las futuras versiones de SQL Server o Excel... tampoco. Tanto es así que todavía no tienen una capa semántica, que es una de las principales fortalezas que ofrece –MUST HAVE- una verdadera suite de Business Intelligence.
Si la empresa ya tiene Sharepoint y SQL Server (asumo que el Excel sí que lo tiene todo el mundo), es posible que pueda aprovechar las características de BI de Microsoft, y ahorrarse una multimillonaria inversión en otro producto... Sin embargo, si no se tiene Sharepoint ni SQL Server, es complicado justificar su adquisición sólo por sus funcionalidades BI.
Hoy en día, los entornos empresarias son tecnológicamente heterogéneos. ¿De qué manera puede ayudarme Microsoft si quiero tener mi datawarehouse en Oracle o Teradata, por ejemplo?
Por estos motivos, diga lo que diga Gartner, me seguiré olvidando de Microsoft cada vez que tenga que enumerar a los proveedores de BI. Microsoft no tiene una herramienta pensada en el usuario de negocio. Microsoft Business Intelligencees la combinación de unas excelentes herramientas enfocadas a desarrolladores y técnicos (e incluyo aquí al Excel), pero si se las dejas a un usuario que sólo necesita acceder a la información corporativa y analizarla, pasa lo que pasa...
Acaba de salir el informe de Gartner sobre las plataformas Business Intelligence. Para empezar, os dejo aquí la imagen del famoso cuadrante mágico:
La lectura directa de estos resultados no es trivial ni interesante. Se trata de un galimatías de puntos que no transmite ni las fortalezas, ni las debilidades de los fabricantes, ni nada. Tal vez, el problema está en que el significado de los ejes no es en absoluto evidente. ¿Completeness of vision? ¿Ability to execute?
Dicho esto, debo decir que el informe está muy bien, y que recomiendo su lectura (al final del artículo lo encontraréis enlazado).
El informe comienza anunciando algo que no nos cansamos de repetir desde aquí. Los usuarios buscan, necesitan y valoran la facilidad de uso por encima de cualquier otra consideración. Gartner reconoce que los “líderes” no salen muy bien parado en ninguna de las encuestas. Ni SAP, ni IBM, ni Oracle, ni casi nadie puede estar contento con estos resultados (aunque todos seguirán poniendo el cuadrante en sus presentaciones, afirmando que son “líderes” según Gartner). ¿Y estos son los líderes?
Por ejemplo, según Gartner, los clientes de SAP Business Objects afirman que las migraciones, implantaciones e integraciones son complejas, que el rendimiento y la dificultad de despliegue son problemas detectados por gran parte de sus clientes (¡Hasta el 40% de ellos!), y que la experiencia de usuario y la calidad del soporte es de los peores de toda la comparativa.
De Oracle, por poner otro ejemplo, se destaca su falta de innovación, y sus larguísimos ciclos de desarrollo. En la versión 11g, por citar algún caso, las funcionalidades in-memory o las visualizaciones interactivas son escasas o inexistentes.
El caso de IBM Cognos es incluso más llamativo. El 33% de los usuarios afirman tener problemas de rendimiento, resultado que se viene repitiendo desde hace años. Sus propios clientes afirman que la implantación de Cognos es aún más compleja que la de sus competidos, y que tienen importantes deficiencias de usabilidad por parte del usuario final. El 20% de los clientes de IBM se plantea discontinuar su uso en menos de 5 años. Han pasado 3 años desde la adquisición de Cognos por parte de IBM, y el soporte ofrecido sigue siendo de los peores entre todos los fabricantes de la comparativa.
De Microstrategy se dice que tiene una curva de aprendizaje muy pronunciada, incluso para desarrolladores experimentados. Los usuarios carecen de capacidades de reporting ad-hoc (salvo los tristes informes parametrizables...). A pesar de disponer de versión “gratuita”, los clientes de Microstrategy afirman que la mayoría de proyectos de Microstrategy son muy caros y complejos.
Tal vez QlikView es el que sale mejor parado, aunque también se señalan un conjunto de limitaciones que impiden un mayor uso dentro de las organizaciones, y que suela ser un complemento a otra solución corporativa. Por ejemplo, carecen de una verdadera capa semántica, por lo que es difícil implantarlo a nivel corporativo o en proyectos inter-departamentales. Esta carencia provoca que incluso cálculos sencillos requieran un trabajo de “fontanería” en la preparación de las “nubes” ... De hecho, de esto se quejan muchos comentarios en esta misma página. Gartner lo expresa así (negritas mías):
QlikTech offers limited metadata management. As QlikView grows into larger BI deployments spanning the enterprise, the lack of an enterprise semantic layer becomes a more pressing issue. Filling this gap requires additional cost and effort in the management of metadata to lock down common definitions and calculations, and to conform dimensions for cross-functional analysis across QlikView applications.
De QlikView también se señala su alto precio, y las limitaciones en el volumen de información que puede manejar. A pesar de trabajar con volúmenes de información muy inferiores a sus competidores, el 12% de los usuarios de QlikView aseguran tener problemas de rendimiento.
Bueno... creo que en este artículo no habré hecho muchos amigos. Pero era necesario decirlo, para que la próxima vez que veáis un comercial afirmando que son “líderes” según Gartner, recordéis lo que verdaderamente dice:
Llevamos 20 años prometiendo facilidad de uso, y que el propio usuario podrá desarrollar sus informes. ¿Y qué hemos conseguido? ¡Qué los usuarios se quejen de que las soluciones son complejas y ofrecen una pobre experiencia de usuario!
DISCLAIMER: Trabajo en una empresa fabricante de soluciones Business Intelligence que no aparece en Gartner.
Se trata de una “Appliance”, es decir, se distribuye junto con un Hardware específico previamente configurado, y ofrece una alta escalabilidad (hasta cientos de Terabytes) para las necesidades de Business Intelligence y datawarehousing de gama alta.
Técnicamente, se caracteriza por una arquitectura MPP (procesamiento masivamente paralelo), y por una infraestructura “shared nothing”. Es decir, los N nodos que forman el Datawarehouse no comparte ni memoria, ni capacidad de proceso, ni nada entre sí. En teoría esto permite doblar el rendimiento del sistema doblando el número de servidores. Este aumento lineal del rendimiento (tan deseable) no es posible conseguirlo con otro tipo de arquitectura (y me estoy acordando de las promesas del Oracle RAC...).
El rival a batir es Teradata, que ofrece una combinación hardaware/software similar desde hace más de 20 años, y lidera el segmento de las bases de datos DWH para entornos Business Intelligence...
La solución equivalente de Oracle es Oracle Exadata Database Machine. Aunque mientras Teradata y el Microsoft PDW están diseñados específicamente para sistemas analíticos, Oracle asegura que Exadata es adecuado también para sistema OLTP. Carezco de información y experiencia para opinar sobre Exadata, pero sinceramente me resulta muy extraño que una misma combinación HW/SW sirva tanto para un sistema OLAP y un sistema OLTP. Las necesidades de uno y otro son muy diferentes, y lo que requiere uno, penaliza al otro... Aunque es sabido que los folletos comerciales nunca entran en estos detalles “intrascendentes”:
Extreme performance for data warehouses
Extreme performance for OLTP applications
En fin, que está interesante, y los clientes BI tendrán más opciones donde elegir. También es presumible un descenso de los precios (aunque antes Microsoft deberá documentar un número considerable de casos de éxito).
Os dejo a continuación la hoja de producto de las tres alternativas comentadas:
Esta mañana he asistido como enviado especial de Business Intelligence fácil al evento “Oracle BI Summit” en Barcelona... Como siempre, ahí he estado, en el centro de la noticia, allá donde se cuece el mercado Business Intelligence. Para podéroslo contar de primera mano. Con pelos y señales. Aquí va la crónica:
El objetivo de la jornada era conocer las novedades y mejoras que incorpora la nueva versión de Oracle en el ámbito del data warehousing y del Business Intelligence. El evento se ha desarrollado en el hotel “W Barcelona” con fuertes medidas de seguridad.
Sólo hay una palabra para describirlo: ESPECTACULAR.
En ese hotel se aloja el equipo de los Lakers, que esta tarde jugará con el FCB... Y ahí los hemos podido ver a todos. Grandes. Gigantes. Imponentes. Con sus trajes negros y sus innecesarios guardaespaldas... (¿Guardaespaldas? ¿Pero alguien se atrevería a encararse mínimamente contra esos 210cm y 130Kg?)
No ha sido la única sorpresa positiva de la jornada. En el evento hemos coincidido 5 ex-Worldnets. Worldnet Consulting (1995-2005) fue la empresa que introdujo el Business Intelligence en España. Entre sus hitos figuran ser el primer distribuidor de Business Objects en España, y haber participado en algunos de los primeros proyectos exitosos con las tecnologías de Microstrategy, Cognos, Arcplan y MIS Alea, entre otros. También fue partícipe de los primeros proyectos desastrosos con esas plataformas, claro.
Pues ahí estábamos. Por sorpresa. Los cinco. En cinco empresas diferentes. Y aun dando la batalla en el mundo BI, e intentando aportar valor a nuestros clientes o empresas a través de una buena gestión de la información y del conocimiento.
Ah, me olvidaba. En el mismo hotel estaban programadas una serie de sesiones para presentar Oracle BI 11g, y conocer las novedades respecto la versión 10g. Entre otras cosas, ahora es 100% web, e incorpora advanced features como los “checkboxes”, los “radiobuttons”, los “tooltips”, e incluso el “menú contextual”...
Inimaginable hace 16 años cuando empezábamos... :-)
Es broma, claro, hay más cosas. Pero eso ya será motivo de otro artículo de este intrépido corresponsal...
El mismísimo Larry Page, en el comentario #6, afirmaba que la tecnología de "lógica asociativa" tiene más de marketing que de tecnología.
Pero, ¿Qué es la lógica asociativa? ¿Qué aporta al sector del Business Intelligence?
Según QlikTech, fabricante de QlikView, la lógica asociativa es un “salto cualitativo”, es una tecnología analítica basada en asociaciones. Las asociaciones de alta velocidad se van sucediendo a medida que el usuario hace clic en los diversos objetos de hoja y la presentación de los mismos se actualiza de forma instantánea. Con estas u otras palabras, el mensaje es claro: La “lógica asociativa de consultas” (AQL) es una cosa innovadora que permite que las soluciones sean muy fáciles y rápidas:
La ventaja de la arquitectura AQL es que la fuente de datos está integrada e inmediatamente disponible para el análisis offline, comprendiendo toda la información hasta llegar al nivel de transacciones. El resultado son unas capacidades analíticas muy potentes, a las que se accede a través de un interfaz de usuarios altamente intuitivo que fomenta la exploración y la creatividad.
Con esta tecnología asociativa, los usuarios buscan e interactúan con sus datos de la misma forma en que piensan, es decir, de forma asociativa. Los usuarios pueden ver al instante las conexiones y relaciones entre los datos residentes en diferentes aplicaciones, sistemas, organizaciones y regiones, todo por sí mismos.
Afortunadamente, se trata de una tecnología patentada, por lo que es fácil comprobar que es lo que se esconde técnicamente:
La patente de software, por si a alguien le interesa, la podéis consultar aquí:
En resumidas cuentas, se trata de un algoritmo que va filtrando de manera secuencial una tabla de datos. Es decir, cuando el usuario “filtra” una dimensión, la búsqueda no vuelve a comenzar, sino que continua filtrando sobre lo que anteriormente había seleccionado. Eso, y poco más, es la lógica asociativa. Ni siquiera creo que sean relevante sus métodos de “compresión” (¡cada dato se guarda una sola vez!, se dice).
