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1 DOCUMENTO INFORMATIVO Mejores prácticas de archiving: Nueve pasos para la implementación exitosa de una solución de gestión del ciclo de vida de información (ILM) de aplicaciones

2 El presente documento contiene información confidencial, información de secreto comercial y de propiedad exclusiva ("información confidencial") de Informatica Corporation. Se prohíbe su copia, distribución, duplicación o reproducción de cualquier tipo sin el consentimiento previo por escrito de Informatica. Si bien se trató por todos los medios de garantizar la exactitud e integridad de la información de este documento, no se descarta la existencia de errores tipográficos o inexactitudes técnicas. Informatica no se hace responsable de ningún tipo de pérdida relacionada con el uso de la información contenida en este documento. La información de este documento puede ser modificada sin previo aviso. La incorporación de los atributos mencionados en este trabajo a cualquier versión o actualización de software de Informatica y el momento en el que dicho software se lanzará o actualizará quedan a exclusivo criterio de Informatica. Este documento está amparado por una o varias de las siguientes patentes de Estados Unidos: , , , , , , , y También puede estar protegido por las siguientes patentes pendientes en Estados Unidos: 09/644280, 10/ y 10/ Esta edición se publicó en junio de 2009.

3 Documento informativo Tabla de contenidos Resumen ejecutivo... 2 Incremento exponencial de volúmenes de datos... 3 Soluciones inadecuadas La solución: gestión del ciclo de vida de información (ILM) de aplicaciones... 4 Archiving: enfoque de mejores prácticas para la implementación de la gestión del ciclo de vida de información (ILM) de aplicaciones Las nueve mejores prácticas de archiving Comprender las tendencias de crecimiento de los datos Determinar los criterios para el éxito Establecer una política de retención de datos Seleccionar una solución con reglas de negocio pre-empaquetadas Extender las reglas de negocio Probar las reglas de negocio Crear políticas de acceso para los usuarios Garantizar la capacidad de restauración Seguir una metodología de eficacia comprobada Conclusión Nueve pasos para la implementación exitosa de una solución de gestión del ciclo de vida de información (ILM) de aplicaciones 1

4 Un fabricante líder de software y herramientas de pruebas electrónicas necesitaba mejorar en forma drástica el tiempo de respuesta de una aplicación de inventario en línea. Cuando se archivaron los datos de inventario, se obtuvo una mejora de rendimiento inmediata, y los ejecutivos dejaron atrás los crecientes problemas de rendimiento. Resumen ejecutivo Las organizaciones que utilizan aplicaciones de planificación de recursos empresariales (ERP) y de gestión de la relación con los clientes (CRM) estándares, a medida y de terceros están siendo testigos del crecimiento exponencial de sus bases de datos de producción. Al mismo tiempo, las políticas de negocio y regulaciones les exigen retener datos estructurados y no estructurados por un plazo indefinido. El almacenamiento de cantidades cada vez mayores de datos en sistemas de producción es la fórmula infalible para la disminución del rendimiento, sin importar cuánto hardware se agregue o cuántos ajustes se hagan a una aplicación. Las organizaciones necesitan una manera eficaz de administrar este crecimiento. En los últimos años, la Storage Networking Industry Association (SNIA) promovió el concepto de gestión del ciclo de vida de información (ILM) como un medio para alinear mejor el valor para el negocio de los datos con la infraestructura de TI más apropiada y económica, desde el momento en que se agrega información a la base de datos hasta el momento en que se la elimina. Sin embargo, la SNIA no recomienda herramientas específicas para implementar la gestión del ciclo de vida de información (ILM) ni define la mejor manera de usarlas. En este documento informativo, se detallan las razones por las que el data archiving es una solución muy eficaz para ILM de aplicaciones, así como la manera en que debe implementarse para gestionar datos con la mayor eficacia posible a lo largo de su ciclo de vida. 2

5 Documento informativo Incremento exponencial de volúmenes de datos Las organizaciones que emplean aplicaciones empresariales y CRM pre-empaquetadas como las de Oracle, PeopleSoft y Siebel, así como aplicaciones a medida y de terceros, enfrentan un increíble aumento en los volúmenes de datos. La SNIA estima que muchas grandes organizaciones experimentaron un crecimiento compuesto promedio de su almacenamiento del 80% entre 1999 y Como si esto fuera poco, el volumen de datos se incrementa a un ritmo casi exponencial. De hecho, según estudios de IDC, se calcula que el volumen de información en formato digital, cuyo nivel en el año 2007 era de 281 exabytes, ascenderá a 1800 exabytes para el año 2011, lo que representa un crecimiento anual compuesto cercano al 60%. 1 De dónde viene este crecimiento? A medida que los proveedores de aplicaciones empresariales expandieron y mejoraron sus aplicaciones a fines de la década de 1990 para ofrecer soluciones que realmente se ajustaran a las exigencias empresariales, las organizaciones extendieron el uso de dichas aplicaciones a toda la organización. En consecuencia, esas organizaciones experimentaron un crecimiento exponencial de datos transaccionales. Rara vez (o nunca) eliminaron datos. Las organizaciones siguieron agregando aplicaciones nuevas, lo que aumenta aún más la cantidad de datos que generan. Además, con la llegada de Internet, más usuarios que nunca exigen tener acceso a los sistemas del negocio a los que la TI da soporte. La incorporación de estos usuarios de negocio adicionales intensifica la problemática del crecimiento de datos transaccionales. Junto con el aumento en el volumen de datos, las organizaciones han enfrentado cada vez más dificultades para depurarlos. Las organizaciones optaron por hacer un uso cada vez mayor de políticas conservadoras de retención de datos para protegerse ante posibles litigios. Normativas como la ley HIPAA, la ley Sarbanes-Oxley (SOX), la ley SOX para empresas japonesas (J-SOX) y el tratado de Basilea II en Europa, entre muchas otras, exigen que las organizaciones retengan datos del negocio por un plazo indefinido. Cuanto mayor es el volumen de datos, mayor es el tiempo y el esfuerzo que deben invertir tanto usuarios finales como administradores de bases de datos para llevar a cabo tareas esenciales en los sistemas de producción. Los usuarios finales perciben que el ingreso de datos lleva más tiempo y que la generación de informes tarda más. Las copias de resguardo de bases de datos son más lentas. Además, las tareas administrativas esenciales, como la actualización de aplicaciones o la instalación de parches de software, consumen más tiempo. 1 "The Diverse and Exploding Digital Universe, An Updated Forecast of Worldwide Information Growth Through 2011", IDC, marzo de Nueve pasos para la implementación exitosa de una solución de gestión del ciclo de vida de información (ILM) de aplicaciones 3

6 Soluciones inadecuadas Hasta no hace mucho, las organizaciones respondían al crecimiento de las bases de datos adquiriendo más hardware de almacenamiento y procesamiento, haciendo ajustes al código de las aplicaciones o usando rutinas de depuración que les facilitaban sus proveedores. No obstante, por más hardware que agregaran, el tamaño de las bases de datos seguía aumentando sin cesar. Eso significaba que las organizaciones terminaban incrementando los gastos en hardware en una época de presupuestos reducidos que limitaban los recursos que el área de TI podía destinar a este problema. Al hacer ajustes al código de las aplicaciones, los administradores de bases de datos descubrieron que los mejores resultados se obtenían la primera vez, mientras que ajustes posteriores presentaban mejoras cada vez menores. Algunos proveedores de aplicaciones empresariales y CRM ofrecían soluciones para depurar y/o archivar datos. Sin embargo, estas soluciones son inadecuadas por varias razones. Esas rutinas se implementaban sin coherencia alguna entre los distintos módulos, lo que incrementaba los requisitos de capacitación y de prueba. Por ejemplo, se estima que el 15% de los módulos de Oracle viene con rutinas de depuración; de ese 15%, sólo el 50% de los módulos cuenta con rutinas tanto de depuración como de archivado. Los módulos restantes no tienen ni unas ni otras. Otro ejemplo es la aplicación empresarial Siebel, que no cuenta con rutinas de archiving. Como las organizaciones necesitan retener datos, una rutina de depuración que los elimine por completo no es una opción viable. Las pocas rutinas de archiving de proveedores de software que eliminan datos de los sistemas de producción suelen ser inflexibles. No proporcionan reglas de negocio extensibles ni la posibilidad de personalizarlas. Esto puede tener dos efectos: que se conserve una cantidad incorrecta de datos y que se archiven los datos equivocados; en consecuencia, no se cumplirían los objetivos de administración de datos de la estrategia general de la organización en materia de gestión del ciclo de vida de información (ILM) de aplicaciones. Para ganar la aceptación de los usuarios finales, las organizaciones deben mantener la disponibilidad de los datos históricos y proporcionar a los usuarios un acceso unificado y sin complicaciones tanto a esos datos como a los de producción. No obstante, cuando las organizaciones archivan datos a través de rutinas de proveedores de aplicaciones ERP, los usuarios finales en general deben ejecutar informes separados para los datos de producción y los archivados. La solución: gestión del ciclo de vida de información (ILM) de aplicaciones Recientemente, los analistas y expertos de la industria descubrieron que la solución para administrar volúmenes crecientes de datos reside en el hecho de que el valor de cada dato cambia con el tiempo. A modo de ejemplo, las organizaciones que utilizan aplicaciones de distribución ocasionalmente necesitan acceder a transacciones de inventario bastante antiguas. Sin embargo, la mayoría de esos datos de inventario ya no se necesita para las operaciones diarias del negocio. A través de un proceso llamado "gestión del ciclo de vida de información (ILM) de aplicaciones", las organizaciones pueden trasladar los datos a los que se accede con menor frecuencia de los sistemas de producción a recursos de almacenamiento de segunda línea para reducir costos y mejorar el rendimiento, sin dejar de satisfacer los requisitos de retención, acceso y seguridad. 4

