Tendencias Clave en el Uso de Herramientas de Inteligencia de Negocio

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1 Tendencias Clave en el Uso de Herramientas de Inteligencia de Negocio El fin del Datawarehouse tradicional Leandro J. Ruiz Solution Architect Partner - Teradata

2 Global Business Intelligence

3 Global Business Intelligence a examen El mercado de las herramientas de Business Intelligence (BI) continuará creciendo a una tasa anual del 11% durante los próximos 5 años. La mayoría de las empresas ven la necesidad de expandir el uso de BI, pero también la oportunidad de mejora de BI. 73% afirman que tienen el apoyo a nivel ejecutivo en las iniciativas de BI. Sólo el 11% califican su uso de BI como excelente. Solamente el 15% de los que se calificaron como excelentes comprenden la necesidad de inversión en BI. Source: Making Business Intelligence Work report, conducted by IDC, June 2009

4 Barreras al uso de BI Negocio: Carencia de indicadores de rendimiento bien definidos. Nichos de información no compartidos para evitar pérdidas de poder. Tecnología: El miedo de los empleados a ser reemplazados por los sistemas de BI. Las organizaciones confunden el análisis con la acción; los resultados no se tienen en cuenta para la toma decisiones. Source: Making Business Intelligence Work report, conducted by IDC, June 2009

5 Los líderes en BI Mayor capacidad para la toma de decisiones basada en información en tiempo real. Incremento de la necesidad de combinar datos estructurados y contenidos no estructurados. Capacidad para anticiparse a las situaciones. Fuerte inversión en BI por parte de la dirección. Mayor rigor en el control de los resultados financieros de las iniciativas de BI. Fuerte uso de las herramientas de BI: 23% indica que su empresa sufriría un impacto negativo inmediato si el BI estuviera fuera de servicio contra el 10% de todas las organizaciones encuestadas. Source: Making Business Intelligence Work report, conducted by IDC, June 2009

6 Active Enterprise Intelligence

7 Active Enterprise Intelligence (AEI) Cientos de Decisiones Estratégicas Inteligencia Estratégica Inteligencia + Velocidad = AEI Inteligencia Trata la información como un activo estratégico de la empresa integrar los datos empresariales para tomar mejores decisiones. Velocidad Extender la inteligencia en la empresa, partners, proveedores y clientes para posibilitar la toma de decisiones en el momento y lugar adecuados. Inteligencia Operacional Más, mejores y más rápidas decisiones. Cientos de miles de Decisiones Operacionales

8 Toma de decisiones automatizada Automatizar las decisiones: Muy frecuentes. Asociadas a procesos repetitivos. Donde la velocidad es crucial. Complejidad baja-media. Donde el dato esté disponible. No automatizar Las decisiones ambiguas. Muy complejas. Decisiones estratégicas. Sin datos disponibles. Procesos de negocios incompletos. Alta Complejidad Baja Trabajadores con conocimientos Usuarios de primer nivel Expertos & Estrategas Muchas Pocas Decisiones por minuto Decisiones Automatizadas Soporte a la decisión Conocimiento Humano

9 Niveles de Evolución INTELIGENCIA ESTRATÉGICA INTELIGENCIA OPERACIONAL INFORMAR Qué ha ocurrido? ANALIZAR Por qué ocurrio? PREDECIR Qué ocurrirá? OPERACIONAL Qué está ocurriendo? ACCIÓN Hacer que ocurra! Automatización de las decisiones Número y Tipología de Usuarios Actualizaciones Batch Ad Hoc Analitico Orientado a contínuas + eventos queries tacticas

10 Integrando BI en operaciones Donde se debería anadir el análisis automático para toma de decisiones? Procesos de negocio. Portales. Aplicaciones SOA. Workflows. Canales de contacto con clientes. BI

11 Aceleradores de decisiones Eventos de negocio Datos recogidos Valor Inteligencia producida Acción a tomar Tiempo de Acción Tiempo TDWI The Business Case for Real-Time BI Based on concept developed by Richard Hackathorn, Bolder Technology

12 Perfiles Distintos, Necesidades Distintas Inteligencia Estratégica Inteligencia Operacional Usuarios Call Centers, Agentes de Venta, Planificadores, Analistas, Proveedores, Logísitca, Gerentes Consumidores Población Tiempo de Respuesta De segundos a horas Inmediato: de 1 a 5 segundos Actualización Cargas batch A pocos minutos de los eventos Acceso Portales, Tableros, Aplicaciones, Herramientas de BI - Excel Alertas Mission Critical Business Critical Disponibilidad Sin Tolerancia a las Fallas Baja Toleracia a las Fallas Plan de Recupero ante Desastres

13 Características de la Solución Escalabilidad Alto Rendimiento Neutralidad ante Aplicaciones Disponibilidad Facilidad de Gestión del Sistema Interoperabilidad Gestión de Información Multitemperatura Administración de Carga de Trabajo Mixta

14 Clave para el Active Enterprise Intelligence Active Events Active Access Active Enterprise Integration Teradata Active Data Warehouse Active Workload Management Active Availability Active Load

15 Active Events Eventos Simples y Complejos Origen dentro del ADW Datos cargados Origen en Procesos y Aplicaciones Emiten mensaje de software Monitoreo de métricas, KPIs, umbrales, etc. Teradata y Aliados Triggers, queue tables, stored procedures TIBCO, webmethods, IBM WebSphere ADW Detección Filtrado Reglas de Negocio Work Flow Active Access

16 Active Access Tiempo de Respuesta Interactivo Consultas Tácticas Web speed 1-5 seg Agregan contexto y detalle Consultas y Data Mining Soporte a Decisiones Se envían a través de portales, tableros y aplicaciones Teradata y Socios PPI and join indexes, reserved AMP, Teradata Active System Management, Teradata Miner BEA Liquid Data, WebSphere II, MicroStrategy, Hyperion, IBI, Business Objects, Cognos Procesamiento del Evento Datos Históricos y Actuales Análisis Notificaciones Alertas Usuario Operativo

17 Active Load Carga de Datos Frecuente 24 horas al día La frecuencia la determinan los objetivos de negocio Datos actualizado Latencia en minutos u horas Tiempo Real? Demasiado caro Es necesaria una buena razón Teradata y Socios TPump, FastLoad, Multiload, TASM, Replication WebSphere MQ, JMS, MSMQ, Informatica, WebSphere DataStage Web Services Teradata Active Data Warehouse Active Events Message Queues Mini Batches Active Access

18 Active Enterprise Integration Diseño basado en Eventos Interactúa con la Arquitectura existentes Application components Aceleran la implementación Modernos estándares abiertos XML, SOAP, UDDI, etc. Teradata y Partners TAP, Logical Data Models TIBCO Rendevous, JBoss, SAP NetWeaver, Biztalk, BEA WebLogic Aqualogic y Liquid Data, WebSphere WAS and II, etc. Active Events Transaction Systems BPM and Workflow Active Access Enterprise Service Bus Service Brokers Business Rules Teradata Active Data Warehouse Integration Adapters Data Integration

19 Active Workload Management Gestión de colas de trabajo Administra dinámicamente la prioridad de las tareas Giro la perilla Aumenta la prioridad Rápidos tiempos de respuesta Performance, performance, performance Teradata y Socios Teradata Active System Management Active Events Speed 60 Speed 10 Active Load Teradata Active Data Warehouse Active Access Speed 75 Speed 25 Query and Reporting

20 Active Availability Configurable desde Business Critical hasta Mission Critical Procedimientos de Recupero Ejecutables Rápido recupero ante fallas Disaster Recovery Hardware redundante Software de Recupero ante Fallas incorporado Teradata y Partners Cliques, Hot standby nodes, Fallback, Dual Active, Teradata Query Director Teradata Business Continuity Solutions GoldenGate Active Events Disaster Recovery Warehouse Active Access Ruteo de Consultas Nodo Redun Activo Nodo Redun Activo Teradata Data Warehouse

21 Eventos a Acciones Logística de Transporte Vuelo Cancelado Búsqueda de Equipaje Nuevo Vuelo Active Event 1 2 Workflows and Web Services Active Access 5 Enterprise Service Bus Active Load 3 Teradata Data Warehouse Active Workload Management Active Availability 4

22 El DW Multitemperatura Táctico DSS Actual DSS Historia Caliente Muchos accesos Inteligencia operacional Historia a procesar Templado La temperatura de los datos se determina por: Frecuencia de acceso Frecuencia de actualización Mantenimiento de los datos Profundidad histórica Frio Cumplimiento normativo Análisis de tendencias Profundidad histórica Los DW multi-temperatura tienen la capacidad de priorizar el uso del sistema basándose en reglas de negocio mientras maximizan el uso del almacenamiento con un aumento de la capacidad

23 Active Analytics: SAS y Teradata

24 La Alianza Estratégica entre SAS y Teradata Compromiso Corporativo a los más altos nivels Desarrollo conjunto de productos con equipos de I&D dedicados Creación de Centro de Exelencia (CoE) SAS Teradata Consejo de Recomendaciones para Productos conjunto La Alianza crece cada trimestre, incorporando nuevos productos Ya existen productos y soluciones disponibles en el mercado Fuerte interés por parte de Clientes y Prospectos

25 La Alianza entre SAS y Teradata proporciona: Un ambiente analítico robusto, incluyendo un DW corporativo, BI tradicional e integración de datos Las soluciones, aplicaciones y herramientas de SAS integradas con la tecnología de base de datos Teradata los dos líderes de la industria Soluciones que le permiten al usuario focalizarse en las oportunidades de mayor valor de negocio Expande el uso de modelos analíticos para aumentar la ventaja competitiva Reducción en la complejidad de IT y en el costo de la toma de decisiones Crea una única plataforma corporativa escalable y flexible Mejora la calidad y consistencia de los datos Reduce las transferencias de datos y problemas de latencia Disminuye el Costo Total de Propiedad

26 SAS In-Database Processing for Teradata Enfoque Tradicional Proceso In- Database SAS Analytic Modeling SAS Analytic Modeling Data SAS Scoring Data SAS Modeling SAS Scoring Teradata EDW Teradata EDW

27 SAS Scoring Accelerator for Teradata SAS Scoring Accelerator for Teradata permite a los clientes convertir modelos creados en SAS Enterprise Miner en funciones específicas de Teradata que se ejecutan directamente en el entorno Teradata In-Database. SAS Enterprise Miner SAS on Windows Export Extension score.sas score.xml formats %publish C C C score UDF SAS Formats Teradata

28 SAS Scoring Accelerator vs. Scoring SAS Tradicional Escalabilidad lineal del rendimiento 800, , Obs / Second Scored 600, , , , , , ,000 Optimized I/0 16, Number Teradata Nodes External Process In place via UDF

29 Conclusiones El Data Warehouse ha evolucionado hasta convertirse en un elemento clave para las empresas. Es necesario eliminar los silos de datos y crear un único punto de información con todo el conocimiento corporativo. El uso del Data Warehouse debe extenderse en toda la organización para asistir y automatizar la toma de decisiones. Producir inteligencia (Active Analytics) en la primera línea, orientada a la facturación, control de costes, gestión de riesgos y mejora de la experiencia del cliente. Las soluciones analíticas deben ser capaces de operar en tiempo real.

30 GRACIAS POR SU ATENCIÓN

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