Con este artículo no quiero desmerecer a los productos que utilizan esta “tecnología”. Creo que QlikView es un excelente producto, pero su atractivo no está en la lógica asociativa. Eso es un bluff marquetiniano. De hecho, es precisamente por esta tecnología que Gartner [2010, Q1] señala que pueden tener problemas para ofrecer servicio a un número elevado de usuarios. Además, apunta, que carece de una verdadera capa semántica, lo que casi limita su uso a entornos departamentales. Y eso, también, es consecuencia de la “lógica asociativa”.
De hecho, tengo la sensación que lo comienzan a retirar de sus merchandising. Y tal vez debería decir ya que: “La lógica asociativa fue un bluff marquetiniano”.
Ahora mencionan más lo de la tecnología en memoria. Claro que sí. Ese es el verdadero motivo por el que QlikView, las PowerPivot de Excel, u otros productos in-memory ofrecen tiempos de respuesta casi instantáneos:
Porque tienen modelos de datos muy sencillos (una única tabla/cubo/nube)
Porque tienen los datos en memoria
Alguno pensará que se trata de una crítica injusta. O que no tengo ni idea lo que realmente es la tecnología asociativa. Puede ser, y no lo discutiré. No es necesario discutir. Basta con comparar el rendimiento de una consulta con “lógica asociativa” frente a la misma consulta ejecutada sin “lógica asociativa” (por ejemplo, un cubo de Analysis Service explotado con PowerPivot, un modelo en estrella en un Oracle con Bingo Intelligence, o un cubito de Cognos con Powerplay). Las diferencias serán irrelevantes.
Insisto: no es una crítica a este producto. Es un producto excelente, pero sus fortalezas son otras (tecnología in-memory, opciones de visualización, tiempos de implantación, etc.).
LiteBi, proveedor español de software Business Intelligence, ha anunciado un programa piloto mediante el cual cualquier empresa podrá probar sus soluciones sin coste alguno. La campaña incluye la consultoría y la puesta en marcha de un prototipo con la información de un área de negocio.
Con esta iniciativa LiteBI quiere acercar y dar a conocer al mercado la potencia y la utilidad de los sistemas de Business Intelligence. Gracias a este programa piloto, cualquier empresa puede comprobar todas las ventajas de disponer de un sistema de Business Intelligence operativo y funcional con los datos reales del día a día de su organización.
Otros proveedores innovadores de Business Intelligence, como Bingo Intelligence, están comercializando sus productos con campañas similares.
Estas iniciativas demuestran el compromiso y la confianza de estos nuevos players en las bondades de sus productos. Habitualmente, los grandes proveedores basan su estratégia comercial en grandes equipos de ventas armados de Powerpoint hasta los dientes. Sin dificultad, puedes conseguir que un comercial de SAP, Oracle, o cualquier otro, se presente en tus oficinas y te muestre 100 slides comentando lo grandes y buenos que son... Sin embargo, ¿Cuántos de estos comerciales podrían hacer una demostración real del producto? ¿Cuántos podrían tener una instalación funcionando en pocos días? ¿Cuántos podrían crear un pequeño cuadro de mando en 10 minutos?
A veces, los comerciales de los megaproveedores no enseñan en profundidad su software por no conocerlo suficientemente, y otras veces porque podría dar la sensación que no es tan bonito ni tan sencillo como prometían las transparencias y los asumidos mensajes comerciales. Por una razón o por otra, con demasiada frecuencia, se termina el tiempo de la presentación y no ha habido tiempo de ver el look&feell del software, y debemos conformarnos con la demostración de cartón piedra (que es lo que les gusta y nunca falla).
Hace unos meses anunciábamos que Microsoft Business Intelligence estaba preparando el lanzamiento de una edición de SQL Server diseñada específicamente para la construcción de grandes datawarehouses. Debía estar disponible en el primer semestre del 2010.
