Os dije que uno de los objetivos que me he propuesto para este año es mejorar las presentaciones que realizo.

Como primera medida, ahora sigo a gente como @ArtePresentar, y su interesantísimo blog, entre otros. Leyéndolo no me ha costado detectar cosas que hago rematadamente mal (eso es bueno: hay mucho margen para mejorar...).

En segundo lugar, he abierto una cuenta en SlideShare donde iré compartiendo presentaciones sobre Business Intelligence en general y sobre Bingo Intelligence en particular. El objetivo es publicar una presentación cada mes. Estoy sorprendido (y algo incrédulo) sobre el resultado: Mis presentaciones ya llevan 5.000 visualizaciones...

Y como tercera acción, he actualizado una de las presentaciones comerciales de Bingo Intelligence. Básicamente, he suprimido casi todo el texto, he cogido ideas de aquí y de allá (¡Hola Jorge!), y he añadido bonitos vídeos y fotografías (¡Gracias @rahego!)... De hecho, la presentación la adaptamos según el cliente y otras variables. Y está “under construction”. Esperamos mejorarla día a día. Aquí está la presentación en su estado actual:

Como veis, la mera presentación no es suficiente para entender el contenido... ¿Debería ser diferente la presentación de Slideshare que la que utilizamos presencialmente? Mmmm...

En cualquier caso, lo bueno de las presentaciones de Bingo Intelligence es que el powerpoint nos lo pulimos en 20 minutos, y así nos suele quedar una hora larga para escuchar al cliente, y para ver la herramienta en todo su esplendor...

Recuerda: Puedes seguirnos ahora también en la cuenta SlideShare de Business Intelligence fácil

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:

Por cierto, deben estar al caer los cuadrantes de Gartner de BI y DWH. Después del palo que le dieron a SAP el año pasado, ¿se atreverán a afearles de nuevo lo costoso que está resultando el lanzamiento de BO 4.0? ¿Dirán lo propio de IBM y Oracle? En definitiva, ¿Seguirán mostrando una cruda realidad liderada por unos megaproveedores que no son capaces de ofrecer la facilidad de uso que reclaman los usuarios?

Próximamente lo sabremos. Aquí. En tu blog favorito sobre Business Intelligence. :-)

En el blog corporativo de Business Intelligence la semana pasada publicamos un nuevo vídeo de Bingo Intelligence en el que se muestra cómo es posible construir un cuadro de mando en 1 minuto.

Bingo Intelligence es una herramienta sencilla, amigable, potente, práctica y orientada al usuario de negocio. Destaca por su facilidad de uso y permite que cualquiera pueda construir un dashboard, un cuadro de mando, o un informe dinámico...(¡y sin necesidad de conocimientos técnicos!).

Tal y como muestra el vídeo, el usuario solo ha de arrastrar la información que necesita desde el “catálogo” hasta la superficie del dashboard. ¡En menos de 60 segundos!

Ninguna otra aplicación de BI permite hacer algo parecido de manera tan fácil.

Esperamos que os haya gustado.

He recibo un mail de una amable lectora –todas y todos lo sois- y plantea una pregunta que le ha surgido al leer alguno de los artículos de este blog sobre Business Intelligence. Me dice:

Leyendo toda la información que anda dando vueltas, puedo decirte que tu blog es el que me ha traído más claridad, ya que me confunde mucho la terminología que se utiliza. No entiendo mucho qué significa el modelo relacional y el modelo dimensional del DW, y como si fuera poco, tampoco entiendo qué papel juegan los "cubos" en todo esto.

Aunque no lo aclara, entiendo que lo pregunta después de leer algún artículo de la serie sobre “Cómo construir un datawarehouse”. Tal vez éste: “Máximo nivel de detalle”. O tal vez otro.

Entiendo su duda. Muchas veces damos –doy- cosas por supuestas, cosas que son desconocidas por los usuarios de BI, y que por lo tanto merecen una aclaración. Vamos allá.

Una base de datos con “modelo dimensional” es una base de datos que tiene una estructura adecuada para resolver consultas analíticas. Se trata de modelos sencillos que aseguran unos buenos tiempos de respuesta, y que se corresponden bastante con el lenguaje de negocio de los usuarios. Las herramientas de BI se conectan al “modelo dimensional” del DWH. Típicamente, se implementa con alguna de estas dos opciones:

• Opción A: En una base de datos relacional.
• Opción B: En una base de datos multidimensional.

En el caso de que utilices una base de datos relacional (esto es: una base de datos normal y corriente de las de toda la vida), construirás el “modelo dimensional” utilizando una estructura en estrella, o una estructura en copo de nieve.

Y si utilizas una base de datos multidimensional, construirás “cubos”, y utilizarás una tecnología específica para estos menesteres (con sus ventajas e inconvenientes).

Se llama “modelo dimensional”, creo, porque para su creación/definición se hace un estudio sobre los datos de la empresa, identificando las “dimensiones”, y analizando como las dimensiones se relacionan entre sí (creando jerarquías), y como se relacionan con las tablas de hecho (creando “estrellas” o “cubos”).

En resumen, el “modelo dimensional” es el modo óptimo de organizar los datos en los sistemas de Business Intelligence, y puede hacerse mediante bases de datos relacionales (ROLAP), o utilizando bases de datos multidimensionales (MOLAP).

¿Qué os parece esta definición? ¿Lo complico innecesariamente? ¿O simplifico en exceso? ¿Qué es para vosotros el “modelo dimensional” de un DWH?

No es la primera vez que se tratan estos temas en el blog, en la categoría de “Definiciones” encontrarás otros artículos sobre el tema.

Y, sin duda, este artículo quedaría cojo si no mencionase que Kimball y Inmon tuvieron mucho que ver en la popularización de estas metodologías. Recomiendo esta magnífica entrada de Roberto Espinosa para ampliar los conceptos de modelado multidimensional. O en esta presentación que también hablan del modelado dimensional.

ACTUALIZACIÓN: En los comentarios, Carlota indica que el modelo dimensional es un modelo lógico... Y creo que tiene razón. Es común referirse a la “capa semántica” como “modelo dimensional”, o “modelo conceptual”... Incluso puede ser que esa sea la acepción más extenidida. Ya no lo sé. ¿Realmente existen estas dos acepciones o soy solo yo que la estoy liando?

Pregunto:

• ¿A la capa semántica de vuestra herramienta BI le llamáis "modelo dimensional"?
• ¿El equipo técnico que trabaja en el DWH llama "modelo dimensional" a la base de datos o esquema del DWH a la que se conecta la herramienta de BI?

Tal vez incluso he interpretado mal a Carlota... En fin... :-)

Prometo un artículo más interesante, y menos tostón, para esta noche.

Antecedentes

En un artículo anterior hablaba de la metadata de las distintas herramientas de BI, y sobre la solución de IBM Cognos decía que:

El asistente de Cognos para la generación de su metamodelo no incluye una representación gráfica como tal

Estaba equivocado.

Estaba equivocado. Al menos desde la versión 8, Cognos sí que incluye una representación gráfica del modelo.

Primero “M. Troyano”, y luego “Marcelo”, me confirman en los comentarios del artículo que sí existe una representación gráfica. Se puede acceder desde el IBM Cognos Framework Manager, que incorpora una pestaña con el diagrama. Muy amablemente me han enviado esta imagen que lo demuestra y que comparto con vosotros:

Normalmente, para crear el modelo semántico en Cognos se debe crear la capa física, la capa lógica, y una capa de presentación. Para simplificar esta laboriosa tarea, en IBM Cognos 10 Framework Manager han incorporado un asistente llamado “Model Design Accelerator” que facilita el trabajo (al menos en prototipos o modelos sencillos, dicen).

En el siguiente vídeo, disponible en la web de Senturus, se explican las novedades de IBM Cognos 10 Framework Manager. He seleccionado la parte referente a este “Model Design Accelerator”. Adelante vídeo:

Aclarada queda, pues, la confusión.

¿Habéis trabajado con el Framework Manager de IBM Cognos? ¿Qué tal? ¿Es fácil crear y un mantener un modelo semántico con Cognos?

Según la Wikipedia, OLAP es:

OLAP es el acrónimo en inglés de procesamiento analítico en línea (On-Line Analytical Processing). Es una solución utilizada en el campo de la llamada inteligencia empresarial (o Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. Para ello utiliza estructuras multidimensionales (o cubos OLAP) que contienen datos resumidos de grandes bases de datos o Sistemas Transaccionales (OLTP). Se usa en informes de negocios de ventas, marketing, informes de dirección, minería de datos y áreas similares.

¿Te has enterado de algo? ¿No? Pues tal vez te ayude esta imagen:

¿Todavía no? Pues aquí tienes una explicación mucho mejor (via TodoBI). Esto es OLAP:

Porque OLAP no es más que eso: Una manera de acceder a tu información utilizando un “lenguaje natural”. Esta señora selecciona su pizza filtrando todas las pizzas posibles a través de sus características relevantes.

En el mundo corporativo, los analistas acceden a la información filtrando sus indicadores de negocio por regiones, por producto, por tiempo...

A partir de esta definición básica, existen distintas tecnologías que lo implementan (ROLAP, MOLAP,...), pero básicamente todas hacen las mismas acciones básicas sobre la información:

• Segmentar: Como cuando pides las ventas por producto y por trimestre
• Filtrar: Como cuando pides el informe de ventas de España en 2011
• Profundizar (Drill down): Como cuando ves los datos de trimestre 2 y te interesa el desglose de abril, mayo, junio.
• Sintetizar (Drill up): Cuando deshaces el desglose anterior y vuelves al desglose por trimestre.
• Rotar (Drill anywhere): Cuando en lugar de pasar de un desglose por trimestres a uno mensual, te interesa un desglose por familia de producto, o por nacionalidad, es decir, por una característica de una jerarquía distinta a la que lo estas viendo actualmente.

No sé si la enumeración anterior es completa o clara. Sospecho que no. En cualquier caso, lo relevante es que el análisis OLAP te permite “navegar” fácilmente por la información, solicitándola con el detalle preciso y con los filtros adecuados, y que puedes hacerlo de manera dinámica, fácil, ad hoc, sobre la marcha, sin necesitar asistencia, rápido, y utilizando el lenguaje de negocio. Vamos, como la señora del vídeo.

Offtopic: En nuestro otro blog hoy también hemos publicado un artículo. Tal vez te interese suscribirte también a ese otro blog de Business Intelligence. (Google: Esto va por ti, también). :-)

Pues eso, que paséis una feliz Navidad y tengáis una buena entrada de año...

Este año escojo este cuadro de Murillo de “La adoración de los pastores” para ilustrar el post navideño. Me gusta por su sobriedad... sin ángeles, ni reyes... sólo los pastores viejos y barbudos, descalzos y humildes, adorando al niño...

Adoración de los pastores (Lc 2, 8-20)

Había unos pastores por aquellos contornos, que dormían al raso y vigilaban por turno su rebaño durante la noche. De improviso un ángel del Señor se les presentó, y la gloria del Señor los rodeó de luz. Y se llenaron de un gran temor. El ángel les dijo:

-No temáis. Vengo a anunciaros una gran alegría, que lo será para todo el pueblo: hoy ha nacido, en la ciudad de David, el Salvador, que es Cristo, el Señor, y esto os servirá de señal: encontraréis un niño envuelto en pañales y reclinado en un pesebre.

De pronto apareció junto al ángel una muchedumbre de la milicia celestial, que alababa a Dios diciendo:

-Gloria a dios en las alturas, y paz en la tierra a los hombres en los que él se complace

Cuando los ángeles les dejaron, marchándose hacia el cielo, los pastores se decían unos a otros:

-Vayamos a Belén para ver esto que ha ocurrido y que el Señor nos ha manifestado.

Y vinieron presurosos y encontraron a María y a José y al niño reclinado en el pesebre. Al verlo, reconocieron las cosas que les habían sido anunciadas sobre este niño. Y todos los que lo oyeron se maravillaron de cuanto los pastores les habían dicho. María guardaba todas estas cosas ponderándolas en su corazón.

Y los pastores regresaron, glorificando y alabando a Dios por todo lo que habían oído y visto, según les fue dicho.

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.

Para preparar esta presentación tuve en cuenta los consejos de los gurús en el arte de hacer presentaciones que recomiendan encarecidamente incluir poco o nada de texto, y muchas imágenes. Este fue el powerpoint que utilicé:

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. Porque todos 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. Porque se eliminan tareas repetitivas 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:

• Sector Vinícola y de alimentación
• Sector Industrial
• Sector de calzado y textil
• Sector turístico

Se trata de una Jornada organizada por el Think TIC e Ibertia.

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.

Aquí os dejo el folleto informativo, con el programa, y el resto de información: Jornada de Business Intelligence (Logroño, 1 de diciembre 2011).

Hace ya unos días Dataprix anunció el segundo BI Beers del año (y octavo de la historia, creo). Será mañana miércoles 9 de noviembre en un irlandés de Plaza Urquinanona. A partir de las 19:00

Por si no lo conoces, te aclaro que BI Beers no es más que un encuentro de profesionales del Business Intelligence que nos reunimos de vez en cuando para tomar unas cervezas y charlar informalmente sobre el BI y sus cosas. Cualquiera puede venir, mientras se pague sus copas, ya que 8 ediciones después seguimos sin patrocinador.

No es necesario inscribirse, pero si piensas asistir puedes dejar un comentario en este blog o en la convocatoria de Dataprix.

Reconócelo, no tienes ningún plan mejor: :-)

PD: Por aquello de construir un mundo hiperenlazado, os dejo aquí mi crónica del último Bi Beers.

Com sempre, els últims vídeos sobre Bingo Intelligence es troben disponibles també en català. Aquí els teniu.

Com crear un catàleg (10 minuts)

Aquest vídeo és molt didàctic, i mostra com construir un catàleg i una petita aplicació BI.

L’administrador de taules (5 minuts)

Aquest vídeo mostra una de las característiques mes innovadores i útils del dissenyador de catàlegs de Bingo Intelligence.

Altres vídeos

Al nostre canal de Youtube trobareu també la resta dels nostres vídeos en català:

• Bingo Anàlisi: Com construir un quadre de comandament en 10 minuts
• Bingo Excel: Reporting Excel amb Bingo

Aquests vídeos son més antics, ja que corresponen a una versió anterior de la aplicació, però penso que son un bon material per conèixer algunes de les característiques principals. Aquí us deixo també els primer d’aquests vídeos:

Si esteu pensant en començar un projecte de Business Intelligence, no dubteu a posar-vos en contacte amb nosaltres a través de info@bingointelligence.com

Aquí os dejo una sugerente metáfora de EpicGraphic.com que viene como anillo al dedo en este blog de BI. ¿Cuántas veces hemos dicho que Business Intelligence es el arte de convertir los datos en conocimiento? ¿Cuántas veces decimos que lo que hacemos los profesionales del BI es “cocinar datos”?

En realidad no estoy seguro de acabar de comprender la metáfora, pero creo que igualmente os gustará y tal vez me sabréis explicar...Os explico cómo lo entiendo yo:

Yo lo interpreto como una crítica a los sistemas de Business Intelligence. A pesar de que siempre hablamos de convertir los datos en conocimiento muchas veces al final ese “conocimiento” son solo migajas. ¿Seguiríamos comiendo pasteles si prepararlos costaste lo que cuesta hacer un report con herramientas tradicionales?

En los comentarios del artículo original hablan de que la información ha sido “consumida”. No sé... yo no lo veo. Yo veo que después de cocinar lo único que queda son los platos por lavar.

Por cierto, en nuestro último vídeo (a partir de 1:10) también recurrimos a lo de convertir los datos en conocimiento, y en acciones ejecutables que aporten valor al negocio. Cómo no:

PD: Sí, es el mismo vídeo que el de la semana pasada. Aunque ahora con música original de Bingo Intelligence. Espero que éste os guste tanto o más que el otro.

Ya es oficial.

Según acabo de leer en el BLOG DE BINGO INTELLIGENCE el lanzamiento de Bingo Intelligence 2012 será el próximo 31 de octubre. ¡El próximo lunes!

Por primera vez, la versión de evaluación de este software de Business Intelligence estará disponible para que cualquier persona pueda descargársela y conocerla de primera mano.

Además, hemos preparado un vídeo para la ocasión. Espero que os guste:

Por cierto, si quieres estar informado de todas las novedades sobre Bingo Intelligence, suscríbete a su nuevo blog por correo electrónico o por RSS.

Esta semana os he hablado del modelo semántico de Bingo Intelligence:

• Los metadatos de las distintas soluciones BI
• Facilitando la vida al equipo técnico

Los artículos incluían un par de vídeos que muestran las características principales de los catálogos de Bingo. Aquí os dejo este contenido por si no habéis tenido ocasión de verlo durante la semana.

Cómo construir un catálogo (10 minutos)

El administrador de tablas y relaciones (5 minutos)

Como comentaba en el artículo de ayer las herramientas para preparar la metadata de los principales fabricantes de Business Intelligence flojean en el tema de la usabilidad. Y prometí que hoy os contaría como lo resuelve Bingo Intelligence.

No hablo solo de que las aplicaciones tradicionales no sean bonitas, o de que tengan una barra de botones más poblada que la M-30 a las 8:00. El problema fundamental es la dificultad de mirar las relaciones existentes entre las tablas. Si no se tiene clara la relación entre todas las tablas, el mantenimiento del sistema siempre será costoso.

Para solucionar este problema Bingo Intelligence ofrece dos funcionalidades que facilitan enormemente el trabajo de los técnicos que deben configurar el sistema (y mantenerlo):

• En primer lugar, es posible crear varios diagramas dentro de un mismo catálogo. Cada uno en una pestaña independiente. De esta manera, es posible independizar los diagramas de cada tabla de hechos (o de cada jerarquía...).
• Pero lo verdaderamente innovador es lo que hemos denominado el administrador de tablas y relaciones. Para crear la metadata no necesitamos ver continuamente todos los campos de las tablas, ni ver que todas las relaciones son siempre PK-FK. Ya se sabe. De toda la vida. Lo único verdaderamente importante es saber cuáles son las tablas de hechos, y con qué tablas de dimensión se relacionan.

Se entiende mejor con una imagen. Observar cómo es posible representar jerárquicamente un modelo típico en copo de nieve/estrella:

Y observad los beneficios que aporta:

• En el espacio que antes mostrábamos una tabla, ahora mostramos todo el copo de nieve.
• Mientras antes necesitábamos fijarnos con atención en el sentido de las relaciones para entender el modelo, ahora se entiende nada más ver la jerarquía de tablas.

Para finalizar, os dejo un vídeo donde se muestra la construcción de un catálogo de Bingo utilizando el administrador de tablas. Sin utilizar un puñetero diagrama. Y se trata de un modelo relativamente complejo (4 tablas de hechos, dimensiones compartidas, tablas agregadas,...).

El vídeo dura 5 minutos. Si te interesa, busca un momento para verlo tranquilamente.

¿Qué te ha parecido?

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...

Mañana os explico cómo lo hace Bingo Intelligence. El administrador de tablas y relaciones que se menciona al final de este vídeo es la clave.

Por cierto, ¿Os acordáis que este mes de octubre es la presentación de Bingo Intelligence 2012? ¡Estad atentos!

Últimamente, en este mismo blog, hemos tenido discusiones sobre si es mejor el modelo MOLAP o el modelo ROLAP. Sabéis que soy un firme defensor del modelo ROLAP, aunque no se me caen los anillos por recomendar MOLAP (y especialmente el MOLAP de Microsoft) en muchas circunstancias.

Pues bien, acabo de leer un artículo de José María Arce, un referente en esto del BI en España, que habla de esto y con el que me he sentido muy identificado. El artículo merece una lectura íntegra –aquí lo tenéis-, aunque me permito entresacar algunos fragmentos:

Volúmenes y capacidades. Posiblemente el éxito de los modelos ROLAP viene especialmente por esta capacidad. Son los únicos que pueden enfrentarse a volúmenes de Gb e incluso Teras de información, algo simplemente imposible en el mundo MOLAP. Lo cual lógicamente hace que sus respuestas no ofrezcan unos tiempos óptimos, pero en otras soluciones simplemente no se puede hacer. La arquitectura ROLAP es la clara vencedora por capacidad y flexibilidad. Dejando el mundo MOLAP a soluciones o necesidades muy controladas, pequeñas, departamentales o, hablando en cristiano, de “andar por casa”.

Este otro fragmento también me resulta muy revelador:

La única alternativa eficaz, flexible y que siempre nos permitirá una crecimiento acorde a nuestras necesidades, (...), es montar el datawarehouse bajo arquitectura ROLAP, como se ilustra en la figura 1.

Bajo esta figura podemos ofrecer lo mejor de los dos mundos. Dado la limitación física de los MOLAP, dejemos los cimientos del BI bajo ROLAP, y diseñemos estructuras MOLAP para accesos controlados, rápidos y eficaces a los departamentos o necesidades específicas.

Es decir, José María recomienda construir los cimientos del Business Intelligence de la organización utilizando un datawarehouse relacional y, luego, si es necesario, construye los datamarts, o los cubos, que sean necesarios.

También comenta muchas otras cosas interesantes, por ejemplo:

• Menciona que la sofisticación de las herramientas BI ha potenciado la aparición de profesionales BI más técnicos y con menos visión de negocio. Y es verdad.
• También me resulta interesante la crítica que hace a los modelos en estrella (y que es extrapolable a los “cubitos” y “nubes” varias)... que son muy sencillitos y muy monos, pero que se quedan cortos para cubrir las necesidades reales de las empresas.
• O cuando dice que las necesidades de los usuarios finales no están alineadas con las estrategias comerciales de algunos fabricantes, como los que venden la idea de construir DW en 10 minutos, o los que ofrecen vitales análisis en iPad que funcionan por los pelos.

El artículo se encuentra en el último número de la revista Novática que incluye un monográfico sobre Business Intelligence (espero encontrar tiempo para leer el resto de artículos, y para comentar los más relevante aquí).

Por cierto, entre las referencias útiles sobre Business Intelligence que incluye este número de Novática está el blog “Business Intelligence fácil” que estás leyendo. ¡Gracias Jorge!

Más información

• Novática, creada en 1975, y de periodicidad bimestral, es la decana de las revistas informáticas españolas y está incluida en numerosos catálogos e índices, nacionales e internacionales, de publicaciones técnicas y científicas. 
• El blog de José María Arce
• El número 211 de Novatica con una monografía sobre Business Intelligence
• Cómo construir un datawarehouse

...aplicado al tráfico web, pero puro y duro Business Intelligence.

El siguiente vídeo corresponde a la promoción de Google Analytics Premium. Se trata de un nuevo producto (de pago) dirigido a las empresas mediante el cual podrán analizar mejor la información de tráfico web. Desconozco las características del producto, pero en cualquier caso me interesa más el mensaje. Mirad el vídeo:

¿No os resulta todo absolutamente familiar? Efectivamente, es el Business Intelligence de toda la vida. Copio de manera casi literal el texto del anuncio:

• Tu problema. Si eres una empresa necesitas capacidades analíticas avanzadas con las que acceder a todos tus datos, y necesitas maneras adicionales para ver esta información.
• Tu solución. Te ofrecen una herramienta potente y fácil de usar, con el que podrás crear informes personalizados con unos pocos clics, incluyendo dashboards y visualizaciones avanzadas.
• Tus beneficios. Podrás tomar decisiones más informadas y de una manera más rápida, obtendrás unos mejores ratios de conversión. Gracias a tomar decisiones basadas en la información, convertirás los datos en conocimientos y el conocimiento en acciones ejecutables.

Pues alé, ya tengo el guión del siguiente vídeo de Bingo Intelligence. Porque ése es exactamente nuestro mensaje. Una herramienta potente y fácil de usar con la que obtener beneficios reales para tu negocio.

Ojalá el vídeo nos quede la mitad de bien y entretenido que el de Google. Y ojalá fuese igual de fácil hacer un vídeo que escribir un artículo en el blog... :-)

El próximo mes de octubre, en una fecha aún por determinar, se producirá la presentación de Bingo Intelligence 2012. Estad atentos.

Además, en esta ocasión la nueva versión estará accesible desde la web. Cualquier persona podrá bajarse una versión de evaluación y probar las características de esta plataforma de Business Intelligence.

No es posible explicar en un solo artículo todas las mejoras de la plataforma, o las características únicas y diferenciadoras que tiene Bingo respecto cualquier otro proveedor BI. Lo iremos haciendo durante las próximas semanas.

Lo que si os avanzo es que seguimos apostando por la facilidad de uso como elemento diferenciador, pero sin renunciar a la potencia y las características que realmente necesita un trabajador de la información.

De momento, para ir abriendo boca, os dejo un vídeo muy didáctico que muestra cómo se crea un catálogo con Bingo Intelligence.

El vídeo dura 10 minutos, por lo que os recomiendo que busquéis un momento para escucharlo tranquilamente. En el primer minuto se hace una breve introducción explicando que es un catálogo. En los 6 minutos siguientes se construye la metadata, sin omitir nada, y aún queda tiempo para construir un pequeño dashboard en los últimos 3 minutos. Espero que os guste.

Me acabo de enterar que hoy, 28 de septiembre, es el Día Internacional del Derecho a Saber, y es una excusa perfecta para hablar de la apertura de los datos públicos, el Open Data, y la necesidad urgente de tirar para adelante –de una maldita vez- la Ley de Transparencia.