7 Documento informativo La SNIA define la gestión del ciclo de vida de información (ILM) como "políticas, procesos, prácticas y herramientas usadas para alinear el valor para el negocio de la información con la infraestructura de TI más apropiada y económica, desde el momento en que se crea la información hasta que se la elimina por completo". Específicamente, ILM de aplicaciones impulsa a las organizaciones a: comprender la forma en que aumentaron los datos monitorear la manera en que el uso de los datos cambió con el tiempo predecir de qué modo aumentarán los volúmenes de datos decidir cuánto tiempo deben mantenerse los datos cumplir todas las reglas y normativas que se aplican a los datos Entre los beneficios de una solución ILM de aplicaciones, se incluyen: mejora del rendimiento de aplicaciones mediante la eliminación de datos innecesarios de la base de datos de producción disminución del costo total de propiedad (TCO) mediante la reducción de los costos de hardware y de almacenamiento, así como del tiempo que los administradores de bases de datos invierten en tareas de soporte cumplimiento regulatorio adecuado Archiving: enfoque de mejores prácticas para la implementación de la gestión del ciclo de vida de información (ILM) de aplicaciones Si bien la SNIA define qué debe hacer un sistema ILM, no especifica ninguna tecnología en particular para implementar ILM de aplicaciones. El archiving es un enfoque que puede ser particularmente efectivo, siempre y cuando las organizaciones adopten mejores prácticas que garanticen una administración óptima de los datos durante su ciclo de vida. La empresa de comunicaciones inalámbricas más grande de los Estados Unidos era incapaz de completar el procesamiento de datos de fin de mes debido al crecimiento de datos de activos fijos. Cuando se archivaron los datos de activos fijos, no sólo se pudieron completar informes que se habían abandonado durante el procesamiento de fin de mes, también se pudo efectuar un complejo proceso de revalidación de activos como parte de una fusión empresarial de gran envergadura. Las nueve mejores prácticas de archiving 1. Comprender las tendencias de crecimiento de los datos 2. Determinar los criterios para el éxito 3. Establecer una política de retención de datos 4. Seleccionar una solución con reglas de negocio pre-empaquetadas 5. Personalizar las reglas de negocio según sea necesario 6. Probar las reglas de negocio 7. Crear políticas de acceso para los usuarios 8. Garantizar la capacidad de restauración 9. Seguir una metodología de eficacia comprobada Nueve pasos para la implementación exitosa de una solución de gestión del ciclo de vida de información (ILM) de aplicaciones 5

8 1. Comprender las tendencias de crecimiento de los datos Conforme las organizaciones crecen, ajustan las estrategias de negocio o atraviesan fusiones y adquisiciones, se expanden sus volúmenes de datos y cambian los requisitos de almacenamiento. Para planificar la estrategia de archiving del modo más eficaz posible, las organizaciones necesitan visibilidad con respecto a las tendencias resultantes del crecimiento de los datos. Una solución de archiving guiada por mejores prácticas incluye herramientas que permiten a las organizaciones evaluar dónde se encuentran los datos actualmente, y qué aplicaciones y tablas son responsables del mayor crecimiento de datos. Las organizaciones deben llevar a cabo esta evaluación en forma continua para ajustar la estrategia de archiving cada vez que sea necesario y maximizar el rendimiento sobre la inversión (ROI) de las iniciativas de archiving. Un buen ejemplo de una solución que permite evaluar el crecimiento de datos es la herramienta de análisis del crecimiento de datos, una función de los productos de Informatica para la gestión del ciclo de vida de información (ILM) de aplicaciones que se muestra en la figura nº 1. Esta herramienta toma una instantánea de las bases de datos de aplicaciones y determina en qué forma se distribuyen los datos entre los distintos módulos. La herramienta de análisis del crecimiento de datos examina datos históricos para averiguar de qué manera creció la base de datos con el tiempo. Sus sofisticados algoritmos se valen de esta información sobre tendencias para predecir el crecimiento futuro. La herramienta de análisis del crecimiento de datos también permite a los administradores calcular el rendimiento sobre la inversión de distintas alternativas de archiving para ayudar a las organizaciones a determinar la mejor manera de estructurar las iniciativas de archiving. Figura nº 1: las tablas pertenecientes a los módulos de contratos, compras e inventario de Global Industries conforman el 32% de todos los datos (170 de 532 GB). 6