Recientemente Microsoft ha confirmado el retraso de este lanzamiento, y de momento no existe ninguna fecha oficial. En principio, esperan poder anunciar una fecha definitiva durante este verano del 2010.
Esta edición de SQL Server, salga cuando salga, se llamará SQL Server Parallel Data Warehouse, y con ella esperan hacerse un hueco en la implantación de grandes datawarehouses. Hasta hora, estas instalaciones eran terreno propicio para proveedores como Teradata (eBay, Wal-Mart...) u Oracle (China Telecom, Giant Eagle)...
Las características del Parallel Data Warehouse incluyen:
Alta escalabilidad (hasta cientos de Teras...)
Coste reducido (comparado con los demás...)
Facilidad de despliegue y mantenimiento
Técnicamente, esto se consigue gracias a estas tres características:
Paralelismo masivo
Arquitectura shared-nothing (los distintos nodos no comparten memoria, ni disco, ni nada...)
Modelo Appliance (se distribuirá conjuntamente con hardware preconfigurado, de cualquiera de los principales proveedores dw HW)
¿Conseguirán quitarse el sambenito que dice que SQL Server sólo es adecuado para pequeños datawarehouses?
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, ....).
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.
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...).
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.
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"?
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?
"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)?
He encontrado este vídeo de Microsoft donde explica brevemente la evolución del Business Intelligence desde sus orígenes hasta ahora. El vídeo es simpático y no tiene carácter comercial (no mucho, por lo menos). La presentación dura 10 minutos.
Si no dispones de 10 minutos para ver el vídeo, aquí tienes un resumen:
El vídeo comienza hablando sobre la confusión que genera el término BI, y explica que el Business Intelligence hace referencia a la toma de decisiones por parte de las personas a partir de la información. Esas son las tres palabras claves según Microsoft: Personas, información y decisiones.
Luego, hace un recorrido sobre los distintos hitos históricos que nos han llevado hasta la situación actual. Menciona los siguientes:
1969: Creación del concepto de base de datos (Codd)
1970’s: Desarrollo de las primeras bases de datos y las primeras aplicaciones empresariales (SAP, JD Edwards, Siebel, PeopleSoft). Estas aplicaciones permitieron realizar “data entry” en los sistemas, aumentando la información disponible, pero no fueron capaces de ofrecer un acceso rápido y fácil a dicha información.
1980s: Creación del concepto Datawarehouse (Ralph Kimball, Bill Inmon), y aparición de los primeros sistemas de reporting. A pesar de todo, seguía siendo complicado y funcionalmente pobre. Existían relativamente potentes sistemas de bases de datos pero no había aplicaciones que facilitasen su explotación.
1989: Introducción del término Business Intelligence (Howard Dresner).Ejem.
1990s: Business Intelligence 1.0. Proliferación de múltiples aplicaciones BI. Estos proveedores resultaban caros, pero facilitaron el acceso a la información, y en cierto modo agravaron el problema que pretendían resolver (¡Había aún más versiones de la verdad!)
2000s: Business Intelligence 2.0. Consolidación de las aplicaciones BI en unas pocas plataformas Business Intelligence (Oracle, SAP, IBM, Microsoft). A parte de la información estructurada, se empieza a considerar otro tipo de información y documentos no estructurados.
Pero, a pesar de todos los “fracasos”, sigue siendo un buen momento para el Business Intelligence, es una prioridad en todas las empresas, que mueve mucho dinero.
Según Microsoft, el BI se ha preocupado poco de las personas, y muchos de los sistemas y la tecnología (opinión que comparto, por cierto).
Espero tener otro día la posibilidad de hacer una pincelada sobre la oferta de Microsoft en el ámbito Business Intelligence. Según dicen, las herramientas ya las tenemos, ¿Se referirán al Excel?...
Hace unos días ya hablé sobre los spreadmarts. La palabra spreadmart sale de mezclar los "spreadsheets" con los "datamarts". Y el resultado, como comentaba en la otra ocasión, son aplicaciones en Excel que resultan problemáticas.
