Su propósito, es entregar la información empresarial a través de herramientas e interfaces amigables al usuario que estén siempre optimizadas para cada plataforma móvil disponible.

La necesidad y demanda de Mobile BI ha aumentado considerablemente en los últimos años, debido a que la gestión ejecutiva ya no está atada al escritorio ni a la computadora de oficina. En la actualidad, los ejecutivos de negocios, pasan gran parte de su jornada laboral fuera de la oficina o estación de trabajo.

El espacio de trabajo puede ser cualquier sitio en el mundo. Este tipo de fuerza de trabajo requiere el acceso rápido y oportuno a los almacenes de datos de la empresa, sin importar ubicación, hora del día y plataforma de distribución de contenidos.

Mobile BI provee a las empresas que lo implementan la agilidad y capacidad necesaria para tomar decisiones dinámicas sobre  datos en tiempo real. Así, la inteligencia de negocio se vuelve más real que nunca.

La llegada de los dispositivos móviles supone una transformación fundamental en la forma en que las personas interactúan con sus equipos de trabajo, de este modo los dispositivos móviles se convierten en mucho más que herramientas de acceso al correo electrónico; ahora son capaces de ofrecer visibilidad inmediata sobre el rendimiento del negocio, lo cual resulta en información oportuna para la toma de decisiones.

Estatus actual.

En la actualidad la movilidad está impulsando al mercado de Business Intelligence. La introducción y uso de dispositivos móviles es cada vez más elevada y todo apunta a que esta tendencia se mantendrá a lo largo de los próximos años.

Tomando en base esto, podemos destacar los siguientes factores que impulsan la implementación de Mobile Business Intelligence en las organizaciones.

Factores externos:

• La madurez de los dispositivos.
• Las expectativas del usuario.
• La conectividad constante.

Los dispositivos móviles han alcanzado un alto nivel de madurez, la funcionalidad y usabilidad se aproximan a un equipo de escritorio. El uso de internet a través de celulares continúa creciendo y está conformando las expectativas de uso orientadas a negocios para mantenerse informados.

Factores internos:

• Incrementar la productividad del empleado.
• Mejora en la eficiencia de la entrega de datos.
• Tener acceso e interactuar visualmente con los datos críticos de inteligencia empresarial.

La distribución correcta de los datos en el momento correcto puede significar una mejora en la productividad y reduce los tiempos de búsqueda de información.

Factores a considerar.

Antes de que una empresa decida habilitar Mobile BI como parte de la solución de TI, algunos factores que deben ser evaluados para asegurar el éxito son:

• Madurez de BI.- La empresa debe tener una solución de BI de trabajo en su lugar.  Esto puede ser evaluado por la calidad de los datos, el número de usuarios activos, etc.
• Necesidad de movilidad.- Esto se puede medir por la fuerza de trabajo móvil y de la importancia de controles sobre los terrenos analíticos y de las necesidades operacionales.
• Costo de equipos.- Esto podría reducir el ROI de una solución de Mobile BI, si la base de usuarios es demasiado grande.  Una empresa puede verse  obligada a proporcionar dispositivos móviles a sus empleados que son usuarios Mobile BI.
• Costo de cliente móvil.- Si los usuarios emplean diversos tipos de dispositivos móviles, con sistemas operativos diferentes, se requeriría clientes móviles de la misma aplicación para trabajar en diferentes sistemas operativos. Lo cual, sin duda, reduciría el ROI de la solución Mobile BI.
• El costo de la solución y la disponibilidad de los patrocinadores.- El retorno de la inversión tiene que ser convincente en la parte superior de los factores descritos anteriormente.

Arquitectura Mobile BI.

Un dispositivo móvil se comunica con un servidor de aplicaciones utilizando una red inalámbrica que ofrece el proveedor de servicios móviles a través de red segura.  Los usuarios pueden trabajar con datos y aplicaciones tanto en línea como fuera de línea de servidores de aplicaciones.  Los componentes de datos pueden ser almacenados en los dispositivos móviles para permitir a los usuarios trabajar de forma independiente, a pesar de los problemas de conectividad y ancho de banda.

Proveedores de  Mobile BI.

PushBI Mobile.

Solución que presenta indicadores de performance (KPI) en celulares BlackBerry, iPhone o Windows Mobile en una forma muy simple de consumir. Los usuarios tendrán una visión instantánea de sus KPI sin más trabajo que realizar un click en la aplicación, y podrán accionar sobre los indicadores para ver la tendencia de los mismos o contactarse con su responsable. PushBI potencia el valor de las inversiones en aplicaciones de Business Intelligence dado que se puede implementar sobre cualquier solución de BI existente de manera sencilla y en menos de cuatro semanas. PushBI logra que los KPI sean accesibles a más personas en cualquier momento y lugar, eliminando las barreras tradicionales de las soluciones de Business Intelligence. Permite que cada usuario se suscriba a aquellos KPI que le interesan o que están bajo su responsabilidad.

Cuenta con un robusto esquema de seguridad que garantiza la privacidad de sus datos. Sus principales características son:

• Protección contra robo o pérdida de equipos móviles.
• Activación y registro de dispositivos móviles en el sistema.
• Instalaciones con múltiples servidores en zona segura y DMZ para no exponer la información de su empresa.
• Integración con Active Directory.

En cuanto a características generales se destacan las siguientes:

• Fácil de instalar, configurar y administrar.
• Rápido desarrollo de soluciones.
• Rápido ROI.
• Permite conectarse a múltiples bases de datos, cubos o XML.
• Escalable.
• Seguridad integrada.
• Servicio de soporte técnico disponible.

Implementación de PushBI

Los pasos a seguir en una implementación típica de PushBI se realizan en menos de un mes. Análisis de requerimientos de KPI:

• Análisis de fuentes de datos.
• Documentación técnica del proyecto, arquitectura y seguridad.
• Configuración de los servidores y web services.
• Creación de conexiones a las fuentes de datos.
• Configuración de la seguridad.
• Testing.
• Entrenamiento.
• Implementación y soporte.

SAP Business Objects Mobile.

SAP BusinessObjects Mobile permite acceder remotamente a informes de Business Intelligence, estadísticas y datos en tiempo real con un sólo clic en el dispositivo portátil. El mismo contenido de Business Intelligence con el que trabaja todos los días en el ordenador se procesa y optimiza automáticamente para utilizarlo en dispositivos móviles compactos. De este modo, los usuarios pueden acceder a los informes, examinarlos y analizarlos sin recibir formación adicional.

Con SAP BusinessObjects Mobile, el personal encargado de la administración y la información puede mantenerse al día y tomar decisiones con los datos más actualizados. El personal de ventas y asistencia con desplazamiento utiliza la información de cliente, producto y solicitud de trabajo en el momento y lugar necesarios; lo que permite acortar los ciclos de ventas y aumentar la satisfacción del cliente.

SAP BusinessObjects Mobile es compatible con una gran variedad de dispositivos portátiles como BlackBerry, Windows Mobile, etc.

Características y funciones.

• Acceso inmediato desde prácticamente cualquier dispositivo portátil. Obtenga acceso rápido a los informes, las estadísticas y los datos en tiempo real de Business Intelligence desde un dispositivo portátil. El mismo contenido de BI con el que trabajan los usuarios todos los días en sus escritorios se interpreta automáticamente y optimiza para utilizarlo en los dispositivos móviles.

Los usuarios puede obtener alertas cuando los informes se actualizan o están listos para su uso e incluso trabajar con los informes cuando están desconectado de la red. BusinessObjects Mobile admite un amplio abanico de dispositivos móviles; entre los que se incluyen BlackBerry, Windows Mobile, Symbian OS y cualquier otro dispositivo J2ME 2.0.

• Interacción y respuesta inmediata. Con BusinessObjects Mobile, puede ver de forma resumida o al detalle las tablas y cuadros de informes, interactuar con las estadísticas y análisis, así como visualizar en panorámica o con zoom para entender mejor los datos. También puede controlar las actualizaciones de los informes y especificar los parámetros para refinar la comprensión de la información. Identifique inmediatamente las modificaciones del informe desde su última actualización mejorando su experiencia de Business Intelligence sobre la marcha.

SAP BusinessObjects Mobile es una aplicación bidireccional que permite a los usuarios aplicar cambios en el servidor, como la modificación de los datos subyacentes de un informe como respuesta a cambios. Por ejemplo, el responsable de una cuenta puede aumentar el estado de la previsión de un cliente mientras se encuentra en las oficinas del cliente.

• Instalación fácil y rápida. SAP BusinessObjects Mobile puede implantarse en pocos días e instalarse en minutos. Aprovecha al máximo los informes existentes de SAP Business Objects al mismo tiempo que utiliza la seguridad existente. Toda la confianza y fiabilidad de SAP BusinessObjects Enterprise se aplica al entorno móvil. Aspectos como tiempo de actividad ininterrumpido, tolerancia a los fallos, conciliación semántica, calidad de datos y capacidad de auditoría son inherentes a la implementación de BI móvil. Los niveles adicionales de seguridad empresarial se incorporan para garantizar que los datos no llegan a manos equivocadas.

La instalación del dispositivo móvil es rápida e inmediata sin necesidad de software de administración adicional. Los paquetes de instalación pueden configurarse previamente con todos los ajustes del sistema para hacer que la instalación sea realmente fácil, con un solo clic.

 

Cognos Mobile.

Cognos Mobile permite que los usuarios consulten e interactúen con informes, paneles de instrumentos, indicadores, análisis y otra información de Cognos en un entorno seguro. Los usuarios reciben información actual, informativa e interactiva para ayudarles en la toma de decisiones, independientemente de dónde se encuentren.

Características.

• Proporcione inteligencia aplicable a los usuarios, independientemente de su ubicación o conexión.
• Reduzca la carga del departamento de informática necesaria para volver a desarrollar informes para diversos dispositivos.
• Aproveche la infraestructura de la red de telefonía móvil; una oportunidad excelente para el despliegue de una solución de inteligencia empresarial económica.
• Ofrezca una experiencia de usuario moderna e interactiva que incluye un análisis rápido de los datos y soporte para realizar solicitudes y aumentar el nivel de detalle.

Cognos 8 Go! Mobile.

Proporciona informes y cuadros de mando creados en IBM Cognos 8 Business Intelligence a dispositivos móviles, tales como plataformas BlackBerry, Windows Mobile y Symbian S60, sin necesidad de revisarlos ni realizar un mantenimiento adicional.

Características.

• Desarrollado específicamente  para proporcionar a los usuarios informes reales de IBM Cognos 8 BI, no interpretaciones estáticas o reproducciones OEM.
• El entorno único de autoría permite a los usuarios acceder a todo el contenido de BI independientemente del idioma o consideraciones locales. No es necesario construir y mantener una implantación de BI móvil distinta.
• Los usuarios pueden beneficiarse de los comportamientos nativos de los dispositivos móviles tales como el desplazamiento, la tecnología de pantalla táctil y pulsar para navegar por informes y menús.
• La instalación remota y la administración centralizada le permiten distribuir funcionalidades y actualizaciones a los usuarios rápidamente.
• Seguridad única, que incluye autenticación, autorización y encriptación, ampliada para cubrir las necesidades de los usuarios móviles.
• Almacenamiento de datos comprimidos para una visualización y uso en modo desconectado.

MicroStrategy Mobile.

MicroStrategy Mobile es una interfaz interactiva de la plataforma MicroStrategy BI que permite a los usuarios empresariales móviles ejecutar informes y cuadros de mando directamente desde sus dispositivos móviles (iPhone, iPad, BlackBerry). Con MicroStrategy Mobile, los usuarios empresariales recibir los mismos informes en sus smartphones ,como lo hacen a través de MicroStrategy Web, MicroStrategy Office, o MicroStrategy Desktop, sin la necesidad de que los estos sufran cambios de formato o adaptaciónes.

Diseñado para todos los niveles de usuarios,  los informes de MicroStrategy Mobile se muestra en un formato fácil de visualizar y navegar, permitiendo a los usuarios revisar, analizar e interactuar con los datos a su conveniencia. Los usuarios también pueden acceder a los informes aun si se encuentran sin conexión.

Características y Beneficios.

• Rápido acceso a los informes y cuadros de mando del negocio, usando una interfaz de usuario amigable e intuitiva, la cual permite analizar la inteligencia de negocio fácilmente y de forma interactiva.
• Aprovechamiento eficaz y eficiente de los recursos del dispositivo en el cual se emplea.
• Programas la recepción de informes y cuadros de mando en un horario que funcione mejor para usted.
• MicroStrategy Mobile aprovecha las mismas características robustas de seguridad que la plataforma de MicroStrategy.
• Acceso instantáneo a BI desde cualquier lugar y en cualquier momento, incluso cuando el dispositivo no se encuentra en un área de servicio.
• No hay necesidad de herramientas de edición por parte del dispositivo en el cual se emplea, ya que todos los informes ya existen en MicroStrategy.

Roambi Mobile.

Roambi es una innovadora aplicación de negocios la cual transforma los datos e informes de una empresa, en versiones capaces de ser visualizadas desde dispositivos móviles. Permite acceder y analizar rápidamente la información de una compañía  desde un equipo iPhone y/o iPad, lo cual permite que la toma de decisiones se lleve a cabo de una forma mas inteligente y rápida, en cualquier lugar y momento.

Roambi para iPhone.- Aplicación innovadora que transforma rápidamente los informes de y datos  del negocio en visualizaciones seguras e interactivos, entregadas inmediatamente a cualquier iPhone.
Esto permite a los profesionales ver, interactuar y compartir información de la compañía al momento, lo cual proporciona un análisis perspicaz e inteligente, ideal de toma de decisiones.

Roambi para iPad.- Diseñado inteligentemente para tomar ventaja del tamaño de la pantalla más grande del iPad, además de que incluye varias características nuevas,  tales como, tendencias analíticas y comparativas.

Las arquitecturas Multi-Tenant se refiere a un principio en la arquitectura de software donde una única instancia del software se ejecuta en un servidor y al servicio a múltiples clientes (los arrendatarios).

Multi-Tenant contrasta con una arquitectura multi-instancia en la cual son instancias independientes de software (o sistemas de hardware) que establecen para las organización de distintos clientes.  Con una arquitectura multi-tenant, una aplicación de software está diseñada para la  partición sus datos y la configuración de manera que cada cliente trabaja con una instancia de la aplicación virtual personalizada

Este tipo de arquitecturas se denominan multi-tenant o multipropietario, en las que sobre un único recurso operan múltiples usuarios que son dueños, por así decirlo, del mismo.

Enfoques De La Gestión De Datos Multi-Tenant

1. Bases De Datos Por Separado
En esta arquitectura los datos de cada cliente  se almacenan en bases de datos separadas.  Las bases de datos  pueden estar en el mismo servidor o pueden ser divididas a través de servidores de bases de datos múltiples.  Este enfoque proporciona aislamiento máximo de datos de clientes.

Figura 1.  Este enfoque utiliza una base de datos diferente para cada Cliente

Recursos informáticos y código de aplicación generalmente son compartidos entre todos los Clientes en un servidor, pero cada Cliente tiene su propio conjunto de datos que sigue siendo lógicamente aislada a partir de datos que pertenece a todos los otros Clientes.  Metadatos asociados a cada base de datos con el cliente rrecto, y la seguridad de base de datos impide cualquier cliente de forma accidental o malintencionada acceder a los datos a otros Clientes.

Dar a cada Cliente su propia base de datos hace que sea fácil de extender la aplicación del modelo de datos para satisfacer las necesidades de los clientes individuales, y la restauración de datos de un cliente de copias de seguridad en caso de un fracaso es un procedimiento relativamente simple.  Por desgracia, este enfoque tiende a conducir a mayores costos de mantenimiento del equipo y realizar copias de seguridad de clientes.  Los costos de hardware son también más altos ya que están bajo distintos criterios, como el número de clientes que pueden ser alojados en un servidor de base de datos.

Consideraciones:

• El tiempo de desarrollo – El modelo de servidor independiente requiere más tiempo de desarrollo mínimo en comparación con una solución de arquitectura estándar.
• Costos de hardware - Esta es la arquitectura más cara, ya que cada cliente requiere su propio servidor de hardware.  Además, cualquier prueba de ejecución a lo largo se sumará al costo.
• Aplicación y el rendimiento de base de datos – Esta arquitectura tiene el rendimiento más predecible, porque el rendimiento de un cliente  no se ve afectada por cualquier otro cliente.
• Seguridad – Debido al total aislamiento de otros clientes, los datos de cada cliente pueden ser muy bien resguardados
• Requisitos de personalización - Cada cliente tiene su propia base de datos, por lo que es más fácil de personalizar.
• El número de clientes - Este enfoque hace que sea mucho más difícil de manejar un gran número de clientes.

2. Bases De Datos Compartidas, Esquemas Separados
Este  enfoque consiste en arrendatarios de viviendas múltiples en la misma base de datos, con cada cliente que tiene su propio conjunto de tablas que se agrupan en un esquema creado específicamente para el cliente. Con este enfoque puede tener una sola base de datos con un esquema para cada cliente.

Figura 2.  En este enfoque cada cliente tiene su propio conjunto de  tablas separadas  de una base de datos común

Consideraciones del enfoque:

• Aplicación y el rendimiento de base de datos - El rendimiento de un cliente puede verse afectada por las actividades de los clientes que comparten el servidor.
• Seguridad - El DBMS debe asegurar que su estructura de permisos es tal que cada cliente de datos sólo está disponible para usuarios autorizados.  Además, la aplicación debe hacer uso de cualquiera de los comandos para seleccionar o restringir el esquema que se accede por un usuario.
• Requisitos de personalización – Cada cliente tiene su propio esquema, así que es fácil de personalizar para las diferentes necesidades de cada cliente.
• El número de clientes - Este modelo es capaz de manejar más clientes que los modelos de bases de datos separadas, pero todavía requieren una cierta cantidad de la administración.  La migración de los clientes a una base de datos independiente puede ser un desafío en función de las utilidades que se ofrecen por el DBMS.

3. Base de datos compartidas, esquemas compartidos
Aquí sólo tenemos una única base de datos y un esquema único. Cada Tabla debe de referirse a un id de cliente

En este enfoque, todos los clientes comparten el mismo conjunto de tablas, y un ID de cada cliente asociados con los registros de su propiedad

De los tres enfoques que se explican el enfoque del esquema compartido, tiene los más bajos costos de hardware y de copia de seguridad, ya que le permite servir al mayor número de clientes por base de datos del servidor.  Sin embargo, debido a múltiples clientes comparten la misma base de datos las tablas, este enfoque puede incurrir en esfuerzo de desarrollo adicional en el ámbito de la seguridad, para garantizar que los clientes no pueden acceder a los datos de otros clientes, incluso en caso de errores inesperados o ataques.

El procedimiento para restaurar los datos de un cliente es similar a la del enfoque común de esquema, con la complicación adicional de que las filas individuales en la base de datos de producción se debe eliminar y luego reinsertados de la base de datos temporal.  Si hay un número muy grande de filas en las tablas afectadas, esto puede afectar el rendimiento notablemente para todos los clientes que utilizan la base de datos.

El enfoque de esquema compartido  es apropiado cuando es importante que la solicitud sea capaz de servir a un gran número de clientes con un pequeño número de servidores y clientes potenciales están dispuestos a entregar los datos de aislamiento a cambio de los costos más bajos que este enfoque permite.

Consideraciones:

• Aplicación  y rendimiento de la base de datos- El rendimiento de un cliente puede verse afectada por las actividades de los otros clientes. El  rendimiento de las consultas tendrán que ser examinados cuidadosamente para garantizar los índices adecuados existen.
• Seguridad- La aplicación debe utilizar código de consultas especialmente para seleccionar o restringir los datos basado en el cliente.  Pruebas sólidas deben utilizarse para garantizar que un usuario no es capaz de ver los datos de los otros clientes.  Encriptación de datos únicos para cada cliente no es posible.
• Requisitos de personalización-Todos los clientes comparten el esquema, por lo que es mucho más difícil  permitir la individualización.  Hay una variedad de enfoques que se pueden utilizar para proporcionar personalización.  El planteamiento es permitir a un número de columnas en cada tabla genérica que se puede utilizar de diferentes maneras por cada cliente.
• El número de Clientes- Este modelo es capaz de manejar más muchos clientes que los modelos anteriores.  La migración de los clientes que requieren un mejor rendimiento o la capacidad puede ser un reto, ya que los datos tendrán que ser extraídos de cada caso en operaciones separadas

Referencias:

http://is3ados.blogspot.com/2008_11_01_archive.html
http://en.wikipedia.org/wiki/Multitenancy
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa479086.aspx
http://iablog.sybase.com/kleisath/index.php/category/database-architecture/

BPM se apoya en tecnología de información para automatizar tareas y dar agilidad a los cambios requeridos por la empresa. La tecnología que posibilita la implantación y adopción de BPM constituye una categoría nueva de sistemas informáticos denominada Business Process Management System (BPMS). A diferencia de los sistemas de información tradicionales basados en la gestión de datos, estos sistemas se especializan en la gestión de procesos de negocio.

BPMS pueden ser definidos como el conjunto de utilidades de software para definir, implementar y mejorar procesos de negocio que cumplen con características técnicas necesarias para aplicar el concepto BPM

Beneficios de implementar BPMS:

• Implementación de procesos horizontales (“cross functional”) de una forma ágil y efectiva.
• Integración de la información del negocio dispersa en diferentes sistemas.
• Participación de los usuarios en todas las etapas del ciclo de vida de los procesos (diseño, ejecución, seguimiento y evolución).
• Monitoreo del cumplimiento de los factores clave del negocio.
• Medio para el mejoramiento y eficiencia continua de los procesos de negocio.
• Mejora de los tiempos de respuesta de TI ante cambios y nuevos requerimientos:
  - Mayor rapidez en la incorporación de mejoras a los procesos de negocio.
  -Reducción de tiempo a menos de la mitad en la incorporación de nuevas funcionalidades.

Módulos principales que conforman la plataforma BPMS:

• Modelador gráfico de proceso (Business modeler)
• Ambiente de integración y desarrollo (integración developer)
• Servidor de procesos de negocios (process server)
• Monitor de actividades de negocio (BAM, Business activity monitor)

Factores de Éxito

BPM es una filosofía de negocios acerca de las personas, de cómo trabajan en conjunto (procesos), que tecnología emplean y cuales objetivos persiguen.

Elementos de un programa BMP:

1. 1. Políticas, reglas y normas
   2. Trabajo y roles
   3. Estructura organizacional
   4. Infraestructura física
   5. Talento humano
   6. Tecnología, información y comunicaciones

Mejores Prácticas:

• • Identificación con el proceso
  • Conocimiento profundo del negocio y de los procesos.
  • Apoyo a la dirección
  • Control sobre expectativas
  • Uso de metodologías de mejora de proceso
  • Cuidadosa selección de la tecnología
  • Selección del proyecto apropiado
  • Diagnostico profundo de la situación
  • Planificación del cambio

A continuación se enumeran algunos productos que se encuentran en el mercado y que pueden ofrecer una buena solucion de BPM:

Intalio proporciona la plataforma de Open Source para la gestión de procesos de negocio complejos. La creación, despliegue y optimización de procesos complejos se hace de manera gráfica.

Esta solución cuenta con el desarrollo de formularios sencillos en XForms que se vinculan y utilizan  automáticamente como interfaz de las tareas humanas, sin necesidad de contar con  perfiles muy técnicos a la hora de la creación de formularios sencillos.

Ofrece un portal específico para la gestión de  procesos e interacción con los distintos roles que Interactúen en nuestros procesos.

Características:

• Diseño de procesos
• Configurador de Actividades
• Administrador de usuarios
• Organogramas

Bonita Open Solution es un potente e intuitivo proceso de negocio de código abierto aplicable a procesos complejos.
Dispone de tres componentes por defecto, el editor de flujos, el editor de formularios en XForms y el motor de ejecución que aunque soporta BPEL, a diferencia de otros gira alrededor de XPDL un estándar de modelado que a diferencia de BPEL si puede visualizarse exactamente igual a como se modeló.

ProcessMaker es un software open source, este incluye herramientas easy-to-use las cuales son eficientes y efectivas para la administración de los proceso a través de los sistemas.
Esta solución se caracteriza por estar orientada totalmente a un entorno web, incluso para la creación y explotación de procesos.

Ventajas:

• Diseño mapa de procesos
• Reportes
• Diseño de formularios personalizados
• Código open source
• Fácil integración

BPM uEngine es un BPMS de código abierto que ha sido registrado en SourceForge.net desde 2003. Su principal característica al igual que ProcessMaker es que ofrece una interfaz totalmente Web. En este  caso cubre todo el ciclo de vida BPM, desde el modelado de los procesos (flujos y formularios) hasta la monitorización de estos.

Integra una metodología lo que facilita una forma rápida de afrontar proyectos de este tipo.
La suite BPM uEngine se divide en los siguientes tres componentes clave:

• uEngine BPM Fundación – con la herramienta de modelado y el proceso del motor
• uEngine procesos Portal – con tablero de instrumentos y capacidades de inicio de sesión único
• uEngine BP Analizador – Analizador de proceso basado en OLAP

Además de ser sólo una suite BPM, BPM uEngine su fundación se construye junto a otras notables aplicaciones de código abierto como el portal de Liferay Empresa, Mondrian OLAP Server, JBoss Drools BRE y Apache Axis II.

Karomi BPM

Karomi BPM es un software  distribuido por la compañía Estrasol (dentro de américa Latina) la cual se dedica a realizar y distribuir BMP, CRM, ERP etc. KaromiBMP es desarrollado por la empresa Karomi que es de la India.

Ventajas:

• Poderoso Motor de Flujo de Trabajo
• Diseñador Gráfico De Flujo de Trabajo
• Integración a Base de datos y otras aplicaciones
• Organigrama
• Soporte para E- Mail

Es un software de gestión de procesos de negocio y de gobierno electrónico desarrollado por la empresa Cardiff, el cual posee una gran capacidad para proporcionar mayor visibilidad de contenido y recursos.

Características:

• Los usuarios corporativos podrán observar de forma gráfica y en línea, en que parte del proceso se encuentra su solicitud.
• Permite monitoreo de los procesos en tiempo real, para poder detectar cuellos de botella, y a realizar las adecuaciones pertinentes en línea
• Permite definiciones de flujos de trabajo en donde las tareas se pueden asignar a roles personales o funcionales de fácil integración.
• Permite el uso de la firma electrónica (digital) en formulario HTML, alertando a los usuarios en caso de que los datos fueran modificados en una etapa a otra.

BizAgi BPM Software surgió en respuesta al reto de mejorar continuamente los procesos.  BizAgi utiliza el concepto “El proceso es la aplicación”, es decir, que cuando se modifica el proceso (cualquier elemento  del modelo de negocio) la aplicación se adapta de forma automática. Lo que hace que sea de suma eficiencia.

La línea de productos Aqualogic Business service Interaction incluye software que automatiza, ejecuta y controla todo el ciclo de vida de un proceso comercial, conectando a las personas entre sí, a las aplicaciones entre si y a las personas con las aplicaciones.

Referencias

http://es.wikipedia.org/wiki/Gesti%C3%B3n_de_procesos_de_negocio
http://www.slideshare.net/deedlitmurata/bpm-presentation
http://en.wikipedia.org/wiki/Business_process_management
http://www.degerencia.com/articulo/business_process_management_bpm_articulando_estrategia_procesos_y_tecnologia
http://www.statum.biz/web/guest/bpms
http://www.swassociatesint.com/co/p_bpm.htm
www.laccei.org/LACCEI2009-Venezuela/p107.pdf
http://www.bpmcenter.cl/index.php/component/content/article/3-noticias/154-process-maker

]]> http://www.gravitar.biz/index.php/tecnologia_negocios/bpm-business-process-management/feed/ 2 http://www.gravitar.biz/index.php/tecnologia_negocios/bpm-business-process-management/ http://feedproxy.google.com/~r/gravitar/~3/RgzdSS6vd-M/ http://www.gravitar.biz/index.php/tecnologia_negocios/microsoft-sync-framework/#comments Thu, 24 Jun 2010 00:16:26 +0000 Enrique Gutierrez http://www.gravitar.biz/?p=1206 Microsoft Sync Framework es una plataforma de sincronización que permite la colaboración de aplicaciones desconectadas, servicios y dispositivos. Los desarrolladores pueden construir ecosistemas de sincronización que integren cualquier aplicación, cualquier dato de cualquier almacenamiento usando cualquier protocolo sobre cualquier red. Las características tecnológicas de Sync Framework y sus herramientas permiten el roaming, compartir y tomar datos en línea.

Un aspecto clave de Sync Framework es la habilidad para crear proveedores personalizados. Los proveedores permiten que cualquier origen de datos pueda participar en el proceso de sincronización de Sync Framework, permitiendo que ocurra la sincronización punto a punto (peer-to-peer).

Un número de proveedores son incluidos en Sync Framework que soportan muchos orígenes de datos. Aunque no se requiere, para minimizar el desarrollo es recomendable que los desarrolladores usen estos proveedores donde sea posible. Los siguientes proveedores son incluidos:

• Proveedores de sincronización de base de datos: La sincronización por ADO.NET- permite orígenes de datos (data sources).
• Proveedores de sincronización de archivos: Permite la sincronización de archivos y carpetas.
• Componentes de sincronización web: Permite la sincronización para FeedSync tal como RSS y ATOM.

Los desarrolladores últimamente usan cualquiera de los proveedores out-of-the-box o pueden crear proveedores personalizados para intercambiar información entre dispositivos y aplicaciones.

El objetivo de este documento es ayudar a entender como Microsoft Sync Framework permite la sincronización. En este documento se detallaran algunos conceptos clave que formaran las bases de cómo crear un proveedor. Para ver información más detallada puede visitar http://msdn.microsoft.com/sync (inglés)

Participantes

Antes de comentar sobre los componentes específicos de un proveedor, primero necesitamos entender los diferentes tipos de participantes que pueden ser soportados. Un participante es la localización o lugar de donde se reciben los orígenes de datos. Un participante puede ser cualquier cosa por ejemplo un web service, una laptop, o una unidad flash USB.

Tipos de participantes

Basado en las capacidades del dispositivo, la manera en que cada proveedor integra puede variar. Por lo menos, asumiremos que el dispositivo es capaz de programablemente regresar información cuando le es solicitada. En última instancia, lo que necesitamos determinar es si el dispositivo puede:

1. Permitir que la información pueda ser almacenada y manipulada ya sea en el dispositivo existente o en el almacén de datos actual y
2. Permitir que las aplicaciones (en nuestro caso el proveedor de sincronización) puedas ser ejecutadas directamente del dispositivo.

Es importante distinguir los tipos de participantes que serán parte del ecosistema de sincronización porque ellos nos dicen si serán capaces de almacenar el estado de la información requerida por el proveedor y también puede decirnos si ejecutaremos el proveedor directamente del dispositivo. Por último, el participante modelo será el genérico. Como tal, un participante completo puede ser configurado como parcial o participante simple.

Participantes totales

Los participantes totales son dispositivos que permiten crear aplicaciones y nuevos orígenes de datos (data sources) directamente en los dispositivos. Una laptop o un Smartphone son ejemplos de participantes totales porque las nuevas aplicaciones pueden ser ejecutadas de los dispositivos y puedes también crear almacenamientos de datos persistentes de información si es requerido.

Participantes parciales

Los participantes parciales son dispositivos que tienen la habilidad de almacenar datos ya sea en los data sources o en otro almacén de datos del dispositivo. Estos dispositivos, no tienen la habilidad para poner en marcha los ejecutables directamente desde el dispositivo. Algunos ejemplos de estos participantes son las unidades flash o las tarjetas SD. Estos dispositivos actúan como un disco duro donde la información puede ser creada, actualizada o eliminada. De todas maneras, estos dispositivos típicamente no dan una interface que permita a las aplicaciones ser ejecutadas directamente en ellos.

Participantes simples

Los participantes simples son dispositivos que son solamente capaces de proveer información cuando se les es requerida (bajo petición). Estos dispositivos no pueden almacenar o manipular nuevos datos y son incapaces de soportar la creación de nuevas aplicaciones. Los feeds RSS y los proveedores de Web Services por una organización externa tal como Amazon o EBay son ambas ejemplos de participantes simples. Estas organizaciones pueden brindar la oportunidad para ejecutar un web service y obtener resultados de vuelta, de todas maneras, no brindan la oportunidad de de crear almacenamientos de datos propios y tampoco dan la capacidad de poder ejecutar tus propias aplicaciones en sus servidores web.

Teniendo todo junto

La meta final de Microsoft Sync Framework es proveer un origen de datos para ser integrado independientemente del tipo de participante. Por esta razón, los participantes parciales pueden sincronizar información con los participantes totales y los participantes totales pueden hacerlo con los participantes simples. Por lo menos debe haber un participante.

Microsoft Sync Framework

Componentes del núcleo

Antes de implementar la sincronización usando Sync Framework, necesitamos comprender los componentes claves de un proveedor. El siguiente diagrama muestra como un proveedor construido usando Sync Framework se comunica con un data source y recupera información de estado de un almacenamiento de metadatos. Estos proveedores se comunican a su vez con otros proveedores a través de una sesión de sincronización.

Data Source (origen de datos)

El data source es la localización donde toda la información la cual necesita ser sincronizada es almacenada. Un data source puede ser una base de datos relacional, un archivo, un web service o hasta un data source personalizado incluido en una aplicación de negocios (business application). Mientras puedas programar el acceso a datos éste puede participar en la sincronización.

Metadatos

Un componente fundamental de un proveedor es la habilidad para almacenar información sobre los datos almacenados y los objetos dentro de este almacén de datos con respecto al estado y cambio de información. Los metadatos pueden ser almacenados en un archivo, dentro de una base de datos o dentro de un data source donde se sincronizan. Como una conveniencia opcional, Sync Framework ofrece una completa implementación de una construcción de almacenamiento de metadatos en una ligera base de datos que se regresa en tu proceso. Los metadatos para un almacenamiento de datos pueden dividirse en cinco componentes:

• Versiones
• Knowledge
• Conteo de Ticks
• Replica de ID
• Tombstones

Para cada elemento sincronizado, una pequeña cantidad de información es almacenada la cual describe donde y cuando el elemento cambió. Este metadato es compuesto de dos versiones: Versión de creación y versión de actualización. Una versión es compuesta por dos componentes: un conteo de ticks asignado por el almacén de datos y la réplica de ID por el almacén de datos también. Cuando los elementos son actualizados, el actual conteo de ticks es aplicado para ese elemento y (el conteo de ticks) se incrementa en el almacén de datos. La réplica de ID es un único valor que identifica un almacén de datos en particular. La creación de versión es la misma que la versión de actualización cuando el elemento es creado. Subsecuentemente las actualizaciones del elemento modifican la versión de actualización.
Las dos principales maneras en que el versionamiento puedes ser implementado son:

1. Seguimiento en línea (inline tracking): En este método cambia el seguimiento de la información cuando el elemento es actualizado y el cambio realizado.
2. Seguimiento asíncrono: En este método, hay un proceso externo que regresa y busca cambios. Cualquier actualización encontrada es agregada a la información de la versión. Este proceso puede ser parte de un proceso programado o puede ser ejecutado antes de la sincronización. Este proceso es típicamente usado cuando no hay mecanismos internos para actualizar automáticamente la información de versión en el momento que los elementos son actualizados. Una manera común para revisar los cambios es almacenando el estado de un elemento y compararlo con el estado actual. Por ejemplo, se podría revisar si “la última vez que se escribió” o el tamaño del archivo ha cambiado desde la última actualización.

Todo cambio debe ocurrir por lo menos a nivel de elementos. En otras palabras, cada elemento debe tener una versión independiente. En caso de una base de datos, un elemento podría ser un registro (reglón) entero dentro de una tabla. Adicionalmente, un elemento podría ser una columna en un registro de una tabla. En caso de un de sincronización de archivos, un elemento podría ser un archivo. Seguimientos mas granulares son altamente deseables en algunos escenarios ya que reduce los conflictos potenciales de datos (dos usuarios actualizando el mismo elemento en diferentes replicas). La desventaja es que incrementa la cantidad de información de seguimiento almacenada.

Otro concepto clave que necesitamos comentar es la noción de Knowledge. El Knowledge es una representación compacta de cambios de los cuales la réplica esta “enterada”. Cuando la información de la versión de actualiza, también lo hace el Knowledge para el almacén de datos. Los proveedores usan la réplica del Knowledge para:
1. Enumerar cambios (determina de cuales otros cambios la réplica no está “enterada”)
2. Detectar conflictos (determina cuales operaciones fueron hechas sin Knowledge de cada otra)
Cada replica también mantiene la información de tombstone para cada uno de los elementos que son eliminados. Esto es importante porque cuando la sincronización es ejecutada, si lo elementos no están allí, el proveedor no tendrá manera de decir que ese elemento ha sido eliminado y no podrá propagar el cambio a otros proveedores. Un tombstone debe tener la siguiente información:

• Global ID
• Versión de eliminación
• Versión de creación

Dado que el número de tombstones crecerá todo el tiempo, puede ser prudente crear un proceso para limpiar este almacén después de un periodo de tiempo a fin de ahorrar espacio. La información de soporte para administrar tombstone es provista con Sync Framework.

Metadatos

La réplica donde la sincronización es iniciada es llamada origen y la replica que se conecta es llamada destino. La siguiente sección muestra el flujo de sincronización descrito en el siguiente diagrama. Para una sincronización bidireccional, este proceso puede ser ejecutado dos veces; origen y destino se intercambian en la segunda iteración.

La sesión de sincronización iniciada con destino.
Durante esta fase, el proveedor origen inicializa la comunicación con el proveedor de destino. El enlace entre los dos proveedores es llamado sesión de sincronización.

Destino prepara y envía Knowledge
Como comentamos anteriormente, cada replica almacena su propio y único Knowledge. El Knowledge almacenado en el destino se transmite al origen.

El Knowledge destino es usado para determinar lo cambios a enviar
En el lado del origen, el Knowledge que fue recibido es comparado con el de la versión local para determinar qué elementos el destino no conoce. Es importante notar que las versiones que son enviadas no son los elementos actuales pero si un resumen de donde el último cambio fue hecho en cada elemento.

Cambio de versiones y envío de Knowledge origen al destino
Una vez que el origen ha preparado la lista de cambio de versiones requerida, son trasportados al destino (los elementos).

Versión local obtenida por cambio de elementos y comparada con la versión origen y Knowledge
El destino utiliza la versión para preparar una lista de elementos que el origen necesita para enviar. El destino también una esta información para detectar si hay alguna restricción o conflicto.

Los conflictos son detectados y resueltos o aplazados

Un conflicto es detectado cuando el cambio de versión en una réplica NO contiene el Knowledge de otro. Fundamentalmente, un conflicto ocurre si un cambio es hecho para el mismo elemento en dos replicas entre la sesión de sincronización.

Los conflictos específicamente ocurren cuando el Knowledge origen no contiene la versión destino para un elemento (implica que el Knowledge destino no contiene alguno de las versiones orígenes enviadas).

Si la versión es contenida en el Knowledge de destino entonces el cambio es considerado obsoleto.

Las replicas son libres de implementar una variedad de políticas para la resolución de los elementos en conflicto a través de la sincronización comunitaria. En seguida se muestran algunos ejemplos de políticas usadas para la resolución comunitaria.

• Origen gana: Los cambios hechos por la réplica local siempre ganan en un evento de conflictos.
• Destino gana: La réplica remota siempre gana.
• Replica especificada por ID siempre gana: No hay problema quien cambia un elemento, la replica con el ID designado siempre gana.
• Ultima escritura gana: Basado en asumir que todas las replicas tienen permiso para hacer cambios y los relojes están sincronizados, permite que el ultimo que escriba gana.
• Fundir (unir): En el evento de dos elementos duplicados en conflicto, se funde la información de uno con otro.
• Registra el conflicto: Elige simplemente el registro o aplaza el conflicto.

Petición de destino de datos del elemento del origen
Durante esta fase el destino ha determinado cuales elementos en el origen necesitan ser recuperados y comunicar esta petición al origen.

El origen prepara y envía datos del elemento
El origen toma la petición de los datos del elemento y prepara los datos actuales para ser transferidos al destino. Si el elemento al cual se le está dando el seguimiento es un registro de una base de datos, ese registro será enviado. Si el elemento es un archivo en una carpeta entonces el archivo será transferido.

Los elementos son aplicados al destino
Los elementos recibidos son tomados y aplicados al destino. Si hay algún error durante el proceso, tal como una falla de red, los elementos serán etiquetados como excepciones y corregidos durante la siguiente sincronización. El Knowledge recibido del origen es agregado al Knowledge de destino.

Ejemplo de sincronización.

Usando el flujo de sincronización descrito en una sección previa, mostraremos a través de un ejemplo de cómo Sync Framework enumeras los cambios y por último aplica los datos de los elementos.

En este ejemplo estarán dos replicas; Replica A y Replica B. La réplica A inicializara la sincronización para la réplica B (significa que la Replica A es el origen y Replica B es el destino).

Por ejemplo, imagine que queremos sincronizar archivos entre estas dos replicas. Un solo archivo en una carpeta puede ser el elemento al que queremos dar seguimiento y es descrito como In (por ejemplo I₁, I₂, I₃…). Cuando un nuevo archivo (I₁) es creado, los metadatos asociados con ese archivo también necesitan actualizar lo siguiente:

Si el archivo fuera actualizado nuevamente, la tabla podría verse así:

Es muy posible que múltiples archivos tengan seguimiento, así que vamos a ver estos múltiples elementos. Como puedes ver la información de la versión crece conforme más y más elementos son creados. Sync framework no requiere versiones previas de actualización para ser almacenada. Solo necesita el Knowledge de la versión más reciente de le actualización.

Si tomamos el estado actual de los elementos de esta réplica, representaríamos el Knowledge de la Replica A como:
Replica A Knowledge = A₅
A es el ID de la Replica y 5 es el conteo del tick actual que esta replica sabe que ha cambiado
En la réplica B, puede haber también un gran número de archivos. Esta replica se vería como la siguiente:

El Knowledge actual para la réplica actual es: Replica B Knowledge = B₄
En este punto elegiremos inicializar la sincronización entre las dos replicas. Replica A será el origen (la que iniciará la sincronización) y la Replica B será el destino.
Durante la sincronización el destino envía el Knowledge de origen. Como se menciono anteriormente, el Knowledge de las dos replicas se visualiza como:
Replica A Knowledge = A₅
Replica B Knowledge = A₄
El origen (Replica A) recibe este Knowledge y lo usa para determinar cual versión enviar al destino. Desde que la Replica B no está al corriente de cualquiera de los elementos en Replica A, el contenido entero de Replica A Es enviado. En éste caso, se incluirían las siguientes versiones.

El destino recibe estas versiones y las enumera a través de ello para determinar cuáles elementos son requeridos por el origen. También utiliza esta información para determinar si hay algún conflicto (por ejemplo, si el mismo archivo fue actualizado en ambas replicas).

Una vez completadas las peticiones de destino el origen envía los elementos de los cuales no tiene conocimiento. En este caso, Replica A enviará estos archivos asociados con I₁, I₂, e I₃.
El destino recibe estos archivos y los agrega a este folder.

Al terminar la sesión de sincronización, el proceso es ejecutado más de una vez, pero esta vez el origen establece como destino y el destino se establece como origen. Esto permite que Replica A reciba cualquiera de los archivos que fueron creados o cambiados en Replica B (I₁₀₄ y I₁₀₅)
El final de la sincronización ambas replicas tienen el seguimiento actualizado del Knowledge (“conocimiento”).

Replica A Knowledge = A₅, _B4
Replica A Knowledge = _A5, _B4

Ejemplo de conflicto

Extendiendo el ejemplo anterior, las dos replicas están actualmente sincronizados y cada una de las versiones de los elementos se apreciaría como lo siguiente:

Similarmente, el Knowledge para ambas replicas es como lo siguiente:
Replica A Knowledge = A₅, _B4
Replica A Knowledge = A₅, _B4
En este punto ambas replicas deciden actualizar el mismo archivo (elemento I2).
En la réplica A la versión del elemento de la tabla es actualizado para:

En la réplica B la versión del elemento de la tabla es actualizado para:

El Knowledge para ambas replicas es también actualizada como:
Replica A Knowledge = A₆, B₄
Replica B Knowledge = A₅, B₅
En este punto la réplica A inicializa la sincronización don la réplica B, Saltando a la siguiente fase donde el origen envía las versiones de los elementos y el Knowledge para el destino, los siguientes pasos son presentados para el elemento I₂.

1. La réplica B visualiza un nuevo cambio en el elemento para el elemento I₂ el cual es:

2. La réplica B revisa el Knowledge recibido de la Replica A (A₆, B₄) y determina que la Replica A no fue enterada del cambio hecho para el mismo elemento por Replica B.

3. Un conflicto es detectado y pasado a la aplicación o al proveedor para ser manipulado.

Resumen

Microsoft Sync Framework incluye todos las elementos para integrar aplicaciones en un ambiente desconectado o basado en red de colaboración, usando los proveedores pre-creados o escribiendo nuevos proveedores personalizado. Los proveedores permiten cualquier origen de datos para participar en la sincronización de datos sin tener en cuenta la red o el tipo de dispositivo.
Para más información u obtener una copia de Sync Framework SDK, visite http://msdn.microsoft.com/sync.

Material de apoyo
Tutorial básico paso a paso de Sync Framework
Ejemplo en codigo .net (descargable)
Proyectos para diversos escenarios con Sync Framework (Descargables)
Información general (español)
Cuestionario informativo Framework Sync (español)

Microsoft PowerPivot es un complemento de análisis de datos de Excel 2010, antes conocido como “Project Gemini”, que proporciona una potencia computacional sin precedentes directamente dentro de Excel 2010.

PowerPivot proporciona su enlace a los usuarios de negocios de BI, mientras permite a las organizaciones monitorear y manejar la colaboración eficientemente usando SharePoint 2010 y SQL Server 2008 basado en herramientas de gestión.

Este es un ejemplo de lo que produce PowerPivot, es una imagen tomada directamente de Excel:

Novedades de BI.

La tecnología de PowerPivot redefine a los departamentos de TI el entregar y tener éxito con BI.

• Dar a los usuarios la mejor herramienta disponible de análisis de datos. Se basa en la familiaridad con Excel para acelerar la adopción del usuario. Ampliar las capacidades existentes con la compresión basada en columnas y en la memoria del motor BI, fuentes de datos prácticamente ilimitadas, y las nuevas expresiones de análisis de datos en una familiar formula de Sintaxis.
• Facilita el compartimiento de conocimientos y colaboración generados por los usuarios de BI. Implementar Sharepoint para proveer la base de colaboración con todas las capacidades escenciales incluyendo seguridad, flujo de trabajo, control de versión y servicios de Excel. Instalar SQL Server 2008 R2 para habilitar el soporte de aplicaciones BI en Sharepoint, incluyendo la actualización de datos automática, el procesamiento de datos con el mismo rendimiento que en Excel y el tablero de manejo de Power Pivot. Sus usuarios pueden acceder a los libros de trabajo en el navegador, sin tener que descargar los libros de trabajo y los datos para cada estación de trabajo.
• Aumenta la eficiencia de la Gestion de BI. Utilizar la interfaz de Gestion Power Pivot para gestionar el rendimiento, la disponibilidad y calidad del servicio. Descubra las aplicaciones de misión critica y asegurese que se asignan los recursos adecuados.
• Proporcionar el acceso seguro a los datos de confianza. Aprovecha la alimentación de datos de SQL Server Reporting Services para encapsular los sistemas de la empresa y reusar los libros compartidos como fuentes de datos en nuevos análisis.

Muestra de Power Pivot usando Silverlight.

Power Pivot para Excel 2010.

Es un complemento de Microsoft Excel 2010 que permite crear poderosos análisis mediante una rápida manipulación de millones de filas de datos dentro de un libro de trabajo de Excel y utilizar Microsoft Office 2010 para compartir y colaborar en tus ideas con tu equipo.

Usted puede combinar la funcionalidad nativa de Excel 2010 con PowerPivot en el motor de memoria para permitir a los usuarios explorar interactivamente y realizar cálculos en grandes conjuntos de datos. Además, es fácil racionalizar el proceso de integración de datos de múltiples fuentes, incluyendo bases de datos corporativas, hojas de cálculo, informes y alimentación de datos.

Compartir y colaborar con la confianza de fácilmente poder publicar su análisis a SharePoint 2010 y otros usuarios poder disfrutar las capacidades de la misma corta y rápida consulta cuando trabaja con su Servicio de Reportes Excel.

PowerPivot para SharePoint 2010

Sharepoint proporciona una gran plataforma que es fundamental para lograr el objetivo primordial de extender la tecnología de BI a una organizacion.

• Gran conjunto de características para la colaboración. Dado que los datos de PowerPivot se almacenan en un libro de Excel, Sharepoint proporciona todo el apoyo para el intercambio de documentos, el control de versiones, flujos de trabajo, gestiona la seguridad mas fácil, la flexibilidad en la creación de sitios, sub sitios y librerías de documentos, personalización de portales, etc. Esta automaticante disponible para los usuarios de PowerPivot.
• Aumento de la capacidad de penetración. Como Sharepoint es desplegado en mas organizaciones, los usuarios de negocios y de TI son cada vez mas familiarizados con la herramienta, asi como las mejores prácticas de cómo usarlo. PowerPivot extenderá las herramientas, procesos y aprendizajes en lugar de reemplazarlas.
• Recursos centralizados. Los usuarios de negocios pueden depender de una infraestructura alrededor, donde pueden programar el trabajo a suceder, en los que no tienen que preocuparse por las copias de seguridad o de gestión de servidores. La separación de funciones que permite SharePoint se centra en la infraestructura y el cumplimiento, mientras que los usuarios de negocios se centran en el contenido es perfecto para habilitar el manejo de Self Service Bussines Intelligence.

Referencias:

http://www.powerpivot.com

http://powerpivotpro.com/what-is-powerpivot/

http://blogs.msdn.com/excel/archive/2009/10/23/using-powerpivot-with-excel-2010.aspx

http://blogs.msdn.com/excel/archive/2009/10/29/powerpivot-for-sharepoint-2010-the-business-user-s-perspective.aspx

Como su nombre lo indica, las bases de datos están organizados de columna por columna en lugar de la fila: es decir, todos los casos de un solo elemento de datos (por ejemplo, Nombre de cliente) se almacenan de modo que se puede acceder como una unidad. Esto los hace especialmente eficaz en las consultas analíticas, como la lista de selecciones, que a menudo lee unos pocos elementos de datos, pero necesitamos ver todas las instancias de estos elementos. En contraste, una convencional base de datos relacional almacena los datos por filas, por lo que toda la información de un registro (fila) es inmediatamente accesible. Esto tiene sentido para las consultas transaccionales, que suelen referirse a un registro a la vez.

Hoy los sistemas columnares combinan su estructura columnar con técnicas que incluyen la indexación, compresión y paralelización.

• Tiempo de carga: ¿Cuánto tiempo se necesita para convertir datos de origen en el formato de columna? Esta es la pregunta más básica de todas. Tiempos de carga son a menudo medidos en gigabytes por hora, que puede ser extremadamente lento, cuando de decenas o cientos de gigabytes de datos se trata. La cuestión a menudo carece de una respuesta sencilla, porque la velocidad de carga puede variar en función de la naturaleza de los datos y las elecciones realizadas por el usuario. Por ejemplo, algunos sistemas pueden almacenar varias versiones de los mismos datos, ordenados en diferentes secuencias o en los diferentes niveles de agregación. Los usuarios pueden construir un menor número de versiones a cambio de una carga rápida, pero puede pagar un precio más adelante con consultas  más lentas. Pruebas realistas basadas en sus propios datos son el mejor camino para una respuesta clara.

• Carga Incremental: Una vez que un conjunto de datos se ha cargado, todo debe ser recargado cada vez que hay una actualización. Muchos sistemas columnares permiten carga incremental, teniendo sólo los registros nuevos o modificados y la fusión de los datos anteriores. Pero la atención al detalle es fundamental, ya que las funciones de carga incremental varían ampliamente. Algunas cargas incrementales tardan hasta una completa reconstrucción y algunos resultados son el rendimiento más lento, algunos pueden agregar registros, pero no cambiar o suprimirlos. Las Cargas incrementales a menudo deben completarse periódicamente con una reconstrucción completa.

• Compresión de datos: Algunos sistemas columnares pueden comprimir mucho la fuente de datos y archivos resultantes a fin de tomar una fracción de espacio en el disco original. Puede ocasionar en estos casos un impacto negativo en el rendimiento por la descompresión de datos a realizar la lectura. Otros sistemas utilizan menos compresión o almacenan varias versiones de los datos comprimidos, teniendo más espacio en disco, pero cobrando otros beneficios a cambio. El enfoque más adecuado dependerá de sus circunstancias. Tenga en cuenta que la diferencia de los requisitos de hardware pueden ser sustanciales.

• Limitaciones estructurales: Las bases de datos columnares utilizan diferentes técnicas para imitar una estructura relacional. Algunos requieren la misma clave principal en todas las tablas, es decir, la jerarquía de la base de datos está limitada a dos niveles. Los límites impuestos por un sistema en particular no parece tener importancia, pero recuerde que sus necesidades pueden cambiar mañana. Limitaciones que parece aceptable ahora podría evitar que la ampliación del sistema en el futuro.

• Técnicas de acceso: Algunas bases de datos de columnares sólo se pueden acceder utilizando su propio proveedor de lenguaje de consultas y herramientas. Estos pueden ser muy poderosos, incluyendo capacidades que son difíciles o imposibles usando el estándar SQL. Pero a veces faltan funciones especiales, tales como las consultas que comparan valores con o en los registros. Si necesita acceder al sistema con herramientas basadas en SQL, determine exactamente qué funciones SQL y dialectos son compatibles. Es casi siempre un subconjunto completo de SQL y, en particular, rara vez se dispone de las actualizaciones. También asegúrese de encontrar si el rendimiento de las consultas SQL es comparable a los resultados con el sistema de la propia herramienta de consulta. A veces, el ejecutar consultas SQL mucho más lento.

• Rendimiento: Los sistemas columnares por lo general superan a los sistemas de relaciones en casi todas las circunstancias, pero el margen puede variar ampliamente.  Las consultas que incluyen cálculos o acceso individual a los registros puede ser tan lento o más que un sistema relacional adecuadamente indexado.

• Escalabilidad: El punto de las bases de datos columnares es obtener buenos resultados en grandes bases de datos. Pero no puede asumir todos los sistemas pueden escalar a decenas o centenares de terabytes. Por ejemplo, el rendimiento puede depender de determinados índices de carga en la memoria, de modo que su equipo debe tener memoria suficiente para hacer esto. Como siempre, en primer lugar preguntar si el vendedor tiene en ejecución los sistemas existentes a una escala similar a la suya y hablar con las referencias para obtener los detalles. Si el suyo sería más grande que cualquiera de las instalaciones existentes, asegúrese de probar antes de comprar.

Principales Bases de Datos Columnares

PROJECT GEMINI

 http://www.microsoft.com/sqlserver/2008/en/us/r2.aspx (Incluido Version Beta en SQL Server 2008 R2)

Ese es el nombre que recibe la interesante propuesta que nos hacen desde Microsoft, para renovar su base de datos OLAP. Se trata de un almacenamiento en memoria y orientado a columnas de Analysis Services para ser explotado desde Excel, entre otras opciones. Se trata de empezar a jugar fuerte en el campo del BI, aprovechando la herramienta basada en la popular hoja de cálculo que se incluye dentro del portfolio ofrecido actualmente por Microsoft.

De esta forma se consigue que los usuarios no técnicos puedan acceder al mundo del BI (sin necesidad de contar con IT). Eso dicen. Una versión Wii para el BI. (Lo cierto es que no estará disponible como versión Beta hasta 2009 y como GA en 2010). En ese tiempo, mucho va a pasar el campo del BI.

Nigel Pendse, del Olap Report, hace una revisión bastante positiva, en donde hace una acertadísima revisión indicando que el Project Gemini es como un caballo de Troya, donde a través del uso de Excel (conocido por todos), se quita la complejidad de cubos, MDX, etc… Y se democratiza su uso y el de AS a todos.

INFOBRIGHT

http://www.infobright.com

Infobright combina una base de datos orientada a la columna con la red de conocimiento para ofrecer una arquitectura de auto-gestión de Data Warehouse optimizado para el análisis. Este software sofisticado elimina el tiempo y el esfuerzo que suelen participar en la ejecución y la gestión de un Data Warehouse, liberando su tiempo y su presupuesto.

Infobright Analytic Data Warehouse está basado en los siguientes conceptos:

• Orientación a Columnas.
• Paquetes de Datos.
• Conocimiento de Red.
• La optimización.

Infobright es, en su núcleo, es un comprimido de bases de datos orientadas a la columna. Esto significa que en lugar de los datos que se almacena la fila por fila, sino que se almacena la columna por columna. Hay muchas ventajas en la columna-orientación, incluyendo la capacidad de hacer más eficientes de compresión de datos, ya que cada columna guarda un solo tipo de datos (por oposición a las filas que normalmente contienen varios tipos de datos), y que permite la compresión de ser optimizados para cada tipo de datos. Infobright, organiza cada columna en paquetes de datos, tiene más compresión que otras bases de datos orientadas a la columna, ya que se aplica un algoritmo de compresión basado en el contenido de cada paquete de datos, no sólo cada columna.

La mayoría de las preguntas sólo implican un subconjunto de las columnas de las tablas y por lo que una base de datos orientada a la columna se centra solo en recuperar los datos que se requieren.

Los datos se almacenan en 65 mil Paquetes de Datos. Paquete de nodos de datos contienen un conjunto de estadísticas sobre los datos que se almacena y comprimen en cada uno de los Paquetes de Datos. Los Nodos de conocimiento proporcionan una nueva serie de metadatos relacionados con paquetes de datos o relaciones columnares.

El optimizador es el más alto nivel de inteligencia en la arquitectura. Utiliza la red de conocimientos para determinar el conjunto mínimo de paquetes de datos que necesitan ser descomprimido con el fin de satisfacer una consulta en el menor tiempo posible.

VERTICA

http://www.vertica.com

Vertica es el único DBMS habilitado para gestionar terabytes de datos más rápido y más fiable que cualquier otro producto de almacenamiento de datos. Obtiene rápidamente BI con las siguientes características:

• Orientación a columnas. 50x – 200x mas rápido, eliminando los costos de IO
• Escala a arquitectura MPP. Escala ilimitadamente solo por la adición de nuevos servidores a la red.
• Agresiva compresión de datos. Reduce los costos de almacenamiento hasta en un 90%.
• Alta disponibilidad inmediata. Corre sin parar con replicación automática, resistente a fallos y recuperación.
• Flexibilidad de despliegue. Despliegue en Linux, VMwire o en amazon cloud para manejar variedad de proyectos.

Vertica cambia completamente la economía de la BI, que permite rápidamente iniciar un espectro mucho más amplio de análisis del negocio:

• Ver mucho mayores volúmenes de datos históricos.
• Analizar los datos en cualquier nivel de detalle.
• Realizar análisis en tiempo real.
• Conducta ad-hoc y de corta duración de análisis de proyectos de negocios.
• Construir Análisis de Negocio con Software as a Service (SaaS).

QD TECHNOLOGY

 http://www.qdtechnology.com

QD Technology Base de Datos de respuesta rápida (QD ™) es una solución de base de datos relacional que permite a los ejecutivos de negocios y analistas de datos fácil y cómodamente obtener respuestas rápidas a consultas de base de datos de copias locales de su base de datos. Consultas correr más rápido que con otras soluciones y ya que se ejecutan en los ordenadores de usuario, que no interfieran con otros las actividades de los usuarios, y se puede ejecutar en cualquier lugar.

Beneficios del Usuario:

• Acceso a demanda para datos localizados. Los usuarios pueden obtener respuestas a sus preguntas sobre sus PC sin impactar negativamente las operaciones de IT, ya que la base de datos entera está compresa, encriptada y es copiada a su PC.
• Rápida respuesta a consultas a través de una compresión inteligente. Dependiendo de la naturaleza de los datos, puede ser hasta cinco veces más rápido que las tradicionales bases de datos relacionales.
• Actualizaciones automáticas entregadas al usuario. Cuando la base de datos master cambia, las actualizaciones pueden ser enviadas a los usuarios, sin la necesidad de la intervención del usuario final.

Beneficios para la empresa.

• Facilita la innovación. Puede reducir dramáticamente el tiempo de respuesta de las consultas.
• Reducción de la infraestructura informática. Pone los derechos de la base de datos directamente en la PC de los usuarios, no requiere de varios niveles de infraestructura para las consultas, los datos del cubo de gestión o de depósito.
• Mejora el rendimiento del usuario. Los analistas de datos y los usuarios pueden ejecutar sus consultas cuando quieran, sin restricciones que les imponen las bases de datos de administradores u otros usuarios de negocios.
• Solución completa.
  • Alta velocidad de compresión.
  • Tecnología para almacenar una copia local de la base de datos en PC del usuario.
  • Capacidad de consulta a la base de datos sin estar en red.
  • Herramientas para reducir la demanda en el sistema y base de datos administradores.

Compresión.

• Mejora del rendimiento de consultas a través de una compresión inteligente.
• Rápido acceso a través de una compresión optimizada.
• Aplica una técnica de compresión especialmente seleccionada de una biblioteca para cada columna en cada tabla.
• Comprime los datos y tablas basándose en patrones.

Compatibilidad.

• Compatible con ODBC.
• Consultas con el estándar SQL-92.
• Datos almacenados en filas y columnas.
• Solamente datos basados en ASCII.

Tecnología.

Tablas antiguas nunca mueren. La compresión de QD es compatible con todas las versiones anteriores de QD.

Plataforma y Despliegue.

• Plataforma. La configuración mínima para QD server es:
  • Windows server 2003 o 2000, XP o Vista.
  • 2 GB RAM
  • Espacio en disco suficiente para mantener la base de datos.

La mínima configuración para el sistema de consulta QD (desktop o laptop)

• �
  • Windows server 2003, 2000, XP o Vista.
  • 1 GB RAM.
  • Espacio suficiente para mantener la base de datos comprimida.

Tiempo de implementación.

• Instalación y configuración inicial de QD, en general se puede completar en 30 min.

Habilidades requeridas.

• QD es compatible con ODBC sin especial formación a nivel de usuario.

Seguridad.

• Datos en la PC
• Encriptación.

SYBASE

http://www.sybase.com/products/datawarehousing/sybaseiq

Sybase es una base de datos relacional basada en columnas que es intrínsecamente más apropiado para el adecuado procesamiento de consultas que un enfoque basado en filas. Debido a que está basado en columnas, Sybase IQ aprovecha las características de cada columna en la tabla, en un número de diferentes caminos.

Sybase soporta los esquemas relacionales tradicionales, incluyendo la normalización de esquemas usados para procesos de transacción.

Como se puede ver Sybase incluye una API SQL que permite el acceso a SQL, también incluye ODBC, JDBC y XML, provee java para que puede ser usado para escribir procedimientos almacenados y funciones de usuario.

• Ofrece una serie de índices especializados para el adecuado rendimiento de las consultas.
• Una consecuencia de utilizar el almacenamiento columnar en conjunción con la indexación de Sybase IQ Bit Wise es que las agrupaciones pueden hacerse bajo la marcha. Dado que una parte significativa de extraer, trasformar y cargar es la anterior agrupación de transacciones.
• Compresión de datos es mucho más fácil de implementar en un enfoque basado en columnas que cuando se utilizan los métodos convencionales. Es significativamente más eficiente. En la práctica Sybase IQ ha demostrado una compresión de datos de un 50% a un 70% del conjunto de datos original.
• Es fácil agregar y cargar una columna de datos a una tabla como seria agregar una fila  a una base de datos relacional convencional.
• Un enfoque basado en columnas es mucho más fácil de mantener y requiere menos sintonización que un DWH convencional.
• Multihilo y alta disponibilidad 24 x 7.
• A parte de las características ya mencionadas, también apoya RCube, estructura plana que puede proveer importantes beneficios en comparación con los esquemas convencionales. En particular RCube puede acelerar significativamente la implementación, así como el rendimiento en tiempo de ejecución y proporcionar una mayor flexibilidad.
• Sybase ha sido creado para soportar el mayor numero de consultas posible corriendo en paralelo en lugar de concentrarse en el uso del paralelismo para optimizar el rendimiento de una consulta en particular.

ParAccel

http://www.paraccel.com

PADB tiene el propósito de construir Data Warehousing y manejadores analíticos de sistemas de bases de datos. PADB base de datos columnar es el más eficiente DBMS para DWH and BI y algunas otras consultas analíticas que se necesitan. Diseñado para velocidad y escalabilidad con simplicidad, se ajusta fácilmente dentro de un ambiente de DWH.

ParAccel es una base de datos robusta, relacional y totalmente transaccional DBMS para Data Warehousing, analítica y con aplicaciones BI. Su impresionante velocidad se construye en la sintonización manual de estructuras como índices, vistas materializadas y tablas de resumen no son necesarias (junto con las necesidades de mantenimiento). Este versátil rendimiento no depende de un diseño de esquema estrella, su flexible esquema neutral permite también desencadenar el poder de ParAccel para normalizar y de normalizar los datos. Las características de rendimiento incluyen:

• Almacenamiento de Datos  Columnar.
• Cargas de Alto rendimiento y actualizaciones.
• Procesamiento Masivo paralelo.
• Compresión adaptada.
• Optimizador de consultas basado en el costo.
• Consulta de compilación analítica.
• Protocolo de interconexión con el cliente.
• Todo en memoria con capacidad de diseño.

Escalabilidad:

La escalabilidad le proporciona protección a su inversión de DWH. PADB arquitectura MPP ofrece escalabilidad incremental lineal, servidor por servidor, por lo que no ocupara gran espacio en el centro de datos antes de que realmente se necesite.

• Provee escalabilidad lineal lo que aumenta la capacidad y concurrencia.
• Los nodos en momento de expansión se adapta fácilmente a los ciclos predefinidos.
• El hardware estándar asegura la eficiencia de precios a medida que crecen los datos al automáticamente ser balanceados y agregados como nodos.

Simplicidad:

ParAccel carga y reparte diseños de Data Warehouse de fácil configuración, así que usted puede rápidamente solucionar  analíticamente problemas de rendimiento. Características de manejabilidad que simplifican las operaciones de DWH en curso:

• Diseño para una rápida instalación
• Interfaz estándar de apoyo (ODBC, JDBC, ANSI SQL 92)
• Construidos para alta disponibilidad con ambientes SAN y no SAN.
• SAN aprovecha la gestión de datos empresariales.
• Se ejecuta en hardware estándar para apoyar los requerimientos operacionales.
• Incluye la consola de administración de sistema, incorporado con un sistema manejador de reportes.
• La Sintaxis “Amigo” tiene la capacidad de apoyar en la migración de Oracle y SQL server.

Procesamiento de Consultas Analítico y Eficaz

CPU por CPU, PADB MPP- arquitectura columnar, ofrece naturalmente un mayor rendimiento de DWH que otras bases de datos. El alto rendimiento orgánico es generado porque se necesitan menos CPU para alcanzar el rendimiento del DWH que se necesita. Inherente al alto rendimiento también significa una mayor productividad para la analítica de negocios y de TI.

REFERENCIAS

http://www.information-management.com/issues/2007_42/10000432-1.html

http://todobi.blogspot.com/2008/10/project-gemini.html

http://www.ventanaresearch.com/blog/commentblog.aspx?id=2892

http://www.vertica.com/enterprise-data-warehouse

http://www.qdtechnology.com/techsheet.asp

http://www.sybase.com/content/1035804/SybaseIQ_bloor-report.pdf

Las aplicaciones SaaS están disponibles como un servicio para el cual el pago es mensual o con otros periódos de pago. En la mayoría de los casos, que implica que no hay proceso de aprobación por las empresas de TI y no hay que esperar el desarrollo. El modelo es especialmente atractivo para pequeñas y medianas empresas que no necesitan administrar aplicaciones de software complejas.

Algunas personas pueden confundir el modelo ASP (Application Service Provider) con el modelo de SaaS, pero son muy diferentes. El modelo ASP se centra principalmente en la prestación de las organizaciones un mecanismo para descargar ciertas aplicaciones de procesamiento de trabajo de un servidor administrado por terceros. 

Además, otra diferencia que encontrará es que, a diferencia de ASP que la mayoría de las aplicaciones son cliente-servidor con alguna interfaz HTML para web, en la actualidad las soluciones SaaS son diseñados para la arquitectura y entorno web.

El  BI es uno de los principales ámbitos en los que modelos basados en SaaS se han hecho populares, estas aplicaciones se conocen como BI On-Demand.

Principales tendencias del mundo de SaaS y BI On-Demand.

1. Incorporar la adopción de SaaS: Hay un enorme brinco en el número de empresas que planean o ya utilizan SaaS para aplicaciones de misión crítica. Lo que es aún más interesante a tener en cuenta es que ha habido un aumento en la aceptación de SaaS en las grandes empresas. Esta tendencia ha terminado el mito de que el SaaS solo es pequeñas y medianas empresas.
2. Como complemento de datos On-Premise: Otra tendencia que ha sido notable es la aparición de arquitecturas híbridas en la demanda de los datos, aplicaciones y procesos están vinculados a través de servicios web basados en la integración API (application programming interfaces) para aplicaciones basadas en SaaS. 
3. Métricas básadas en enfoque: Con la aparición de herramientas de análisis SaaS, dashboards analíticos, se observa una tendencia de los servicios empresariales y las funciones implementadas utilizando un enfoque basado en métricas. Cada área funcional está impulsada por las métricas, por lo que las personas ya no tienen que pasar horas o días trabajando en hojas de cálculo con el fin de ejecutar las decisiones de la empresa.

Características clave de SaaS 

1. Actualizaciones centralizadas: Este evita la necesidad de descargar parches y actualizaciones típicas de una instalación del software. 
2. Una instancia, arquitectura multi-arrendatario: Esto implica un modelo uno a muchos, aunque no todas las aplicaciones SaaS son verdaderamente multiarrendatario o única instancia. El modelo uno a muchos, implica una instancia física con los clientes hospedados en distintos espacios lógicos.
3. Administración centralizada y acceso sobre internet: No hay ningún componente de software instalado en el sitio del cliente. Todas las aplicaciones se pueden acceder remotamente a través de Internet.
4. Un precio en general sobre un precio básico por usuario: Este no es el único mecanismo de fijación de precios, pero la más común. El número mínimo de usuarios que las empresas pueden inscribirse para SaaS varía de un proveedor a otro y también depende de la fase de evolución en la que los proveedores de SaaS se encuentra.
5. Basado en suscripción, no hay costos por licencia: Principalmente basado en suscripción, sin costo de licencia por adelantado.
6. Ciclo de implementación corto: Esto implica que los líderes empresariales no requieren esperar tanto para ver la funcionalidad de su negocio.

Claves para la Adopción de aplicaciones BI SaaS

1. La mayoría de las personas usa aplicaciones estandarizadas. 
2. Personalización y parametrización: En el mundo del SaaS, casi todas las nuevas aplicaciones se construyen utilizando la lógica de negocio en la parte superior de una plataforma común a partir de los parámetros de aplicación. Hay suficientes opciones para el cliente que no sienta encerrado en la manera de hacer las cosas. Los proveedores del software necesitan hacer modificaciones de código para cambiar el flujo de trabajo o reportes antes de que se vuelvan obsoletos.
3. La fiabilidad y la popularidad de las aplicaciones web: La mayoría de los usuarios están dispuestos a utilizar la Internet para hacer su día a día las tareas. Las personas y las empresas están empezando a acceder con confianza a lugares remotos y aplicaciones de baja latencia y velocidad aceptable.
4. La seguridad es lo suficientemente confiable: Aunque este sigue siendo un reto, los clientes han cambiado en los últimos años y ahora permiten que el manejo de datos resida fuera de su firewall.
5. La mejora de ancho de banda de red: el ancho de banda de las redes ha mejorado drásticamente.
6. Bajo costo de propiedad: Los usuarios pueden empezar a funcionar con sólo una pequeña cuota mensual y no tiene que preocuparse por tareas de mantenimiento ni actualizaciones costosas.

¿Qué es BI On-Demand? 

Se refiere a los productos o soluciones que ayudan a las empresas a almacenar, buscar y analizar la información que necesitan para tomar mejores decisiones de negocios. BI On-Demand incluye aplicaciones BI accedidas por usuarios de negocios a través de Internet. 

Algunas empresas han establecido una plataforma con un conjunto de servicios para los usuarios de TI en soporte de BI On-Demand. Por ejemplo, incluyen las herramientas de desarrollo de BI, integración de herramientas de Data Warehousing, servicios de seguridad, servicios de procesamiento de base de datos, etc. Estos servicios de plataforma también se conocen como servicios PaaS (platform as a service).

Modelos de arquitectura de BI On-Demand

Antes de profundizar en los casos en que el BI On-Demand pueden ser más aplicables, analicemos a los distintos modelos de arquitectura de BI On-Demand. Aunque los proveedores de SaaS pueden ofrecerlos como lo mismo, hay 3 áreas clave de arquitectura 

1. Infraestructura: Algunos vendedores pueden adoptar una infraestructura compartida (multi-tenant) donde la misma infraestructura se comparte entre todos los clientes. 

Tiene unos costos más bajos, pero a veces la percepción es que el rendimiento puede verse afectado con el incremento de uso.

En algunos casos, esto puede llegar a ser cierto, pero los niveles de rendimiento puede ser manejado incluso en una infraestructura compartida, asegurando que el proveedor del data center proporcione una infraestructura de control para garantizar que ningún cliente puede monopolizar los recursos de infraestructura. 

Una infraestructura dedicada está construida sobre una empresa y por lo general se asocia con mayores costos. Esta opción, al igual que la opción compartida, también tiene que hacer frente a picos en el uso y ser capaz de realizar escala lineal y optimización del rendimiento inteligente.

2. Separación de datos: La privacidad y separación de los datos se refiere a los proveedores de SaaS en proporcionar una separación física o lógica los datos de sus clientes. 

Separación lógica,se implementa a través separación lógica de los datos de los clientes con la base de datos común. Esto permite un mejor reparto, pero puede ser percibida como un riesgo de seguridad. Al mismo tiempo la separación física no significa implícitamente que es más seguro. Algunos proveedores cobran una tasa de incremento a las bases de datos separadas físicamente de sus clientes para cubrir los costos adicionales incurridos por ellos.

3. Versiones: El tercer componente de la arquitectura en la forma en que los vendedores SaaS varían es la forma en que apoyan las versiones de su software.

Algunos vendedores adoptan el modelo de una sola versión mientras que otros permiten varias versiones del software. Si un cliente hace una petición sobre la aplicación de BI se está pensando en una gran cantidad de personalizaciones e integración. 

¿Cuándo utilizar BI On-Demand? 

SaaS es una adición valiosa para empresas o departamentos de grandes empresas que no quieren, no pueden permitirse o no tienen los conocimientos necesarios para instalar una completa integración de datos de BI o infraestructura.

La entrega de modelos on-demand permite a los vendedores SaaS ofrecer productos de ciclos cortos de liberación.

Empresas que aprovechan la innovación desarrollada en los servicios on-demand, incluyendo la facilidad de uso de la interfaz del navegador web.

BI on-demand funciona mejor en entornos en los que la mayoría del software y los procesos están estandarizados y un alto nivel de personalización no es necesario sólo para hacer que las cosas funcionen para la organización. Con BI on-demand, el proveedor de SaaS se basa el modelo de datos y proporciona un conjunto de reportes y/o dashboards, también se le conoce como modelos de Business Intelligence Pre-Construidos (Pre-Built Business Intelligence). 

En situaciones donde la pérdida de control es un problema, donde es importante la personalización necesaria, donde hay un importante uso de TI, donde los datos son demasiado delicados para ser almacenados fuera de un firewall, es mejor optar por el modelo tradicional que es el enfoque de BI local. 

¿Es BI On-Demand la solución BI para todos los problemas de BI? 

La razón por la que la mayoría de las empresas han adoptado el BI on-demand es por la posibilidad de obtener respuestas a preguntas difíciles del negocios cuando las necesite y en un buen formato basado web sin tener que dedicar un equipo de TI de BI. 

La comprensión de los problemas de negocio que se resuelven de la empresa es de suma importancia, y casi siempre el factor decisivo en el éxito o el fracaso de la aplicación de BI.

BI On-demand debe basarse en las necesidades de las empresas claramente documentadas como cualquier otra tecnología que se apliquen para resolver un problema empresarial. Si el problema de negocios no está claramente definido o no está bien entendido, BI on-demand no será de ayuda a la empresa.

La calidad y la integración de datos no se resuelven automáticamente en el mundo on-demand. Se tienen que ser cuidadoso para resolver los problemas planteados. El camino hacia la resolución de problemas tiene que ser tratado desde el punto de vista estratégico y no un punto de vista táctico de reacción. 

El futuro de BI On-Demand

Principales factores que afectarán el futuro y la influencia de BI On-Demand 

Factores de influencia en BI on-demand

1. Arquitectura de aplicaciones Hibridas: De las principales tendencias de BI on-demand, la más importante es la aparición de híbridos de aplicación de arquitecturas para las cuales en los datos locales, aplicaciones y procesos están vinculados a través de servicios web en la integración API para aplicaciones basadas en SaaS.
2. Organización interna de Benchmarks:  Como BI On-demand esta obteniendo más ganancias de adopción, de un ámbito interesante se puede ver como parte de BI 2.0 sería entre organizaciones de rendimiento en zonas distintas de la financiación (que se puede hacer hoy para las empresas públicas que tienen que reportar métricas financieras). La capacidad de aumentar fácilmente los datos internos con los puntos de referencia externos, tales como la cuota de mercado, previsiones económicas, etc, será muy útil. 
3. Adopción de la funcionalidad de calidad de datos: Eston genera mayor adopción en el modelo hospedado como en ciertos aspectos donde el cliente puede direccionar y validar, y así tener los datos bien definidos. Incrementa la integración madura de la capa media y SOA (Service Oriented Architecture) que hacen que sean más fácil la integración de aplicaciones BI dentro o fuera del firewall.
4. Enfoque operacional de BI: BI, en general, está pasando de la parte estratégica de la empresa – al enfoque de rendimientos financieros, costos, rentabilidad de clientes y análisis corporativos similares – a las operaciones de BI, que se centra en este tipo de transacciones la información como dar un descuento a un cliente, incrementar si es necesario los niveles de inventario o o determinar una nueva promoción de ventas en el día.
5. Fácil uso: Un factor clave que podría estar afectando el éxito o el fracaso de vendedores de BI on-demand sería el factor de la facilidad de uso a través de 3 áreas
   1. Instalación
   2. Integración 
   3. Formación. 
6. Precios de modelos: Modelos de fijación de precios: Otra tendencia clave sería la forma de software de BI se vende. La opción de licencia perpetua probablemente desaparecerá, y el modelo de suscripción, probablemente más para casi todas las aplicaciones de BI. Esto tendría un gran impacto a la adopción de BI on-demand, tanto para las empresas PYMES y grandes empresas como un menor número de aprobaciones sería necesario, ya que serían menos costos iniciales involucrados. 
7. Emergencia de análisis predictivo: Se necesita  más capacidades sofisticadas para predecir cómo van las cosas en el ámbito competitivo. 

En realidad la aceptación deBI on-demand no es mágico. No es correcto pensar que los datos se va a integrar por sí solos o por arte de magia y libre de errores con una aplicación de BI on-demand. 

Productos BI On-Demand

www.panorama.com

 Análisis de hoja de cálculo 

Panorama de la solución SaaS BI está embebido dentro de Google Apps y Google Docs, que permite a los usuarios analizar los datos de hoja de cálculo de Google o cargar una existente Excel hoja de cálculo para el análisis. Una vez activada, los usuarios encontrarán esta solución analítica a ser la más simple y más fácil de usar de todas las soluciones de hoja de cálculo tabla pivote disponibles en la actualidad. Construcción de un informe, modificar o simplemente interactuar con ella para generar nuevas ideas nunca ha sido tan fácil. 

Analisis del Data Warehouse 

Panorama SaaS BI solution permite a los usuarios conectase a cubos OLAP almacenados en SQL Server Analysis Services y realizar el análisis interactivo y la visualización dentro de Google Apps y Google Docs. Usando el Google Apps permite a los usuarios compartir e interectuar una hoja de cálculo, eliminando la dependencia de Excel. Panorama del SaaS BI Solución combina el poder de la hoja de cálculo y de auto-servicio con la capacidad de mantiene una versión de la hoja de cálculo y colaborar con los usuarios dentro y fuera de el firewall. 

www.pivotlink.com

El PivotLink BI trabaja con el ambiente Google, para trabajar con datos en tiempo real, permite publicar y compartir información bajo demanda, mientras proporciona estrictos controles de seguridad.

www.litebi.com

Software BI SaaS / On Demand con cubos OLAP, Reportes, Cuadros de Mando y una Herramienta ETL de integración de datos. Esta plataforma BI permite definir un data warehouse completo, o simplemente cargar y analizar datos de un excel en pocos minutos.

www.lucidera.com

www.jaspersoft.com

www.oco-inc.com

www.autometrics.com

www.birst.com

www.vertica.com

www.xactlycorp.com

Con modelos de negocio para las áreas de:

• Publicidad
• Mercadotecnia
• Ventas
• Servicios
• Operaciones
• Finanzas
• Recursos humanos

www.businessobjects.com

Está dirigida a clientes que tengan datos almacenados en las aplicaciones CRM online de Salesforce.com.

www.cognos.com

Es una solución innovadora que ofrece servicios de dashboard, integración de datos, análisis y reportes en un paquete.

Referencias.

http://www.tdan.com/view-featured-columns/7473

http://www.tdan.com/view-featured-columns/8455

http://biguru.wordpress.com/2008/03/13/saas-bi-software-as-a-service-model-in-business-intelligence/

http://www.litebi.com/

http://www.lucidera.com/

http://www.jaspersoft.com/nw_press_jaspersoft_v3_5.html

http://www.panoramasoftware.com/solutions/saas-bi.html

http://www.cognos.com/news/releases/2007/0514.html

http://www.oco-inc.com/technology/on-demand-bi.asp

http://www.idg.es/computerworld/Business-Objects-empieza-a-ofrecer-software-BI-baj/seccion-biz/noticia-60402

Referencias:

http://www.microsoft.com/sqlserver/2008/en/us/r2.aspx

A continuación explicaremos detalles de cada tipo de Appliance así como las principales marcas que comienzan a sonar en el mercado.

Data WareHouse Appliance (DWA)

DWA fue diseñado específicamente para soportar correr cargas de trabajo de BI. Se compone por arquitectura integrada de hardware, bases de datos y almacenamiento dentro de un dispositivo. Tanto el hardware como el software están estrechamente integrados en una sola plataforma. No se pueden licenciar por separado y tampoco se pueden utilizar de forma individualizada.

DWA soporta correr flujos de datos por interfaces estándar, es totalmente compatible con aplicaciones existentes de BI, herramientas y datos. La única limitación para el desempeño es la velocidad del disco.
Tiene un extremadamente bajo costo de propiedad, requiere mínima integración de sistemas y administración.  DWA son mucho más fáciles de instalar y dar mantenimiento que una  típica base de datos o una infraestructura de almacenamiento.

Usar DWA podría ser considerado cuando un datamart de tamaño en terabytes soporta una aplicación autónoma analítica.

Algunos ejemplos de DWA son los siguientes:

DATAllegro

DATAllegro va más allá de los bajos costos  y el alto rendimiento de la primera generación de DWA y añade la flexibilidad y escalabilidad que solamente una plataforma de clase empresarial puede ofrecer. El resultado es un completo DWA, que permite a las empresas realizar rápidamente consultas de grandes volúmenes de datos a un precio muy razonable.

Utiliza almacenamiento EMC, servidores Dell,  switches Cisco InfiniBand, Intel CPU’s multinucleo y bases de datos open source Ingres.

RAIDW. El uso de las tradicionales soluciones de almacenamiento en entornos de Data WareHouse retrasa la velocidad con la que los datos pueden ser consultados, y reduce la cantidad de espacio disponible en el disco para los datos del usuario. DatAllegro maximiza la velocidad de entradas y salidas al tiempo que incorporan la tolerancia a fallos para todos sus componentes no solo los del disco.

DIRECT DATA STREAMING. Permite la mayoría de las consultas para acceder a datos usando una secuencia de entradas y salidas sin tuning.

ULTRA-SHARED NOTHING. Reduce el tráfico de la red lo que significa una velocidad aun más rápida de consulta. El multinivel de particionamiento  minimiza la cantidad de datos leídos en cada consulta para mejorar el rendimiento aun más. Finalmente los índices pueden ser usados para dar un excelente rendimiento en las consultas que requieren solo unos pocos registros de datos.

Netezza

Netezza Appliance es una base de datos integrada de servidor – sistema de almacenamiento. Que fue creada para eliminar la necesidad de constante adaptacion y los cuellos de botella de la tecnologia causados por la lentitud de transferencia de entradas y salidas del disco, tasa baja de transferencia en la red y la ineficiente cache . Netezza desarrollo un  sistema diseñado especificamente para el procesamiento analitico de muy grandes cantidades de datos.

Netezza toma un enfoque diferente de la tradicional arquitectura de bases de datos para procesar consultas. Cuando las arquitecturas estandar se centran en las operaciones sobre elementos individuales de datos, la arquitectura Netezza se trata de flujo de procesamiento. En lugar de trasladar datos entre el disco y la memoria para su procesamiento una vez que entra una consulta, que crea el cuello de botella, los flujos de datos fuera del disco y de consulta a travez de la logica carga en FPGA (matriz programable de puertas de campo).

FPGA y  un procesador , junto con 400 GB de almacenamiento en disco, se encuentran en cada uno de los nodos masivamente paralelos, Netezza los llama fragmentos de unidades de procesamiento (SPUs). Cada uno de los estantes Netezza tiene 112 de esos SPUs. Las peticiones son optimizadas a travez de estos SPUs para obtener el maximo rendimiento y eficiencia energetica.

Teradata.

El Data Warehouse de Teradata 2550 Appliance es una solución rentable, plenamente integrado y escalable plataforma con nodos Teradata, estándar de la industria, almacenamiento de clase empresarial y la base de datos Teradata 12.0 y utilidades.  Este DWA es para las empresas que están comenzando o para aquellas con requerimientos analíticos de la plataforma en sus empresas.

Teradata Accelerate Packages incluye base de datos y plataforma de software y servicios, para tener un rápido retorno de inversión (ROI) y todo siempre a un precio competitivo.

Teradata viene  con herramientas y utilidades necesarias para crear y mantener su almacén de datos incluyendo:

•    Carga de Datos. Teradata Parallel Transporter Load and Export Operators
•    Gestión de Datos. Servicios de metadatos y administrador Teradata
•    Conectvidad. ODBC, JDBC, CLI, OLE DB Provider, .NET Data Provider, Plug-in for Eclipse, Data Connector
•    Generación de SQL. Asistente SQL, Asistente SQL /Edicion Web,  consultas básicas (BTEQ)
•    Gestión. Gestionador Teradata

Administrador de Trabajo:
•   Microsoft Windows 2003 basado en servidor de consola
•   Permite la gestión de subsistemas externos al disco
•   Provee una vista única operacional para administrar toda la MPP sistema con local o remoto sistema de monitoreo.
•   Componentes primarios.

Nodo de descripción de procesadores:
•    Arquitectura Intel 64
•    Front Side Bus 1333MHz (FSB)
•    Cuatro nodos en un gabinete totalmente poblado escalable a 11 gabinetes.
•    Cada nodo con doble prodesador Quad Core Intel® Xeon®

Dispositivos de almacenamiento de datos:
•    6.3 TB de datos de usuario en la mitad de un gabinete o 12.6 TB datos de usuario en un gabinete totalmente poblado con un 30% de compresión.
•    20.7 TB de disco hilado en la mitad de un gabinete o 41.4 TB de discos hilados en un gabinete totalmente poblado.
•    Escalable hasta 11 gabinetes totalmente poblados y 140 TB de espacio de datos para clientes.

Base de Datos.
•    Certificado e Integrado con la base de datos Teradata 12.0 y versiones superiores.
•    Completa base de datos Teradata con herramientas y utilidades.
•    Herramientas y utilidades disponibles para la carga y la gestión de volumen de trabajo.

Entorno Operativo.
•    Novell SUSE Linux de 64 bits

BI Appliance

 Similar a los Data Warehouse Appliance, los BI Appliance ofrecen una combinación de software y hardware especializados para atender una solicitud o necesidad, donde se integran principalmente herramientas de BI.

Algunos  BI appliances son:

Ingres Icebreaker BI Appliance

Innovadoras soluciones de BI desarrolladas por Jaspersoft & Ingres DBMS. Ingres Icebreaker BI Appliance aplica la potencia y el valor de código abierto, mientras que  lo que más fácil y menos costoso de usar y administrar. La más rápido y rentable manera de utilizar BI es una aplicación informática.

Beneficios:

•    Tiene una pila integrada que hace más fácil la instalación y las actualizaciones.
•    Modelo de código abierto significa que no hay inversión inicial
•    Completa suite de BI con una fuerte base de datos.

Cognos Now!

IBM Cognos Now! ofrece una solución de BI operacional que supervisa continuamente el tiempo, factor clave en  los indicadores de rendimiento (KPI’s) y en los indicadores de la línea de negocio operacional. Diseñado para el despliegue rápido y de bajo costo total de propiedad, la solución se entrega a través de una variedad de plataformas incluyendo hardware, software o en un dispositivo virtual.

El primer BI Appliance operacional

IBM Cognos Now! es de alta visualización e interactividad, tableros de auto-servicio, integración de datos, análisis e informes, todos en un dispositivo de hardware.

•    Seguimiento continuo de las operaciones de negocio, KPIs operacionales y métricas.
•    Autonomía para el usuario de línea de negocio.
•    Costo efectivo, de bajo riesgo, y despliegue rápido
•    Circuito cerrado de optimización de rendimiento empresarial

Arquitectura dinámica.
•    Monitor de flujo de datos
•    Procesamiento temporal
•    Tableros operacionales
•    Análisis Avanzado.
•    Perfecta integración
•    Una única e integrada solución para el monitoreo continuo de BI operacional

Hay tres tipos de appliances disponibles: hardware, software y VM. Cada tipo de aparato se presenta en tres tamaños  3500, 5500 y 7500 versiones. Cada tipo de aparato incluye:

•    Tableros operacionales.
•    Solicitud de trabajo.
•    Servidor analítico.

Referencias:

http://www.netezza.com/data-warehouse-appliance-products/dw-appliance.aspx
http://www.thebusinessintelligenceguide.com/datawarehouse_solutions/Data_Warehouse_Appliances.php
http://www.teradata.com/t/appliance-and-platform-family/2550/
http://www.datallegro.com/data_warehouse_appliances/data_warehouse_overview.asp
http://www.netezza.com/data-warehouse-appliance-products/dw-appliance.aspx
http://todobi.blogspot.com/2007/10/tipos-de-data-warehouse-appliances.html
http://www.sramanamitra.com/2007/09/21/why-bi-appliances
http://www.ingres.com/products/icebreaker-bi-appliance.php
http://www.cognos.com/products/now/

Azure es un sistema operativo basado en cloud services, dichos servicios proporcionan soporte para desarrollo, alojamiento de servicios remotos y administración del propio sistema, todo ello en la nube. El propósito fundamental de Azure es proporcionar a aquellos desarrolladores que deseen construir aplicaciones en la nube una serie de herramientas de desarrollo y un entorno donde alojar sus propios servicios (datacenter remoto).

Azure reduce la necesidad de adelantarnos a las compras de tecnología y está disponible para que los desarrolladores generen fácil y rápidamente aplicaciones ejecutables sobre la nube, usando sus habilidades en Microsoft Visual Studio y Microsoft .NET Framework. Azure es una plataforma abierta en la cual serán bienvenidos herramientas y lenguajes que no correspondan a  Microsoft como lo son Eclipse, Ruby, PHP y Python. 

Los principales componentes de Azure:

• Windows Azure

Es una nube de servicios del sistema operativo que sirve para el desarrollo, servicio de hosting y servicio de administración de ambiente para la plataforma servicios de Azure.  Windows Azure permite a los desarrolladores  escalar y admistrar aplicaciones de internet.  Windows Azure ofrece un conjunto de herramientas para desarrolladores integradas en Visual Studio.

• Live Services

Es un conjunto de ‘building blocks’ en la Azure Services Platform para la administración de datos de usuario y recursos de las aplicaciones. Ademas permite la integración de dispositivos digitales

• Microsoft SQL Services

Extendiendo las capacidades de Microsoft SQL Server en la nube a través de webservices, como base datos relacional. Proporcionando webservices que puedan realizar consultas relacionales, búsqueda y sincronización de datos con usuarios móviles, oficinas remotas, etc.

Se pueden almacenar datos y recibir datos estructurados, semi-estructurados y datos no estructurados.

• Microsoft .NET Services

.NET  Services incluye control de acceso para ayudar en la seguridad de la aplicación, agilizar el flujo comunicación entre la aplicación, los servicios y hospedar la carga de trabajo del flujo.

•  Microsoft SharePoint Services y Dynamics CRM Services

En un futuro, los desarrolladores podrán tener acceso a Sharepoint y CRM funcionando en conjunto para extender el relacionamiento con los clientes.  Con la flexibilidad de usar herramientas familiares, los desarrolladores pueden habilitar rápidamente la construcción de aplicaciones que utilizan Sharepoint y CRM.                                                                                                                                                                                

¿Cuáles son los beneficios de la plataforma Azure Services?

La plataforma Azure está diseñada para ayudar a los desarrolladores a que fácilmente creen aplicaciones para web conectadas dispositivos. Los servicios de la plataforma ofrecen gran flexibilidad, opciones y control en la búsqueda de usuario y clientes.

• Fácil de desarrollar: Millones de desarrolladores en el mundo usan el Framework .NET y desarrollan en el ambiente de Visual studio.       
• Resultados rápidos y agiles: La aplicación puede ser desarrollada en la plataforma Azure services con el clic de un botón. El cambio puede ser hecho rápidamente sin necesidad de un tiempo fuera, haciéndola un plataforma ideal.
• Compatibilidad basada en estándares: lLs servicios de la plataforma soportan protocolos estándares de la industria incluyendo HTTP, REST, SOAP, RSS y AtomPub.

Referencias:

http://www.microsoft.com/azure/whatisazure.mspx
http://www.microsoft.com/azure/services.mspx

Si usted es un minorista, fabricante o distribuidor, una importante herramienta para obtener beneficios para su negocio, es conocer la inversión en inventario. Dado que el 60% al 80% de los activos están en su inventario es esencial que los minoristas conozcan como medirlo. 

Una de estas herramientas que te permite medir y administrar la productividad de su inversión en inventario, es GMROI (Margen Bruto del Retorno de la Inversión de Inventario), la cual es una medida de productividad de inventario, que expresa la relación  entre el total de las ventas, el margen bruto de dichas ventas y el valor monetario que invertido en el inventario.

Una de las principales ventajas, es que GMROI funciona para cualquier tamaño de negocios, departamento o clasificación de mercancías dentro de una empresa.

GMROI lo puede utilizar para toda la tienda, para cada departamento dentro de su tienda, o incluso para cualquier persona que maneje el tema en su almacén. Utilizándolo como una herramienta de medición, puede comparar el valor relativo de cada pieza de mercancía y sacar conclusiones acerca de donde deberían concentrar sus esfuerzos para lograr la máxima rentabilidad.

Este cálculo indica la cantidad de margen bruto que se te regresara por cada $1 (Unidad Monetaria)  invertido en el inventario.  Es expresado en porcentaje o múltiplos monetarios, el cual indica cuantas veces ha recuperado la inversión original de inventario, desde un periodo de tiempo anterior, regularmente por año.

GMROI combina dos importantes factores de rentabilidad: el margen bruto y su relación entre las ventas y la inversión en inventario. Con el costo de venta al por menor y el inventario aumentando constantemente, deberá obtener el mayor rendimiento posible para la cantidad que invierta en el inventario. El prestarle una estrecha vigilancia al GMROI, le ayudara a alcanzar este objetivo.

COMO CALCULAR EL GMROI

Paso 1. Calcular su margen bruto en términos monetarios y en porcentaje.

La fórmula para calcular el margen bruto en cifras monetarias es la siguiente:
[$ Margen Bruto] (valor monetario) = [$ Ventas] – [$ Costo de artículos vendidos]

Y para expresar el margen bruto como porcentaje:
[% Margen Bruto] (porcentaje) = ( [$ Margen Bruto] / [$ Ventas] ) * 100

Paso 2. Calcular el promedio del inventario al costo.
Para obtener el promedio de inventario a costo anualmente, sume todos los inventarios que termina por cada mes de este año, además de la finalización del inventario para el año anterior. Para obtener el promedio, divida el número de inventarios entre 13, el cual es la suma  del número de inventarios.

Paso 3. Calcule el coeficiente de inversión a sus ventas del inventario.
Esto se obtiene dividiendo el total de ventas entre el inventario a precio de costo,

Paso 4. Calculo del porcentaje GMROI.
GMROI= [$ Ventas anuales] / [$ Promedio Inventario a costo] * [% Margen bruto]

Para concluir,  se presenta un ejemplo en el cual se realizan los cálculos anteriormente mencionados para la obtención del Margen Bruto de Retorno de Inversión (GMROI).

Ejemplo:
A través de un cuidadoso análisis, se puede ver que líneas, departamentos o categorías son mas rentables para su inversión en inventario.

Asumiendo que tenemos unas ventas totales de 1,000,000 MN y un costo de artículos vendidos de 380,000 MN. El cálculo del margen bruto seria se la siguiente forma:

Paso 1.

[$ Margen bruto] = 1, 000,000 MN – 380,000 MN = 620,000 MN

[% Margen Bruto] = 620,000 MN / 1, 000, 000 MN = 0.62 * 100 = 62%

Paso 2.

Supongamos que la suma de los inventarios, incluyendo el fin de año anterior es de 3,500,000 MN, el promedio del inventario al costo sería:

[$ Promedio Inventario a Costo] = [$ Suma Inventario Anual] / 13

[$ Promedio Inventario a Costo] = 3,500,000 MN / 13 = 269, 230.79 MN

Paso 3.

[Coeficiente de inversión] = [$ Ventas Anuales] / [$ Promedio Inventario a Costo]

[Coeficiente de inversión] = 1, 000, 000 MN / 269, 230 MN = 3.7142

Paso 4.

Por último el cálculo del GMROI:

GMROI = [% Margen Bruto] * [Coeficiente de Inversión]

GMROI =  62% * 3.7142 = 230%

Este inventario arroja un 230%, lo cual quiere decir que se estará obteniendo $2.30 MN por cada  $1 MN invertido en el inventario anualmente en esta categoría.

Referencias:
http://www.retailowner.com/forRetailOwners/GMROI/tabid/77/Default.aspx

http://www.dwconline.com/DWC/Nov’96/BusinessMgmt.html

Predicción 1. En el 2012 las unidades de negocio (no los departamentos de sistemas o tecnología) serán responsables del más del 40% de presupuesto de los proyectos de BI. 

En la actualidad para muchas empresas la implementación de una solución de Business Intelligence es responsabilidad de las áreas relativas a tecnología, en la vida real las soluciones de BI competen a las áreas de negocio que conocen, requieren y dan valor a la información pero lamentablemente muchas veces las áreas de tecnología deciden sus esfuerzos e inversiones principalmente en plataformas tecnológicas y que en muchos escenarios pierden la visión del negocio.

Predicción 2. Aún en el 2012, más del 35% de las principales 5,000 empresas mundiales (TOP 5,000) tomarán decisiones de manera desinformada debido a la insuficiente inversión en infraestructura de la información y herramientas de negocio para los usuarios.

Con la crisis económica actual han cambiado los paradigmas respecto a la información del negocio, es decir, las empresas requieren tomar decisiones confiables y adaptarse a los cambios del mercado en tiempo relativamente muy cortos a los que estaban acostumbrados, por lo tanto, muchas empresas han subestimado la necesidad de aplicar esfuerzos importantes a las áreas que proveen información del negocio.

Predicción 3. Para el 2010, el 20% de las empresas usará una aplicación de análisis relativa a su industria a través del esquema de SaaS (Software as a Service).

El esquema de SaaS va creciendo notablemente, en un futuro cercano será una opción a la que muchas empresas le apostarán por las ventajas de costo que trae consigo, adicionalmente el modelo de SaaS permitirá la clusterización de la información por industria que facilitará el compartir información relevante entre empresas del mismo sector industrial. 

En la actualidad el modelo de SaaS para Business Intelligence enfrenta grandes retos como el volumen de información, el confiar la información confidencial de la empresa a un intermediario, las capacidades analíticas de las herramientas actuales, entre otros. Por estas razones es posible que el modelo de SaaS para BI evolucione a mediano plazo con estrategias complementarias que permitan cubrir en mayor medida las deficiencias actuales del modelo.

Predicción 4. En el 2009, la toma de decisiones en un medio colaborativo creará una nuevo rubro en BI que combinará el software social con la plataforma de BI.

El surgimiento de las redes sociales han abierto un mundo de posibilidades para todo tipo de negocios y estrategias, en este caso Business Intelligence no es la excepción, diversos estudios han determinado que los tomadores de decisiones requieren conocer las opiniones de los demás para sustentar sus ideas y estrategias, por lo tanto en el mediano plazo las plataformas de BI se adaptarán a este nuevo requerimiento del mercado que bien pudiera llamarse “Social BI”.

Predicción 5. En el 2012, una tercera parte de las aplicaciones analíticas aplicadas a los procesos de negocio serán entregados a través de mashups.

Una de las principales características del WEB 2.0 son los mashups, en el caso de BI dicha característica comenzará a mediano plazo a ser parte de su entorno, esto debido a que la diversidad de servicios y proveedores de información que ayudarán a tener entornos de BI más completos relacionando información interna y externa de la compañía.

Para más información:

http://www.destinationcrm.com/Articles/CRM-News/Daily-News/Gartner-Gives-BI-a-High-5-52485.aspx

Debido al panorama económico mundial las empresas tendrán que estar preparadas para evaluar el seguimiento de todas las áreas de la compañía y poder decidir y adaptarse en tiempos relativamente más cortos a las tendencias y cambios que dicte el mercado, así mismo evaluar los procesos de negocio para eficientizarlos y estar preparados para innovar y poder atacar nichos de mercado que presenten nuevas oportunidades de negocio debido a los nuevos parámetros de mercado que estará dictando la crisis económica mundial.

Según GARTNER, estas serán las principales 10 prioridades de negocios y tecnología en el 2009.

Referencias:

http://www.gartner.com/it/page.jsp?id=855612

Con Project Gemini, Microsoft pretende construir un Data Warehouse en memoria integrado a Analysis Services que permitirá la publicación de los datos en un entorno de servidor que incluye SharePoint, Excel Server y Analysis Services por lo tanto los datos estarán disponibles para todas las herramientas compatibles con Analysis Services.

El nuevo motor en la memoria se convertirá en un mecanismo alternativo para el almacenamiento de Analysis Services. Actualmente, Analysis Services admite un motor de datos MOLAP y un motor de datos ROLAP.  Con Project Gemini, Analysis Services usara rápidamente en memoria el motor de datos, en pocas palabras se heredaran todos los beneficios de rendimiento de memoria automáticamente a SSAS.

Project Gemini incluirá  nuevas herramientas para la carga y limpieza de datos, que permitirá que los usuarios puedan cargar datos desde cualquier fuente, incluida la captura manual. Microsoft hará inevitable el uso de SharePoint Server y Analysis Services, esto proporcionará  acceso Web a los reportes y tablas pivote de Gemini Excel.

En el workbook Gemini Excel se podrán crear cubos de Analysis Services en el servidor y los reportes serán entregados a través de Excel Services. Los modelos de Project Gemini se cargan como  un nuevo tipo de cubo en memoria de Analysis Services, como se comentó previamente dichos cubos serán accesibles para todas las herramientas compatibles con Analysis Services.

Los usuarios de EXCEL podrán llegar a ser desarrolladores de OLAP en poco tiempo, aunque no tendrán que aprender sobre dimensiones, métricas, cubos, MDX, etc, estas características estarán disponibles cuando sus modelos locales los publiquen a través de Analysis Services.

Project Gemini (estará disponible beta en 2009 y la versión liberada en 2010) no sólo permitirá a los usuarios poder construir sus propios modelos y aplicaciones de BI, si no también fácilmente ponerlos a disposición de otros usuarios.

Referencias:
http://www.infoedge.com/product_type.asp?product=OL-6022

http://olapreport.com/Comment_Gemini.htm

http://www.enterprise-dashboard.com/2008/11/17/project-gemini-and-excel-dashboards/

http://www.tableausoftware.com/blog/microsoft-project-gemini-compelling-to-tableau-software

Microsoft anunció el pasado viernes 23 de enero del 2009 su cambio de estrategia para PerformancePoint, en pocas palabras PerformancePoint no existirá más como producto independiente. 

En primera instancia PerformancePoint Planning solo será actualizado hasta el SP3 de PerformancePoint planeado para mediados de este año 2009, posterior a esta fecha ya no habrá actualizaciones a esta herramienta.

PerformancePoint Scorecard, Analytics y Dashboard serán integrados en Office SharePoint Server Enterprise como PerformancePoint Services. La justificación para este cambio de estrategia consiste en aprovechar la base instalada de SharePoint ademas de reducir el TCO (Total Cost of Ownership) de la solución completa al integrarse en una misma herramienta y homologar en cierta forma el esquema de licenciamiento.

En la nueva estrategia que parte de la nueva version de SQL Server llamada “Kilimanjaro” se extenderán las capacidades de EXCEL para consolidarse como lo que ya es, una de las herramientas de BI más usadas en todo el mundo ya que traerá consigo poderosas características para los usuarios finales. 

Microsoft seguirá ofreciendo su exitosa plataforma de BI con SQL Server y continua trabajando en la integración de su reciente adquisición DataAllegro para extender las capacidades en el volumén de datos en las implementaciones de Data Warehouse. 

Para los vendedores de herramientas basadas en la plataforma de BI de Microsoft esto esta siendo tomado como una buena noticia debido a que no competirán directamente con Microsoft en el nicho de visualización.

Para más información:

http://www.microsoft.com/winme/0901/35195/Guy_Weismantel_BI_Announcement_MBR.asx

http://blogs.msdn.com/bi/archive/2009/01/23/microsoft-bi-strategy-update.aspx

http://peterkol.spaces.live.com/blog/cns!68755AEAC31F9A6C!992.entry

¿Donde se puede aprovechar esta tecnología?

Algunas ideas de aplicación de esta tecnología

• Un banco, puede mostrar en su sitio web la localización de las sucursales más próximas a un código postal
• La búsqueda de una propiedad por parte de una empresa inmobiliaria en base a especificaciones como el área en metros cuadrados y la proximidad a cierto punto de referencia
• Aplicaciones móviles pueden localizar establecimientos cercanos a la ubicación actual, como hoteles, restaurantes, centros de entretenimiento o gasolineras
• Una compañía puede establecer regiones geográficas de ventas y usarlas para realizar diversos análisis

Algunos ejemplos de segmentos de análisis

• Información enfocada al consumidor y basada en la localización
• Desarrollo y administración basada en el cliente
• Planificación, análisis y datos relacionados con el entorno geográfico
• Análisis económicos y financieros en comunidades
• Análisis de desarrollo de planes gubernamentales
• Análisis de segmentación de mercado
• Análisis, estudio e investigación de diseño
• Análisis y desarrollo de inmobiliarias

Modelos de ubicación espacial y sus tipos de datos

1. Modelo Geodésico, este se determina con la representación de la tierra como una esfera, en la cual las localizaciones se realizan mediante latitud y longitud. El tipo de dato para este modelo se llama Geography

2. Modelo Planar, se determina como el mapa mundial en una superficie plana el cual las localizaciones se realizan mediante coordenadas ‘X’ y ‘Y’. El tipo de dato utilizado para este modelo se llama Geometry

Los tipos de datos Geography y Geometry son implementados como SQLCLR UDT, que determina que los tipos de datos tienen propiedades y métodos para realizar operaciones espaciales entre las cuales mencionamos el encontrar intersecciones, calcular distancias, entre otras, de las cuales veremos más detalle.

Diferencias entre el modelo Geodésico y Planar

• En el modelo planar las coordenadas son dadas en unidades, las medidas de distancias y áreas se dan en las mismas unidades, sin importar que unidades sean a diferencia del modelo Geodésico en el cual las coordenadas se dan en grados, distancias y áreas en metros y metros cuadrados, la medida depende del SRID
• En el modelo planar, no tiene importancia el sentido en el cual se define un objeto, en el geodésico el sentido, define el tamaño del objeto

Ejemplos de uso de los tipos de datos

El tipo de dato Geography es un subconjunto del Geometry, ambos soportan once objetos espaciales, de los cuales solamente 7 son instanciables.

Objetos Spatial Data

1. Point: Es un objeto 0-dimensional representado por una localización sencilla, puede incluir los valores Z (elevación) y M (métrico)

--Ejemplo 1: Definimos un objeto del tipo Punto con un simple par de coordenadas
DECLARE @g geometry;
SET @g = geometry::STGeomFromText('POINT (4 4)', 0);

--Ejemplo 2: Definimos un objeto del tipo Punto con un par de coordenadas (4, 4), elevacion (5) y metrico (7.3)
DECLARE @g geometry;
SET @g = geometry::Parse('POINT(4 4 5 7.3)');

--Ejemplo 3: Consultamos los valores finales del objeto
SELECT @g.STX;
SELECT @g.STY;
SELECT @g.Z;
SELECT @g.M;

2. MultiPoint: Es una colección de cero o más puntos

--Ejemplo 1: Declaracion de un objeto geografico MultiPunto con dos coordenadas, la segunda con valor de altura
DECLARE @g geometry;
SET @g = geometry::STMPointFromText('MULTIPOINT((4 5), (6 9 2.5))', 23);

--Ejemplo 2: El objeto STGeometryN() devuelve el valor de un punto
SELECT @g.STGeometryN(1).STAsText();

3. LineString: Es un objeto de una dimensión que representa una secuencia de puntos, puede contener valores en Z y M

--Ejemplo: Instancia de LineString con tres puntos
DECLARE @g geometry;
SET @g = geometry::STGeomFromText('LINESTRING(2 2, 2 5, 5 7)', 0);

4. MultiLineString: Es una colección de cero o mas instancias del tipo LineString

--Ejemplo: Colección de dos objetos del tipo LineString
DECLARE @g geometry;
SET @g = geometry::Parse('MULTILINESTRING((0 1, 1 2), (1 3, 1 5))');

5. Polygon: Es un objeto bidimesional almacenado como como una secuencia de puntos con un anillo exterior y ninguno, uno o varios interiores.

--Ejemplo: Definicion de un poligono con un hueco en el centro
DECLARE @g geometry;
SET @g = geometry::STPolyFromText('POLYGON((0 0, 0 4, 4 4, 4 0, 0 0), (1 1, 1 2, 2 1, 1 1))', 10);

6. MultiPolygon: Es una instancia que incluye cero o mas polygonos.

--Ejemplo: Creacion de una instancia Multipoligono, consultando el WKT para el primer componente.
DECLARE @g geometry;
SET @g = geometry::Parse('MULTIPOLYGON(((0 0, 0 4, 4 4, 4 0, 0 0), (1 1, 1 2, 2 1, 1 1)), ((8 8, 8 10, 10 8, 8 8)))');
SELECT @g.STGeometryN(2).STAsText();

7. GeometryCollection: Colección de cero o mas instancias geométricas o geográficas.

--Ejemplo: Creacion de una coleccion geometrica que incluye un punto y un poligono con valores en Z
DECLARE @g geometry;
SET @g = geometry::STGeomCollFromText('GEOMETRYCOLLECTION(POINT(3 3 1), POLYGON((0 0 2, 1 10 3, 1 0 4, 0 0 2)))', 1);

En las siguientes 2 entregas revisaremos el significado del SRID, así como ejemplos de uso de algunos métodos y propiedades, además de explicar el uso de índices espaciales y ejemplos.

Referencias:
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb933790.aspx
http://blogs.solidq.com/ES/ElRinconDelDBA/Lists/Posts/Post.aspx?ID=50
http://www.microsoft.com/events/series/msdnsqlserver2008.aspx?tab=webcasts

Conforme se extiende el uso de DW dentro de la organización se van presentando situaciones que se tienen que ir resolviendo sobre la marcha por ejemplo, el gran crecimiento de la información, la necesidad de integrar información no estructurada, necesidad de nuevas formas de explotación,  entre otros, para estas situaciones principalmente esta basada la arquitectura del DW 2.0.

Los metadatos son la clave de la arquitectura DW 2.0, esto permite la adaptabilidad e integración de información estructurada y no estructurada, así mismo, se clasifican diferentes niveles de metadatos, para cubrir todas las necesidades desde el mismo DW, en el modelo tradicional los metadatos se administraban en cada herramienta que explotaba la información, ahora es parte del DW y permitirá la fácil adaptabilidad de cualquier herramienta de explotación.

Ventajas

Estas son algunas de las ventajas de la arquitectura de DW 2.0:

• Contar con datos a un nivel bajo de detalle
• Unir datos estructurados y no estructurados
• Soportar diferentes tipos de procesamiento, sin afectar el rendimiento
• Soportar cambios en los datos a traves del tiempo

Aunque en los artículos respecto al tema no menciona las posibles desventajas, nosotros consideramos lo siguiente:

Se considera que las implementaciones actuales del DW 1.0, requeriran solo adecuaciones menores para poder soportar la nueva arquitectura, es decir sería una evolución y crecimiento del modelo actual y no será necesario una reingenieria del DW. 

En este punto cabe mencionar que el DW 2.0 está basado en la metodología de Bill Inmon del DW y los modelos basados en la metodología de Ralph Kimball (Modelo Multidimensional) por consecuencia pudieran no ser tan fácilmente adaptados a la nueva arquitectura del DW 2.0.

El presente y el futuro para los vendedores de software y el Data Warehouse 2.0

Para poder soportar la creciente demanda de análisis de bajo costo, Microsoft, Google y otras compañias de software hace sus apuestas al Cloud Computing que es una de las bases de interoperabilidad del DW 2.0, actualmente Microsoft ha liberado la version beta del SSDS (SQL Server Data Services) la cual está programada para liberación en este año 2009.

A medida que se disponga de suficientes proveedores de servicios, DW 2.0 ofrecerá una cada vez mayor oferta de bajo costo, mayor  potencia analítica. Durante la próxima década, los proveedores de software-as-a-service (SaaS) comenzarán a ofrecer funciones completas, basado en suscripción de inteligencia de negocios/servicios de DW de alto rendimiento, alto volumen y análisis complejo.

Referencias:
http://inmoncif.com/home/
http://www.dmreview.com/issues/20060401/1051111-1.html
http://www.techworld.com.au/article/214248/data_warehouse_2_0?pp=1&fp=4&fpid=128

Ambos vienen de diferentes perspectivas, XBRL a partir de la descripción semántica de los datos XML en un entorno de BI y de búsqueda del conocimiento en los datos. De un modo simple XBRL se puede entender como un proceso automatizado de presentación de informes de las empresas y, por tanto, como parte de BI.

XBRL en Business Intelligence

Mientras XBRL podría parecer que se orienta hacia la contabilidad financiera o de los ambientes contables, este lenguaje es técnicamente mucho más amplio que la industria de servicios financieros. La palabra “extensible” XBRL significa que es lo suficientemente flexible como para ser ajustada para satisfacer las necesidades de un negocio en particular y no sólo la normalización de la información financiera.

En BI los usuarios tienen a su cargo la presentación de datos de las empresas acerca de las transacciones comerciales y el rendimiento en un estándar genérico. El uso XBRL es una forma útil de proporcionar una única presentación de reportes para la representación de datos transaccionales. Que lo hace ideal para la auditoria en el rastreo de informes financieros y administrativos.

XBRL reduce los costos de procesamiento de datos y hace que la información financiera esté disponible más rápido a herramientas de BI para la presentación de reportes y un análisis más detallado.

Ventajas de utilizar XBRL

• Consistencia Analítica
  • XBRL manipula y valida los datos de manera eficiente, lo que permite manipular la información de una manera más rápida y confiable, así como tambien facilita la consistencia de la información en los procesos de extracción y validación.
• Transparencia
  • XBRL proporciona una buena auditoría financiera, fiscal, legal, estadística y presentación de informes administrativos.
• Comparaciones competitivas
  • Una de las principales ventajas de XBRL es que es legible, lo que significa que si las empresas quieren ver la información de sus competidores para hacer una comparación, XBRL facilita el análisis correlacional y permite comparar diferentes estilos de documentos financieros e informes.
• Reducción del esfuerzo de procesamiento de datos
  • Un ahorro de costos significativo puede originarse en la administración de datos y procesamiento para generar reportes en XBRL, así mismo, reduce el tiempo que consumen las tareas de extracción de datos para recolección, comparación y estructuración de los mismos.
• Contexto
  • XBRL va más allá de los informes estándar SQL en la medida en que embebe en el contexto de datos, que le permite ser compartida fuera del informe.
• Análisis y toma de decisiones más eficientes
  • Los modelos de análisis pueden llenarse con elementos de datos validados y estructurados, lo cual libera a los usuarios de las tareas de preparación de los datos y les permite enfocarse totalmente al análisis y toma de decisiones, dando como resultado acciones más rápidas y confiables en el contexto del negocio. 

Beneficios

• Rapidez en la transmisión de la información a los accionistas, los analistas y al mercado en general, lo que redunda en una mayor transparencia.
• Reducción de errores, al no tenerse que reintroducir la información.
• Reducción de costos.
• Automatización de procesos.
• Flexibilidad, al poderse exportar la información en cualquier formato existente.
• Interoperabilidad entre los distintos sistemas informáticos.
• Los tipos de usuarios mas beneficiados serían:
  • Los preparadores de información financiera
  • Los intermediarios en los procesos de preparación y distribución
  • Los usuarios de información financiera
  • Los vendedores de software y servicios que atienden a los tipos de usuarios previamente mencionados.

Aspectos técnicos

• Label
  • Etiquetas de cada campo, en varios idiomas
• Definition
  • Definición del campo
• Presentation
  • Reglas de presentación de los campos, precedencia
• Reference
  • Referencias, comentarios y notas sobre cada campo
• Calculation 
  • Cálculos matemáticos y relaciones entre los campos

Referencias:

http://www.gestiopolis.com/recursos2/documentos/fulldocs/fin/xbrl.htm
http://www.monografias.com/trabajos47/cambio-cualitativo/cambio-cualitativo.shtml
http://www.desarrolloweb.com/articulos/1693.php
http://www.iese.edu/es/files/Art_Computing_Cabre_XBRL_Nov04_tcm5-5620.pdf
http://www2.elnuevodiario.com.do/app/article.aspx?id=110859
http://www.sbr.gov.au/content/sbr_benefits.htm
http://netdotwork.co.za/article.aspx?pklArticleId=4965&pklCategoryId=366
http://www.tdwi.org/News/display.aspx?ID=8984
http://blog.maia-intelligence.com/2008/01/07/tagged-economy-xbrl-emerging-opportunity/
http://www.intelligententerprise.com/showArticle.jhtml?articleID=165700226

• El IIS  ya no es requerido

En los dos Releases anteriores, estaba basado sobre el IIS quien era el host para el Web Service de RS y Report Manager Web Application. Muchas organizaciones que tienen como regla no instalar el IIS sobre la misma máquina donde está instalado el SQL Server por razones de seguridad. Esta dependencia sobre el IIS, sin embargo es la causa de que se deje de usar el SSRS. Basado en feedback, Microsoft ha reestructurado SSRS 2008 y removido esta dependencia.

• Mejor Administración de memoria

Los usuarios que tienen que visualizar SSRS en un ambiente de mucho tráfico  pueden tener notificada la degradación del rendimiento  cuando varios usuarios accedan a reportes con muchas páginas. La razón de la lentitud de SSRS, los reportes los almacenaba en memoria , causando problemas cuando el índice de demanda era alto. Esto decrementa sobre la demanda de procesamiento cargada sobre servidor.
Además de estas mejoras de memoria, que ahora también puede fijar un limite de la memoria de SSRS debe utilizar.

• Mejora de la visualización de datos
  Con la adquisición de la Dundas por parte de Microsoft, y la integración de esta aplicación  con los componentes con SSRS

• Región de Datos Tablix

Esta nueva región de datos combina la funcionalidad de ambas tablas y la matriz de regiones de datos. Esta región permite combinar múltiples grupos de columnas y filas, esencialmente permite crear  reportes que tengan filas dinámicas y columnas dinámicas de entrada.

• Exportación a archivos CVS y Microsoft Word

La exportación a CSV es útil para automatizar el proceso del reporte, si se está interesado en la exportación de elementos de datos para el reporte, ademas la exportación a Microsoft Word.

Referencias:

http://searchsqlserver.techtarget.com/tip/0,289483,sid87_gci1337631,00.html?track=NL-420&ad=671311&asrc=EM_NLT_4924391&uid=8208102

http://www.vinodunny.com/blog/post/SQL-Server-2008-Reporting-Services—Big-Changes.aspx
http://www.miracleas.dk/images/upload/historier%20hjemmeside/Lybecker%20sql%20server%20præs%20reporting%20services.pdf
http://www.sadev.co.za/node/247

PERCEPCIÓN DE VALOR Y COSTO

Ya que comprendemos que es Business Intelligence para nuestra empresa, así como haber ubicado la etapa de la información en la cual nos encontramos, lo que sigue es identificar el valor de la solución de BI y el costo de dicha solución en función del objetivo planteado.

ROI  (Return On Investment,  Retorno de la Inversión)

La percepción de valor de una solución de BI puede ser determinada en diferentes ámbitos del negocio, como por ejemplo mejorar el flujo de información del negocio, generar utilidad directa e indirecta, reducir costos, soportar y dar confiabilidad a decisiones estratégicas, así como una infinidad de escenarios más. 

Existen artículos de especialistas en BI que definen que la  clave de tomar la decisión de implementar una solución de BI consiste en determinar el ROI de la misma. 

La pregunta obligada es ¿Realmente se puede obtener el ROI desde la definición del proyecto?,  definitivamente es imposible determinar un ROI cercano a la realidad, porque sencillamente estamos midiendo escenarios que no conocemos, por decir un ejemplo, desde la percepción del proyecto podríamos contestar lo siguiente  ¿Cuánto nos ahorraríamos de gastos? ó ¿Qué porcentaje mejorarían nuestras ventas? ¿Cuánto crecerá nuestra utilidad?

En la vida real suceden diferentes escenarios, un escenario es que algunas empresas con solo dar visión de la información y tomar una decisión simple y a la vez fácil desde una implementación adecuada de BI que consistiría comprar más producto en cierto periodo o dejar de comprar cierto producto, el valor en dinero de la decisión habría pagado “n” veces el costo económico de la solución. Otro escenario de la vida real sería el siguiente, se compran 100 licencias para acceso a una herramienta de BI donde solo es utilizada por 5 usuarios de los 100 posibles, ¿Esto estaba considerado para determinar el ROI?, definitivamente no.

TCO (Total Cost of Ownership, Costo Total de Propiedad)

La percepción del costo de una solución de BI es comúnmente denominado con el TCO al cual se le atribuyen ciertos factores que participan en el cálculo del mismo,  por ejemplo:

• Software
  • Sistema Operativo
  • Plataforma de BI
  • Herramienta de BI (Puede estar integrada en la plataforma o ser independiente)
• Servicios
  • Implementación y mantenimiento Hardware
  • Implementación, mantenimiento y desarrollo de Software
  • Capacitación de personal técnico y usuarios
  • Consultoría en procesos de negocios
• Hardware
  • Servidores
  • Conectividad
  • Respaldos y mantenimiento
  • Equipos Cliente

Cada uno de los rubros pudiera tener infinidad de elementos que lo comprenden, así mismo existen rubros de costo escondidos los cuales son difíciles de medir como lo serían la cultura organizacional, el rechazo al cambio, el aprovechamiento correcto de la solución, entre otros, que pueden dejar fuera de la realidad dicha interpretación.

En la vida real, al implementar una solución de BI nos enfrentamos a muchos factores que impactan en el costo y que jamás imaginamos en el contexto de nuestro proyecto, por ejemplo, ¿Cuánto cuesta qué los usuarios “boicoteen” la solución por el rechazo al cambio y/o por sentirse medidos en su productividad? , ¿Cuánto cuesta seleccionar una herramienta de BI incorrecta?, ¿Cuánto cuesta que no se aproveche de la manera correcta la información?,  y así mismo una serie de situaciones que suceden en la realidad  y que dejan fuera de base cualquier cálculo de TCO, por lo tanto ¿Realmente podemos utilizar el TCO para determinar el costo de una solución de BI?  ¿Usted qué opina?

HERRAMIENTAS DE BUSINESS INTELLIGENCE

Las herramientas de BI han sido usadas como el principal indicador del costo de una solución, es decir, el licenciamiento de la plataforma y/o herramienta especializada de BI costará un porcentaje muy importante de tu solución completa, además de ser considerada la pieza clave de toda la solución.

En este punto es donde retomamos la definición de Business Intelligence que definimos anteriormente, ¿Qué necesitamos realmente para tomar decisiones en nuestra empresa?, si aplicamos el sentido común la respuesta será una herramienta que nos resuelva cualquier pregunta del negocio 100% confiable y en el menor tiempo posible.

Estando de acuerdo que necesitamos una herramienta de BI para explotar nuestra información, entonces tendremos que decidir lo más difícil, ¿Qué herramienta nos conviene?, dicha decisión tiene muchos puntos implicados, primero por la gran diversidad de herramientas que existen algunas especializadas y otras cubriendo la mayor parte de los rubros por ejemplo:

• Reportes
• Análisis dinámico de información
• Scorecard
• Dashboard 
• Forecast, planeación y presupuestos
• Minería de datos y análisis predictivo
• Alertas y notificaciones
• Etc.

La pregunta más importante aquí es ¿Realmente requerimos todos los puntos anteriores para tomar decisiones?, ¿Realmente requerimos una herramienta que incluya todo? las respuestas a dichas preguntas nos darán el camino a seguir en nuestra definición del costo de la solución de BI.

En la vida real la herramienta de BI más usada son las hojas de cálculo, dicha herramienta es usada prácticamente por todas las compañías para tomar decisiones ya sea en información capturada o como cliente de base de datos o de cubos de información. Si después de implementar una solución de BI con toda la información del negocio al día, con las reglas especificas, con 100% de confiabilidad, con un rendimiento aceptable y al usuario para que haga sus análisis, reportes, scorecards, etc. le das una hoja de cálculo, la reacción de la mayoría de los usuarios será  ¿Tanto que pagamos y tiempo dedicado para seguir usando las hojas de cálculo? en función a esto ¿Podríamos considerar que el usuario sabe lo que quiere?, realmente lo que estaríamos percibiendo es una incorrecta apreciación de la solución de BI.

Definitivamente una solución de BI desde el punto de vista tecnológico y de negocio puede ser explotado al máximo con una buena herramienta de BI, pero el punto a consideración es que si realmente necesitamos para tomar nuestras decisiones de negocio todas las bondades y características de las herramientas de BI o podremos hacer un análisis de requerimientos a conciencia y solo seleccionar las herramientas o elementos que realmente nos ayudaría a tomar decisiones en nuestra empresa.

Herramientas de BI de Código Abierto (Open Source)

Cuando se hace referencia al costo de las herramientas de BI es importante mencionar a las herramientas de BI  de Código Abierto (Open Source), dichas herramientas ofrecen características similares a herramientas propietarias pero con la diferencia que en términos generales en sus esquemas más comunes no tienen costo económico. 

La primera pregunta al respecto ¿Realmente tiene menor costo una herramienta de BI Open Source?, en los puntos previamente tratados en el presente artículo nos dan referencias importantes acerca de cómo percibir el costo y el valor de una solución completa de BI donde una parte de dicha solución es la herramienta, para contestar la pregunta planteada tendríamos que contestar la siguiente, ¿Realmente la herramienta de BI de Código Abierto tiene lo que necesitamos para tomar decisiones en nuestra empresa?, la respuesta puede variar en cada caso, como todas las herramientas existen ventajas y desventajas según las condiciones de negocio y tecnología de la empresa.

La gran contradicción en este punto es que muchas empresas deciden por una herramienta de BI Open Source para disminuir el costo de la solución de Business Intelligence, esto en el sentido de la percepción de valor del  negocio no debería influir en dicha decisión ya que el costo de la solución no se mide en licenciamiento si no en función de la capacidad y fiabilidad de tomar decisiones de negocio en la empresa. 

Para complementar este punto recomendamos leer el artículo ¿Cómo no debemos seleccionar una herramienta de Business Intelligence?

DEFINIENDO EL COSTO DE LA SOLUCION DE BUSINESS INTELLIGENCE

En los puntos previamente planteados hemos definido elementos importantes para poder determinar el costo de la solución de BI más allá de lo económico de los elementos que intervienen en dicha solución. A continuación indicamos las premisas generales a considerar:

1. ¿Qué “realmente” necesitamos para tomar decisiones en nuestra empresa?, la respuesta a dicha pregunta nos indicará las bases para determinar los elementos necesarios para implementar dicha solución.
2. Definir la etapa de la información en la que está nuestra empresa. Para este punto es determinar si lo que necesitamos en primera instancia es tener información confiable y oportuna para facilitar y mejorar nuestra operación, esto en pocas palabras indicaría que si nuestra empresa estaría o no preparada para aprovechar herramientas analíticas y/o predictivas si acaso tuviéramos deficiencias en nuestro flujo de información más básico.
3. Determinar si es necesario apoyo externo para poder realizar dicha solución,  para lo cual tendremos que decidir en función de los objetivos del negocio que tipo de apoyo solicitaríamos (Por ejemplo, asesoría en procesos de negocio, asesoría en tecnología, etc.).
4. Definir la cuestión de tecnología requerida en caso de no contar con ella, en este punto muchas empresas por desconocimiento no explotan al máximo la tecnología con la que ya cuentan, es decir, la mayoría de las empresas cuentan con licenciamiento de software, especialmente de Base de Datos, ya sean heredados de un sistema o utilizado en algún proceso del negocio, que dicho licenciamiento puede ser aprovechado en forma parcial o total en la solución.
5. Definir si nuestra empresa está preparada para adoptar una solución de BI en todos sus niveles y si el personal está consciente que se requiere apoyo y aceptación de los objetivos planteados de dicha solución.
6. En la parte que se refiere a tecnología, es necesario determinar si están disponibles todos los elementos requeridos para dicha implementación, es decir, los sistemas de operación y administración ya sean independientes o integrados en un ERP estén lo suficientemente maduros para ser explotados en una solución integral de BI.

Con las premisas previamente planteadas, nuestra solución de BI no debería ser considerada como un costo a la empresa, más bien debe ser considerada como parte del funcionamiento de la empresa, en pocas palabras si la solución da un valor tangible e intangible no sería relevante el costo económico en el que se pudiera incurrir.

Partiendo del punto anterior una solución de BI es considerada un costo cuando ocurre al menos alguno de los siguientes puntos:

• No comprender que es Business Intelligence
• Creer que Business Intelligence es una tecnología
• Cultura organizacional en la cual se desconocen objetivos y metas del negocio
• No determinar cómo medir el valor de las decisiones
• Considerar valor solo en los beneficios tangibles
• Considerar la solución de BI como una moda tecnológica

CONCLUSIÓN

Una solución de Business Intelligence no debería ser considerada un costo, más bien se consideraría como un activo de la empresa, esto en términos del valor del negocio, es decir, dicha solución puede y debe ser aprovechada como estrategia del funcionamiento del negocio para coordinar y armonizar todas las áreas de la empresa y orientarlas al objetivo de la misma que consiste en generar dinero ahora y en el futuro.