La tecnología llamada Inteligencia de Negocios (BI), es simplemente un análisis de los datos generados por un sistema utilizando herramientas para procesar esos datos y transformarlos en información con valor agregado fundamental para la toma de decisiones.
Es un error enfocar únicamente al área de negocios esta tecnología, podemos obtener buenos resultados para medir rendimientos de tareas: consumo de combustibles, crecimiento de plantas, adiestramiento canino, medir rendimiento físico y casi cualquier actividad que nos permita guardar indicadores en una linea de tiempo determinada.
Los objetivos son siempre los mismos: Ayudar al cumplimiento efectivo de los objetivos planteados. En otras palabras, ganar mas siendo mas eficientes, disminuyendo costos y aumentando ganancias, además de incrementar cartera de clientes y saber como retenerlos y cautivar su atención.
Esta última parte es de mucha importancia, dado que se pueden lograr "gráficas llamativas" pero que en realidad pierden funcionalidad al estar limitadas tanto en la cantidad de datos como en las dimensiones involucradas.
Todo esto suena muy bien, pero, ¿qué necesito para aplicar BI ?
Uno de los principales requerimientos para implementar BI es contar con un sistema OLTP (OnLine Transaction Processing) que puede ser desde un punto de venta que guarde en Access hasta un CRM/ERP profesional que almacene en postgreSql u Oracle.
Actualmente podemos generar información desde el mismo celular, de hecho se cuentan con muchos sistemas para android-iosx que almacenan y procesan en línea.
Como podemos ver, lo fundamental es generar datos, teniendo estos, ya podemos empezar a analizar la implementación de tecnología BI.
El hardware para obtener BI es de alto costo así como el personal calificado para mantener este tipo de infraestructura.
Por ello que esta tecnología solo era utilizada por grandes corporativos y empresas cuyos números les permiten darse el "lujo" de aumentar sus ganancias mediante BI.
Además de que: para que sea costeable todo esto, se debe de contar con una gran cantidad de datos para ser procesados y analizados, diferentes departamentos con diferentes objetivos particulares y otra vez quedan excluidos medianos, pequeños y micro empresarios así como las organizaciones sin ánimo de lucro.
Afortunadamente existen varias soluciones OpenSource que hacen que los costos sean menores, combinando esto con equipos de consultores que aportan el hardware y la tecnología, se cuenta con una opción VIABLE para cualquier organización que necesite mejorar sus procesos, aumentar ganancias o reducir costos, con solo aportar los datos.
A esto le llamamos Alianzas Inteligentes.
Un servicio de este tipo ahorra hasta un 80% en gastos mensuales, obteniendo además todos los beneficios de la tecnología BI sin tener que preocuparse por mantenimientos, instalaciones, actualizaciones y demás problemas que siempre acompañan a los servidores y sus servicios.
Otra ventaja es que podemos solicitar reportes y análisis a diferentes niveles y para distintos usuarios.
Tanto a nivel operativo como a nivel gerencial. Es muy amplio el espectro de posibilidades y la facilidad de uso de las herramientas las hace muy atractivas y fáciles de adoptar.
Mejora las prácticas de operación e invita al análisis sobre como mejorar. Estos es de mucho valor para cualquier organización y los resultados son casi inmediatos.
Pero la mejor razón para contratar un servicio de este tipo es el valor de la información mediante consultoría externa.
Los dueños-socios podrán verificar el comportamiento de las áreas de su interés con un análisis completamente ajeno al responsable del área.
Sin que los datos sean interpretados y/o manipulados ocultando o modificando partes importantes de los procesos y los datos procesados.
Este último punto brinda a nivel gerencial la certeza de saber realmente que es lo que esta ocurriendo en la organización y que hacer para corregir el rumbo.
Menciono algunos aspectos a considerar para evitar contratar servicios fraudulentos o en el mejor de los casos no profesionales:
1.- La consultora debe brindar diferentes accesos (login) para visualizar las diferentes soluciones en diferentes niveles y por diferentes usuarios, la seguridad es muy importante, ya que no queremos que nuestra información sea "analizada" por ojos ajenos a la organización o al departamento involucrado. Es muy importante que no se descuide la flexibilidad de acceso, dado que posiblemente alguno de los gerentes o personal operativo solicite algún análisis especial que solo a él le interese saber o conocer el flujo de información.
2.- Nos debemos asegurar que la consultora realmente realice el análisis en base a datawarehouse, cubos OLAP y consultas MDX, dado que existen muchas herramientas que permiten "gráficar" tablas que no deben de tener mas de 2 dimensiones y tampoco muchos registros para que "mas o menos" muestre algo rescatable, en otras palabras son muy lentas e imprecisas, ocasionando mayores problemas al no resolver los problemas planteados y entonces tendríamos un gasto totalmente en vano que además nos traerá problemas por un análisis incorrecto.
La tecnología llamada Inteligencia de Negocios está basada en 3 áreas muy importantes:
ETL - Extracción, transformación y guardado de los datos.
Aquí nos encontramos con una serie de scripts y autómatas los cuales se encargarán de obtener todos los datos de todas las áreas de la organización, transformarlos a un formato estándar dado que se usan diferentes sistemas para generar información y muchos de estos no son compatibles entre ellos.
Es muy importante que se cuente con este tipo de tecnología y que los scripts sean flexibles.
DATAWAREHOUSE - Almacén especializado de datos.
Cubos OLAP -
Es una base de datos multidimensional, en la cual el almacenamiento físico de los datos se realiza en un vector multidimensional y los cubos OLAP son generados mediante querys MDX, requieren de un motor especializado para procesar este tipo de consultas, en donde el tamaño y las dimensiones no representan ningún problema de rendimiento, logrando así un análisis en gran detalle, tanto en tipos de procesos como en la linea de tiempo.
3.- Importante conocer el tipo de tecnología que se utiliza para servir BI.
Esto simplemente por la importancia del proceso. No queremos estar perdiendo tiempo y dinero analizando datos que no son presentados y procesados de forma "correcta".
Para poder ofrecer un servicio de consultoría BI se necesita de un servidor de inteligencia, este tipo de servidores existen dentro del copyright proporcionadas por empresas muy robustas y profesionales (Oracle, IBM, SAP etc). También contamos con servidores Opensource de mucho prestigio y reconocimiento a nivel mundial, tales como Pentaho y Palo.
Los cuales de antemano sabemos que se requiere un entrenamiento constante y de alta calidad para poder controlar a estos "caballos negros" de la inteligencia de negocios, pero eso nos dará la confianza de saber nuestra información está en buenas manos.
Información Libre
La revolución de la información, aquí y ahora.
domingo, 12 de mayo de 2013
jueves, 2 de mayo de 2013
Data WareHouse y Cubos OLAP
¿Porque son importantes?
Un DataWareHose es un repositorio de grandes cantidades de datos estructurados en un modelo de estrella, en donde la principal característica técnica es que todas las entidades están conectadas entre sí, donde tendremos tablas catálogo y tablas de Hechos, estas unidas a una dimensión o línea de tiempo.
En el DataWareHouse encontraremos toda la información que genera y da vida a la organización, tanto de las areas de ventas/finanzas, pasando por recursos humanos y llegando hasta los datos de diagnóstico e investigación, sin importar las aplicaciones y formatos en los que originalmente se encuentren, uno de los objetivos del DataWareHouse es dar integridad, operacionalidad y funcionalidad a toda la información.
Los cubos OLAP son representaciones específicas y segmentadas del DataWareHouse, en donde se realiza el cruze y conexión de los datos.
En otras palabras la forma de ver nuestro DataWareHouse es mediante los Cubos OLAP.
¿Como definir la cantidad de cubos necesarios?
Cuando damos forma al DataWareHose se definen varias tablas o entidades, algunas de ellas son las denominadas Tablas de Hechos, cada una de estas tablas determinará al menos un cubo, las dimensiones son las relaciones existentes o que hay que dar seguimiento, no debemos olvidar que todas las tablas de hechos al menos deben estar conectadas con una tabla o entidad que define la linea de tiempo.
Ventajas y Desventajas
Ventajas:
Proporciona un menor coste en la toma de decisiones, una mayor flexibilidad ante el entorno, un mejor servicio al cliente y permite el rediseño de los procesos.
Desventajas:
Costo/Beneficio
Un Data Warehouse ayuda a obtener mejores tiempos de respuesta y mejora el proceso de producción.
Un DataWareHose es un repositorio de grandes cantidades de datos estructurados en un modelo de estrella, en donde la principal característica técnica es que todas las entidades están conectadas entre sí, donde tendremos tablas catálogo y tablas de Hechos, estas unidas a una dimensión o línea de tiempo.
En el DataWareHouse encontraremos toda la información que genera y da vida a la organización, tanto de las areas de ventas/finanzas, pasando por recursos humanos y llegando hasta los datos de diagnóstico e investigación, sin importar las aplicaciones y formatos en los que originalmente se encuentren, uno de los objetivos del DataWareHouse es dar integridad, operacionalidad y funcionalidad a toda la información.
Los cubos OLAP son representaciones específicas y segmentadas del DataWareHouse, en donde se realiza el cruze y conexión de los datos.
En otras palabras la forma de ver nuestro DataWareHouse es mediante los Cubos OLAP.
¿Como definir la cantidad de cubos necesarios?
Cuando damos forma al DataWareHose se definen varias tablas o entidades, algunas de ellas son las denominadas Tablas de Hechos, cada una de estas tablas determinará al menos un cubo, las dimensiones son las relaciones existentes o que hay que dar seguimiento, no debemos olvidar que todas las tablas de hechos al menos deben estar conectadas con una tabla o entidad que define la linea de tiempo.
Ventajas y Desventajas
Ventajas:
- Proporciona información clave para la toma de decisiones empresariales.
- Mejora la calidad de las decisiones tomadas.
- Especialmente útil para el medio y largo plazo.
- Son sistemas relativamente sencillos de instalar si las fuentes de datos y los objetivos están claros.
- Muy útiles para el almacenamiento de análisis y consultas de históricos.
- Proporciona un gran poder de procesamiento de información.
- Permite una mayor flexibilidad y rapidez en el acceso a la información.
- Facilita la toma de decisiones en los negocios.
- Las empresas obtienen un aumento de la productividad.
- Proporciona una comunicación fiable entre todos los departamentos de la empresa.
- Mejora las relaciones con los proveedores y los clientes.
- Permite conocer qué está pasando en el negocio, es decir, estar siempre enterado de los buenos y malos resultados.
- Transforma los datos en información y la información en conocimiento
- Permite hacer planes de forma más efectiva.
- Reduce los tiempos de respuesta y los costes de operación.
Proporciona un menor coste en la toma de decisiones, una mayor flexibilidad ante el entorno, un mejor servicio al cliente y permite el rediseño de los procesos.
Desventajas:
- Requieren una revisión del modelo de datos, objetos, transacciones y además del almacenamiento.
- Tienen un diseño complejo y multidisciplinario.
- Tienen un alto coste.*
- Requieren sistemas, aplicaciones y almacenamiento específico.*
Costo/Beneficio
Un Data Warehouse ayuda a obtener mejores tiempos de respuesta y mejora el proceso de producción.
Se dice que si una empresa quiere buenos negocios, tomar mejores decisiones cercanas a sus clientes y ventaja competitiva, lo ideal es implementar un Data Warehouse que le ayude a obtener estos beneficios.
viernes, 31 de agosto de 2012
¿ Normalizar o Desnormalizar una Base de Datos ?
1. Desnormalización.
La desnormalización es el proceso de invertir las transformaciones realizadas durante la normalización por razones de rendimiento. Se trata de un tema que suscita la polémica entre los expertos en bases de datos. Para algunos el coste es demasiado alto y nunca desnormalizan mientras otros alaban sus ventajas y acostumbran a desnormalizar.
Los defensores de la normalización siguen este proceso mental: la normalización crea más tablas al avanzar hacia formas normales más altas, pero un mayor número de tablas significa un mayor número de combinaciones al recuperar los datos, lo que contribuye a la ralentización de las consultas. Por esta razón, para mejorar la velocidad de determinadas consultas, se pueden anular las ventajas de la integridad de datos y devolver la estructura de los datos a una forma normal inferior.
2. Consejos para la Desnormalización.
En materia de desnormalización, es aconsejable adoptar un enfoque práctico, teniendo en cuenta las limitaciones de los lenguajes como SQL y de MySql en particular, y ser prudente no desnormalizando de manera innecesaria. Los siguientes consejos le ayudaran a la hora de decidir:
• Si el uso de una estructura normalizada genera un rendimiento aceptable, no debería desnormalizar.
• Si el rendimiento no resultara aceptable, asegurarse de comprobar si el proceso de desnormalización lo convierte en aceptable. Es aconsejable buscar alternativas, como la elección de mejor hardware para evitar la desnormalización. Resulta difícil deshacer los cambios estructurales posteriormente.
• Asegurarse de que se prefiere una menor integridad de los datos a cambio de un mejor rendimiento.
• Considerar posible escenarios futuros, en los que las aplicaciones puede que planteen exigencias diferentes a los datos. El uso de la desnormalización para mejorar el rendimiento de una aplicación obliga a la estructura de datos a depender de dicha aplicación, cuando la situación ideal sería la contraria.
3. Conclusiones.
• La Desnormalización nos ayuda a mejorar el rendimiento.
• Menor número de tablas.
• Redundancia de Datos.
• Mejora Velocidad de las consultas.
• Menor Integridad de datos.
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