Actualmente, existen pocas soluciones perfectas ante este problema, y sólo se justifica su migración a otro entorno cuando la información contenida en los spreadmarts es realmente vital para el negocio y/o cuando genera un trabajo inasumible para los departamentos de negocio.
Creo que las mejores herramientas que existen actualmente para abordar este problema son las bases de datos multidimensionales (o cubos MOLAP). Los cubos proporcionan una visión muy fácil y dinámica de la información, y suelen tener una muy buena integración con Excel. Herramientas de este tipo son Microsoft Analysis Services, Infor Alea, PALO, o Oracle Essbase.
Pero tampoco son siempre la solución ideal. La información que se codifica en los "spreadmarts" no siempre cabe fácilmente dentro del cubo. Dependerá del proyecto...
He encontrado un artículo sobre los spreadmarts que creo que aporta una visión muy acertada y que comparto. Los spreadmarts están para quedarse. Pronostica que en el futuro aparecerán soluciones tecnológicas que resolveran la problemática mejor de lo que se está consiguiendo actualmente:
"However, imagine a data tool in which the end-user experience feels like a spreadsheet and the back end feels like a database--and includes some of the more traditional database features, such as security, scalability, versioning, multi-user access, rapid searching, and all of the rest of the features that database traditionalists have come to know and love? What if someone figured out a way to take the best parts of a spreadsheet and merge it with the best parts of a database by using new data-persistence technologies that might not even have been invented yet?"
Un saludo,
BI fácil
PD: ¿Soy el único que piensa que es complicado poner imágenes (con el tamaño deseado) utilizando blogger?
El Open Source está ganando terreno en el ámbito de Business Intelligence, y así lo reflejan los principales analistas de mercado. Esto ya justificaría su mención en este blog sobre Business Intelligence. Sin embargo, la razón que esta semana ha captado mi interés sobre el Open Source han sido una serie noticias que anuncian la compra de Sun por parte de IBM, y la posible adquisición de Red Hat por parte de Oracle…
Estas adquisiciones llevan a preguntarme qué ocurrirá con todos los programadores que colaboraron con el desarrollo de estos proyectos. Si he escrito una línea de MySQL, ¿me corresponderá una acción de IBM? Obviamente, no.
Los proyectos Open Source basan gran parte de su éxito en la existencia de una comunidad de usuarios que participan en el desarrollo, y en la detección y corrección de bugs. La idea es que bajo este paradigma el software evoluciona, se desarrolla y se corrigen sus errores a gran velocidad, dando como resultado la producción de un software mejor.
El desarrollo colaborativo no es anárquico. Existe una “organización central” que se encarga de coordinar las distintas partes, y posibilitar un crecimiento ordenado y coherente de la aplicación. Al colaborar con estas organizaciones, se firma un acuerdo en el que básicamente se ceden los derechos sobre esa colaboración… Por ejemplo, del “Contributor Agreement” de Pentaho:
"For the opportunity to participate in and benefit from the community of users and developers of Pentaho software, I hereby irrevocably grant, contribute, assign, and transfer to Pentaho Corporation (a) all right, title and interest, worldwide, in and to the copyrights, copyright applications and copyright registrations in the Contribution…"
Algo parecido afirman los acuerdos de las distintas distribuciones de Linux, MySQL, u otros software open source. Y de ahí mi pregunta, ¿No se sentirán engañados las comunidades de estas aplicaciones si finalmente son adquiridas por grandes corporaciones que se encargarán de su debida explotación comercial?
