SAP BI. Sistemas fuente

Es este post os vot a hablar, dentro del entorno de SAP BI, de los sistemas fuente. Llamaremos sistema fuente a cualquier entorno del que nuestro sistema SAP BI se alimente. Puede ir desde nuestro propio sistema SAP R/3, pasando por diferentes bases de datos de diferentes sistemas, o un simple fichero plano.

Podemos hacer una definición de cada uno de ellos mas concreta:

• Sistema SAP R/3: BI está plenamente integrado con SAP R/3. Funciona como una herramienta central de data warehousing. SAP suministra las estructuras y los programas de extracción predefinidos. Éstos permiten que los datos fuente de SAP se carguen directamente en el almacén de datos.
• Integración con SAP XI: Puede enviar datos de fuentes SAP y externas a BI utilizando SAP Exchange Infrastructure (SAP XI). La transferencia de datos mediante SAP XI se basa en Simple Object Access Protocol (SOAP).
  SAP está basado en estándares generales para permitir la integración de sistemas externos. En el centro de la infraestructura hay una comunicación basada en XML que utiliza HTTP. El contenido específico de la aplicación se transfiere en mensajes en un esquema XML definido por el usuario del emisor al receptor utilizando Integration Server (una parte de SAP XI).
• Sistemas externos a SAP: Es posible utilizar BI como una base de datos consolidada para el reporting que cubre toda la organización, especialmente en una infraestructura de sistema heterogénea. SAP nos proporciona herramientas que permiten implementar estas interfases con rapidez y eficiencia.
• Proveedores de datos: BI también puede suministrarse con datos orientados al destino de los
  proveedores. Por ejemplo, ACNielsen o Dun & Bradstreet proporcionan datos de estudios de mercado que pueden cargarse en BI para su comparación y a continuación pueden valorarse respecto a sus propios datos operativos.
• Bases de datos (DB Connect) o fuentes complejas (Universal Data Integration [UDI]): BI permite que los datos se carguen desde sistemas de bases de datos externas o fuentes complejas de datos alimentadas por drivers de terceros específicos de aplicación.
   

Manual SAP BW/BI TBW310 en español

A través de ForoSap he encontrado el manual de SAP BW/BI TBW310 en español. En mi caso, tenía este y otros manuale en ingles. Tenerlos en español es una ayuda adicional y que supongo que para todas las personas que no dominen bien el ingles una gran ayuda. Os dejo el enlace donde podeis encontrar el link para descargarlo. Debeis registraros en ForoSap para poder hacerlo.

http://www.forosap.com/f24/descargar-manual-de-certificaci-n-sap-t10419/

 

 

En el manual vais a encontrar los conceptos básicos que cualquier persona que trabaje con SAP BW de SAP debe dominar. Es el pilar para posteriormente poder ir avanzando dentro del mundo del Business Intelligence.

 

El indice del libreo es el siguiente:

 

Capítulo 1: SAP NetWeaver y BI: Resumen, posicionamiento y fundamentos

• Aspectos fundamentales de Data Warehousing y Business
• Intelligence
• Resumen de SAP NetWeaver Business Intelligence (BI)
• Entrega de soluciones SAP NetWeaver: Prácticas, escenarios y tipos de utilización de TI
• SAP NetWeaver Business Intelligence: Resumen de Data Warehousing

Capítulo 2: Objetos del nivel BI Data Warehouse

• Workbench
• InfoSitios: Utilización empresarial
• InfoObjetos: Características
• InfoObjetos: Ratios
• El InfoCubo BI: un esquema estrella ampliado
• Creación de InfoCubos

Capítulo 3: Adquisición y transformación de datos desde sistemas fuente SAP

• Flujo de datos: Resumen
• Carga de datos maestros de un sistema fuente SAP
• Carga de datos variables desde un sistema fuente SAP
• Procesos de ETL y carga de jerarquías

Capítulo 4: Adquisición de datos desde otros sistemas

• Extracción desde sistemas externos: resumen
• Carga de ficheros planos

Capítulo 5: Business Content

• Descubrir Business Content (repository de metadatos)
• Activación de Business Content

Capítulo 6: Otros InfoSitios

• Objetos DataStore
• VirtualProviders y adquisición de datos en tiempo real
• MultiSitios e InfoSets BI

Capítulo 7: Administración de destinos de datos

• Tareas de gestión del sistema en BI: resumen
• Administración de InfoCubos
• Administración de objetos DataStore
• Cadenas de procesos

Capítulo 8: Introducción a la optimización de rendimiento de
una query

• Introducción a la optimización del rendimiento de una query en BI
• Agregados BI
• BI Accelerator
• Resumen de estadísticas

Herramientas de Business Intelligence en el mercado

Tras las etapas vividas de gran desarrollo y ampliación del negocio, el mercado BI ha llegado a una fase de madurez en la que está experimentando un proceso de consolidación, en el que los principales vendedores toman posiciones con objeto de proteger su cuota de mercado.

 

Una de las principales características de los últimos años ha sido la paulatina concentración del mercado, gracias fundamentalmente a la política de adquisiciones promovidas por lo principales proveedores.

 

El comienzo de este proceso comenzó en Marzo de 2007, con la compra Hyperion por 3.300 millones de dólares por parte de Oracle; con la consecuente respuesta de sus principales competidores. Mientras SAP llevaba a cabo la adquisición de OutlookSoft, apenas dos meses más tarde, y Business Objects por 5.900 millones en octubre. Por su lado, IBM adquirió Cognos por 5.000 millones antes
de cerrar el año.  A partir de esa fecha comenzó un periodo de concentración del marcado.

 

A continuación vamos a ver algunos de los princioales proveedores de soluciones de Business Intelligence:

 

SAP

 

La combinación de SAP Business Objects y SAP NetWeaver BW cuenta con la mayor parte del mercado de plataformas de BI.

 

La principal característica de la estrategia BI de SAP es su capacidad de integración entre las diferentes aplicaciones empresariales, más aun si tenemos en cuenta que la compañía cuenta con la mayor base instalada entre las plataformas de BI. Además el liderazgo en el sector ERP le permite aumentar sus ventas mediante estrategias de venta cruzada.

 

Por otro lado SAP está dirigiendo sus esfuerzos sobre el desarrollo de productos SAP Business Objects especialmente para 4,0 BI con SAP Business Objects Explorer en el ámbito de self-service BI. Por otro lado, SAP ha colocado a HANA como eje central de su estrategia en los próximos años. A través de la computación in-memory SAP promete resolver muchos de los problemas de rendimiento típicos en las grandes implementaciones de BI

 

SAP ha desarrollado una visión convincente sobre las principales tendencias clave en el futuro, incluyendo análisis móviles aprovechando los activos de la adquisición de Sybase, colaboración y Big Data. A estos esfuerzos hay que sumarle la aparición en el mercado de StreamWork, como herramienta de apoyo a la decisión.

 

QLIKTECH

 

El poducto de QlikTech, QlikView es una plataforma de BI basada en tecnología in-memory, integrando capacidad de acceso a diferentes fuentes de datos y haciendo énfasis en la usabilidad para los usuarios de negocio. Es este factor el elemento diferencial de QlikView, permitiendo un aprendizaje intuitivo y múltiples capacidades de visualización de datos.

Las implantaciones de QlikView han crecido en los últimos dos años. Grandes organizaciones están adoptando QlikView.

Gartner ve con frecuencia a las empresas desplegar QlikView para prototipos y reunir los requisitos, aprovechando su flexibilidad para atraer a los usuarios finales, por lo general vinculados a sistemas
transicionales y ERPs, particularmente en combinación con SAP e IBM.

QlikTech se ve como un jugador en una categoría diferente del mercado de BI tradicional, a la que se denomina Business Discovery. A pesar de su fuerte posición de mercado y la propuesta de valor
atractiva, es probable que sea cada vez más difícil para QlikTech defender su posición de precio elevado ya que la competencia crece. IBM Cognos Insight, Microsoft Power View, SAS Visual Analytic, o Explorer Visual Insight de Microstrategy, tienen la intención de reducir las oportunidades de expansión de QlikView, ofreciendo alternativas más baratas. Sin embargo, resulta complicado establecer previsiones acerca de la evolución de su cuota de mercado durante
los próximos años.

QlikTech ha puesto en práctica la estrategia de convertirse en un jugador verdaderamente global, con una fuerte expansión geográfica. QlikTech está firmemente establecida en Europa (que se originó en
Suecia), y está persiguiendo agresivamente el crecimiento en América del Norte.

Entre las principales valoraciones negativas de sus clientes, encontramos el descontento ante el modelo de fijación de precios y costes de licencia. Por otro lado, una de las cuestiones clave que
QlikTech tiene que abordar es la debilidad de QlikView en la integración de datos. En este sentido, QlikTech ha fortalecido sus alianzas con los líderes de integración de datos del mercado, particularmente informática, ofreciendo además paquetes de conexión con JD Edwards, Lawson/Movex, Oracle, Salesforce, y particularmente SAP.

 

MICROSTRATEGY

 

Los clientes de MicroStrategy citan con las principales razones de su selección la funcionalidad, rendimiento y la capacidad de gestionar grandes volúmenes de datos. Permitiendo implantaciones para gran número de usuarios y complejos requerimientos de negocio.

MicroStrategy tiene una visión centrada en dotar al usuario de funcionalidades de alto valor, en particular para la movilidad, siendo uno de los primeros proveedores en invertir en implementación de aplicaciones de BI en dispositivos móviles, inicialmente en Research In Motion (RIM) de los dispositivos BlackBerry, para continuar apostando en estos momentos por la plataforma de Apple, con desarrollos para iPhone y iPad, como para dispositivos Android.

Por otro lado, MicroStrategy continúa lanzando continuas innovaciones con objeto de lograr el más alto rendimiento en todas las capas de sus plataformas. Incluye tecnología en la nube, con su
plataforma y tecnología complementaria, como ETL y almacenamiento de datos. Posicionando su oferta de cloud como una forma de reducir el TCO de su plataforma.

MicroStrategy dispone de una amplia biblioteca de objetos prediseñados, incluyendo métricas, alertas, filtros y funciones estadísticas. De esta forma los desarrolladores pueden crear informes y contenido analítico con un alto grado de sofisticación analítica y formatos complejos con menor esfuerzo y costo que muchas otras plataformas.

Con cada lanzamiento la compañía, continúa desarrollando y simplificando las actividades de modelado con el objetivo de mejorar tanto la gestión de la plataforma como el
desarrollo de nuevas implantaciones.

 

Entre las últimas novedades que ha aportado Microstrategy al mercado, encontramos Visual Insight, herramienta basada en la nube, con la que pretende hacer más fácil para los usuarios de
negocios y grupos de trabajo la utilización de MicroStrategy, proporcionando capacidades para incluir fuentes de datos locales, como Microsoft Excel.

MicroStrategy ha construido un desarrollo completamente orgánico, con alto nivel de integración de sus componentes. La última versión de Microstrategy 9.x incluye mejoras respecto a la usabilidad
permitiendo más acciones de los usuarios con un solo clic, cuadros de mando reutilizables y asistentes de diseño.

En 2009, MicroStrategy presentó una versión gratuita muy completa y compatible con los nuevos paquetes empresariales de la compañía. Incluyendo además, una cartera de formación on-line
gratuita. Por otra parte, en 2011, MicroStrategy introduce MicroStrategy Mobile Suite, que permite a cualquiera crear aplicaciones de BI móvil sin costo alguno, añadiendo además una oferta de cloud personal con objeto de aumentar su atractivo para los usuarios de negocio. Y que representa claramente la intención de la compañía de alinear su oferta sobre dispositivos móviles con sus
servicios en la nube.

ORACLE

 

Su principal componente Oracle Business Intelligence Enterprise Edition (OBIEE). Durante 2012, Oracle anunció la adquisición de Endeca con el objetivo de extender sus posibilidades en el área de capacidades analíticas y Data Discovery.

Además, en octubre de 2011, la compañía sacó al mercado OracleExalytics In-Memory, producto que representa la estrategia de la compañía respecto a la tecnología e In-Memory, y que es una herramienta de integración entre hardware y software, que cuenta con paquete de OBIEE con la nueva in-memory. Herramienta basada en la tecnología adquirida por Oracle tras la compra de TimesTen en 2005, y que permite optimizar Oracle Essbase para apoyar la gama de BI tradicional, ya sea en la presentación de informes, cuadros de mando o análisis.

 

Oracle ha adoptado tradicionalmente una estrategia de adquisición. Por este motivo, ha de entenderse que los principales esfuerzos de la compañía tienen como objetivo alinear sus productos en una única
plataforma, con objeto de proveer a sus clientes de una oferta unificada.

La mayoría de sus clientes afirma seleccionar Oracle principalmente por su funcionalidad, integración de aplicaciones empresariales y capacidades de acceso a datos. Además, los clientes indicaron que valoran la capacidad de los productos para gestionar un gran número
de usuarios.

Las aplicaciones Oracle Business Intelligence (OBIA) son aplicaciones analíticas predefinidas para procesos empresariales horizontales, tales como la financiación, adquisición y análisis de
ventas. Además, la compañía también ofrece soluciones verticales de modelos de análisis de datos para industrias como los servicios minoristas y financieros para los compradores de TI que buscan
establecer un estándar común de datos modelo como base para el análisis.

Entre los principales problemas de OBIEE, encontramos la dificultad de implementación. La compañía ha tardado en responder a la tendencia de Data Discovery. Sin embargo, algunas funciones ya están disponibles en el Exalytics In-Memory, gracias en gran medida a la adquisición Endeca.

 

MICROSOFT

 

Microsoft ofrece un conjunto competitivo de capacidades de BI y una atractiva política de precios y beneficios que atraen a los desarrolladores de Microsoft y su canal de distribuidores independientes.
La compañía ha invertido en la construcción y mejora de las capacidades de BI en tres de las ofertas de sus principales Microsoft Office (especialmente Excel), Microsoft SQL Server y Microsoft
SharePoint. De esta forma Microsoft prácticamente garantiza que se sigan adoptando su oferta de BI, especialmente en organizaciones con una infraestructura de información en Microsoft.

Uno de los puntos fuertes en la adquisición de Microsoft son los bajos precios de licencia, comparable a proveedores de código abierto y es considerablemente menos que sus competidores comerciales siendo esta la principal razón para seleccionar Microsoft como proveedor BI. Algo que permite reducir ostensiblemente el coste. Siendo por tanto ideal para aquellas compañías que deseen disponer de una amplia gama de usuarios, y requieran de funcionalidades básicas de BI con diferentes perfiles.

Por otro lado, la funcionalidad de OLAP por los clientes de Microsoft es uno de las más altas en comparación con otros proveedores. Esto se puede atribuir al éxito y a la adopción de Microsoft SQL Server Analysis Services; funcionalidad que incluye con Microsoft SQL Server y sus optimizaciones con herramientas front-end.

Una de las novedades más importantes de Microsoft es la incorporación de tecnología In-Memory sobre SQL Server PowerPivot, en SQL Server 2012, que permitirá hacer frente a los problemas de
rendimiento de la su plataforma en durante el procesado de grandes volúmenes de datos.

Microsoft está realizando un importante esfuerzo en el desarrollo de producto SQL Server, SharePoint y Office en la nube. Siendo esta uno de sus ejes estratégicos centrales para el futuro. Con objeto de diferenciánciarse de sus competidores para hacer BI fácil de
implementar y de bajo costo.

 

IBM

 

Cognos 10 es la solución BI de IBM. La compañía combina un completo software, hardware y servicios en un mercado con una oferta coordinada, aportando una visión de BI unificada, tanto en el
área de análisis y gestión del rendimiento.

Las razones principales por las que los clientes seleccionen IBM son la funcionalidad, la facilidad de uso para los usuarios finales, y el acceso e integración de datos.

IBM presentó un nuevo Cognos 10 de aplicaciones móviles para el iPad que se incluye de forma gratuita en los roles de usuario existentes. A principios de 2012 la empresa lanzó Cognos Insight, un producto personal, escritorio de BI.

El rendimiento sigue siendo el principal problema de la plataforma Cognos 10. Los principales analistas definen los productos de Cognos más difíciles de implementar y de usar que los de la competencia.

La visión de IBM al igual que otros de sus productos, mantiene un enfoque de plataforma, aportando a sus clientes una solución única a sus necesidades de negocio a través de las diferentes funcionalidades de Cognos 10.

¿Cuando debemos implantar una estrategía de BI?

No existe un tipo de compañía específico que debería desarrollar una estrategia de BI, no tenemos un patrón exacto, tanto una gran empresa como una mediana pueden tener la necesidad de implantar una estrategia de Business Intelligence.

Lo que si que existen son indicios a las que debemos estar atentos y que nos indican que puede ser el momento de dar el salto hacia una estrategia BI. Algunos de estos indicios podrian ser:

1. Cuando diferentes departamentos de la compañía no coincidan en sus informes sobre resultados comunes. Imaginemos el caso que los datos del departamento de finanzas no coincida con el de compras en cuanto al coste total de los materiales adquiridos.
2. Cuando una compañía no es capaz de disponer de información con la puntualidad o la calidad necesaria.
   Una información de calidad y actualizada permite marcar el mejor rumbo en el que debe navegar nuestra empresa. Un buen ejemplo de ello, son aquellos casos en los que la compañía sea incapaz de cerrar presupuestos a tiempo.
3. Cuando la compañía necesite comparar su posición y resultados con el resto de competidores del mercado.
   La estrategia de BI resulta clave a la hora de conocer las condiciones del mercado, las tendencias y la información demográfica y económica de clientes y competidores.
4. Ausencia de indicadores básicos para medir el desempaño.
   Si una compañía desconoce el precio unitario de sus productos, o es incapaz de disponer de un descuento conjunto a un cliente al no estar seguro de los márgenes de beneficio, es un claro indicativo de la necesidad de una estrategia de BI.
5. La incapacidad de reconocer cambios en el comportamiento de sus clientes, y en sus patrones de compra.
   Si una compañía no conoce cuales son los productos más demandados por sus clientes, o bien no dispone de información acerca del ciclo de vida de sus clientes. Estos serían buenos ejemplos de situaciones que mostrarían la necesidad de implementar un sistema BI.

BI Y LA VACA PÚRPURA

Seth Godin, en su libro La Vaca Púrpura, nos ayuda a arrojar algo de luz acerca de la importancia de la adaptabilidad de una estrategia de BI a las necesidades de una empresa.

Por un momento imagina que te encuentras de viaje con tu familia atravesando el país. Una vez que abandonas la ciudad comienzas a entrar en zonas rurales, y las granjas se convierten en el paisaje
habitual. De repente, tu hijo grita de emoción al ver una vaca en los campos destinado al ganado. Y continuando su viaje, comienza a ver una vaca más y otra más, y una vaca será indistinguible de otra. Con el tiempo, poco a poco la emoción de tu hijo comienza decaer. Hasta que un rebaño de estos animales se cruza en la calzada y te ves obligado a detener la marcha. Te encuentras rodeado por el ganado, y sin embargo, ni en ti usted ni en tu familia queda nada de la emoción que
sintió al ver aquella primera vaca.
Sin embargo, imaginate ahora que una de esas vacas del rebaño es purpura. Sin duda, esa vaca llamaría tu atención y por supuesto sería muy difícil de olvidar. Sería una historia que contarías a tus amigos, harías fotos con aquella vaca, y siempre que volvieras a ver una vaca, recordarías aquella ocasión única en la que viste una purpura.

Lo que pretende Godin con esta historia es explicar como los clientes de cualquier compañía recuerdan aquellos productos y servicios que son realmente únicos y creativos. La estrategia de BI justamente consiste en incorporar estos principios a una organización, permitiendo la asimilación de una metodología destinada para la mejora continua, y al descubrimiento de nuevas oportunidades.

Algo para lo que no existe una solución estándar, ya que resulta imposible desarrollar una aplicación de software capaz de encapsular una situación de negocio específica. Sin embargo si es posible, implementar una estrategia que permita aprender y adaptarse a las necesidades de un ambiente cambiante en el negocio, o al menos hacerlo de una forma más rápida que la competencia, maximizando la capacidad para lograr objetivos estratégicos, convirtiendo a una compañía, independientemente del sector o tamaño, en una vaca purpura a ojos de nuestros clientes, ya sean externos o internos.

Migración e integración de datos en un sistema BI

En este post voy a continuar hablando sobre conceptos relacionados con sistemas de Business Intelligence. En este caso voy a referirme a la migración e integración de datos, lo que se suele conocer mas como procesos ETL.

La integración de datos es un concepto íntimamente ligado a la arquitectura Datawarehouse (DW) desde sus etapas iniciales. Esencialmente un DW debe ser capaz de combinar en un único espacio los datos que recibe de diversas fuentes.

Para lograr esta integración se emplean los procesos de Extracción, Transformación y Carga o, por sus siglas en inglés, ETL. Estos procesos siguen una serie de pasos a través de los cuales consiguen la integración final de los datos. Para ello, en primer lugar, extraen los datos a partir de fuentes diversas y heterogéneas, para después transformarlos a través de conversiones y limpieza, y finalmente ser
cargados en el DW.

La eficiencia y fiabilidad de los procesos ETL son un factor clave que influye directamente en el correcto funcionamiento de nuestro DW. Hay que destacar que un proceso ETL supone complejos desarrollos. Claro está, que si vamos a trabajar con el BI de SAP, este nos proporcionará de manera estandar muchos procesos ETL predeterminados. Aunque siempre tendremos que hacer desarrollos a medida, pues muy pocas veces, estos procesos se adaptarán 100% a nuestras necesidades.

FASES DE LOS PROCESOS ETL

Hay que tener en cuenta que el proceso de ETL consume una gran parte del tiempo destinado a un proyecto de BI (alrededor del 60% o el 80%), lo cual le convierte en un punto estratégico para el éxito de nuestro proyecto, que requiere una estrategia clara, recursos, habilidades especializadas y tecnología.

Todo proceso de ETL requiere una extracción, una transformación y una carga para poder acceder a los datos de las fuentes de información, e incluye cinco subprocesos:

1. Extracción: mediante este proceso se recuperan los datos procedentes de las diversas fuentes de información, obteniéndose, por consiguiente, datos en bruto.

2. Limpieza: en este paso se chequean los datos en bruto para ver su calidad y para eliminar duplicados, corregir posible errores y completar los valores vacíos. Gracias a este proceso se transforman los datos para evitar en lo posible errores de carga, y obtener, al final datos limpios y de calidad.

3. Transformación: gracias a este paso, los datos limpios y de calidad se recuperan, para proceder a su estructura y resumen en los distintos modelos de análisis. Al final de esta fase se dispondrá de datos limpios, consistentes, resumidos y útiles.

4. Integración: en este paso se comprueba que los datos cargados en el DW son consistentes con las definiciones y formatos del DW, asegurándonos su correcta integración dentro de los diversos modelos enmarcados en las diferentes áreas de negocio definidas en el mismo. No hay que olvidar que este tipo de procesos pueden ser complejos.

5. Carga: en este paso final se añaden los nuevos datos al DW.

Estos pasos son a nivel conceptual. No todas las herramientas de BI tienen porque seguirlos, o incluso puede añadir algun paso adicional. Lo que está claro es que este proceso es uno de los procesos fundamentales dentro de un proyecto de BI. Debemos conocerlo y dominarlo ampliamente.

¿POR QUE UN SOLUCIÓN BI?

En este post os voy a dar algunos motivos por los cuales una empresa debe adoptar una solución de BI. Parece obvio, pero en muchas empresas es deficil hacer entender la necesidad de tener herramientas potentes para la gestión de la información. Muchas veces nos topamos con usuarios que defienden que ellos pueden hacerlo todo con un Excel.
Mi opinión en estos casos es sencilla, dejarles que se estrellen ellos solos!!!En el muy corto plazo son capaces de montar un informe en una hoja de cálculo, seguramente mas rapido de lo que seriamos nosotros en implementarlo, pero en el largo plazo acabarán claudicando ante el poder de la tecnología. Hay que ser pacientes y constantes en nuestro trabajo, es dificil a veces, lo se, pero si seguimos esa senda llegaremos a cumplir nuestros objetivo y la tecnología se impondra.

Y ahora si, ¿POR QUE UN SOLUCIÓN BI?

1. Un solo punto de acceso a la información

Gracias a los sistemas BI toda compañía puede liberar la información almacenada en sus bases de datos, mediante el uso de un único punto de acceso, un portal BI. No importa donde se encuentre la información, almacenada en sus sistemas ERPs, en el CRM, Datawarehouse, Datamarts, o cualquier aplicación especifica de negocio, los usuarios podrán generar sus informes, y realizar un Drill-Down exhaustivo de la información a fin de entender las motivaciones de su empresa, sin necesidad de conocimientos técnicos en lo referente a las estructuras de datos subyacentes. Las aplicaciones BI

más exitosas permiten hacer este proceso con una interfaz gráfica sin tecnicismos y de fácil uso.

 

2. Respuestas oportunas a las preguntas de la empresa

El problema en muchas compañías es la dificultad que encuentran la mayoría de los empleados para acceder a la información, un territorio reservado al departamento de TI. Si bien los equipos de TI pueden realizar búsquedas y generar los informes solicitados por los usuarios desde los sistemas transaccionales, este acercamiento al reporting se caracteriza por una limitada flexibilidad y altos tiempos de ejecución, un enfoque de auto-servicio en lo relativo a la información proporciona unos beneficios mayores. Hay que entender que las ejecuciones de consultas analíticas que requiere BI consumen gran cantidad de recursos. Por ejemplo, imaginemos que un usuario de negocio necesita realizar una consulta que analice la evolución de pedidos de los 10 principales productos durante los últimos cinco años. En un sistema transaccional, esta consulta no sólo requeriría un enorme esfuerzo de procesamiento, sino que además, la ejecución debería utilizar los recursos habitualmente utilizados por los sistemas de facturación en puntos de ventas, pedidos de clientes, o compras a proveedores. Procesos que por otro lado son claves para el día a día de la compañía.

Sin embargo mediante una aplicación BI, que permita un acceso directo y sencillo a la información, los usuarios pueden responder cuestiones que vayan surgiendo sobre la marcha. Además, al contar
con información precisa y actualizada, las respuestas generadas serán más efectivas y contribuirán de una manera más notable en la consecución de las metas marcadas.

La clave para liberar la información reside en dar a los usuarios las herramientas necesarias para encontrar respuestas a sus preguntas de una manera rápida y fácil. Algunos de los usuarios quedarán
satisfechos con informes estándar que se actualizan regularmente, tales como reportes de los inventarios actuales de la empresa, ventas por canal, o informes del estatus de sus clientes. No obstante, las respuestas ofrecidas en estos informes pueden derivar en nuevas cuestiones. A su vez, otros usuarios pueden estar más interesados en un acceso dinámico a la información. Este hecho puede conducir, de nuevo, a preguntas adicionales, que no podrán responderse, en este caso, mediante un informe predefinido.

Cabe destacar que los usuarios dedican gran cantidad de su tiempo en acceder a informes estándar o personalizados, mientras que una pequeña parte de sus tareas requieren la consulta de una fuente externa para conseguir información adicional, que no estaba disponible en el informe original. Con objeto de solventar esta demanda y evitar la frustración de los usuarios (y el consecuente retraso para los equipos de TI), se requiere un sistema BI que permita a los usuarios realizar solicitudes de información de manera autónoma a partir de las fuentes de datos con las que cuenta la empresa.

Informe GARTNER sobre Business Intelligence

En este post os voy a dejar el enlace a una articulo muy interesante sobre plataformas de Business Intelligence. Se trata del estudio de la consultora GARTNER sobde plataformas BI. Publicado recuentemente, en el se hace una revision por las principales herramienta de BI en el mercado, con sus fortalezas y debilidades.

Gartner Inc. es una empresa consultora y de investigación de las tecnologías de la información con sede en Stamford, Connecticut, Estados Unidos.

http://www.gartner.com/reprints/qliktech---pa?id=1-1R2GHY1&ct=140224&st=sg

Gartner divide los fabricantes en cuatro cuadrantes: software nicho, visionarios, aspirantes y lideres. Es lo que se conoce como cuadro mágico de Gartner.

Cada división esta estratégicamente colocada en función de la visión global que puede tener la compañía y la habilidad de ejecución.

•  Niche players: fabricantes que abordan bien segmentos específicos, pero pierden funcionalidad en otros aspectos.
•  Visionaires: Se caracterizan por ser innovadores aunque aún no tengan el nivel adecuado para su implantación.
•  Challengers: Ofrecen buenas funcionalidades que pueden limitarse a usos específicos, pero fallan en estrategia coordinada entre todos sus productos, tienen carencia en canales de venta o tienen poca presencia geográfica.
•  Leaders: Son proveedores que pueden ofrecer una plataforma a todos los niveles con una propuesta comercial de alcance global.

 

 

Como se ve en el artículo hay muchas herramientas BI en el mercado, en mi opinión debemos conocerlas y saber que están ahí. No solo de SAP vive el hombre!!!

 

Os recomiendo que presteis atención a QlikView, una herramienta que ha crecido exponencialmente en los ultimos años y que se ha hecho un hueco importante en el mercado, su facilidad de implantación y uso hacen de ella una herramienta muy a tener en cuenta.

 

Hablaremos en próximos post de las herramientas que nos proporciona SAP, sobre todo de BO (Business Objects).

¿Qué es OLAP?

En este post voy a introducir el concepto OLAP, muy necesario cuando vamos a movernos dentro del mundo del Businness Intelligence.

Según la Wikipedia, OLAP es:

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

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

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

Porque OLAP no es más que eso: Una manera de acceder a tu información utilizando un “lenguaje natural”. Esta señora selecciona su pizza filtrando todas las pizzas posibles a través de sus características relevantes.
En el mundo corporativo, los analistas acceden a la información filtrando sus indicadores de negocio por regiones, por producto, por tiempo...
A partir de esta definición básica, existen distintas tecnologías que lo implementan (ROLAP, MOLAP,...), pero básicamente todas hacen las mismas acciones básicas sobre la información:

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

Lo relevante es que el análisis OLAP te permite “navegar” fácilmente por la información, solicitándola con el detalle preciso y con los filtros adecuados, y que puedes hacerlo de manera dinámica, fácil, ad hoc, sobre la marcha, sin necesitar asistencia, rápido, y utilizando el lenguaje de negocio. Vamos, como la señora del vídeo.

Introducción a BI

En este post vamos a hacer una pequeña introducción en otro mundo nuevo, el del Business Intelligence. Tema que da para mucho y del que hablaremos mucho.

Las Tecnologías de la Información (TI) constantemente presentan nuevas metodologías y técnicas para facilitar la gestión en las empresas. Algunas son modas, otras corroboran día a día su efectividad e idoneidad en diferentes empresas y sectores, convirtiéndose en una solución imprescindible y recomendable.

El Business Intelligence (Inteligencia de Negocios) no es una moda, es una tecnología que ampliamente ha demostrado su utilidad, son innumerables los casos de éxito, así como las empresas que van poniendo en marcha proyectos para implementarlo.

 

¿Qué es el BI?

Es un conjunto de metodologías y técnicas dirigidas a facilitar el análisis de la información, para apoyar la toma de decisiones.

¿Cómo facilita el análisis de la información?

Las empresas constantemente generan información que la tiene dispersa en diferentes fuentes (bases de datos o ficheros) y en ocasiones, también tiene a su disposición datos generados fuera de la organización, tales como las estadísticas de su sector. A través de técnicas de BI, es posible agrupar todos estos datos en un solo contenedor.
En este proceso de consolidación de datos, se consideran sólo la información necesaria para el análisis de la gestión del negocio. El resultado de este proceso es el establecimiento de una fuente información única para toda su organización.

La técnica que permite consolidar la información se conoce como DataWarehousing y el contenedor de información se denomina DataWarehouse.

Para llevar la información desde las diferentes fuentes de datos al Datawarehouse, se diseñan unos procesos denominados ETL, un acrónimo formado por las iniciales de las tres acciones, que a grosso modo, consiste esta actualización del repositorio: Extraer, Transformar y Cargar (Extract, Transform and Load). Extraer los datos de las fuentes origen (Internas o Externas), adaptar o transformar los datos al formato requerido y cargar o grabar los datos en el DataWarehouse.