Tendencias para el futuro Business Intelligence

Mercado
viernes, 25 de septiembre de 2009

Revista con artículos sobre Business Intelligence

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

En concreto, me estoy refiriendo a:

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

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

Veamos en que consisten...

Análisis predictivo

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

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

Análisis en tiempo real

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

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

Análisis en memoria

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

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

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

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

Gráfico de barras sobre las características mas importante en una aplicación de Business Intelligence

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