Esta celebración fue instituida en el 2002 con el objetivo de concienciar a todas las personas sobre su derecho al acceso a la información pública. Estos son los 4 principios básicos:

• El acceso a la información es un derecho de todos. Cualquier persona puede solicitar información, sin requisitos previos, y sin necesidad de justificar las razones por las que está buscando la información.
• El acceso es debe ser la norma, y el secretismo la excepción. Toda la información que mantienen las administraciones es pública en principio. La información sólo puede ser reservada o secreta cuando existan razones legítimas que lo justifiquen (seguridad, privacidad personal, etc.).
• El derecho aplica a todos los entes públicos. Los datos públicos en realidad pertenecen a los ciudadanos, y por lo tanto deben ser accesibles para toda la sociedad sin ninguna discriminación y para cualquier uso.
• Realizar solicitudes debe ser sencillo, rápido y gratuito. Los datos públicos deben estar al acceso de la ciudadanía, en formatos digitales, estandarizados, y abiertos, siguiendo una estructura clara que permita su comprensión y reutilización.

Que se resumen en uno solo: Tratarás a la información pública como si fuese pública.

Se suele pensar que la “Ley de Transparencia” es una medida para luchar contra la corrupción, ya que permitirá tener un mayor control sobre cómo gastan los políticos el dinero adquirido con nuestros impuestos. Sin embargo, ésa es solo una de las consecuencias de la apertura de los datos públicos (y, en mi opinión, una consecuencia secundaria).

Mucho más interesante es pensar en las maneras en que ciudadanos y empresas podrán utilizar y reutilizar toda la información del sector público. Estamos hablando de información completa, fiable, y de calidad, referente a multitud de temas sociales, económicos, geográficos, estadísticos...

Esa información en manos de ciudadanos y empresas presenta un considerable potencial económico, y podría ser utilizada para generar nuevos productos y servicios, y para abrir mercados inexistentes en este momento. Con información, ciudadanos y empresas podrán tomar mejores decisiones.

La administración no está haciendo nada con ese “potencial económico” por muchas razones: Probablemente no sabe ni quiere hacerlo, pero es que además tampoco está entre sus funciones ofrecer esos productos y servicios de valor añadido. Lo único que le pedimos es que deje que sea la sociedad civil quien lo haga.

Para finalizar, reconocer que se han dado pasos en el sentido correcto de abrir y reutilizar la información pública, y el proyecto Aporta es un magnífico ejemplo de ello, pero sus recomendaciones parece que han sido ignoradas por los distintos organismos públicos. Por ejemplo, es inadmisible que el listado de las subvenciones otorgadas o los anuarios estadísticos de cualquier ministerio se ofrezcan en formatos PDF intratables, o que la página de INE (¡Del INE!) sea obra de un sádico torturador (por cierto, la página no ha cambiado desde que IE5 y Netscape eran los navegadores más populares, ya os podéis imaginar lo tratable y accesible que resulta la información...).

Más información:

• <sarcasmo>Instituto Nacional de Estadística</sarcasmo>
• <sarcasmo>Registro Mercantil Central</sarcasmo>
• Los 10 principios del Derecho a Saber que debería recoger la futura ley
• Anteproyecto de ley de transparencia y acceso de los ciudadanos a la información pública (La Ley prometida y que no ha podido materializarse en 8 años...)
• Ley de Transparencia Ya
• The World Bank (Open Data)
• Primeros proyectos de apertura de datos públicos en España
• Tecnología al servicio de la transparencia: Open Data
• Pro Bono Público
• Explotando los datos públicos de Londres con Microstrategy
• Guía Aporta Aporta sobre la reutilización de la información del sector público (PDF)
• La Sociedad de la Información en España 2010 (PDF Telefónica)
• Una ley regulará el 'derecho a saber' de los ciudadanos ante la Administración (El País)
• El Gobierno entierra la Ley de Transparencia (Público)

PD: Por cierto, me emocioné cuando los primeros días el #15M reclamaba una mayor transparencia de la información... En algunas votaciones incluso salía como la tercera o cuarta reivindicación principal... Lástima que finalmente hayan encontrado peticiones más important@s.

Me alegra poder anunciar que hemos puesto en marcha una iniciativa para aumentar las posibilidades de participación en este espacio. La comunidad de lectores de este blog sobre Business Intelligence no ha dejado de crecer. Menos fans de Justin Bieber, tenemos de todo: Usuarios de BI, técnicos, consultores, proveedores de software... Existen lectores habituales, otros que vienen de vez en cuando, y muchos que llegan aquí buscando una respuesta y que habitualmente no la encuentran.

A partir de ahora, los internautas que lleguen hasta aquí buscando una respuesta seguirán sin encontrarla, pero al menos tendrán la posibilidad de plantear su pregunta o expresar su opinión... Hemos creado un foro de Business Intelligence.

Está aquí: http://www.businessintelligence.es/

Me encantaría que este foro fuese una herramienta que facilitase la comunicación entre los profesionales de BI, y donde pudiésemos aprender y compartir las experiencias y opiniones de otros profesionales. A lo mejor, incluso nos lo pasamos bien.

Quiero que el foro y la comunidad sean una parte importante de este espacio, y por este motivo hemos añadido un botón bien visible en la parte superior de esta página.

No es necesario registrarse para participar en el foro. Pero si os registráis, podréis personalizar vuestro perfil con fotos, links a vuestras páginas o blogs.

De momento, existe un único foro. En función de la diversidad de temas que se planteen, podremos crear diferentes espacios para tratar diferentes temáticas (foros técnicos, por herramienta, etc.). Pero eso ya lo iremos viendo. Dependerá de vosotros.

Y poco más tengo que añadir. Que espero que os guste. Que el foro es vuestro.

En un reciente artículo he recibido muchas críticas por menospreciar las capacidades de los cubos OLAP. Creo que la mayor polémica ha surgido al afirmar que los cubos OLAP tienen limitaciones estructurales, y que no se adaptan suficientemente bien al negocio.

Intentaré en este artículo aclarar cuáles son estas “limitaciones estructurales” de las que hablo, y por qué los cubos no son siempre la mejor solución posible.

El ejemplo típico de cubo OLAP consiste invariablemente en un cubo comercial con las ventas en unidades e importes. Así, tenemos las ventas por producto, por familia, por categoría, o por fechas, semanas, meses, años, o por cliente, provincia, región o país... Todo muy bonito y muy fácil.

En la vida real, sin embargo, existen muchas bases de datos corporativas donde la “agregaciones dimensionales” no es lo más relevante, y donde el “dato” no es un número fácilmente agregable. Os pongo tres ejemplos:

• Un proyecto de SCM (cadena de suministro). En este caso se dispone de calcetines o bolígrafos que se encajan en China o Tailandia, y que se ponen en contenedores, y que viajan hasta Europa utilizando barcos, aviones y camiones... En todo este proceso, existen multitud de eventos y fechas significativas (fecha de encajado, de embarque, aduanas, incoterm, de entrada en almacén, y un larguísimo etcétera que si vives el sector conocerás). ¿Acaso no es necesario hacer un análisis de estos datos? ¿Acaso los usuarios no necesitan acceder fácil y rápidamente a todos estos datos? Claro que es necesario, y el usuario lo quiere, y todo es importante y sin perder la trazabilidad. Y lo quiere desde cualquier perspectiva y con cualquier agregación. Además, existen infinidad de indicadores (retrasos, unidades pendientes de...). La solución a esto pasa, necesariamente, por un modelo ROLAP. Olvídate de los cubitos.
• Una aplicación de recursos humanos. En este caso, suelen ser bases de datos minúsculas (¿1.000 empleados? ¿10.000? Da igual). Tenemos nóminas que se pagan mensualmente, y tenemos la historia de cada empleado: sus distintos contratos, su bajas por enfermedad, sus maternidades, su historial de fichajes, su periodos de vacaciones, sus evaluaciones. Etc.). ¿Acaso alguien recomendaría poner esta información en un cubo? Aquí, no existe un “dato” agregable que consultar. Por supuesto que existen indicadores y se pueden definir KPI. Pero no es eso lo que principalmente pedirá el manager de RRHH.
• Un sistema de control de la producción. En este caso, tenemos máquinas y operarios que fabrican piezas, y disponemos de la historia de las piezas (fechas, materiales, incidencias,...) y de las máquinas (calibración, periodos de operación, operarios, revisiones...). Por supuesto, querremos calcular la producción diaria, o medir la calidad del producto resultante... Pero el manager querrá (¡necesitará!) mucha más información. A este manager no le des un cubito. En serio, sus datos no caben en un cubo.

Es decir, las limitaciones de los cubos no se refieren sólo al volumen de información que pueden gestionar, o a la complejidad de sus procesos de carga. Los cubos presentan “limitaciones estructurales” en las cosas que pueden meterse eficientemente. Si no, ¿Por qué pensáis que los anteriores ejemplos raramente se entregan a los usuarios en forma de cubo?

Creo que lo que diferencia estos ejemplos con el cubo de ventas es que para analizar las ventas basta y sobra con unos disponer de unos pocos indiciadores (unidades, importes, costes y márgenes,...) desde unas pocas perspectivas (tiempo, producto, punto de venta), mientras en los otros ejemplos los indicadores no son suficiente. Es necesario conocer toda la historia, a nivel detallado, con sus fechas, atributos, descripciones textuales, códigos, y manteniendo la “trazabilidad”. Tal vez sea eso lo que diferencia unos casos de otros: Todas las ventas son iguales, pero cada viaje, cada trabajador, y cada pieza fabricada es única, y tiene su propia historia.

Estas diferencias conceptuales provocan diferencias en el tipo de informe y análisis que se realiza:

• Una tabla dinámica puede ser suficiente para analizar las ventas. Los gerentes comerciales tienen esta suerte.
• Pero un informe de SCM, de RRHH, o de producción siempre consistirá en varios bloques de información –tablas o gráficos – que se repetirán en distintas “secciones”... ¿Cómo haces eso con un cubo? ¿Y por qué vamos a privar a estos gerentes de disponer de un acceso fácil, rápido y analítico a sus datos? Y digo más: ¿Quién coño es IT para decidir cómo deben estos managers hacer sus informes? ¡¡o para decidir si necesitan informes predefinidos o si necesitan autonomía para el acceso y análisis de la información!!

Y provocan diferencias en los modelos de datos:

• Las bases de datos comerciales se modelizan en estrella o en copo de nieve...
• Y el resto se modelizan como haga falta. Sí: La bases de datos relacionales son las más flexibles, y las que se adaptan a cualquier situación de negocio imaginable. El señor Edgar F. Codd se revolvería en su tumba si pretendiésemos prescindir de las bases de datos relacionales para modelizar todas estas cuestiones.

Los lectores habituales saben que no es la primera vez que cuestiono los modelos MOLAP. Lo hice en mi quinto artículo. Y lo he hecho en otras ocasiones. Por supuesto, es una opinión compartida por otros profesionales:

• When ROLAP Is Not A ROLAP
• OLAP: In Fashion Or Old-Fashioned?
• Cubos y estrellas
• ROLAP vs MOLAP
• Advantages/Disadvantages of MOLAP, ROLAP and HOLAP
• Wikipedia: ROLAP

No sé si las críticas vienen por la sencilla razón de que ahora tengo más lectores, o por el tono comercial del artículo en cuestión. Tal vez sea que esta vez he particularizado en una base de datos (MSAS) con una importante comunidad de usuarios (¿fanboys?) :-)

En cualquier caso, gracias por vuestros comentarios. Toda crítica es bienvenida.

PD: El título está puesto sólo para provocar. Por supuesto, no creo que sean una basura.

“Vea el cubo medio lleno”; así es como se llama el libro que Salvador Ramos ha escrito como material complementario a los cursos que realizan desde SolidQ.

Este fin de semana he podido leerlo y puedo decir que es una muy buena introducción a los conceptos que se emplean en el mundo Business Intelligence en general y sobre las herramientas de Microsoft Business Intelligence en particular.

En el primer capítulo hace una introducción a los conceptos centrales. ¿Qué es Business Intelligence? ¿Qué es un datawarehouse? ¿Qué es OLAP? Etc. Son sólo 20 páginas, por lo que puede leerse rápidamente, pero debo decir que me ha gustado mucho. Claro, corto y al grano.

El segundo capítulo describe la visión que tiene Microsoft sobre el Business Intelligence, que a mí me ha resultado muy interesante, aunque me ha reforzado en mis ideas. Ya sabéis que suelo cuestionar esta visión de Microsoft, porque en realidad no la entiendo, no entiendo como son capaces de hacer los mejores interfaces de usuario (Office), pero son incapaces de hacer un verdadera “herramienta BI” pensando en el usuario.

En su lugar, nos hablan de la “democratización del BI”, y hacen vídeos muy bonitos, pero el BI nunca es el centro de su negocio ni de sus releases. Microsoft Business Intelligence se debe adaptar a los ritmos de desarrollo y de lanzamientos de las cosas verdaderamente importantes: Sistemas operativos, SQL Server, y Office... Y su visión de BI consiste en “incorporar capacidades de Inteligencia de Negocio” a los magníficos productos NoBI que ya tienen...

Finalmente, el autor se adentra con mayor profundidad en dos de los tres componentes que forman parte de SQL Server y que son el núcleo de esta plataforma: Integration Services como herramienta de ETL, y Analyisis Services como herramienta de OLAP y de minería de datos.

Lamentablemente, ha dejado para un segundo libro todo lo relacionado con Reporting Services como gestor empresarial de informes, Excel como herramienta de visualización, y Sharepoint como herramienta de distribución y colaboración. Estaremos atentos.

En definitiva, que recomiendo sin dudarlo la lectura de este libro: “Microsoft Business Intelligence: vea el cubo medio lleno”.

Sé que debo pedir perdón a Salvador por mezclar mis opiniones y pareceres personales sobre Microsoft Business Intelligence en mi comentario sobre su excelente libro. Y si él me perdona, yo le perdonaré el haber dejado para un segundo libro la parte que a mí más me interesaba: Todo lo relacionado con el acceso y la visualización de los datos por parte de los usuarios... :-)

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... :-)

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

¿Qué es un cuadro de mando? Muy sencillo: Es una aplicación informática que te permite tener una visión de los datos más importantes de tu negocio. Son aplicaciones muy fáciles de usar, y que muestran los datos de manera muy dinámica y visual.

Es posible que en tu empresa ya tengas algún programa informático para hacer informes o consultar los datos. Sin embargo, seguramente, se trata de un programa complejo. Para hacer cualquier cambio tienes que ponerte en contacto con consultores externos o con el departamento de informática. Como no puedes esperar, probablemente, terminas exportando los datos a Excel y preparando tu informe en la hoja de cálculo.

Hacer los informes en Excel es un problema. Hay muchas posibilidades que se produzcan errores en la extracción o en la manipulación de los datos y, además, tienes que hacer los mismos informes cada semana.

Bingo Intelligence resuelve muy bien todas estas problemáticas. Se trata de un software de Business Intelligence potente y fácil de usar. En esta presentación se muestran algunas características que ofrece para construir cuadros de mando o informes dinámicos. A lo largo de la presentación se crean varios informes y se incluyen diferentes tipos de tablas y gráficos, se crean alertas semafóricas, filtros, ordenaciones, fórmulas, menús,...

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