Documentándome sobre este tema, encontré el manifiesto GNU donde se asientan las bases del software libre, y éste es precisamente el texto que ayer me causó el enfado que comentaba… En mi modestísima opinión, ese manifiesto es un sinsentido desde la primera línea, alejado no sólo de la realidad económica del mundo, sino también su realidad humana. El manifiesto afirma que no es éticamente aceptable distribuir software sin proporcionar su código fuente. Yo creo que exagera. Si el señor Richard Sallman no fuese un señor mayor, iría a buscarle y le diría cuatro cosas respecto a esta afirmación:
“La verdadera razón por la que los programadores no se morirán de hambre es porque aún es posible que se les pague por programar; sólo que no se les pagará tanto como en la actualidad.”
Menos mal: Aún es posible que alguien nos pague algo. Y a los que no... ¡a dar conferencias!
No es una frase aislada sacada de contexto. Atención a esta otra:
"El pago a los programadores no va a desaparecer, sólo se va a reducir. La pregunta correcta es, ¿alguien programará con la reducción en el incentivo monetario? Mi experiencia muestra que sí lo harán."
Y termina el manifiesto con esta otra "perla":
"A largo plazo, hacer programas libres es un paso hacia el mundo post-escasez, donde nadie tendrá que trabajar duro tan sólo para ganarse la vida. La gente estará libre para dedicarse a actividades entretenidas, como la programación, después de haber dedicado sus diez horas necesarias a la semana para sus tareas requeridas como legislar, consejero de familias, reparación de robots y exploración de asteroides. No habrá la necesidad de ganarse la vida a partir de la programación."
Yo me pido lo de la exploración de asteroides...
Un saludo,
BI Fácil
PD: Que no se me malinterprete. Evidentemente, no estoy en contra del open source. Es un actor más del mercado BI. Que debe ser pragmático y no exclusivamente idealista. Y que debe competir con los demás en funcionalidad, y no sólo en precio.
En este apartado se listan los productos de los principales proveedores de Business Intelligence. Además de una breve descripción, se incluye el enlace hacia las páginas oficiales de estas empresas y videos o demos disponibles.
He leído una interesante entrevista a Gerald Cohen, presidente de Information Builders. Algunas cosas que dice y con las que estoy de acuerdo son:
Pone en duda que los precios que se han pagado por Business Objects y Cognos correspondan con su verdadero valor, y señala como uno de los motivos de la compra el interés de los compradores en reducir el número de competidores del mercado.
Afirma que aún hay sitio para proveedores pequeños como Information Builders, ya que considera que muchos clientes preferirán trabajar con el mejor producto de un nicho determinado (aunque sea de un proveedor menor), que con un componente adjunto de un producto de un megaproveedor.
Sobre los procesos de integración que se enfrentan ahora SAP, Oracle e IBM, considera que uno de los riesgos es que se centren en la integración con sus propios productos, cuando lo verdaderamente interesante (y lo que requiere el mercado) es que las herramientas de Business Intelligence sean capaces de funcionar contra cualquier base de datos, hardware o protocolo…
Considera que la innovación sólo puede darse en proveedores independientes, y apunta que empresas como IBM raramente apuestan por la creación e innovación…
La entrevista es cortita y vale la pena leerla, desde mi punto de vista, hace un análisis muy acertado del mercado…
While XI 3.0 was in development long before Business Objects was acquired by SAP in January 2007, there are some unique linkages between XI 3.0 and SAP applications, said Aman. For example, XI is more tightly intertwined with the SAP Business Warehouse and offers faster performance when users tap into data that comes from R3 or the Warehouse than if the data was from a non-SAP source.
¿Qué quiere decir esto? ¿Es malintencionado suponer que Business Objects funcionará peor con orígenes de datos que no sean propiedad de SAP (leáse Oracle, SQL Server, DB2, Teradata…)? ¿O es precisamente eso lo que nos están diciendo?
Leyendo esta noticia, es razonable suponer que están dedicando esfuerzos en mejorar la integración con el SAP Business Warehouse, unos esfuerzos de I+D que sólo beneficiaran a una pequeña parte de sus clientes…
Deberemos ver cómo evoluciona el mercado después de las últimas adquisiciones, pero este tipo de noticias son un mal síntoma…
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:
