En el último artículo comentaba las dificultades que están teniendo las administraciones públicas para subirse al carro de la modernización tecnológica. Hoy os presento un caso donde se dan pasitos en el sentido correcto... Se trata del "plan antifraude" que presentó la Ministra Salgado (lástima que lo presentase cargando suficientes folios para desforestar los bosques del Amazonas, por cierto...)

Como dice el secretario de Gestha (técnicos de Hacienda)...

Parece increíble que hayan tenido que pasar 18 años desde la creación de la AEAT para que finalmente se piense en compartir con otro ministerio la información de las empresas. Sin duda se trata de un primer paso para acabar con el concepto patrimonial de la información que caracteriza a nuestras administraciones públicas.

Se trata, evidentemente, de un proyecto típico de Business Intelligence (Governance Intelligence, en este caso). Tanto en el sector privado como en la cosa pública, las organizaciones disponen de información repartida y duplicada entre diferentes bases de datos. Por razones operativas puede ser conveniente que cada aplicación gestione sus propios datos. Sin embargo, estos "nichos de información" son un grave problema para las aplicaciones analíticas. Para analizar la información, es necesario disponer de un acceso fácil y rápido a información confiable y actualizada. Y este acceso -fácil, rápido, confiable y actualizado- es imposible cuando la información se encuentra repartida entre diferentes departamentos u organismos...

Os contaré un caso personal reciente.

Hace unos semanas recibí una carta del Ministerio de Trabajo en el que manifestaban su deseo de obtener un determinado papel del Registro Mercantil, y me lo pedían... ¡a mí! Oye, si necesitan un papel del Registro Mercantil, ¿porque no se lo piden al Registro Mercantil? Como soy del Centro Excursionsta de Cataluña, no me importó cruzar todo Barcelona (otra vez) para buscar ese importante papel... Al llegar al Registro Mercantil, me piden el tomo, el folio y la hoja donde se registró la sociedad sobre la cual estoy realizando el trámite. Un segundo. ¿Me están pidiendo el tomo, el folio y la hoja donde ellos mismos registraron la sociedad? La historia continúa, pero seria tedioso pormenorizar todas las peripecias. No quiero aburriros. Afortunadamente, tuve que ir y venir varias veces de casa al registro mercantil, por lo que tuve la oportunidad de coger la cámara de fotos y hacer un pequeño reportaje sobre los medios de los que dispone el organismo oficial responsable de mantener el registro de sociedades... Tú, malévolo lector, pensarás que una base de datos es un buen lugar donde registrar y mantener estos datos. Pero eso es porque no sabes que las cosas importantes deben estar en papel.

La siguiente fotografía corresponde al Registro Mercantil de Barcelona, en marzo del 2010, y muestra a una chica buscando papeles frente a una estantería...

El primer plano de la estantería muestra una anomalía espacio-temporal. He enviado este material gráfico al Hawking Physics Institute de Massachusetts para que evalúen si es posible que en Barcelona exista una fuerza maléfica, o algo, que viole las ordinarias leyes de la gravitación universal...

Definitivamente, las Leyes de la Naturaleza no se cumplen a rajatabla en "La Campana". Al ver una decena de cajas repletas de CDs, pensé que había retrocedido 15 años en el tiempo....

O retrocedí en el tiempo, o tal vez sea algún novísimo método de seguridad consistente en copiar la información en CDs, y apilarlos en cajas frentre a los mostradores de los ciudadanos... De esta manera, nadie sospechará que ahí puede haber información importante o valiosa...

La modernización tecnológica en general, y los sistemas de Business Intelligence en particular, son herramientas fantásticas para mejorar los procesos de las organizaciones y mejorar su productividad. Sin embargo, el "plan anticrisis" que encabezaba este artículo no permite hacernos ilusiones, pues responde únicamente a la necesidad de aumentar la recaudación. Además, añadirá más presión sobre los que ya contribuyen (y especialmente sobre PYMES, autónomos y trabajadores). No es ni parece un plan para mejorar los procedimientos administrativos, ni para mejorar la productividad de funcionarios, empresas y ciudadanos. Es lo que dice ser: Unificarán los datos "para luchar contra el fraude fiscal". Para todo lo demás, seguirán siendo bases de datos aisladas.

¿Qué opinas? ¿Soy demasiado pesimista en esta ocasión?

Ayer, en las noticias de La 2, pusieron un reportaje que me pareció muy interesante. Realizaron tres entrevistas a las mismas personas que entrevistaron 25 años antes. Me llamó poderosa y tristemente la atención las imágenes correspondientes a una jueza.

En las imágenes de 1985 la jueza aparece en un despacho limpio, con un ordenador sobre el escritorio, hablando sobre las posibilidades que ofrece la tecnología para mejorar el funcionamiento de la justicia y la relación entre los ciudadanos y las administraciones públicas. Ésta es la imagen:

Y éstas eran sus palabras hace 25 años:

La informatización, la utilización del télex y de medios técnicos van a permitir dedicarnos un mayor tiempo a charlar con el ciudadano, a solucionarle sus problemas concretos, a recibir sus demandas y a poder en definitiva entenderle mejor y estar más cerca.

La misma jueza -en el 2010- aparece en una oficina caótica, con papeles por el suelo, montones de hojas arrugadas y amarillentas esparcidas por aquí y por allá, pilas de expedientes en las mesas, en las estanterías, y en los carritos de la compra. Sí. No es inusual que haya carritos del Carrefur en los juzgados españoles. Como se aprecia en la imagen.

Probablemente, debajo de esta Administración de Diógenes se encuentre el mismo viejo ordenador que tanto prometía allá por 1985. Para encontrarlo, sin embargo, deberían retirar los papeles generados por el exceso de burocracia, la deficiente organización, la infrautilización de las tecnologías y la falta de asignación de recursos...

En este caso, sin duda, una imagen vale más que mil palabras, pues la jueza parece satisfecha con los avances conseguidos. Al parecer, los ordenadores de dicho juzgado "están en red", lo que [me imagino que] les resulta muy útil para poder compartir las impresoras y poder imprimir todos al mismo tiempo... Podéis escuchar el reportaje en la sección "Televisión a la carta" de la web de RTVE (esta entrevista apareció ayer día 18, en las noticias de La 2, alrededor del minuto 29:00).

Las tecnologías de la información permiten hoy en día muchas cosas que resultaban inimaginables hace apenas unos años. Sin embargo, que la tecnología esté disponible no es suficiente para mejorar la productividad de nuestras empresas y nuestras administraciones. Además, debemos utilizarla.

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, ....).

Arcplan es una compañía alemana fundada en 1993. Los clientes de Arcplan se encuentran casi exclusivamente en Europa, siendo su presencia en España también significativa. A diferencia de otros proveedores, Arcplan no ha intentado entrar en todos los segmentos del Business Intelligence, y se ha centrado históricamente en sus soluciones de "data visualization" (scorecards, dashboards, cuadros de mando...), sin ofrecer una solución específica ni de reporting ni de análisis OLAP. Esta especialización ha permitido a Arcplan presentarse como un complemento a cualquier otra solución de Business Intelligence que posean sus posibles clientes... Desde hace un par de años -tras la adquisición de LumenSoft- ha ampliado su visión, poniendo el foco también en las soluciones de "performance management" (y centrándose más en los "procesos" que en el "dato")...

Las plataforma principal de Arcplan (Arcplan Enterprise) destaca por las siguientes características:

• Conectividad a prácticamente cualquier fuente de datos, relacional o multidimensional. Destaca especialmente su integración con SAP (y en concreto con SAP NetWeaver BW), por lo que se ha visto en muchas ocasiones como un "front-end" natural en estas instalaciones...
• Facilidad de uso para el usuario final. El resultado de los desarrollos con Arcplan son unos "front-end" muy vistosos y fáciles de utilizar, y así lo valoran sus usuarios...
• Libertad estética. Cada instalación de Arcplan puede ser única, ya que los desarrolladores y diseñadores tienen libertad para rediseñar completamente el aspecto del cuadro de mando hasta el último detalle. Se trata de una característica muy interesante en proyectos donde sea importante una determinada "imagen corporativa".
• Flexibilidad funcional. Es posible construir aplicaciones analíticas complicadas, con cálculos o transformaciones intermedias completamente transparentes para el usuario, e incluso con la posibilidad de realizar escrituras en la base de datos (write-back). Con más o menos esfuerzo, todo se puede hacer.
• Programación gráfica. La manera de desarrollar las aplicaciones de Arcplan es francamente original, y como se ha dicho ofrece una alta flexibilidad estética y funcional. Como contrapartida, sin embargo, suele ser una programación muy poco estructurada, donde abundan las "ideas felices", y donde el resultado puede ser difícil de mantener (mantenimiento costoso).

Su catálogo de productos incluye los siguientes componentes:

• Arcplan Enterprise (antiguamente conocido como Insight/Dynasight): Es la plataforma tradicional de Arcplan para el desarrollo de aplicaciones analíticas, e incluye el "Enterprise Server", los conectores de datos, el diseñador de aplicaciones, y la consola de administración. Os dejo el folleto comercial de Arcplan Enterprise 6, y un diagrama sobre su arquitectura:

• Arcplan Edge: Es el producto de Arcplan para los procesos de Budgeting, Planning y Forecasting. Es una solución relativamente nueva (fruto de la adquisición de LumenSoft). Utiliza el Excel como interfaz para la introducción de datos, y aprovecha los productos tradicionales de Arcplan para publicar la información en un entorno web (reporting, scorecarding, y process monitoring...). Os dejo aquí la información comercial sobre Arcplan Edge.
• Arcplan Excel Analytics: Ofrece algún tipo de integración entre las pantallas de Arcplan Enterprise y las hojas de cálculo de Microsoft Excel...

Para finalizar, os dejo algunos pantallazos de aplicaciones desarrolladas con Arcplan Enterprise...

...y un par de vídeos. El primero sobre Arcplan Enterprise...

...y el segundo sobre Arcplan Edge:

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

He leído un artículo de Raúl Benet, de AdysaGroup, en el que presenta los servicios de Business Intelligence que ofrecen. En concreto, proponen la plataforma de Microstrategy con un modelo OnDemand (también conocido como SaaS, software as as service)... Con esta oferta, matan dos pájaros de un tiro. ¡Y vaya pajarracos!. Se trata de dos de los principales problemas que tienen las plataformas BI tradicionales, a saber:

• Son caras. Se requiere una considerable inversión, en tiempo y dinero, para poner en marcha estas tecnologías.
• Son complejas. Tienen un marcado tecnológico, y utilizan un lenguaje extraño para el negocio...

Lo explica muy bien en su artículo:

Este modelo OnDemand es especialmente interesante para las pymes, aunque muchas grandes empresas se están dando cuenta de la futilidad de dedicar grandes partidas de su presupuesto en áreas que no tienen que ver con su negocio, como servidores, licencias de software, etc.

Al fin y al cabo, lo importante para las empresas no es (o no debería ser) qué software deben adquirir para cubrir sus necesidades tecnológicas. Lo importante es que se satisfagan las necesidades empresariales en los términos requeridos, independientemente del software que lo haga. Trasladando este ejemplo al BI, lo que a los decisores de negocio les importa no es si sus informes se han construido con uno u otro software; lo que les importa es que sus informes y cuadros de mando se envíen todos los lunes a las 9 de la mañana a su buzón de correo con la información correcta. O que se pueda acceder a dichos informes desde cualquier punto del mundo, en cualquier momento. O que puedan navegar desde el más alto nivel de información hasta el más bajo, para poder extraer conclusiones y tomar decisiones. Se hace enfoque en el servicio, no en el producto.

No sé si el tratamiento será adecuado, pero sin duda aciertan el diagnóstico. Os dejo aquí el artículo:

• ¿Es un sistema de BI necesario en las empresas?

Hemos abierto un "canal" donde publicaremos nuestros propios vídeos, y donde podréis acceder a los mejores vídeos sobre Business Intelligence. De momento, hemos publicado 3 vídeos (habrán más), y hemos seleccionado algunos de los mejores vídeos sobre BI disponibles en YouTube (varios de los cuales ya los habíamos publicado y/o comentado aquí anteriormente...). Trabajaremos para que encontréis, también en nuestro canal de YouTube, la mejor información sobre Business Intelligence.

El canal se llama "bifaciltv", y la dirección es http://www.youtube.com/bifaciltv.

Aprovecho para compartir el que hasta el momento es el vídeo más visto:

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

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

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

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

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

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

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

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

Hace unos días publicamos un artículo sobre cómo construir un cuadro de mando en 10 minutos utilizando la plataforma de Bingo Intelligence. El artículo incluía este vídeo que muestra la construcción de un sencillo dashboard con este software de Business Intelligence...

El vídeo generó varias respuestas, y me ha llamado especialmente la atención este comentario que realizó donkelito a través de su Twitter...

Este comentario me ha hecho pensar qué es un cuadro de mando... ¿No es sólo una "bonita" manera de acceder a la información corporativa? Bueno, vale, lo principal no es que sea "bonito", sino que debe ser fácil de utilizar, con información relevante para la persona que debe hacer un seguimiento o una evaluación del negocio... Pero sólo es eso: Una manera adecuada de presentar una serie de datos, tal como decía donkelito (y no sólo él)...

Lo interesante del vídeo es que esa manera adecuada de presentar la información se consigue en sólo 10 minutos, que lo puede hacer el propio usuario de negocio, y que de hecho apenas se dedica tiempo a mejorar la estética de los informes. Es decir, el usuario al crear sus informes ya obtiene por defecto una apariencia homogénea y aceptable, por lo que puede dedicarse íntegramente a darle la "forma" adecuada a los datos. Con otras sóluciones de BI se dedica un tiempo considerable (¿70%?) a mejorar la apariencia estética del cuadro de mando...

Evidentemente, el cuadro de mando generado es sencillo... Sin embargo, creo que es suficiente para tener un primer contacto con Bingo, y observar el dinamismo de las aplicaciones generadas, y la facilidad de uso de este software BI...

Gartner ofrece regularmente dos estudios que resultan especialmente interesantes para los profesionales del Business Intelligence. Me refiero, naturalmente, al cuadrante sobre las plataformas Business Intelligence y al cuadrante sobre los sistemas datawarehouses.

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

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

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

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

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

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

Via TodoBI me he enterado que ya está aquí el nuevo cuadrante mágico de Gartner para las plataformas de Business Intelligence. Podéis descargar y leer un extenso extracto del informe desde aquí:

• Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms (2010, T1)

Si lo comparamos con el cuadrante del 2008 (el último que comentamos en BI fácil)...

...vemos que ya han desaparecido Business Objects y Cognos, y ya se habla directamente de SAP e IBM respectivamente. A parte de esto, existen pocos cambios significativos, todo sigue más o menos igual, y continúan sin incluir las soluciones Open Source. Tampoco aparecen las soluciones españolas de software Business Intelligence (Apesoft, Litebi, Bingo Intelligence)...

Algo más se puede concluir mirando únicamente las gráficas. En el cuadrante de líderes aparecen los grandes proveedores con un catálogo completo de productos, y que incluyen soluciones en todo el espectro BI (desde reporting y cuadros de mando, hasta data mining y planning...). El resto de competidores son soluciones de nicho, que ofrecen soluciones de visualización avanzada (típicamente para cuadros de mando y análisis OLAP). Estos "pequeños" proveedores tienen hueco debido a la complejidad, limitaciones y costes que tienen los mega-proveedores en este segmento del mercado BI.

Leyendo con detalle el informe de Gartner (especialmente el apartado "Market Overview") se confirma esta percepción. A pesar de que los grandes proveedores acaparan el 75% mercado, sigue habiendo espacio para los proveedores especializados en BI (pure BI vendors), ya que ofrecen soluciones más innovadoras y consiguen una valoración elevada por parte de sus clientes...Además, los grandes proveedores tienen encima de la mesa la problemática de integrar sus soluciones (fruto de múltiples adquisiciones), lo que cuestiona seriamente su capacidad de ofrecer las soluciones que necesitan las organizaciones actuales... Por todo ello, los pequeños proveedores pueden ofrecer mejores soluciones, más innovadoras, más económicas, y más alineadas con lo que busca el mercado...

En cualquier sistema de reporting o de cuadro de mando se trabaja habitualmente con semanas, y se requiere numerar las semanas del año desde la primera hasta la última. A pesar de ser algo requerido en todos los proyectos Business Intelligence, y ser habitual en todas las empresas, existe poco consenso sobre la manera de numerar de las semanas.

Esta problemática aparece por varios motivos:

• En algunos países las semanas comienzan los lunes, y otros consideran que el primer día de la semana es el domingo. En España, las semanas van de lunes a domingo.
• Los años tienen un número variable de días (365 o 366), y en ningún caso es múltiplo de siete. Esto provoca que cada año tenga 52 o 53 semanas, y que irremediablemente existan semanas a caballo entre 2 años diferentes...

Por lo tanto... ¿Cuál es la primera semana del año?

Existen dos respuestas habituales: Podemos considerar que el 1 de enero pertenece a la primera semana del año, por definición. O podemos decir que la primera semana del año es aquella en la que la mayoría de los días pertenecen al nuevo año. Se entiende mejor con un ejemplo concreto... ¿Cuál es la primera semana del año 2010? ¿La del 1 de enero? ¿O la del 4 de enero?

Afortunadamente, alguien intentó ordenar la situación estandarizando todo esto... Según la ISO 8601:

• Las semanas comienzan los lunes
• La primera semana del año incluye al primer jueves del año
• Cada año tiene 52 o 53 semanas

Por cierto, la condición de que "la primera semana del año incluye al primer jueves del año" es completamente equivalente a estas dos:

• El día 4 de enero siempre pertenece a la primera semana del año
• La primera semana del año es aquella en la que la mayoría de días pertenecen al nuevo año

Desafortunadamente, nadie ha hecho demasiado caso a esta definición ISO. Prueba de ello, es que el Excel no tiene una función para calcular el número de la semana ISO, ni tampoco la incluyen la mayoria de bases de datos (SQL Server, por ejemplo, no ha definido ISO_WEEK hasta la versión SQL Server 2008). Seguramente, la falta de aceptación de este criterio se debe a que en Estados Unidos no tiene ningún sentido comenzar a numerar las semanas un lunes. En Europa, sigue siendo común considerar que el 1 de enero pertenece a la primera semana del año.

Desde el punto de vista analítico, además, las semanas ISO tampoco nos resultan útiles. Para entender por qué, es necesario comprender primero para que necesitan los usuarios el "número de semana"... Esta dimensión se utiliza en los informes semanales, donde se mira la evolución de un indicador respecto la semana anterior y/o respecto la semana equivalente del año anterior. En informes diarios también se utiliza un criterio similar... y se compara las ventas del día, respecto el mismo día de la semana anterior, y el día equivalente del año anterior. ¿Y cuál es el día equivalente del año anterior? ¡¡Pues el del mismo número de semana!!

Veamos un caso concreto. Hoy es jueves 4 de febrero del 2010. Según el criterio ISO, hoy es el jueves de la quinta semana del año 2010. El día equivalente del año anterior es el jueves de la quinta semana del año 2009... que según el criterio ISO corresponde al jueves 29 de enero del 2009...mmm... Esta respuesta nunca ha gustado a mis usuarios de negocio. Desde hace años, a mi tampoco (creo que fue en el 2005 cuando me convencieron). Según mis usuarios de negocio, el día equivalente es el jueves 5 de febrero del 2009.

Este problema aparece porque el año 2009 tuvo 53 semanas ISO... Es un problema recurrente. Ocurrió en 1998 y en el 2004, y volverá a ocurrir en 2015, 2020 y 2026... Que sólo ocurra cada 5 o 6 años, no impide que debamos afrontarlo... ya que durante todo el 2010 deberemos comparar las semanas con las equivalentes del 2009... ¿Cómo debemos, entonces, calcular la semana equivalente? Además, ¿Cuál seria la "semana equivalente" a la semana 53 del año 2009?

En un sistema Business Intelligence, con un objetivo analítico, considero que da igual como se numeren la semanas. Lo principal, lo imprescindible, es que cada año debe tener exactamente 52 semanas. De esta manera, para calcular el día equivalente del año anterior debemos restar 364 días (=52x7), para calcular el día equivalente de hace 2 años debemos restar 728 días (=2x52x7), etc. Una vez decidamos cual es la primera semana del año actual, ya podemos numerar todas las semanas pasadas y futuras, en grupos de 52...

Podemos considerar que la primera semana del año es la de 1 de enero, o la del primer jueves. Es igual. Si suponemos que la primera semana es la del primer jueves, numeraríamos las semanas pasadas y futuras de la siguiente forma (SQL Server):

(floor(datediff(d,CONVERT(datetime,'20100104',112),@fecha)/7.0)+52000)%52+1

Evidentemente, este "número de semana" debe estar precalculado en la tabla de tiempo de nuestro datawarehouse... Observad que en esta fórmula he tenido en cuenta que el lunes de la primera semana del año actual fue el 4 de enero del 2010... Esta formula funcionará sin problemas hasta el 2015....

Esta manera de numerar las semanas es útil en sistemas analíticos. La problemática descrita anteriormente es habitual en la industria del retail y en el de las telecomunicaciones, y en todos aquellos casos en los que se trabaja con informes diarios o semanales. La solución propuesta es una solución personal, heterodoxa, por lo que aprovecho para ponerla a vuesta consideración. ¿Existe el "número de semana" en vuestro datawarehouse? ¿Cuál es la primera semana del 2010? ¿Trabajas con el concepto de "semana equivalente"? ¿Cuál es la semana del 2009 equivalente a la primera semana del 2010?

Buff... Veo que me ha quedado un artículo algo denso... Quien no haya desayunado bien, no entenderá nada de nada... :-)

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.

Bingo Intelligence es 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,... También se muestran algunas características OLAP de Bingo Intelligence y se navega por la información de manera ágil y rápida.

Se trata del cuadro de mando de una cadena de librerías, y contiene 2 informes dinámicos que permiten hacer un seguimiento de las ventas y los márgenes de los distintos responsables comerciales y productos. Evidentemente, se trata de un cuadro de mando sencillo, pero incluye todas las funcionalidades que se espera en este tipo de soluciones.

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

La semana pasada os hablaba de un nuevo software de Business Intelligence que destaca por su facilidad de uso. De hecho, se ha diseñado desde el principio pensando en la facilidad de uso e implementación, buscando una alta usabilidad tanto para el usuario final como para los técnicos.

En este y otros blog hemos comentado a menudo que las herramientas de Business Intelligence tradicionales son complicadas, y requieren que los usuarios tengan un destreza significativa y un conocimiento elevado de las herramientas. El resultado ya lo conocemos: Costosísimas implementaciones, con unas expectativas que raramente se cubren, y con una alta dependencia del departamento de IT.

Bingo Intelligence es diferente. Bingo Intelligence se ha diseñado para que lo usen personas de carne y hueso, para que cualquier usuario pueda usar o construir los informes o los cuadros de mando. Pensamos que preparar un informe debe ser tan sencillo como escribir un e-mail, y acceder a la información corporativa debe ser similar a leer un correo electrónico.

El siguiente vídeo intenta transmitir esta idea. Business Intelligence para seres humanos. Nos hemos reído mucho preparándolo. Requiere audio. Espero que os guste.

Y estad atentos. En los próximos artículos seguiré presentando las características de esta innovadora herramienta de Business Intelligence.

Hoy hace exactamente 2 años que publiqué el primer artículo de "Business Intelligence fácil", y he pensado que es un buen momento para hablar de astronomía: quienes somos, de donde venimos, y a donde vamos.

Dicen que hay dos tipos de personas: Los astrónomos y los astronautas. A los astrónomos les gusta mirar al cielo, estudiarlo, analizarlo, comentarlo y criticarlo, y tienen opinión sobre todas las cuestiones y teorías. Los astronautas son aquellos que se ponen el traje y las botas y se lanzan al espacio.

Yo soy un astronauta. Hace 15 años que me dedicó al Business Intelligence. En este tiempo, he viajado en muchas naves, y he realizado muchas tareas diferentes como astronauta BI, sin embargo, todavía no había tenido ocasión de tripular mi propia nave espacial.

Os presento mi nave. Se trata de una herramienta de Business Intelligence que permite crear informes dinámicos e impactantes cuadros de mando. Destaca por su facilidad de uso, y tiene todas las características que se espera de este tipo de soluciones. Y muchas más.

El siguiente vídeo muestra cómo se puede crear un sencillo cuadro de mando en menos de un minuto.

Los próximos días os contaré más cosas sobre este nuevo e innovador software de Business Intelligence y sobre los tripulantes de esta nave espacial :-)

La semana pasada comentaba que las falsas expectativas son un riesgo imporante de cualquier proyecto Business Intelligence. Evidentemente, las expectativas se empiezan a crear al principio del proyecto, es decir, en su fase de venta, o incluso antes. Es en este momento inicial donde la gestión de expectativas es especialmente complicada, ya que si nos quedamos cortos en los "resultados esperados" es posible que perdamos la venta, mientras que si prometemos el oro y el moro, los problemas aparecerán durante el desarrollo o incluso al final del proyecto, ya sea mediante un rechazo al resultado o condicionando el cobro a esfuerzos y desarrollos adicionales...

Este "error" no es visto igual por todas las personas. El comercial, por ejemplo, ni siquiera lo considerará un error, ya que con esos discursos grandilocuentes consiguió vender el proyecto, y dió la oportunidad al resto del equipo de hacer un gran trabajo. Si los resultados no fueron los esperados, que busquen al jefe de proyecto o a los técnicos, que no supieron plasmar o entenderer adecuadamente los requerimientos del cliente...

Sin esa venta, no habría proyecto, ni ingresos, ni nada; en eso tiene razón el equipo comercial. Sin embargo, no creo que sea conveniente ni recomendable esta visión cortoplacista. Si el proyecto es un fracaso, nuestra credibilidad se verá afectada, y comprometerá futuros proyectos. Ya juguemos el papel de proveedor de software, de consultoría, o estemos en el lado del cliente, debemos buscar siempre las relaciones "win-win", donde tanto cliente como proveedor obtengan beneficios.

La receta para la gestión de las expectativas no es sencilla, ya que requiere una combinación equilibrada de estos 3 ingredientes:

• Empatía (y honradez). Es importante ganarse la confianza de nuestros interlocutores, tanto para conocer sus verdaderas expectativas (más o menos explícitas), como para ponerle los pies en el suelo.
• Conocimiento. Debemos tener un conocimiento suficiente sobre los productos o servicios que queremos implantar, tanto desde un punto de vista técnico como funcional, o de otro modo podríamos ser un generador adicional de expectativas irreales.
• Metodología. El proyecto BI debe gestionarse de tal modo que el avance del proyecto sea visible y constante, y para ello es recomendable la elaboración de prototipos iniciales y el uso de "metodologías ágiles" que permitan entregas frecuentes de resultados.

¿Qué opinas? ¿Qué otros ingredientes son necesarios para evitar la generación de una expectativas excesivas?

Puedes realizar un donativo online a través de Manos Unidas o de cualquiera de las organizaciones de ayuda humanitaria (referencia: EMERGENCIA HAITÍ).

Como sabéis, las soluciones de Business Intelligence de Microsoft se centran fundamentalmente en SQL Server (como motor de base de datos) y Excel (como front-end del usuario), además SQL Server incluye una serie de servicios que completan y añaden funcionalidad a esta arquitectura.

El futuro de Microsoft Business Intelligence seguirá basándose en estas dos piezas básicas:

• Excel, con todas sus limitaciones, sigue siendo la herramienta preferida por los usuarios de negocio que deben generar informes, y por aquellos que necesitan analizar la información.
• SQL Server Analysis Services es el motor multidimensional de Microsoft, y proporciona buenos tiempos de respuesta y una estructura jerárquica fácil de utilizar.

A través de SQL Server Sí!, he encontrado un vídeo que hace una introducción de estas tecnologías. Se trata de una sesión que se realizó en el Codecamp 2009, en Tarragona. En el vídeo se muestra cómo se construye un cubo, y se mencionan las problemáticas habituales en los proyectos de Business Intelligence (calidad del dato, dimensión de tiempo, cálculos, etc.).

La presentación está dirigida a usuarios técnicos que no han trabajado con Business Intelligence, o que no conocen las soluciones de Microsoft Business Intelligence. El vídeo está bien, pero el presentador es la bomba. Hace la presentación muy amena gracias a un sin fin de bromas (y otros chascarrillos). Si quieres aprender un poco sobre Analysis Services y/o echarte unas risas, te recomiendo vivamente este vídeo de 1 hora de duración...

Una de los graves errores que se producen durante la fase de venta de un proyecto Business Intelligence son las elevadísimas expectativas que se crean, lo que provoca que los resultados finales se consideren decepcionantes.

Prometer promete cualquiera. Prometemos convertir datos en conocimiento útil (wow!), que todas las consultas irán rapidísimas, que el propio usuario se podrá hacer los informes, que el proyecto estará finalizado en 3 meses, que el caos de ficheros Excel será sustituido por una solución intregrada de acceso y análisis de la información... y como prueba de todo ello presentamos una bonita sonrisa, un traje de 600 euros, y un powerpoint lleno de imágenes espectaculares y una larga lista de referencias (donde siempre está Telefónica, La Caixa y las administraciones públicas, por cierto...).

Si me dieran un euro por cada vez que he oído estas afirmaciones por parte del equipo de ventas, me haría millonario, aunque me arrunaría si tuviése que devolver un céntimo por cada hora extra o por cada promesa incumplida...

No es una práctica novedosa, ni tampoco la hemos inventado nosotros. Son legendarios los vendedores de crecepelos milagrosos, o los zumos de naranja que están hechos 100% de naranja (pero que no saben a naranja). En esta ocasión, me ha llamado la atención el anuncio de la crema rejuvenecedora que encabeza este artículo, y que tuvo que ser retirado fulminantemente por generar falsas expectativas... Y tan falsas, este es el aspecto real de la top model en la actulidad:

Por supuesto, yo no quiero ser un vendedor de crecepelos milagrosos. Creo que la "gestión de las expectativas" es una parte importante de todo proyecto Business Intelligence. Si al iniciar el proyecto se crean unas expectativas irreales, al final, por mucho que se haya hecho, parecerá poco. Es preferible prometer poco, y cubrir las expectativas, e incluso es posible que finalmente podamos entregar un "algo más" que supere las expectativas del cliente...

Sabemos que la materia prima que utilizan los sistemas DSS para la toma de decisiones son los "datos". Sin embargo, no es suficiente. Es necesario aplicar BI. De hecho, muchas veces, para explicar lo que es Business Intelligence se recurre a describir la transformación que sufren los datos brutos hasta convertirse en conocimiento útil.

Es habitual describir los significados de las palabras "dato", "información" y "conocimiento" para evidenciar que es necesario un proceso de transformación de uno a otro, y que mediante estas transformaciones la información númerica va ganando valor (dinero). Y eso es precisamente el Business Intelligence, el uso de nuevas tecnologías para automatizar las transformación del dato en conocimiento útil para la gestión empresarial.

He encontrado un interesante blog que recurre precisamente a este concepto para definir Business Intelligence. Según esta aproximación, el "valor 5000" es sólo un dato, y cuando lo contextualizamos y decimos que son "5000 euros vendidos durante un mes" lo hemos transformado en información, y se convierte finalmente en conocimiento cuando lo comparamos con los meses anteriores, y con la evolución de otros productos y mercados, y nos sirve para mejorar nuestro negocio de alguna manera.

Sin duda, se trata de una visión interesante, aunque la distinción entre dato e información me parece un poco artificiosa. En la vida real, las palabras "dato" e "información" se pueden usar indistintamente, y así lo hago yo mismo habitualmente en este blog (para evitar reiteraciones de una misma palabra, por ejemplo).

La misma idea subyace al hablar del "ciclo de vida de la información", aunque en este caso se enfatiza el hecho de que las acciones que ejecutamos a partir del conocimiento obtenido, proporcionan nuevos datos, que son susceptibles de volverse a analizar, para obtener nueva información y nuevo conocimiento. Se trata del "ciclo virtuoso" del Business Intelligence:

En el mercado actual, las empresas necesitan sacar ventaja de la información que mantienen. Cualquier empresa que pretenda lograr la excelencia y que quiera alcanzar los niveles adecuados de competencia, necesita convertir los datos en conocimiento, analizando y utilizando la información para apoyar la toma de decisiones y la definición de estrategías de negocio, que le permitan diferenciarse de la competencia y, en suma, alcanzar el éxito.

Litebi es una joven empresa española, con sede en Valencia, que se dedica al desarrollo y distribución de una plataforma de Business Intelligence.

Aunque ya tiene 3 años de existencia, ha sido durante el 2009 cuando ha tenido una mayor notoriedad. Recientemente, ha recibido financiación por valor de 500.000 euros, lo que facilitará su consolidación y permitirá el fuerte crecimiento que esperan para los próximos años.

Litebi ofrece una solución de "software como servicio" (SaaS), es decir, que los clientes no tienen ningún coste en concepto de hardware y software, ya que la arquitectura está instalada en los propios servidores de Litebi, y los clientes sólo pagan por el uso. De esta manera, consiguen ofrecer una solución considerablemente más barata que las tradicionales.

La arquitectura SaaS es cada vez más popular, y tiene muchas fortalezas que lo convierten en una opción interesante. En otros ámbitos, el SaaS ya es una realidad, sin embargo en entornos Business Intelligence se trata de un enfoque novedoso y Litebi es uno de los primeros proveedores en ofrecer esta posiblidad. La principal dificultad del SaaS Business Intelligence reside en la cantidad de información que debe transmitrse diariamente por la red, por este motivo, puede resultar inasumible en organizaciones con grandes cantidades de información. Sin embargo, con las velocidades de conexión actuales, el modelo SaaS es perfectamente válido para volumenes moderados de información, y para la práctica totalidad de las PYMES...

El siguiente vídeo explica en 3 minutos las características del "software as a service". Y en el blog Todo OnDemand encontraréis muchos artículos sobre esta temática.

Además, se diferencian de otros proveedores de BI en que su producto es menos complejo, y está dirigido especialmente a empresas de tamaño "mediano", por lo que las implantaciones pueden realizarse en un menor tiempo y a un menor coste.

Al contratar los servicios de Litebi se configura un "espacio analítico" en su Data Center, donde reside la información y el metamodelo que verán los usuarios finales de la aplicación. Este "espacio analítico" se trata de una base de datos MOLAP que utiliza una tecnología propia desarrollada por Litebi.

Una vez creado este espacio analítico, Litebi ofrece 2 productos para explotar la información:

• Lite Explorer: Cubre las necesidades típicas de análisis OLAP. Se trata de un entorno web para navegar por un cubo a traves de sus dimensiones, estableciendo las filas y columnas que interesen en cada momento, y con la posibilidad de profundizar fácilmente en la información (drill down, etc.).
• Lite Monitor: Cubre las necesidades de cuadros de mando y dashboarding. Permite crear, de una manera muy sencilla, pantallas con tablas y gráficos. De esta manera, es posible crear "cuadros de mando" que ofrezcan una vista resumida de la información más relevante, o controlar los indicadores claves (KPI) de tu negocio.

La siguiente imagen es una pantalla de un cuadro de mando creado con Lite Monitor. El último panel se trata de un panel de exploración OLAP creado con Lite Explorer...

En el siguiente vídeo se muestran algunas funcionalidades del producto, y la apariencia que ofrece esta plataforma de Business Intelligence SaaS:

Si os interesa conocer más sobre este producto, os recomiendo también la entrevista que realizó Dataprix al Javier Giménez, director de Litebi.

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

En Business Intelligence fácil publicamos el pasado octubre una nota de prensa en la que se anunciaba la entrada de capital en Litebi, empresa española de Business Intelligence.

Gracias a Skype, la semana pasada tuve ocasión de hablar con Javier Giménez, uno de los fundadores de Litebi, y me contó su visión del mercado, y el modelo de negocio que quieren desarrollar.

Sobre el mercado BI, me resultó interesante la idea -que comparto- de que el término Business Intelligence está históricamente asociado a despliegues complejos, largos y costosos, y que parece que sólo las grandes empresas del IBEX 35 pueden justificar la inversión en esta tecnología. Sin embargo, ¿Acaso las empresas algo más pequeñas no tienen unas necesidades muy parecidas? ¿Acaso no busca una empresa de 200 trabajadores conocer a sus clientes? ¿Acaso no necesita optimizar sus procesos de fabricación? Desde luego que sí, y precisamente ese es el mercado en el que quiere penetrar Litebi, con un producto ágil y asequible. Tal y como explican en el blog de Litebi, algo tan importante cómo la toma de decisiones en las empresas, no puede persistir en prácticas inventadas para General Motors en 1992... Y estoy de acuerdo.

En el próximo artículo, comentaré los 2 productos principales que comercializa y las características diferenciales de su catálogo Business Intelligence.

¿Por qué se habla de "usuarios avanzados" cuando se quiere decir "herramientas complicadas"?

Efectivamente, uno de los términos del mundo Business Intelligence que menos me gusta es el de "usuarios avanzados", incluso en ocasiones lo he visto contrapuesto al de "usuarios de negocio".

Los usuarios de Business Intelligence son los trabajadores de la información, y si es necesario segmentar mejor este grupo, o establecer perfiles, deberíamos fijarnos en sus necesidades analíticas.

De esta manera, podemos dividir los trabajadores de la información en tres grupos:

• Jefes
• Analistas
• Estadistas

Esta división es especialmente interesante porque existe una correspondencia bastante exacta con las herramientas disponibles en el mercado:

• Cuadros de mando
• Reporting & OLAP
• Data mining

Reconozco que esta división se puede quedar corta si empezamos a hablar de "Business Intelligence operacional", o si queremos afinar el perfil de un "Product Manager", por ejemplo... ¿Es un "jefe" o es un "analista"? ¿O depende de las funciones que esté desempeñando?

En cualquier caso, ¿Qué diablos es un "usuario avanzado"? Lo único seguro es que el precio de su licencia de usuario será significativamente superior, y probablemente esa etiqueta le vendrá con un "regalo": La posibilidad de encargarse del diseño estético de los informes o los cuadros de mando.

Habitualmente, un "usuario avanzado" puede crear informes, mientras que un "usuario de negocio" sólo puede consultarlos y/o realizar análisis OLAP a través de un cubito o una estructura similar. A veces, los usuarios no-avanzados también pueden crear informes, aunque sencillos, y con las funcionalidades limitadas.

En ocasiones, también se habla de usuarios avanzados de Excel o Word, aunque en este caso se trata de usuarios que conocen y utilizan mejor las funcionalidades que tienen estas herramientas, aunque el software con el que trabajan es exactamente el mismo que el resto de usuarios. En el mundo Business Intelligence no es así; los "usuarios avanzados" utilizan unas herramientas diferentes, más complicadas, más técnicas, menos inteligentes.

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

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

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

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

Podéis leer la noticia completa en el portal de Infotechnology.

Que se dice pronto.

Efectivamente, este es el artículo número 100 de este blog sobre Business Intelligence. En este tiempo, el blog ha ido evolucionando, creciendo en contenido y en lectores. Creo que es buen momento para recapacitar y hacer balance, aprovechando además que las fechas son propicias.

El blog lo cree hace casi 2 años con la intención de hablar sobre Business Intelligence, y me dije a mi mismo que desde luego no hablaría aquí de mis cosas personales. Sólo escribiría cuando tuviese algo relevante que contar, y sólo cuando estuviese relacionado con la temática del blog. Hasta hoy, creo que lo he conseguido.

Cuando cree el blog, no pensé que tendría más de 150 visitas diarias, y aún pienso que probablemente Google se haya equivocado al contar. Tampoco pensé que mi afición hacia los blogs crecería como lo ha hecho. Ahora apenas leo los periódicos. ¿Para qué? ¿Qué dicen los periódicos generalistas que afecte mínimamente mi vida profesional o personal? En cambio, en los blogs encuentro gente con mis mismas problemáticas y sus propias reflexiones. Mucho más interesante, desde luego, que los diarios al uso.

De los 100 artículos sobre Business Intelligence, 70 los he escrito en los últimos 6 meses, y creo que esto merece una explicación. Trabajo en el mundo del Business Intelligence desde hace 15 años, primero como becario, luego como consultor, y luego en el departamento de informática de una multinacional. En junio decidí que ya estaba bien de trabajar para otros, y que quería ser mi propio jefe y asumir el éxtio o el fracaso de mis "proyectos propios". Eso explica que ahora pueda pasarme "los lunes al blog".

Pero he hecho otras cosas. Entre artículo y artículo he estado preparando las bases de un proyecto que ahora empieza, y que ya está listo para alzar sus velas y comenzar el viaje, pero esta aventura ya formará parte de los siguientes 100 artículos...

La semana pasada Josep Curto, de Information Management, publicó un vídeo de introducción al Business Intelligence para sus estudiantes de la UOC. Esta introducción al Business Intelligence dura 40 minutos, por lo que tiene ocasión de analizar los distintos aspectos con cierto detalle. La UOC es pionera en la enseñanza del BI y vídeos como éste lo demuestran (¡existe muy poca literatura independiente sobre BI!).

En primer lugar, se define el concepto de Business Intelligence, y se destacan las características fundamentales de estos sistemas:

• Facilitan el acceso a la información
• Apoyan a la toma de decisiones
• Orientación al usuario final (information workers)

Es interesante, también, el concepto de "ciclo de vida de la información". Con el Business Intelligence, los datos son un "activo" de la compañía, un activo cada vez más fundamental, y tienen su propio ciclo de vida, transfromándose en información, en conocimiento, y finalmente en acciones, resultados y valor. Según este enfoque, los datos son un activo en el mismo sentido que las materias primas, y pueden convertirse en valor para la compañía.

Luego, se explica como es un proyecto de Business Intelligence típico, y cómo los datos de las diferentes fuentes, se unifican y centralizan en el datawarehouse, que después es utilizado por las herramientas de análisis para acceder a los datos y aportarles valor.

También se explica la terminología del BI, prestando especial atención a los elementos de un datawarehouse, a los tipos de tablas de hecho, los tipos de dimensiones, y los tipos de indicadores. Muy interesante.

A continuación, se mencionan las necesidades que las empresas esperan cubrir con el Business Intelligence (listados, consultas ad-hoc, OLAP, previsiones, reglas de negocio, dashboards, scorecards, mapas estratégicos, data mining, simulaciones, modelos estadísticos, planes de actuación, etc.), y se extraen 4 lecciones de la experiencia en este sector:

• Existen diferentes tipos de usuarios con diferentes necesidades
• Ninguna plataforma cubre el 100% de las necesidades
• Actualmente, pocos sistemas de BI utilizan datamining
• La información en tiempo real también es crucial (BAM). Y no sólo la histórica.

En la parte final del vídeo, se analizan los beneficios que aporta una solución de Business Intelligence, y se comenta la situación actual del mercado y las tendencias para los próximos años. Sumamente interesante, y hablaré sobre ello en otra ocasión.

Como he dicho, el vídeo dura 40 minutos (¿no era 10 minutos el límite de YouTube?). Aquí lo tenéis:

Ayer se celebró en Barcelona el cuarto BI Beers. Fue un rotundo éxito, y asistió una muestra representativa del mercado Business Intelligence español. En concreto, nos reunimos 2 blogueros, 1 gerente BI, 1 comercial, 1 de BO, 1 alemán, el administrador de Dataprix, 1 experto en Cognos, 2 consultores, 1 especialista en medios y publicidad, 1 freelance y 1 emprendedor. En total, éramos 4 personas.

El encuentro fue muy agradable, y pudimos charlar sobre cosas tan variadas como el Twitter y su potencial como medio de difusión, los Webminars de BO y otras posibilidades que ofrece internet para dar formación y/o soporte a los usuarios; por supuesto, nos miramos el ombligo y comentamos nuestras estadísticas de visitas, y se nos escapó algún improperio referente a los pocos comentarios que dejáis. Nos acordamos de nuestros lectores de ultramar. Hablamos de la crisis, y cómo ha afectado al mercado Business Intelligence y a nosotros o a nuestras empresas en particular. Discutimos si un usuario puede crearse un cuadro de mando con las herramientas tradicionales. Y más cosas.

Podría destacar varios titulares, aunque me quedo con el siguiente, a pesar de que el autor prefiere mantenerse en el anonimato :-)

"Hemos dicho tanta veces que el usuario podrá crearse sus propios informes, que no sé si nos creerán..."

Nos echamos unas risas.

En fin, que nos tomamos un par de cervezas y hablamos de Business Intelligence. Qué muy bien, vamos.

He encontrado un nuevo blog de un responsable de Microsoft Business Intelligence que se se llama precisamente "What is Business Intelligence?". En general, me gusta el discurso BI de Microsoft, por lo que seguiré con interés sus artículos, aunque sus soluciones actuales sean aún limitadas.

Parece que el objetivo del blog será aclarar y concretar lo que se esconde detrás de este polisémico término. Le deseo mucha suerte en el intento. Yo ya llevo casi 2 años y casi 100 artículos con este mismo objetivo :-)

He aportado mi granito de arena escribiendo un comentario e intentando responder su pregunta de una manera concisa:

Business Intelligence is about accessing data and analyzing information.

El autor del blog me ha respondido con nuevas preguntas, como si de un Sócrates cualquiera se tratara, lo que me ha llevado a completar mi definición inicial:

Business Intelligence is about accessing data and analyzing information... to make better decisions.

¿Incluye esta definición lo esencial del término? ¿Pensáis que estoy obviando algo importante o descentrando el verdadero objetivo? ¿Cómo definirías tú BI con menos de 140 caracteres?

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

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

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

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

Hoy escribo para recordar que el próximo lunes 14 de diciembre se celebrará un BI Beers en Barcelona, y que estáis todos invitados. El objetivo del encuentro es tomar unas cervezas, charlar sobre Business Intelligence y conocernos un poco más (detrás de cada post, de cada comentario, siempre hay personas de carne y hueso). De momento, la convocatoria está resultado todo un éxito, más por el carácter selecto de los asistentes que por su cantidad... :-)

Lo dicho, si queréis asistir al BI Beers, escribidme por favor a contacto@businessintelligence.info

Aprovecho para compartir el pesebre que ayer montamos a ritmo de villancicos, y desearos FELIZ NAVIDAD. Este año estrenamos luces y una nueva estrella realizada con tecnología punta (cartón y papel de plata). Creo que las fotos no le hacen justicia, pero bueno... Aquí las tenéis.

Y dadme las gracias porque me he tenido que atar los dedos para no desearos feliz naBIdad... :-)

Hoy escribo agradecido y orgulloso; me siento como Michael Phelps, incluso me parece oír unos crujidos. Parece como si mi caja torácica estuviese a punto de estallar o algo. :-)

Resulta que acabo de leer un artículo de SQL Server Si! que recomienda precisamente este blog como punto de inicio para el aprendizaje de las técnicas de Business Intelligence. En especial, Salvador Ramos recomienda la serie sobre cómo construir un datawarehouse que escribí el pasado verano, entre otros artículos, y considera que "Business Intelligence fácil" es un buen lugar donde conocer la teoría relativa al Business Intelligence.

La serie sobre "cómo construir un datawarehouse" incluye mis artículos más tecnológicos, y recogen mi experiencia en la construcción de bastantes datawarehouses y datamarts en diferentes empresas. Debo confesar que lo errores que menciono, y que animo a evitar, los he cometido en primera persona, e incluso algunos de manera reiterada. Al final, los errores de modelización siempre se acaban pagando, y tarde o temprano se tienen que rectificar para volver a la ortodoxia. Hay otros errores que también se pagan caros: Seleccionar la herramienta incorrecta, o pensar que con pagar las voluminosas facturas de consultoría es suficiente. Y no, no es suficiente. Es necesaria una fuerte involucración por parte de nuestra empresa (de técnicos, de usuarios y de dirección).

Para mí, el éxito de un proyecto Business Intelligence puede medirse a partir de un único indicador, y es el uso que se hace del mismo. Por lo tanto, ese debe ser el primer criterio que debe considerarse en el momento de añadir una funcionalidad al sistema. ¿Conviene precalcular este indicador? ¿Creo esta tabla agregada? ¿Completamos el sistema de reporting con una solución alternativa de cuadros de mando? ¿Es suficiente un cubito y unas tablas dinámicas en Excel para analizar la información? Todas estas preguntas se pueden contestar respondiendo esta otra... Si lo hago, ¿Facilitaré la vida al usuario?

Por lo tanto, para empezar la implementación de Business Intelligence considero que se debe comenzar por identificar aquellos problemas que tienen actualmente los usuarios. ¿Cómo acceden a la información? ¿Tienen la información que necesita? ¿Protestan porque la calidad del dato es insuficiente? ¿Se dedica excesivo tiempo a la realización de los informes?...

Una vez identificado el problema, la teoría es relativamente sencilla, y he tratado de exponerla en muchos de los artículos de este blog. Con la teoría clara, sólo es necesario un poco de experiencia para que el proyecto sea un éxito. Afortunadamente, las cosas han cambiado mucho en los últimos 15 años, y ya existe experiencia y conocimiento suficiente en el mercado español. Actualmente, la mayoría de proyectos de datawarehouse o reporting terminan con éxito, cosa que hace unos años sólo ocurria esporádicamente y casi por casualidad...

Esta semana un grupo de internautas ha creado el "Manifiesto en defensa de los derechos fundamentales en internet" como respuesta al anteproyecto de ley sobre la "Economía Sostenible" (PPT). Mucha gente se ha adherido. Se ha escrito ya mucho sobre el tema.

Entre lo que más me ha gustado, destaco la crítica que hace Arsenio Escolar (director de 20 minutos) a la insostenibilidad del actual negocio discográfico, y la crítica -que puede resultar impopular- que se hace en Vida de un Consultor al pomposo manifiesto. Como veis, hay opiniones para todos los gustos.

En primer lugar, conviene recordar que la "música" es principalmente parte de la industria del entretenimiento y que es un negocio. A la Ministra de Cultura, como tal, poco debería importarle que en el blog "Business Intelligence fácil" cualquiera pueda escuchar el "Sólo le pido a Dios" (Ana Belén) sin pagar ni un duro. Es ridículo pensar que la "música está en crisis" o que puede desaparecer. Es ridículo, es falso y es mentira. El Ministerio de Cultura debería dedicarse a otras cosas (por ejemplo, a investigar si hay alguna competencia que no esté cedida aún a las autonomías y -si no la encuentra- desaparecer). Al Ministerio de Industria, en cambio, sí que le debería preocupar. Le debería preocupar que ni Napster, ni eMule, ni Spotfy, ni nada parecido haya nacido en España. El tema de la innovación y la tecnología no se nos da demasiado bien. Preferimos el ladrillazo y cosas así.

No me gusta hablar mal de los muertos, pero. el mercado discográfico no es el único que está en crisis, la venta de gramófonos y de máquinas de escribir también está en caída libre. Las máquinas de vapor tampoco se venden como antes... Esta mañana he oído que un niño de unos 12 años preguntaba que era un walkman; ni este niño ni sus hermanos mayores comprarán jamás un CD, y estoy seguro que los niños que ahora tienen 3 o 4 años no sabrán lo que es un CD.

Crisis similares están sufriendo las agencias de viajes, los periódicos o el cine, y en ninguno de estos casos la "piratería" tiene nada que ver. Es un cambio en los hábitos de los ciudadanos provocados por evolución tecnológica. Ahora somos más activos y vamos a golpe de clic.

Las discográficas no entienden lo que está pasando. Hace 15 años, sin embargo, no se preguntaban si el precio del CD correspondía con su valor. Lo aprendieron en la escuela de negocios: sabían que no pagamos lo que valen las cosas, si no la percepción que tenemos sobre ellas. Antes vendían con suculentos márgenes. Ahora lloran ante el legislador. El disco era un producto de consumo. Ya no. No les entra en la cabeza que un disco que hace 15 años hubiesen vendido por 3.000 pesetas o más, ahora no lo queramos por 15?. Y si lo bajasen a diez u ocho euros nos seguiría pareciendo caro. Y los más jóvenes no lo querrían ni aunque valiera un 1?. Además, ¿Por qué he de pagar todos los intermediarios que producen un formato que no quiero y lo acercan hasta una tienda a la que no voy? ¿Al enviar un e-mail estoy robando a correos?

Antes, el artista cedía los derechos a una discográfica, y luego se buscaba la vida para realizar actuaciones. La tendencia apunta a que los artistas cederán su "marca" y los gestores harán una explotación total del negocio musical (incluyendo conciertos, festivales, club de fans, internet, cine, televisión, patrocinios, merchanding, discos de estudio, etc.). Así lo hizo Madonna cuando abandonó Warner para firmar no con otra discográfica, sino con Live Nation, una de las principales empresas de organización de conciertos, capaz de producir 16.000 conciertos para 1.500 artistas en 57 países. Muchos otros artistan han seguido pasos parecidos.

Pocas cosas cambiarán para los grupos pequeños. Por cada CD vendido, el artista ganaba alrededor de 50 céntimos. Es decir, que era necesario vender 60.000 discos para ganar 30.000 euros, y 60.000 discos son muchísimos discos que muy pocos artistas pueden vender. Sólo para las superestrellas el negocio discográfico suponía unos ingresos significativos. Los demás, siempre han vivido (y lo seguirán haciendo) de sus directos.

Por supuesto, la música se distribuirá para uso privado a través de internet, probablemente con algún servicio de suscripción capaz de gestionar de forma eficaz un catálogo de canciones amplio y a precios módicos (tipo Spotify). Este servicio aún no existe, y no existe porque los grandes beneficiarios del viejo modelo de negocio han perdido muchos años tratando de crear e imponer un formato que no se pueda copiar (SDMI, DRM). Fracasaron, claro.

Para finalizar, os dejo un vídeo que he encontrado en el blog de Enrique Dans que trata el problema desde la óptica adecuada, y que permite darnos cuenta de que no hablamos de pobrecitos artistas empobrecidos por las descargas, sino de empresas que pretenden mantener intactos sus márgenes comerciales...

Retomo la serie sobre DSS para preguntarme cómo tomamos las decisiones. En primer lugar, conviene recordar que existen diferentes tipos de decisiones, y por lo tanto parece lógico que cada decisión la tomemos de un modo significativamente diferente. Evidentemente, no actuaré igual para tomar una decisión estratégica sobre mi empresa, o para decidir el destino de mis vacaciones.

¿Es posible, por lo tanto, generalizar la estructura de un procesos de decisión? Pues sí.

El mérito debemos atribuírselo a Herbert Alexander Simon, premio Nobel de Economía en 1978. Simon fue pionero en la investigación sobre la forma en que deben tomarse decisiones en organizaciones económicas complejas (empresas públicas, multinacionales, etc.). Definió la economía como la "ciencia de la elección", y desmitificó la idea generalizada de que actuamos buscando la optimización de los resultados. Y es verdad. Nadie anda buscando la "solución óptima", por la sencilla razón de que el número de variables existentes y la incertidumbre asociada lo convertirían en un método poco práctico o directamente inviable.

H. A. Simón introdujo el concepto de "racionalidad limitada", y consideró las limitaciones de conocimiento y la capacidad de computación. Su propuesta es buscar soluciones satisfactorias, más que óptimas. Sus estudios tuvieron un impacto importante en cómo se organizan las empresas, y desde el ámbito académico se generalizaron sus ideas hasta construir un "marco teórico" de cualquier proceso de decisión, empresarial o no.

En general, una decisión es una elección entre múltiples alternativas, y el proceso de selección de la ¿mejor? alternativa consiste en la exclusión de algunas y la evaluación de las otras. El siguiente diagrama muestra la estructura lógica del proceso de toma de una decisión.

En realidad, este diagrama, o esta divagación teórica, puede parecer poco últil para la implantación práctica de un sistema DSS. Por una parte, un sistema DSS debe servir para tomar muchas decisiones, y no sólo una. Por otra parte, un DSS debe ser capaz de resolver problemas a priori desconocidos. Es decir, yo creo un DSS hoy, y éste debe ayudarme a tomar decisiones que tomaré en un futuro, o incluso puede ayudarme a darme cuenta de que necesito tomar una decisión. ¿Se entiende la diferencia?

En cualquier caso, la teoría de la "racionalidad limitada" la considero sumamente interesante, porque permite darnos cuenta de qué estamos hablando cuando decimos "toma de decisiones", y pone de manifiesto una serie de cuestiones que conviene tener presente:

• Al tomar decisiones, realizamos inferencias sobre características desconocidas del mundo.
• Construímos modelos simplificados, extrayendo las características esenciales de los problemas.
• Valoramos la eficacia y la eficiencia para buscar soluciones satisfactorias.
• Trabajamos con restricciones de tiempo, de conocimiento, y con limitaciones computacionales.
• En el decisor influyen factores internos y externos, deseos y oportunidades que cree tener, y convenciones sociales y políticas.

Destaco la siguiente cita de H. A. Simon

Las personas no somos deliberadamente irracionales, pero no poseemos ni los conocimientos ni el poder de cálculo que permita alcanzar un modelo de adaptación óptimo.

No sé si mi próximo sistema Business Intelligence será mejor después de haber conocido un poco más de H. A. Simon, pero bueno, el saber no ocupa lugar :-P

Ha llegado el momento de realizar una nueva quedada de la comunidad bloggera sobre Business Intelligence. Si no me equivoco, será el cuarto evento público, después de los celebrados anteriormente en Barcelona, Madrid y Chile. En esta ocasión, será en Barcelona, por lo que podemos afirmar que BI Beers ya ha dado su primera vuelta al mundo.

Como en ocasiones anteriores, se trata de una reunión de amigos (aunque sean virtuales), y el único objetivo de la agenda es pasar un rato agradable, tomando unas cervezas, y charlando sobre BI.

¿Dónde? En Barcelona. Bar Snookers, en Roger de Llúria 42

¿Cuándo? Lunes, 14 de diciembre del 2009, a partir de las 19:00

¿Quién? La comunidad de blogs sobre Business Intelligence, en un sentido muy amplio, es decir, bloggeros, comentaristas y lectores, y personas conectadas con los anteriores (hasta con seis grados de separación), incluído Kevin Bacon.

Por favor, si piensas asistir, escríbeme a contacto@businessintelligence.info.

Estoy siguiendo con interés el caso de "Vodafone vs Grankoala" relativo a las 27 horas de espera que comentaba esta mañana. Los que me conocen saben la indignación que me produce el mercado de telefonía en España, por lo que quiero hoy aportar mi granito de arena en la noble lucha de este David frente a este Goliat.

Esta mañana hacia referencia a la ineptitud de los medios tradicionales para seleccionar noticias, sin embargo, la situación generada por este usuario de telefonía será un referente y un ejemplo paradigmático en muchas otras áreas, desde el márketing o el CRM, hasta la potencia de los blogs como constructores o destructores de marca, y la infinita potencia de las campañas virales.

Vodafone está demostrando su ineptitud para tratar al cliente, y la propia maquinaria burocrática de la compañía está destruyendo su ya malgastada marca. O los directivos de Vodafone, desde sus despachos, no se han dado cuenta, o son imbéciles.

Os cuento las novedades del caso Vodafone vs Gran Koala:

• El martes a la 1h de la madrugada, tras 27 horas de espera, Vodafone le corta la llamada al 122.
• El martes a las 13h, Grandísimo Koala escribe una carta abierta a Vodafone, poniéndoles al día de la situación
• Vodafone responde con un mensaje automático, en inglés, informandole que recibirá una respuesta en 24 horas. O sea, a seguir esperando...
• El miércoles a las 13h, una amable señorita de Vodafone, llama efectivamente a Grankoala, después de exactamente las 24 horas anunciadas, para disculparse y ofrecerle el descuento del 10% durante las 3 próximas facturas.
• Grankoala sigue difundiendo el tema, e incluso es mencionado en algunos medios de TV, y en innumerables foros generalistas, o de márketing, o de cualquier otro tema, como este blog sobre Business Intelligence. A Grankoala, y a toda la comunidad, la indemnización le parece insuficiente, y la manera que tiene Vodafone para gestionar esta situación, lamentable.
• Hoy jueves a las 14h, recibe una llamada para hacerle una kafkiana encuesta de satisfacción de Vodafone. ¡De chiste total!
• Hace unas horas, Grankoala hacía la siguiente reflexión:

Actualmente mis consumos medios son de 300 euros. Y si aún así, con toda esta incompetencia por su parte, actúan de esta manera, pobre del usuario que les facture 20 euros al mes. He sido afortunado por poder hacer algo más de presión gracias a vosotros. Pero no quería que esto se quede aquí. Quería que demuestren que nos van a tener realmente en cuenta.

Si Vodafone valora el tiempo de sus clientes de esta manera creo que ya deja claro cuanto de importantes somos los clientes para ellos y las expectativas que podemos tener de que les importen algo nuestras quejas. A mi me quedó claro. Querría saber en cuanto valoran el tiempo sus ejecutivos. Y si de verdad se creen mejores que los que les damos de comer.

A muchos la resolución les pareció ridícula. Pero en realidad por parte de Vodafone está muy bien pensada de cara a sus clientes. Hay que dar ejemplo. No se molesten en reclamar. Si no les contestamos o les mareamos de operador en operador cuelguen y no insistan. Porque lo máximo que van a conseguir es que les devolvamos el dinero que les hemos cobrado de más. Y a veces ni eso.

Aún así quería exponerlo públicamente para conocer más opiniones. La mayoría de ellas coinciden con la mía. Hice un recopilatorio de las opiniones más representativas por varios foros y se las adjunte al responsable de calidad de Vodafone España que me llamó ayer.

Por cierto, entre las excusas de Vodafone figura el que se ha tratado de un "problema informático". Cada vez que oigo esta justificación ante un problema me duele en el cogollo del alma. ¿Un problema técnico? ¡anda ya! Todos hemos sido abandonos en una llamada en espera infinidad de veces, aunque no hemos tenido la paciencia y la habilidad de Gran Koala para denunciar la situación... Si es un problema técnico, que lo solucionen ya. No es un caso aislado, es un problema recurrente en los servicios de atención al cliente de las grandes operadoras, y es una consecuencia de su manera de gestionar y valorar al cliente. Es un problema organizativo. No técnico.

Algunos links sobre el tema:

• Las provincias
• Meneame
• PYMES y autónomos
• La Sexta noticias

ACTUALIZACIÓN: Una lectora me envía una broma radiofónica que le hacen a una comercial que intenta vender un producto de telefonía... Me he reído mucho, aquí lo tenéis: La venganza del usuario

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Esta semana Sonia LB (la lectora más dicharachera del blog Business Intelligence fácil) me sugirió incorporar enlaces hacia las principales redes sociales. Dicho y hecho.

Como veréis, este blog sobre Business Intelligence sigue mejorando, y ahora después de cada artículo encontraréis los links hacia las principales redes sociales, en concreto:

• Twitter
• Delicious
• Meneame
• Facebook
• Technorati

Todas estas redes me producen bastante respeto, ya que pueden comprometer seriamente nuestra privacidad. No es necesario ser un experto en Business Intelligence para darse cuenta de que tienen mucha información sobre nosotros; al fin y al cabo, son organizaciones empresariales que buscan el lucro, e incluso alguna de ellas se planea su salida a bolsa. ¿Y con que comercializarán si no es con nuestros datos?

Dicho esto, os confirmo que me he dado de alta en todas estas redes, aunque sólo sea para probar que funcionan los links. No aseguro mi participación en ninguna de estas redes, salvo tal vez Twitter y Delicious.

Twitter permite escribir mensajes cortos de hasta 140 caractéres, con lo cual yo no tengo ni para comenzar...jeje... De todos modos, al cabo del día encuentro noticias o páginas que me gustaría comentar, y no lo hago por falta de tiempo y/o ganas... Tal vez, a partir de ahora estas noticias caerán en Twitter... Ya veremos. Si quieres ser mi primer follower, estoy en Twitter.

Delicious te permite organizar tus páginas web favoritas mediante tags, con la ventaja de que podrás acceder a ellas desde cualquier ordenador, y con el inconveniente de que cualquiera podrá ver tus páginas favoritas, por lo que seguramente terminarás no poniendo en Delicious todos tus favoritos. Por ejemplo, ¿A quién le importa que el autor de este blog visita regularmente la página web de una banco en Suiza? Eso sí, si te gusta Business Intelligence fácil, o cualquiera de sus artículos, ahora podrás apuntarlo en tu lista de enlaces de Delicious... A mi Delicious me servirá para ampliar el apartado de enlaces de este blog, ya que desde ahora también estoy en Delicious...

Technorati es un agregador de blogs muy popular, últimamente están realizando cambios y dando un servicio muy malo (te pierden el usuario, desaparece el blog, se cuelga la página...), que no se corresponde en absoluto con el potencial que tiene... Como registré el blog hace tiempo, voy a darles otra oportunidad. Si os gustan los artículos de este blog sobre Business Intelligence, votadlos.

Meneame es un agregador de noticias, es impresionante la cantidad de usuarios que tiene (y las visitas que genera). Si eres usuario de Menéame, y algún artículo de de este blog te parece interesante, menéalo.

Supongo que todos conocéis Facebook, y estaréis decididamente a favor o en contra de esta red social... A mi cada vez me gusta menos, aunque he de reconocer que el juego de "Farmville" está muy bien... Me explico... En "Farmville" eres un granjero que tiene que cultivar semillas, cuidar animales y plantar árboles, aunque con la particularidad -¡y esto es lo mejor de juego!- de que sólo te pasan cosas buenas... El "España va bien" de Aznar se queda corto... Tampoco un optimista enfermizo como Zapatero podría soñar con un mundo así... En Farmville, podrás adoptar una tortuga huérfana, o ayudar a un amigo a fertilizar su campo, recibirás premios y regalos, y jamás jamás te pasará nada malo, ni llueve ni hace frio, ni se te escapará el rebaño; tampoco nadie te robará tu plantación. Si juegas suficiente, la rentabilidad está asegurada. ¿No sería maravilloso un mundo así?

En los procesos de toma de decisión (DSS), intervienen muchos factores de toda índole, y tendremos ocasión de profundicar en ellos en otros artículos. Sin embargo, existe un criterio de decisión que destaca sobre todos los demás y merece un artículo independiente. O, tal vez, merezca un blog completo (¡Business Intelligence fácil!). Me estoy refiriendo a la simplicidad como criterio decisor.

No soy el primero ni el último en hablar sobre la simplicidad. Desde Occam (o incluso antes) y hasta nuestros días, la simplicidad ha sido siempre valorada como principio metodológico. Por simplicidad, omito las citas de Einstein y la de Leonardo da Vinci.

Creo que, consciente o inconscientemente, la simplicidad es un criterio que siempre existe en nuestras decisiones. Y si no existe, debería existir. La simplicidad es especialmente valorada en el diseño, la tecnología y los negocios, y por supuesto en todos los aspectos del Business Intelligence.

Por ejemplo, la simplicidad es un criterio fundamental al diseñar un cubo OLAP, o definir los indicadores y pantallas de un cuadro de mando, o en la manera de disponer la información en un informe, o los datos a incluir o omitir en cualquier presentación corporativa. Es importante para definir un proceso ETL, o para modelizar un datawarehouse. Y, por supuesto, para definir un modelo matemático que nos permita hacer predicciones sobre el futuro. O para seleccionar una herramienta de Business Intelligence. Para resultados semejantes, siempre es preferible la opción simple.

De hecho, los hooligans más hoologans de este blog, me habrán oído cuestionar la necesidad de tener cubitos OLAP o las "nubes de datos". Y mis reparos se justifican precisamente por el principio de simplicidad. Un cubo OLAP es una estructura adicional que mantener, y sólo se justifica cuando las ventajas que aporte sean muchas y significativas... ¿Realmente no podemos realizar informes dinámicos y ágiles utilizando un modelo ROLAP? mmm....

Todo esto viene a cuento a que hace poco que he leído el libro "Las leyes de la simplicidad", de John Maeda, y que recomiendo vivamente. Este autor (otro de mis ídolos que vive de dar conferencias), expone 10 leyes sobre la simplicidad, y las acompaña de explicaciones muy claras y ejemplos cotidianos. El librito comienza así:

El modo más sencillo de simplificar un sistema es retirarle algunas de sus funciones. Los DVD actuales, por ejemplo, tienen demasiados botones si todo lo que se quiere hacer es mirar una película. Una posible solución sería eliminar los botones para rebobinar, avanzar o expulsar, y así sucesivamente hasta que sólo quede un botón: reproducir.

Pero ¿qué hacer cuando desea usted visionar de nuevo una escena de una película? ¿O cuando necesita detener la película para ir al cuarto de baño? La cuestión principal es: ¿dónde se encuentra el equilibrio entre la simplicidad y la complejidad?

Por una parte se desea un producto o servicio fácil de usar; por otra parte, también se quiere que sea capaz de hacer todo aquello que el usuario quiere que haga.

El proceso para alcanzar un estado idóneo de simplicidad puede llegar a ser realmente complejo; permítame, por tanto, que se lo simplifique. La manera más sencilla de alcanzar la simplicidad es mediante la reducción razonada. En caso de duda, elimínelo.

Las 10 leyes de la simplicidad de John Maeda son:

• Reducir. La manera más sencilla de alcanzar la simplicidad es mediante la reducción razonada.
• Organizar. La organización permite que un sistema complejo parezca más sencillo.
• Tiempo. El ahorro de tiempo simplifica las cosas.
• Aprendizaje. El conocimiento lo simplifica todo.
• Diferencias. La simplicidad y la complejidad se necesitan entre sí.
• Contexto. Lo que se encuentra en el límite de la simplicidad también es relevante.
• Emoción. Es preferible que haya más emociones a que haya menos.
• Confianza. Confiamos en la simplicidad.
• Fracaso. En algunos casos nunca es posible alcanzar la simplicidad.
• La única. La simplicidad consiste en sustraer lo que es obvio y añadir lo específico.

Si os interesa, el autor tiene una web sobre estas 10 leyes de la simplicidad... Aunque, por supuesto, sólo debes leer este libro si antes ya has leído "El Principito"... Eso sí es simplicidad y belleza...

La conocida frase "torturar los datos hasta que confiesen" resume perfectamente cuál es el objetivo de las técnicas de data mining, y será muy útil para continuar esta serie de artículos sobre DSS...

En los anteriores artículos del blog Business Intelligence fácil comentaba que las técnicas OLAP ofrecen un soporte pasivo a la toma de decisiones. Es decir, facilitan únicamente el acceso a la información y la visualización de los datos, pero aportan poco valor añadido a los mismos. Ni recomiendan, ni descubren y, evidentemente, no toman ninguna decisión. Eso es labor del analista, por supuesto.

Si de un interrogatorio se tratase, el Business Intelligence pasivo sería como tratar de obtener información por las buenas, preguntando educadamente al sospechoso. Luego existe la posibilidad de hacerlo por las malas, obligando al interfecto que cante todo lo que sabe. Que seguro que es mucho más de lo que dice.

En la última década, nuestra capacidad para almacenar datos ha crecido a velocidades exponenciales, pero nuestra habilidad para procesarlos y utilizarlos no ha ido a la par. Por ejemplo, un cuadro de mando o una tabla dinámica nos mostrarán fácilmente las ventas mes a mes, o nos dirán que Madrid y Barcelona son las poblaciones donde más se vende, o incluso que los productos de licor no se venden demasiado por las mañanas. Pero todo eso son trivialidades.

El Business Intelligence activo utiliza metodologías de data mining para descubrir patrones ocultos, no evidentes, en la información. Para ello, se emplean modelos matemáticos muy conocidos y estudiados, pero que su aplicación en el ámbito empresarial es todavía reducido, por lo menos en España.

Las técnicas de tortura que se emplean se pueden clasificar del siguiente modo:

• Exploración: Mediante el análisis de la varianza es posible detectar valores anómalos (detección de fraude...)
• Clasificación: Analizando el comporatamiento de un indicador respecto varias dimensiones es posible crear grupos de trasacciones homogéneos (análisis ABC, basket analysis, clustering de clientes, propensión al abandono, venta cruzada...)
• Proyección: Mediante técnicas de regresión es posible predecir resultados futuros o el valor que tomarán determinados parámetros al alterar otros (planificación de ventas, diseño de campañas de márqueting...)
• Series temporales: Es un caso especial de proyección, pero se estudia independientemente por sus particularidades y especial interes. Se utiliza para detectar patrones regulares en el pasado que permitan realizar predicciones en el futuro (planificación, estacionalidad, Ramadán o Semana Santa, tendencias...)
• Optimización: Evaluación de todas las posibles combinaciones de varios parámetros para seleccionar aquella que resulte óptima y viable (planificación de la cadena de suminstro, BOM, asignación de recursos ...)

Hay un riesgo, sin embargo, y conviene tenerlo presente... Si torturas suficiente, podrás conseguir que el interrogado confiese cualquier cosa, cierta o no... Es decir, hemos de estar preparados para obtener resultados "no significativos", que no confirmarán ni desmentirán ninguna hipótesis... De hecho, a diferencia de otros métodos estadísticos, el data mining no parte de ninguna hipótesis que queremos confirmar, sino que objetivo es descubrir información oculta, desconocida a priori...

Os dejo varios links que utilizan el mismo símil para introducir los conceptos de minería de datos. El primero menciona varios casos reales de uso estas técnicas en instituciones públicas y privadas; lo recomiendo.

• Aplicaciones reales de mineria de datos (en PDF, o en PPT).
• Introducción al data mining (parte 1/4)

Lo bueno de dedicarse a un mundo tan especializado como el Business Intelligence en general, o el data mining en particular, es que con muy poco puedes ser considerado como todo un experto, y captar la atención del auditorio.

Para ser todo un experto en mineria de datos, sólo es necesario saber dos historias. Una la contaré hoy, y otra la dejaré para el próximo artículo, de esta manera -me cuentan- se consigue un mayor suspense y aumenta el interés hacia este blog, tan interesante ya de por sí :-)

La historia, real o imaginaria, se situa a finales de lo 90, en la sede central de la cadena de supermercados Wal-Mart, donde decidieron iniciar un proyecto de basket analysis utilizando la ingente cantidad de información contenida en su Teradata datawarehouse.

Inicialmente, los resultados no parecieron muy espectaculares, ya que vieron que quien compraba pasta dentífrica también compraba cepillos de dientes; tampoco sorprendió que quien comprase whisky DYC inevitablemente adquiriese Cocacola... La sorpresa fue observar una correlación estadísticamente significativa entre la compra de pañales y cerveza.

Incorporaron la información de sus tarjetas de fidelización para profundizar en el estudio, y vieron que los compradores de cerveza y pañales eran varones de entre 25 y 35 años, que solían comprar estos productos conjuntamente los viernes por la tarde.

Con todos estos datos, fue fácil dar una explicación al fenómeno, y tomar medidas comerciales para aumentar las ventas, y justificar así el sueldo de todos estos analistas. Como los pañales son voluminosos, las madres enviaban a los padres de las criaturas a comprar los pañales, estos esperaban a último momento para hacerlo, y aprovechaban para comprar cervezas que se tomarían en casa, ya que en la sociedad americana está mal visto que un padre de familia frecuente los bares hasta tarde, y vuelva a casa dando tumbos...

Sea como fuere, tomaron la decisión de colocar las cervezas cerca de los pañales, con la intención de que los padres que compraban pañales y que no solían comprar cerveza, se acordasen que faltaba cerveza en casa. Me imagino que el argumento contrario también debe ser cierto, es decir, que los señores que iban a comprar cerveza, se acordasen que tienen un niño en casa.

Los resultados fueron espectaculares, o no estaría escribiendo sobre esto, y aumentaron entre un diez y un quince por cierto tanto las ventas de cevezas como de pañales.

La historia, real o no, es un buen ejemplo de los beneficios que puede aportar la minería de datos y, en particular, al análisis de la cesta de la compra (market basket analysis). Para que veais que no me lo he inventado íntegramente, aquí tenéis dos artículos que hablan sobre ello:

• Ejemplo ilustrado del análisis de la cesta de la compra
• If Only It Really Were about Beer and Diapers

Recordad que esta es sólo una de las cosas que debéis saber sobre data mining. La otra -mucho más importante y crucial- la explicaré en el próximo artículo.

Acabo de recibir un correo de Litebi anunciando que han recibido financiación por valor de 500.000 euros, y consideran que puede ser interesante para los lectores de este blog sobre Business Intelligence. No hay problema, aquí tenéis la nota de prensa:

Litebi cierra 500.000? de inversión

Litebi, empresa que oferta soluciones de Business Intelligence bajo el modelo SaaS, ha cerrado recientemente una primera ronda de financiación por parte de dos Business Angels de la red del IESE que se han incorporado cómo socios y consejeros a la compañía. Complementando esta aportación la iniciativa NEOTEC ya aprobado por parte del organismo público CDTI, en total los fondos securizados por Litebi ascienden a 500.000?.

Jorge López Mateo y Javier Giménez Aznar, fundadores de Litebi, manifiestan su intención de emplear el capital ganar presencia en el mercado nacional y en continuar desarrollando su disruptiva plataforma de Inteligencia de Negocios.

Su modelo de Business Intelligence, fácil y asequible, orientado a las necesidades de empresas de tamaño mediano, permite a empresas de tamaño mediano mejorar su rendimiento y ahorrar tiempo en los procesos de toma de decisiones, a través de cuadros de mando y potentes herramientas de análisis, sin necesidad de realizar fuertes inversiones iniciales.

No conozco LiteBi, pero siempre es interesante la existencia de proveedores españoles de Business Intelligence. Su catálogo de productos parece muy interesante. Espero escribir sobre ello próximamente.

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

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

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

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

Ayer hacía una introducción al concepto DSS, y hoy voy a profundizar en el tema analizando las posibles clasificaciones de las decisiones que día sí y día también toman las empresas, y el tipo de solución Business Intelligence que puede ser apropiado en cada caso.

La clasificación más habitual es la que hace referencia al alcance de la decisión. En este caso, se distinguen tres tipos:

• Decisiones estratégicas: Son aquellas que afectan a toda la empresa (o a una buena parte de la misma) durante un largo periodo de tiempo. Influyen, por lo tanto, en los objetivos generales de la empresa y en su modelo de negocio . Estas decisiones son tomadas por los máximos responsables de las compañías (CEO, presidentes, directores generales, comités de dirección, etc.).
• Decisiones tácticas : Afectan únicamente a parte de la empresa, o a parte de sus procesos, y generalmente se toman desde un solo departamento (o de unos pocos). Tienen un impacto relevante a medio plazo (1 o 2 años, como máximo), y son tomadas por cargos intermedios (jefes de departamento, gerentes, etc.)
• Decisiones operativas: Afectan a actividades específicas, con un alcance muy claro, y su efecto es inmediato o muy limitado en el tiempo. Estas decisiones son responsabilidad de los niveles bajos de la jerarquía empresarial (jefes de equipo, encargados de área, dependientes, etc.)

Merece la pena señalar que esta clasificación no dice nada sobre la importancia de las decisiones. Todas ellas son importantes y necesarias. Una mala decisión operativa puede costar millones (del mismo que una buena decisión puede suponer suculentos beneficios). También exiten decisiones "estratégicas" que resultan ser irrelevantes desde el punto de vista económico.

La otra manera habitual de clasificar la decisiones empresariales se refiere a su naturaleza; se distinguen tres tipos:

• Decisiones estructuradas: En este caso, las variables que afectan a la decisión son perfectamente conocidas, y en muchos casos el proceso de decisión puede representarse mediante un diagrama de flujo, e implementarse mediante un algoritmo. En casos extremos, ni siquiera es necesaria la intervención humana, aunque no es lo habitual.
• Decisiones desestructuradas: Son aquellas decisiones en la que no es posible diseñar un "flujo de decisión" en detalle, no es evidente que inteligencia se debe aplicar, ni cómo se debe diseñar el proceso, ni con que criterios decidir. Suelen ser decisiones que se toman ante eventos inesperados o que ocurren muy esporádicamente. En estos casos, evidentemente, la intervención humana es insuistituible.
• Decisiones semiestructuradas: Es el caso intermedio. En cierto sentido, me atrevo a decir que son todas o casi todas las decisiones, que se encuentran en algún punto intermedio entre los dos extremos descritos anteriormente. En este caso, algunos pasos del proceso de decisión están claros y pueden definirse razonablemente, aunque existen otros aspectos inciertos que es necesario valorar. ¿Son o no son así todas nuestras decisiones? Yo creo que sí...

Combinando estas dos clasificaciones, nos aparecen 9 clases de decisiones. En función de lo ambicioso de nuestro DSS, deberíamos tratar de cubrir el máximo número de estos casos, y cómo veremos a continuación todavía quedan muchas lagunas en este mapa.

Las herramientas Business Intelligence pueden ayudarnos a tomar decisiones de dos maneras:

• Business Intelligence pasivo: Proporciona un acceso fácil a información confiable y actualizada. Habitualmente, los trabajadores de la información acceden a estos datos a través de sistemas de reporting, análisis OLAP o cuadros de mando, obteniendo una visión agregada o detallada de la información (según sus necesidades).
• Business Intelligence activo: Aportan valor a la información disponible aplicando modelos matemáticos o estadísticos para detectar patrones ocultos, aplican modelos de optimización, proyección o clasificación para proponer las mejores soluciones posibles a un problema determinado. Es decir, estas soluciones toman un papel activo en el proceso de toma de decisiones.

El siguiente diagrama muestra el tipo de solución Business Intelligence más adecuado para dar soporte a la toma de decisiones en el ámbito empresarial.

A fecha de hoy, no existe un proveedor de software de Business Intelligence que pueda ofrecer honestamente un sistema DSS que integre todas estas casuísticas, a menos que consideremos que los dos señores de la foto van vestidos dignamente... o a menos que alguno se decida a patrocinar el blog Business Intelligence fácil... :-)

Incluso las funcionalidades de Business Intelligence pasivo suelen presentar una interfaz de usuario poco integrada, y por este motivo creo que es prematuro hablar de sistemas DSS, y es más correcto referirse a estos productos como soluciones específicas de reporting, análisis OLAP, cuadros de mando, o datamining... Recordad que una de las características que se mencionaba en la definición de "sistema DSS" era que los diferentes componentes deben estar relacionados entre sí.

Me dejo muchas cosas en el tintero, como que un sistema DSS sólo tiene sentido si la empresa tiene un proceso de toma de decisiones claramente definido. De nada sirve invertir en Business Intelligence si no se sabe que responsabilidades tiene cada cual, por ejemplo. Parece que esta serie continuará.

¿Dispones de un DSS en tu organización? ¿Cómo le llamáis? ¿el Data? ¿el DSS? ¿o utilizáis el nombre de la herramienta directamente?

El término DSS es el acrónimo de "Decision Support System", es decir, se refiere a los sistemas para el apoyo a la toma de decisiones. Se trata de un término que se popularizó a mediados de los 90 pero que sin embargo ha caído en desuso con la misma facilidad con la que se popularizó.

Habitualmente, no soy partidario del abuso de siglas rimbombantes para referirse a conceptos o ideas que pueden expresarse en simple castellano. Con demasiada frecuencia, las siglas y palabros extraños se utilizan como técnica de márqueting para vender nuevos productos (o los mismos de siempre), y aportan muy poco a otros términos que ya existen y que engloban ideas o conceptos similares.

Sin embargo, el término DSS me gusta, y tiene una carga conceptual interesante que conviene tener presente. Tal vez algún día Gartner, Forrester o Knightsbridge volverán a hablar de DSS y todas las consultoras y proveedores volveremos a popularizar el palabro. Hasta entonces, tenemos el blog Business Intelligence fácil para no olvidar lo que es un DSS.

Como la propia palabra indica, un DSS es un sistema, es decir, no es una herramienta, ni un software, ni un concepto ni una metodología. Es un sistema. ¿Y qué es un sistema? Según mis amarillentos apuntes de la asignatura "Sistemas de control automático"...

Un sistema es un conjunto de componentes relacionados entre sí que contribuyen a un determinado objetivo. Un sistema se caracteriza habitualmente a través de sus entradas y salidas, y su resultado se ve afectado por las condiciones externas al sistema, y por parámetros internos del mismo.

Pues bien, exactamente esta definición es aplicable para referirse al término DSS. Un DSS es un sistema informático que utiliza información y modelos matemáticos para ayudar a los trabajadores de la información a tomar decisiones empresariales adecuadas según las condiciones del mercado y la situación interna de la compañía.

Como sabemos, en el día a día de las empresas se toman contínuamente decisiones de muy distinto tipo, y de manera muy diferente. Existen decisiones que por su naturaleza se toman de manera racional y absolutamente informada, y otras que se toman de manera menos sistemática, casi por instinto. Los próximos días comentaré los tipos de decisiones que toman las empresas, y sus caractertísticas, y cómo un sistema DSS ayuda a ser más efectivo y eficiente.

De momento, me conformo con adelantar que existen DSS y DSS. Los actuales DSS utilizan metodologías OLAP, y ofrecen un soporte pasivo a la toma de decisiones. Es decir, los sistemas DSS actuales ayudan a la toma de deciones proporcionando información confiable y actualizada, pero raramente aportan valor añadido a la información y decisión resultante. Un soporte activo a la toma de decisiones requiere modelos matemáticos y estadísticos avanzados que descubran patrones ocultos en la información (para diseñar mejores campañas de márqueting, para optimizar la cadena de suministro, para orientar mejor los productos a mercados específicos, etc.), y todo eso se está haciendo todavía muy poco, y de manera poco estructurada.

Como he dicho, los próximos días profundizaré algo más sobre estas cuestiones.

¿Tienes un DSS en tu organización? ¿Cuántas aplicaciones lo componen? ¿Hacéis análisis OLAP? ¿Tenéis cuadros de mando? ¿y data mining?

Esta entrada ha sido muy difícil de escribir, pues he tenido que seleccionar de este blog sólo diez de los veinte mangíficos consejos para fracasar como jefe de proyecto informático. He intentado seleccionar aquellos 10 que me han parecido más imprescindibles para conseguir el objetivo, y especialmente en un proyecto de Business Intelligence, pero es recomendable la lectura de la lista completa. Ahí va mi selección:

• Cuando visites al cliente dile que sí a todo, sea lo que sea. Tu trabajo es complacer al cliente y lo haces muy bien, si los programadores no saben hacer el suyo, es su problema.
• A la hora de preparar un plan de proyecto sé muy optimista con los tiempos, sobre todo con los de desarrollo, los programadores tardan en desarrollar los módulos lo que tú dices que se tarda, por algo eres su jefe, aunque jamás hayas programado ni el vídeo. Sobre todo no consultes tiempos con ellos, no vaya a ser que te digan que necesitan más horas.
• Jamás, y digo jamás, reserves horas del proyecto a una fase de pruebas con usuarios reales ajenos al desarrollo. Ya se encargarán los programadores de ir probando lo que hacen.
• Cuando un programador tenga una iniciativa creativa o una buena idea, recházala de inmediato. Las cosas se hacen como tú lo dices y punto, para sus creatividades ya tienen los fines de semana.
• Cuando un miembro del equipo haga algo mal, díselo delante de todos sus compañeros y sobre todo, no te sientes con él para solucionar el problema.
• No dejes que el equipo tenga una visión global del proyecto, si un programador está encargado de la impresión de informes, no tiene porque saber de que va el resto del proyecto ni de que partes se ocupan sus compañeros.
• No motives a tu equipo, su sueldo debería de ser su motivación. Nunca les digas la importancia que tiene su trabajo en el proyecto y en la empresa. Tampoco les felicites, para eso les pagan.
• Cuando tu equipo necesite algún recurso de la empresa (o fuera de ella), que lo busquen ellos. Tú no tienes tiempo de solicitar compras o peticiones al departamento de sistemas, y mucho menos de justificarlas por ellos. Desentiéndete.
• Cuando haya problemas con los plazos, échale la culpa al equipo en general, y a ese programador que hizo algo mal en particular. Recuerda, tú escribiste un plan que era perfecto, si no lo han seguido es su problema.
• Cuando un superior te pida explicaciones acerca del proyecto, nunca saques la cara por tu equipo, tu responsabilidad no llega a tanto y si alguien tiene que ponerse colorado que sean ellos.
• Si por algún casual tienes éxito en un proyecto, no traslades ese éxito a tu equipo no vaya a ser que se motiven. El éxito es solo tuyo, házlo saber a tus superiores.

¿Qué os parece? ¿Os suena?

Hace unos días comentaba como Microsoft Business Intelligence piensa incluir las características de DatAllegro en SQL Server 2008 y de este modo poder competir con soluciones tipo la de Teradata. Está integración forma parte del roadmap que ha planeado para su suite de Business Intelligence. En resumen, las características más interesantes están contempladas dentro de estos dos proyectos:

• Kilimanjaro: Se trata de nuevas funcionalidades que se añadirán a SQL Server 2008 (¿A través de un service pack?) mediante las cuales se pretende otorgar más autonomía a los usuarios de negocio, y mejorar las posiblidades que tienen los usuarios técnicos para administrar el sistema.
• Madison: Se trata de la integración de DataAllegro (compañía adquirida por Microsoft) con el motor relacional de Microsoft SQL. Con el tecnología MPP y el shared-nothing conseguirán sistemas altamente escalables, de alto rendimiento, gran capacidad, y a un coste por Tb reducido.

Es interesante destacar que estos productos (que finalmente tendrán otros nombres) saldrán al mercado a medidados del 2010, es decir, antes que el siguiente major release de SQL Server (SQL Server 2011, o el que sea...)

Sobre Madison, ya comenté algo el otro día, por lo que esta vez me centraré en Kilimanjaro.

Como se puede ver en la imagen, el foco de Kilimanjaro está en mejorar las posibilidades que tiene el usuario final para construir sus propios informes, con menor dependencia de IT. Una de las claves será el add-in de Excel denominado PowerPivot, y se caracterizará por su integración con Excel 2010 (como no podía ser de otra manera), el uso de tecnología BI in-memory, y la integración con Analysis Services y Sharepoint... Esto permitirá utilizar una tabla dinámica contra los datos de Analysis Services (¡pero con los datos comprimidos en el PC cliente!) y publicarlo en formato report. Observad esta imagen que pulveriza la limitación de 65.000 filas de Excel 2003 (o la de 1 millón de filas de Excel 2007):

Seguiremos atentos, después de lo de PerformancePoint (recordad), Microsoft no se puede permitir más titubeos. Yo creo que Kilimanjaro-Gemini-Madison pinta bien, aunque le encuentro a faltar la posibilidad de atacar directamente a un modelo relacional (prescindiendo de los cubos de Analysis Services). En fin, esteremos atentos...

Ah, os dejo el vídeo sobre el roadmap de Microsoft Business Intelligence que prometía el título de este artículo. Dura 55 minutos.

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...

Sabíamos que es complicado encontrar información de calidad referente al Business Intelligence, existen pocos estudios e informes de Business Intelligence, y los que hay suelen estar patrocinados por marcas y suelen tener un marcado carácter comercial. Nada nuevo. Lo novedoso son las conclusiones a las que ha llegado la Rutgers State University of New Jersey, que afirman que dichos estudios por lo general no revelan nada de relevancia. Sus conclusiones afectan no sólo a los informes y estudios de Business Intelligence, sino a los informes, estudios y análisis de todo tipo y condición. La reportera del Garrofer en Atlantic City ha podido tener un encuentro con los citados autores. La crónica no tiene desperdicio. Cito literalmente:

Un estudio de la Rutgers State University of New Jersey en Piscataway ha revelado que por lo general los estudios no revelan nada de relevancia o que como mucho sus "resultados" son válidos dependiendo de las circustancias y en un momento dado.

Por eso, los estudios que día tras día llenan las páginas de periódicos y los minutos de informativos, dando tema de conversación a "tertulianos" y "expertos", se olvidan de forma tan fugaz como llegaron porque en realidad no responden a nada.

"Los estudios sobre hábitos de consumo, salud, educación, opinión pública, sexo, o cualquier otro tema, en realidad son entretenimientos de la gente que hace estudios para pasar el rato," dijo el profesor Stephen R. Calloway, que dirigió este estudio.

Calloway reconoce que para llevar a cabo su propio estudio, un equipo de catorce personas ha estado trabajando durante dos años y medio, recopilando y analizando otros estudios, pero que aún así, los resultados de su propio estudio sobre el resto de los estudios, son igualmente baladís.

"Los resultados de nuestra investigación pueden que sean ciertos, o no," declaró Calloway.

Hay sin embargo algunos estudios, la minoría, que sí son relevantes y arrojan una luz contundente sobre la realidad de nuestros días. Sin embargo de estos estudios nunca se habla porque ni siquiera se hacen públicos, e incluso muchos de ellos ni siquiera se han llegado a hacer.

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.

Esta semana estará marcada por el lanzamiento oficial de Windows 7, el nuevo sistema operativo de Microsoft. Según he leído en "Unos pocos bocabits", harán una fiesta de inaguración a la que estáis todos invitados.

Bromas a parte, parece que Windows 7 supera los muchos problemas que provocaron la poca aceptación que ha tenido (y con razón) Windows Vista, y creo que esta vez sí que conseguirán que Windows 7 sea un éxito y todos acaberemos acostumbrándonos a su estética y sus particularidades. Fundamentalmente, creo que triunfará por dos motivos:

• Resulta complicado adquirir un ordenador nuevo con Windows XP instalado, y no creo que esta vez Microsoft facilite el seguir utilizando el ya clásico XP (como hizo con la opción de Downgrade desde Vista, o las facilidades para empresas...).
• Los ordenadores actuales son mucho más rápidos y potentes que lo que había cuando salió XP al mercado, por los que se disimularan los problemas de rendimiento que pueda tener el nuevo sistema operativo.

He leído en PC ACTUAL una comparativa entre los tres sistemas operativos de Microsoft, y me ha sorprendido negativamente la conclusión final:

Donde qiuzá nos llevamos la mayor alegría es en apartado de rendimiento, consumo de recursos y gestión de energía. Aquí Microsoft ha demostrado que esta vez ha hecho los deberes, y aunque no es tan liviano como Windows XP, algo a todas luces imposible si tenemos en cuenta las nuevas tecnologías que se integran en 7, sí ha mejorado bastante respecto a Vista

Y me ha sorprendido negativamente porque se asume como normal el que sea más lento que el predecesor de su predecesor... Un sistema operativo es fundamentalmente un soporte para que funcionen otras aplicaciones, y lo principal es que se aprovechen todos los recursos de la máquina para conseguir el mayor rendimiento y la máxima estabilidad... Por supuesto, también la seguridad y la usabilidad son cuestiones importantes, pero ninguna de ellas debería afectar negativamente ni al rendimiento ni a la estabilidad.

En realidad, espero y confío que el redactor de PC ACTUAL se equivoque, y que acierten los que dicen que Windows 7 es tan rápido como XP. Deberemos verlo y formarnos nuestra propia opinión.

Por cierto, la involución que vimos del XP al Vista es semejante a la que vimos en el mundo Business Intelligence cuando las herramientas cliente-servidor fueron sustituidas por aplicaciones web, que resultaron ser más lentas, menos usables, y menos funcionales que sus predecesoras, y todo ello para conseguir una supuestas ventajas tecnológicas intangibles para el usuario.

Como ya comenté, una compañía de capital riesgo ha aportado financiación por valor de 2,75 millones de euros a Apesoft, el principal proveedor español de soluciones Business Intelligence.

Entonces comentaban que con esta inversión esperaban convertir en realidad "muchas ideas" que tenían y, en concreto, querían invertir en I+D, para potenciar sus herramientas y añadir nuevas soluciones a su portafolio.

Ahora he leído en un portal de empleo que Apesoft creará más de cien empleos en los próximos doce meses.

Está claro es que se inicia un interesante periodo de cambios y novedades en Apesoft, aunque también me surge la duda de cómo afectará esto a los proyectos que tengan en marcha, o que estén a punto de comenzar. En el futuro, ¿Se seguirán focalizando en el Excel como frond-end? ¿apostarán por sus soluciones de planning? ¿O potenciarán la consultoria y los desarrollos a medida? Si alguien tiene ocasión de asistir al próximo congreso al que asistirá Apesoft, que se lo pregunte y que nos lo cuente en los comentarios.