• Características técnicas de Bingo Intelligence
• Cuadrante mágico de Gartner para datawarehouses
• Oracle vs Oracle
• Confusión con Oracle Business Intelligence
• Tecnología "in-memory" para el Business Intelligence
• Microsoft Business Intelligence, tras las huellas de Teradata
• En Business Intelligence, ¿Caballo grande ande o no ande?
• Breve historia del Business Intelligence
• Más sobre spreadmarts
• Open source colaborativo
• Software Business Intelligence
• Proveedores de Business Intelligence independientes
• Noticia Business Objects
• La magia del Business Intelligence

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.

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

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

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

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

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

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

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

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

El estudio comienza situando el origen de los actuales solapamientos:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

El estudio finaliza con las siguientes conclusiones:

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

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

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

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)?

A buen entendedor, pocas palabras bastan.

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.

(apartado en construcción)

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.

Herramientas Business Intelligence

• Bingo Intelligence
• Apesoft
• Arcplan
• IBM Cognos
• Information Builders
• Litebi
• Microstrategy
• Microsoft BI
• Oracle Business Intelligence
• Pentaho
• SAP Business Objects
• QlikView

Herramientas ETL

• Sunopsis
• Informatica

Bases de datos

• Oracle
• Microsoft SQL Server
• Teradata
• DB2
• MySQL
• Illuminate
• Hyperion
• Infor MIS
• PALO

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…

En una nota de prensa distribuida por SAP puede leerse:

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: