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1 Business Intelligence Administración de recursos - UTN FRLP 2013 Guevara Maximiliano Jacznik Rodrigo Martinez Matías Sala Ignacio

2 Índice Introducción... 2 Datos, información, conocimiento... 2 Datos... 2 Información... 3 Conocimiento... 3 Objetivos... 3 Categorías de software BI... 4 Arquitectura... 5 Tecnologías... 7 ETL... 7 Data Warehousing... 7 Data Mart... 9 OLAP... 9 Data Mining... 9 Tendencias Industria Datos Plataformas tecnológicas Tecnologías relacionadas Big Data Analytics Text Analytics Social Business Intelligence: Real Time BI Mobile BI Software as a Service business intelligence Mercado Soluciones Conclusiones Bibliografías y referencias

3 Introducción La Inteligencia de Negocios (BI, por sus siglas en inglés), término propuesto en 1989, ha ganado mucha popularidad en las últimas dos décadas, tanto en el ámbito corporativo, como el académico. Es una rama de los Sistemas de Información que desarrolla las tecnologías, sistemas, prácticas y aplicaciones que analizan los datos críticos de negocios para ayudar a una organización a entender de mejor manera su actividad y mercado. Tradicionalmente se ha utilizado el término BI como un término generalizador que describe conceptos y métodos utilizados para mejorar la toma de decisiones basados en sistemas de soporte basados en hechos. También incluye arquitecturas, herramientas, bases de datos, aplicaciones y metodologías. Datos, información, conocimiento Datos Ilustración 1 Los datos son la mínima unidad semántica, y se corresponden con elementos primarios de información que por sí solos son irrelevantes como apoyo a la toma de decisiones. También se pueden ver como un conjunto discreto de valores, que no dicen nada sobre el por qué de las cosas y no son orientativos para la acción. Un número telefónico o un nombre de una persona, por ejemplo, son datos que, sin un propósito, una utilidad o un contexto no sirven como base para apoyar la toma de una decisión. Los datos pueden ser una colección de hechos almacenados en algún lugar físico como un papel, un dispositivo electrónico (CD, DVD, disco duro...), o la mente de una persona. En este sentido las tecnologías de la información han aportado mucho a recopilación de datos. 2

4 Como cabe suponer, los datos pueden provenir de fuentes externas o internas a la organización, pudiendo ser de carácter objetivo o subjetivo, o de tipo cualitativo o cuantitativo, etc. Información La información se puede definir como un conjunto de datos procesados y que tienen un significado (relevancia, propósito y contexto), y que por lo tanto son de utilidad para quién debe tomar decisiones, al disminuir su incertidumbre. Por tanto, la información es la comunicación de conocimientos o inteligencia, y es capaz de cambiar la forma en que el receptor percibe algo, impactando sobre sus juicios de valor y sus comportamientos. Información = Datos + Contexto (añadir valor) + Utilidad (disminuir la incertidumbre) Conocimiento El conocimiento es una mezcla de experiencia, valores, información y know-how que sirve como marco para la incorporación de nuevas experiencias e información, y es útil para la acción. Se origina y aplica en la mente de los conocedores. En las organizaciones con frecuencia no sólo se encuentra dentro de documentos o almacenes de datos, sino que también esta en rutinas organizativas, procesos, prácticas, y normas. El conocimiento se deriva de la información, así como la información se deriva de los datos. Objetivos BI tiene como objetivos principales: Permitir un acceso simple e interactivo a diversas fuentes de datos. Permitir la transformación y manipulación de un gran volumen de datos actuales e históricos de la empresa, convirtiendo los mismos en información útil y accesible incluso para usuarios inexpertos y consumidores. 3

5 Permitir a gerentes y analistas realizar análisis apropiados para tomar decisiones rápidas ante nuevas oportunidades y amenazas. Facilita el flujo de información entre las distintas áreas de la empresa, manteniendo la integridad, disponibilidad y consistencia de los datos. Categorías de software BI Administración de Performance a nivel corporativo: permite a las organizaciones medir resultados y controlar su progreso respecto de los objetivos planteados con el fin de obtener mayores ganancias. Visualización de datos: mashups, dashboards, etc. Análisis de datos: Incluye técnicas avanzadas de análisis de datos como análisis predictivo, text y data mining, simulaciones, etc. Se aplica para permitir a las organizaciones obtener conocimiento a partir de sus datos. Plataformas: proveen herramientas para la construcción de aplicaciones analíticas. En este tipo de software se encuentran Oracle OBIEE y SAP Business Objects. Integración de datos: proveen soporte a las aplicaciones de BI. Se utilizan debido a la gran cantidad de formatos, latencias y comunicaciones que las organizaciones deben soportar. Limpieza de datos: Al igual que el punto anterior, la limpieza de los datos es un paso más dentro del proceso de BI. Apunta a llevar los datos a un estado utilizable para facilitar y mejorar los resultados. 4

6 Arquitectura Ilustración 2 Una arquitectura típica para soportar BI dentro de una organización se muestra en la Ilustración 2. Los datos sobre los cuales se llevan a cabo las operaciones de BI, a menudo, provienen de distintas fuentes. Estas fuentes varían y pueden ser tanto internas a una organización (por ej., bases de datos operacionales), como externas a la misma. Esto último trae aparejada la existencia de datos de calidad variable, con distintas representaciones, códigos y formatos los cuales deben ser reconciliados. Lo último se denomina integración, limpieza y estandarización de datos, tarea para nada trivial. La carga de datos eficiente y escalable es una parte esencial de los sistemas de BI debido a que las tareas que se realizan sobre los mismos se hacen de forma incremental a medida que estén disponibles. Todo lo nombrado anteriormente es llevado a cabo mediante herramientas ETL (Extract-Transform-Load, Extracción-Transformación-Carga). El producto del proceso anterior se almacena en un repositorio denominado Data Warehouse, el cual es administrado, generalmente, por sistemas gestores de bases de datos relacionales (RDBMS). A lo largo de las últimas dos décadas se desarrollaron estructuras de datos, técnicas de optimización y de procesamiento de consultas que permiten ejecutar complejas consultas SQL sobre un volumen de datos muy grande, lo que satisface uno de los requerimientos más importante de los sistemas de BI. En el último tiempo surgió un nuevo desafío, denominado Big Data, el cual se debe a la creciente cantidad de datos que se generan minuto a minuto en el mundo y el consiguiente 5

7 interés en plataformas de bajo costo que soporten un volumen de datos mucho mayor al que tradicionalmente manejaron los RDBMSs. Como respuesta a esto surgió el paradigma denominado Map Reduce, el cual se trata más adelante en este texto. Siguiendo el recorrido de la arquitectura de sistemas de BI nos encontramos, en un nivel superior al de los data warehouses, a servidores intermedios (mid-tier services) que proveen funcionalidades específicas que satisfacen distintos escenarios de BI. Entre los servicios que podemos encontrar en este nivel estan: OLAP(On Line Analytic Processing), Reporting, motores In-Memory BI, Data Mining, motores de búsqueda, motores de análisis de texto, etc. En el último nivel se encuentra el front-end, es decir lo que permite la interacción de los usuarios finales y consumidores de BI con el sistema. En este nivel podemos encontrar diversas aplicaciones como hojas de cálculo, portales empresariales de búsquedas, administración de desempeños, tableros, visores de modelos de data mining, etc. El mercado ofrece tanto soluciones verticales como soluciones particulares a cada nivel. En el primer caso podemos encontrar, por ejemplo, un CRM (Customer Relationship Manager) que soporte análisis de los datos sobre los cuales trabaja normalmente, pudiendo segmentar a los clientes en función de alguna necesidad. 6

8 Tecnologías Al tener un enfoque centrado en los datos, BI hace uso de una gran cantidad de tecnologías de colección, extracción y análisis de los mismos. Entre ellas se encuentran: Data Warehousing, Data Mart, Herramientas ETL (extracción, transformación, carga), Bases de datos, OLAP(OnLine Analytical Processing), Data Mining. ETL Extract, Transform and Load (Extraer, transformar y cargar en castellano, frecuentemente abreviado a ETL) es el proceso que permite a las organizaciones mover datos desde múltiples fuentes, reformatearlos y limpiarlos, y cargarlos en otra base de datos, data mart, o data warehouse para analizar, o en otro sistema operacional para apoyar un proceso de negocio. La primera parte del proceso ETL consiste en extraer los datos desde los sistemas de origen. La mayoría de los proyectos de almacenamiento de datos fusionan datos provenientes de diferentes sistemas de origen (por ejemplo, distintos departamentos dentro de una misma organización). Cada sistema separado puede usar una organización diferente de los datos o formatos distintos. Los formatos de las fuentes normalmente se encuentran en bases de datos relacionales o ficheros planos, pero pueden incluir bases de datos no relacionales u otras estructuras diferentes. La extracción convierte los datos a un formato preparado para iniciar el proceso de transformación. La fase de transformación aplica una serie de reglas de negocio o funciones sobre los datos extraídos para convertirlos en datos que serán cargados. Algunas fuentes de datos requerirán alguna pequeña manipulación de los datos. En esta fase se carga los datos resultantes de la fase anterior en un sistema de destino, usualmente un data warehouse. Dependiendo de los requisitos de la organización, este proceso puede variar ampliamente Data Warehousing es una colección de datos orientada a un determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se utiliza. Se trata, sobre todo, de un expediente completo de una organización, más allá de la información transaccional y operacional, almacenado en una base de datos diseñada para 7

9 favorecer el análisis y la divulgación eficiente de datos. El término Datawarehouse fue acuñado por primera vez por Bill Inmon, y se traduce literalmente como almacén de datos. Según definió el propio Bill Inmon, un data warehouse se caracteriza por ser: Integrado: los datos almacenados en el data warehouse deben integrarse en una estructura consistente, por lo que las inconsistencias existentes entre los diversos sistemas operacionales deben ser eliminadas. La información suele estructurarse también en distintos niveles de detalle para adecuarse a las distintas necesidades de los usuarios. Temático: sólo los datos necesarios para el proceso de generación del conocimiento del negocio se integran desde el entorno operacional. Los datos se organizan por temas para facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios finales. Por ejemplo, todos los datos sobre clientes pueden ser consolidados en una única tabla del data warehouse. De esta forma, las peticiones de información sobre clientes serán más fáciles de responder dado que toda la información reside en el mismo lugar. Histórico: el tiempo es parte implícita de la información contenida en un data warehouse. En los sistemas operacionales, los datos siempre reflejan el estado de la actividad del negocio en el momento presente. Por el contrario, la información almacenada en el data warehouse sirve, entre otras cosas, para realizar análisis de tendencias. Por lo tanto, el data warehouse se carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para permitir comparaciones. No volátil: el almacén de información de un datawarehouse existe para ser leído, pero no modificado. La información es por tanto permanente, significando la actualización del data warehouse la incorporación de los últimos valores que tomaron las distintas variables contenidas en él sin ningún tipo de acción sobre lo que ya existía. Otra característica del data warehouse es que contiene metadatos, es decir, datos sobre los datos. Los metadatos permiten saber la procedencia de la información, su periodicidad de refresco, su fiabilidad, forma de cálculo, etc. Los metadatos serán los que permiten simplificar y automatizar la obtención de la información desde los sistemas operacionales a los sistemas informacionales. Los objetivos que deben cumplir los metadatos, según el colectivo al que va dirigido, son: Dar soporte al usuario final, ayudándole a acceder al data warehouse con su propio lenguaje de negocio, indicando qué información hay y qué significado tiene. Ayudar a construir consultas, informes y análisis, mediante herramientas de Business Intelligence como Sistema de Soporte a la Decisión, Sistema de Información para Ejecutivos o Sistema de Información Ejecutiva o Cuadro de Mando Integral. Dar soporte a los responsables técnicos del data warehouse en aspectos de auditoría, gestión de la información histórica, administración del data warehouse, elaboración de programas de extracción de la información, especificación de las interfaces para la realimentación a los sistemas operacionales de los resultados obtenidos... etc. 8

10 Data Mart Un Data mart es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Se caracteriza por disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento. Un datamart puede ser alimentado desde los datos de un data warehouse, o integrar por sí mismo un compendio de distintas fuentes de información. El Data mart es un sistema orientado a la consulta, en el que se producen procesos batch de carga de datos (altas) con una frecuencia baja y conocida. Es consultado mediante herramientas OLAP (On line Analytical Processing - Procesamiento Analítico en Línea) que ofrecen una visión multidimensional de la información OLAP Es un proceso que almacena datos resumidos de grandes bases de datos en estructuras multidimensionales. El objetivo es realizar consultas más rápidas que con las bases de datos relacionales tradicionales. Las contras son que necesita realizar un procesamiento extra para confeccionar estas estructuras y que necesita una cantidad considerablemente mayor de espacio de almacenamiento debido al alto grado de redundancia de esta técnica. Una estructura de una base de datos multidimensional posee dimensiones que se corresponden con las columnas de las tablas de bases de datos relacionales. Luego se compone medidas o hechos numéricos que se clasifican por las dimensiones. De esta forma una empresa podría por ejemplo analizar las ventas de determinado producto por periodo, por región, por rango de edad del cliente en una consulta simple y rápida. Data Mining Se define como el proceso de descubrir correlaciones, patrones y tendencias a partir de un volumen de datos mediante la utilizacion de tecnicas estadisticas, matematicas y de reconocimiento de patrones. Consiste en la utilización de algoritmos que se clasifican en cuatro áreas: 9

11 Clasificación Segmentacion Agregacion Deteccion de anomalias Ilustración 3 En la Ilustración 3 se observa cada tecnología junto a sus productos y que parte del staff de la empresa debe aplicarla y analizarla. 10

12 Tendencias Industria Según la consultora estadounidense Gartner, durante 2012, BI sería el tema de mayor interés para los CIOs alrededor del mundo. Por otra parte, se estimó que las ganancias que dejó en 2011 fueron de U$S 7.8 billones, lo que representó un aumento del 16% con respecto a 2010 [Gartner 2012]. Mediante la utilización de BI, las organizaciones obtienen una visión detallada de su negocio haciendo uso del creciente volumen de transacciones, productos, inventarios, clientes, competidores y datos industriales generados por aplicaciones que abarcan todo el dominio de la organización, como los ERPs (Enterprise Resource Planning), CRMs (Customer Relationship Management), SCMs (Supply Chain Management), Web Analytics, etc. Según datos expuestos por un artículo de la revista USA Today, IBM invirtió U$S14 billones en 24 adquisiciones a lo largo de 5 años, mientras que las ganancias que generó BI ascendieron a U$S9 billones durante Además, espera emplear desarrolladores, 8000 consultores y 200 matemáticos para este sector hacia el año Datos Durante los últimos 10 años, la era del Big Data ha aparecido silenciosamente en distintas comunidades, como organizaciones gubernamentales, comercio electrónico, salud y deporte. Nuevos datos se generan a una escala de terabytes, e incluso petabytes, provenientes de distintas fuentes como la web, redes sociales, dispositivos móviles y sensores mediante los cuales puede obtenerse información, conocimientos y contenidos altamente detallados, contextualizados y relevantes para negocios y organizaciones. Sistemas de bases de datos corporativos, motores de búsqueda, datos avanzados, texto y web analytics están ganando importancia en cuanto a convertir datos en conocimiento e inteligencia. Las organizaciones han almacenado y procesado datos estructurados sobre salarios, empleados, proveedores y productos durante décadas, generalmente mediante sistemas gestores de bases de datos relacionales (RDBMS, por sus siglas en inglés). Algunas empresas de gran tamaño también han utilizado DBMS orientados a columnas, y DBMS paralelos. 11

13 Recientemente las organizaciones se encontraron con toneladas de contenidos texto desestructurados e información de usuarios provenientes de sitios de e-commerce y plataformas de redes sociales como foros, Facebook y Twitter. Uno de los grandes desafíos actuales es la comprensión y extracción de conocimiento de este tipo de datos. Plataformas tecnológicas Existen distintas plataformas tecnológicas relevantes para la inteligencia de negocios, pudiendo encontrar entre ellas a la computación en la nube y a las tecnologías móviles. La primera impacta en cómo son diseñados los servidores de BI, mientras que la segunda tiene que ver con la manera en que las aplicaciones llegan a los consumidores. Tecnologías relacionadas Big Data Analytics Es el tratamiento y análisis de gran cantidad de datos de distintos tipos para descubir patrones ocultos, relaciones no conocidas y otro tipo de información útil, algo que resulta imposible hacer con las herramientas analíticas convencionales. En los dos últimos años, el crecimiento de datos ha aumentado de forma exponencial por la proliferación de páginas web, aplicaciones de imagen y vídeo, redes sociales, los dispositivos móviles, apps, sensores de SmartCities e Internet de las cosas, entre otros ámbitos. Hoy en día Hadoop es sinónimo de Big Data. Hadoop es un framework de software que soporta aplicaciones distribuidas bajo una licencia libre. Hadoop implementa el MapReduce, un modelo de programación para procesamiento de grades conjuntos de datos con algoritmos paralelos y distribuidos en un cluster. Un programa MapReduce comprende un procedimiento map() que realiza el filtrado y el ordenamiento (por ejemplo ordenar estudiantes por el primer nombre dentro de listas, una lista por cada nombre) y el procedimiento reduce() que realiza la recopilación (por ejemplo, cuenta cuantos nombres hay en cada lista) 12

14 No todos los procesos pueden ser abordados desde el framework MapReduce. Concretamente son abordables sólo aquellos que se pueden disgregar en las operaciones de map() y de reduce() y esto es importante a la hora de poder elegir este framework para resolver un problema. Las funciones Map y Reduce están definidas ambas con respecto a datos estructurados en tuplas del tipo (clave, valor). Por regla general se abordan problemas con datasets de gran tamaño, alcanzando los petabytes de tamaño. Es por esta razón por la que este framework suele ejecutarse en sistema de archivos distribuidos Text Analytics Es una disciplina englobada dentro de las técnicas de acceso, recuperación y organización de información y consiste en un conjunto de técnicas que nos permiten extraer información relevante y desconocida de manera automática dentro de grandes volúmenes de información textual, normalmente en lenguaje natural y por lo general no estructurada. Social Business Intelligence: Es el proceso de recabar datos a partir de las redes sociales. Se utiliza, por ejemplo, para observar las reacciones de los clientes frente a anuncios o promociones. Los reportes que se crean usando los medios sociales representan de que están hablando las personas en tiempo real. Real Time BI Es el proceso de entregar información sobre las operaciones de un negocio en el momento inmediato posterior al que ocurren las mismas. Esto es posible gracias a la velocidad de procesamiento existente, lo que ha trasladado los data warehouses al terreno de las aplicaciones de tiempo real. Las transacciones que se llevan a cabo son enviadas a un sistema de BI en tiempo real lo que permite visualizar y conocer el estado actual de una organización. Este sistema provee, además de las capacidades tradicionales, la capacidad de tomar decisiones en base a eventos inmediatamente después de que los mismos ocurran. 13

15 Mobile BI Es la posibilidad de poder acceder a los servicios que provee un sistema de BI a través de dispositivos móviles, como smartphones y tablets, mediante la utilización de aplicaciones optimizadas para los mismos. Software as a Service business intelligence SaaS es un modelo de distribución del software que proporciona a los clientes el acceso al mismo a través de la red (generalmente Internet), de manera que les libra del mantenimiento de las aplicaciones, de operaciones técnicas y de soporte. Es también conocido como BI bajo demanda o BI en la nube, el software es vendido bajo suscripción o pago bajo uso en vez del tradicional licenciamiento de software con un pago adicional para el mantenimiento. Las principales ventajas de este modelo son: Disponibilidad inmediata a demanda sin necesidad de implementar ninguna infraestructura Escalabilidad: se adapta rápidamente a los nuevos requerimientos Asequibilidad: sin altos costes iniciales, ya que se paga solo por el uso 14

16 Mercado En los últimos años, el mercado de Business Intelligence ha estado en constante cambio. Tradicionalmente se ha tratado de un mercado claramente dividido y fragmentado en el que conviven múltiples herramientas sin ninguna destacada respecto a las demás. Esto se debe, en parte, a dos motivos. En primer lugar, existen compañías y productos especializados en BI, conocidos comúnmente como Pure Players, junto con grandes empresas de IT como Microsoft, IBM, Oracle, etc. las cuales suman BI a la gran cantidad de soluciones de diversos tipos que ofrecen. El segundo motivo de la fragmentación existente es la gran variedad y cantidad de tecnologías que abarca la inteligencia empresarial. En la Fig. 3 podemos ver el denominado Cuadrante Mágico de Gartner, el cual se basa en un estudio realizado por la renombrada consultora, que analiza a las distintas empresas que proveen servicios/productos de BI. Ilustración 4 15

17 Gartner define a las soluciones de Business Intelligence como plataformas de software que poseen 14 capacidades organizadas en 3 partes: Integración o Infraestructura o Manejo de Metadata o Herramientas de desarrollo o Colaboración Entrega de Información o Reporting o Ad Hoc Query o Dashboards o Integración con Microsoft Office o Búsquedas o Mobile BI Análisis o On Line Analytical Processing(OLAP) o Visualización Interactiva o Predicción y Data Mining o Scorecards En el eje horizontal del cuadrante se indica que tan completa es la visión de la empresa, mientras que en el eje vertical se indica la habilidad para ejecutar la vision de una empresa. En base a estas variables, se divide el plano formado por las mismas en cuatro. La interpretacion y nombres de los cuadrantes se detalla a continuacion: Leader representa que el vendedor sabe lo que se lleva entre manos y que en general es una apuesta relativamente segura. También es posible que un vendedor vaya por el buen camino pero que por diversas razones su solución no llegue a abarcar (de momento) todo lo que se espera de un líder en el sector, y por tanto lo etiquetan como Challenger (o aspirante). Por otra parte existe un poco el efecto contrario, los Visionaries, aquellos proveedores que han sido capaces de identificar de manera astuta las necesidades del mercado y ofrecen productos para cubrirla, pero que no disponen de algunas otras funcionalidades que resultan imprescindibles. Y por último tenemos a los Niche Players en el cuadrante abajo-izquierda que no tienen los recursos para llegar a ser un Challenger ni la versatilidad en sus soluciones para ser considerado un Visionarie, pero que sin embargo han destacado de manera especial durante el año pasado como para hacerse un hueco en el cuadrante. A continuación se detalla una lista de puntos que se evalúan para la confección de este informe: 16

18 Producto/Servicio Viabilidad General Ventas y Costos Respuestas a los cambios en el mercado Estrategias de Marketing Experiencias de los clientes Operaciones Estrategias de Venta Innovacion Estrategia Geografica Soluciones Microsoft Integra BI en 3 de sus productos principales: Office, SQL Server y Share Point, ofreciéndolo como una mejora que es posible agregar a los productos mencionados. Gracias a la incorporación de BI en sus productos más masivos, Microsoft asegura virtualmente que la totalidad de sus clientes adopten esta capacidad, especialmente aquellos que cuentan con una infraestructura basada en soluciones de esta empresa. Esta estrategia implica un bajo costo de licenciamiento y es de particular interés para aquellas empresas que desean reducir gastos en su plataforma de BI, o aquellas que desean que una gran cantidad de empleados tengan acceso a la misma. Microsoft provee funcionalidades interesantes como In Memory BI e integracion con LDAP. IBM Provee soluciones de BI desde un enfoque holístico que combina hardware, software y servicios. Uno de los productos más relevantes en cuanto a BI y análisis es IBM Cognos 10. Entre las capacidades más importantes de este producto podemos encontrar reportes, monitoreo en tiempo real, dashboards, análisis avanzados y análisis de performance. Como puntos a favor se pueden nombrar: facilidad de uso, funcionalidad, acceso a datos e integración. Una de las desventajas principales es el costo de licenciamiento. 17

19 Otro de los productos que ofrece IBM es PureData Systems, parte de la familia PureSystems de IBM, es una solución preconfigurada, conformada por hardware y software, que provee capacidades de almacenamiento y análisis. Soporta bases de datos DB2 y Oracle, escalabilidad hasta petabytes de volumen de datos, y alta velocidad para volumenes enormes de datos. Oracle: Ofrece una gran cantidad de soluciones asociadas al BI. Entre ellas destacamos Oracle Foundation Suite y Oracle Exalytics. La primera es una plataforma que incluye Oracle BI Publisher: creación de reportes tanto en versión web como desktop. Oracle BI Enterprise Edition: posibilidad de crear ad hoc querys, reportes y dashboards interactivos. Essbase: servidor OLAP, ideal para modelado de escenarios, predicciones y análisis de rentabilidad. Scorecard y Strategy Management: establecimiento de metas y objetivos que pueden ser medidos y controlados en función de indicadores de performance. Oracle Exalytics es una combinación de hardware y software, optimizada desde el firmware hasta las aplicaciones. Provee la capacidad de realizar análisis In-Memory, análisis y visualizaciones avanzadas, acceso a fuentes de datos Oracle y no Oracle. Hardware: Servidores Rackeables. Escalabilidad. 4 Procesadores Intel Xeon E7-4800, 2.6Ghz, 10 nucleos, 30 MB Cache. 1 TB RAM. 2 x InfiniBand, 2 x 10GB Ethernet, 1 x 1GB Ethernet. 2.6 TB Almacenamiento Software: Oracle Business Intelligence Foundation Oracle Enterprise Linux. Oracle TimesTen In Memory Database. 18

20 Pentaho Provee una plataforma de BI Open Source, que ofrece capacidades como ETL, OLAP, reporting, dashboards, ad hoc querys, data mining, todo desde un servidor local, o en la nube, permitiendo el acceso a los usuarios mediante navegadores web o dispositivos mobiles. El punto a favor de Pentaho es su bajo costo de licenciamiento. Es una solucion flexible, ya que puede instalarse en una notebook o en una infraestructura enterprise. JasperSoft Al igual que Pentaho, esta empresa provee una plataforma de BI Open Source, con distintas versiones, desde la gratuita hasta la enterprise. Esta última incluye: JasperReports Server. Library. ireport Designer. Studio (Basado en Eclipse). OLAP. ETL. 19

21 Conclusiones Descubrir información no evidente para las aplicaciones actuales. En el día a día de las aplicaciones de gestión se pueden esconder pautas de comportamiento, tendencias, evoluciones del mercado, cambios en el consumo o en la producción, que resulta prácticamente imposible reconocer sin el software adecuado. Es lo que se puede calificar como extraer información de los datos, y conocimiento de la información. Seguimiento real del plan estratégico. Si su empresa dispone de plan estratégico, el business intelligence le permite, mediante un cuadro de mando, crear, manejar y monitorizar las métricas y los objetivos estratégicos propuestos en ese plan, para poder detectar a tiempo las desviaciones, adoptando las acciones oportunas para corregirlas. Obtener el verdadero valor de las aplicaciones de gestión. Durante los últimos años, las empresas se han embarcado en la construcción de estas aplicaciones clave para sus negocios. Sin embargo, no siempre han sabido aprovechar todo el potencial que les pueden proporcionar: cuentas de resultados, cash-flow, etc Con el business intelligence, todos los empleados, desde el director general hasta el último analista, tienen acceso a información adecuada, integrada y actualizada 20

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