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Innovaciones en inteligencia

Escrito por: Anna Mallikarjunan
Publicado: agosto 27 2008

El renacimiento de la inteligencia empresarial

La inteligencia empresarial 2.0 (BI por sus siglas en inglés) ha estado ensombrecida por su prima más popular Web 2.0, pero no puede ser ignorada. Es tiempo de mirar más objetivamente algunos de los avances más recientes que hace una solución BI mucho más accesible, asequible e importante para las empresas de hoy día. Los cambios más importantes en el campo de BI en los últimos dos o tres años se han dado en el panorama de los vendedores. Los "mega proveedores" como, Microsoft, SAP, IBM y Oracle, están creciendo por encima de proveedores independientes como Business Objects y Cognos. Además la adquisición de Cognos por IBM, la compra de Hyperion por Oracle, y la adquisición de Business Objects por SAP; Microsoft representa una amenaza para todos los competidores en el mercado de medianas y pequeñas empresas. Detrás de los múltiples cambios en el mercado de BI, se han puesto en marcha grandes cambios en la tecnología de BI.

Este artículo mirará tres avances particulares: tecnologías de investigación, software como servicio (SaaS) y BI operacional. Para entender como estas tecnologías están siendo implementadas y puestas a disposición de las organizaciones, debemos mirar a los vendedores que las proveen. Un listado completo de todos los proveedores de esta tecnología, es particularmente imposible; pero lo que ilustraremos en este artículo es simplemente que la innovación sigue viva y en pie, en el área de BI.

Las soluciones tradicionales de BI, comprenden en sus bases un almacén de datos y subconjuntos de datos (data marts) específicos para el análisis de información y para la creación de reportes. Estos almacenes de datos están diseñados para alto rendimiento en operaciones de consultas y con frecuencia incluyen resúmenes basados en las necesidades empresariales. Los procesos de extraer, transformar y cargar (ETL, Extract, transform, and load) transfieren periódicamente datos de fuentes operacionales de datos hacia el almacén de datos, la frecuencia depende de las necesidades. Entre extraer datos de las fuentes y cargarlos, la limpieza y condensación, son actividades que toman lugar en el proceso ETL. El procesamiento analítico en línea (On-Line Analytical Processing, OLAP) provee acceso de alto rendimiento a la información en el almacén de datos por medio de la creación de cubos, los cuales son estructuras de datos que agregan información a través de dimensiones múltiples y proveen al usuario empresarial con un ambiente analítico. Los ambientes de reportes y consultas proveen acceso a consultas predefinidas e improvisadas dentro de los datos históricos del almacén de datos.

Estas tecnologías han crecido con los años, y aún siendo BI un campo maduro, nuevas ideas y aproximaciones están aún siendo desarrolladas, con los cambios y la evolución de los modelos empresariales alrededor del mundo.

Buscando la verdad
"Una versión de la verdad," valga la frase redundante, ha sido casi un sinónimo de BI. Llegar a esa versión, requiere sin embargo, operaciones de búsqueda y consulta. Todos los ambientes BI son intensivos en información y cada acción, independientemente de su complejidad, involucra cernir a través de gigabytes y algunas veces terabytes de información, para poder llegar a la respuesta de una pregunta empresarial.

Las búsquedas dentro de los ambientes tradicionales de BI involucran la creación de fuentes estructuradas (almacenes de datos, sub-almacenes y cubos OLAP) y la aplicación de mecanismos de preguntas que entiendan las estructuras de información. Por ejemplo, el lenguaje de consulta estructurado [structured query language (SQL)] y las expresiones multidimensionales [multi-dimensional expressions (MDX)] son formas comunes de consulta de datos que están almacenados en los cubos OLAP o en los almacenes de datos.

Las innovaciones en el espacio de consultas incluyen métodos de consultas de alto rendimiento a través de fuentes de datos dispares y desestructurados, nuevos mecanismos de almacenamiento, nuevas aproximaciones a la experiencia del usuario y capacidades avanzadas de consulta en múltiples lenguajes. La existencia de información estructurada y no estructurada, además de los altos costos del mantenimiento del almacén de datos y los procesos ETL son muy reales, por lo que el desarrollo de nuevos métodos de búsqueda de información heterogénea son esenciales.

Endeca's MDEX™ technology, promete una plataforma sobre la cual búsquedas a través de información almacenada en bases de datos relacionales, almacenes de datos y contenidos desestructurados, son posibles. La tecnología esta basada en documentos o archivos auto descriptivos donde cada campo es un valor atribuido par. Con esta flexibilidad, un pequeño hecho archivado en un documento puede ser parte de un análisis de forma instantánea. La búsqueda basada en guided summarization, asume que el usuario no sabe de antemano que tipo de consultan se pueden hacer. Esta perspectiva amplía la audiencia del BI en una organización, ya que el usuario no requiere de conocimiento detallado de los modelos de datos y meta datos subyacentes.

FAST es otro innovador en la tecnología de búsquedas. FAST's Contextual Insight utilice entidades que definen el alcance de una búsqueda. La búsqueda combina estas entidades (nombre, localización, etc.) para llegar a la repuesta de la pregunta formulada por el usuario. FAST también apoya un componente para el proceso de un lenguaje natural y funcionalidades avanzadas de lingüísticas. Las compañías que manejan grandes cantidades de documentos (publicaciones, noticias, medios, etc.) en varios idiomas se pueden beneficiar con las funcionalidades avanzadas de FAST.

Information Builders combina la tecnología de búsqueda de Google Appliance con su propia tecnología BI de integración de datos. WebFOCUS Magnify permite el uso de la familiar búsqueda por medio de palabras clave para combinar el contenido Web y la información de la empresa. Esto permite tener una perspectiva sobre la actividad empresarial en conjunción con el BI construido sobre la información histórica empresarial.

SaaS: BI à louer (para la renta)

El alto costo y el prolongado tiempo de implementación de un proyecto BI ha hecho que dicha aplicación sea inasequible para las PYMES. Para las compañías que se enfrentan con los retos de una implementación BI, SaaS elimina la necesidad de construir un almacén de datos y los cubos OLAP. Para las compañías que tienen soluciones BI, SaaS habilita para sus usuarios las nuevas funcionalidades BI a bajos costos y con un mínimo tiempo de implementación.

Para poder incluir el modelo SaaS en una solución BI, se envía información de varias fuentes a un servidor huésped, donde un proceso de tipo ETL trae la información hacia una representación estructurada. Una vez la carga inicial de información empresarial esta terminada, los clientes del servicio proveen actualizaciones crecientes de información.

SAS Solutions OnDemand incluye un almacén de datos y procesos ETL. Aquellas personas familiarizadas con Business Objects reconocerán el universo disponible como interfaz hacia el almacén de datos. Crystalreports.com sirve como la interfaz del cliente con diferentes tipos de reportes y tableros de comandos.

On-Demand Business Intelligence de Oco posibilita el beneficio para los usuarios de dos tecnologías patentadas: Connect para ETL y Intelligent Data Schema para los procesos de mapear las entidades empresariales en los almacenes de datos. En le modelo SaaS, se incluyen soluciones especificas para minoristas.

Host Analytics provee un servicio de gestión de rendimiento empresarial, el cual puede así mismo ser adquirido como licencia. Servicios individuales como este pueden ser una opción para compañías que desean ampliar sus soluciones BI.

BI operacional, en el conocimiento contemporáneo

Las pulsaciones o frecuencia de actualización de la integración de información pueden variar dependiendo de las necesidades empresariales. Para los reportes tradicionales de BI y el análisis de información histórica, una frecuencia de días e incluso semanas es normal. Para reportes operacionales y aplicaciones analíticas que requieren información cercana al concepto de tiempo real, frecuencias de horas, minutos o incluso segundos, son necesarias. Por ejemplo, una aplicación de predicción que reorganiza la mercancía basada en las ventas y la demanda requerirá de información de ventas de no más de unas horas de antigüedad. Un pequeño incremento en la venta de una mercancía especifica, generada por una campaña de mercadeo para ofrecer descuentos, puede disparar un reordenamiento automático de las acciones del sistema de compras, o enviar una notificación al departamento responsable del reordenamiento. La información histórica es utilizada para predecir los patrones de la demanda; sin embargo, se requiere información operacional para detectar cualquier anomalía en tiempo real o cercano a él, y así poder percibir y corregir inmediatamente cualquier problema de baja disponibilidad, por ejemplo. El BI operacional es igualmente relevante para los reportes en vivo, donde la información se baja del sistema operacional para evitar darle el peso de una consulta al sistema.

La necesidad de aunar las actividades operacionales al contenido BI, es cada vez más importante. Sin embargo, es esencial no olvidar que no toda la información almacenada tiene que ser actualizada con la misma frecuencia; una combinación de información en tiempo real (o cercano) e integración de datos analíticos es lo que mejor puede satisfacer las necesidades de una empresa. La limpieza de información debe ser minima o inexistente con una integración de tiempo real; donde la calidad de la información se debe asegurar hasta el momento de su entrada en el sistema.

IBM Cognos Now! Es un producto que incluye un servidor configurado con todos los componentes necesarios para un BI operacional. También se ofrece como servicio hospedado por medio de SaaS. Un servidor streaming provee la integración continua de información con datos históricos. Un motor de ejecución de normas empresariales posibilita el establecimiento de reglas basadas en las actividades operacionales. Un servidor analítico incluye un motor de búsquedas y análisis; agregando la información archivada en el servidor y eliminando la necesidad de mantener al día la información en el almacén de datos.

Informatica's PowerCenter 8.5 se enfoca específicamente en la necesidad de información en tiempo real. La edición de Tiempo Real de PowerCenter combina las funcionalidades de procesos por lotes con nuevas funcionalidades de tiempo real y usa técnicas de procesamiento paralelo para afrontar los límites de rendimiento. El paralelismo de data smart alinea la división en el PowerCenter con aquel de la base de datos y maximiza el uso de los recursos del hardware para el rendimiento. La captura de cambio de datos (change data capture, CDC) provee un método de integración continua de datos que esta atento a los cambios en la fuente para activar la transferencia hacia el almacén donde se depositan.

Todo ello para decir….

En conclusión, BI esta a la vanguardia de las innovaciones que sacan provecho de los recientes avances en tecnologías de hardware y software. La revolución de Google ha tocado múltiples áreas de la industria del software, y BI no ha sido una excepción. Las técnicas avanzadas de búsqueda proveen formas más intuitivas de acceder a la compleja información empresarial. Los modelos empresariales orientados al servicio posibilitan a empresas con presupuestos y tiempo restringidos, de embarcarse en proyectos BI. La comprensión disponible por medio de BI esta siendo convertida en alertas y acciones a través de nuevas técnicas en BI operacional.

Sobre el autor

Anna Mallikarjunan es miembro del grupo de investigación y desarrollo de TEC. Es la responsable del análisis y desarrollo del software de apoyo en las decisiones de TEC así como las herramientas de inteligencia de negocios, BI. Con mas de cuatro años de experiencia en análisis empresarial, diseño y desarrollo de BI, incluyendo almacenamiento de datos; extracción, transformación y carga (ETL); procesamiento analítico en línea (OLAP); reportes; y desarrollo de aplicaciones personalizadas.

Mallikarjunan ha tenido posiciones tales como, directora de desarrollo de aplicaciones de un grupo de .NET, almacenamiento de datos, y profesional de BI para una empresa de menudeo de ropa. En este trabajo, fue responsable del mantenimiento, desarrollo y soporte de aplicaciones Windows y Web-based, así como almacenamiento operacional de datos, data marts y aplicaciones BI.

Mallikarjunan tiene un BSc en ciencias de la computación de la universidad de Madras (India) y un MSc en ciencias de la computación de la universidad de Anna in Madras, India.

 
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