9 Documento informativo 2. Determinar los criterios para el éxito Para definir la estrategia de archiving más apropiada, las organizaciones deben fijarse objetivos. Algunas organizaciones priorizarán el rendimiento; otras, el ahorro de espacio; y otras, el cumplimiento regulatorio. A continuación, se presentan algunos ejemplos de objetivos de archiving: mejorar el tiempo de respuesta de consultas en línea para garantizar el acceso oportuno a datos de producción actuales abreviar los tiempos de procesamiento por lotes para que se completen antes del horario normal de apertura de la empresa reducir el tiempo necesario para procesos rutinarios de resguardo, recuperación de desastres y mantenimiento de bases de datos maximizar el uso del almacenamiento y de la capacidad de procesamiento existentes y diferir costos de actualizaciones de hardware y almacenamiento satisfacer requisitos regulatorios depurando ciertos datos del entorno de producción y proporcionando acceso seguro de sólo lectura a ellos archivar datos antes de actualizar, para reducir el tiempo de interrupción que requiere la actualización 3. Establecer una política de retención de datos Una vez que una organización comprende el entorno y los criterios para el éxito, debe clasificar los distintos tipos de datos que quiere archivar. Por ejemplo, en un módulo de libro mayor, una organización puede decidir clasificar datos en asientos y saldos. En un módulo de gestión de pedidos, una organización puede clasificar datos en distintos tipos de pedidos, como pedidos de consumidores o de empresas o, quizás, pedidos por unidad de negocio. Posteriormente, las organizaciones pueden crear políticas de retención de datos que especifiquen criterios de retención y de archiving para cada clasificación de datos. Estas políticas deben tener en cuenta los patrones de acceso a datos y la necesidad de la organización de hacer transacciones con los datos. A modo de ejemplo, es posible que una empresa elija guardar, en la base de datos de producción, un año de pedidos industriales de un módulo de gestión de pedidos, pero sólo seis meses de datos sobre pedidos de consumidores. Otro ejemplo: una organización puede optar por conservar nueve meses de datos para su unidad de negocio de los EE.UU., pero sólo tres meses de datos para sus operaciones en el Reino Unido, lo que podría deberse a una diferencia en las políticas de aceptación de devoluciones. Cuando corresponda, las políticas de retención de datos también deben tener coherencia entre los distintos módulos. Por ejemplo, al archivar un módulo de nómina, es conveniente coordinar las políticas de retención con las del módulo de beneficios, ya que es probable que los datos para ambos módulos contengan interdependencias significativas. Otro ejemplo es tener una política coherente de retención de datos que se aplique a los módulos de inventario, lista de materiales y trabajo en proceso a lo largo de una típica organización de manufactura. Por ende, la solución de archiving que elija una organización debe ser lo suficientemente flexible para dar lugar a distintas políticas de retención para diferentes clasificaciones de datos, además de permitir la modificación de esas políticas cuando cambien los requisitos. Figura nº 2: ejemplos de políticas de retención para distintos módulos y soluciones de aplicaciones empresariales. Nueve pasos para la implementación exitosa de una solución de gestión del ciclo de vida de información (ILM) de aplicaciones 7

10 Políticas de retención de datos de Oracle Políticas de retención de datos de PeopleSoft Políticas de retención de datos de Siebel 8

11 Documento informativo 4. Seleccionar una solución con reglas de negocio pre-empaquetadas La principal preocupación para las organizaciones que implementan una solución de administración del crecimiento de datos es garantizar la integridad de la aplicación empresarial. Entonces el proceso de archiving debe tener en cuenta el contexto de negocio de los datos, así como las relaciones entre los distintos tipos de datos. La administración de datos se complica aún más debido a que las dependencias transaccionales suelen definirse en el nivel de la aplicación en lugar de en el nivel de la base de datos. Eso significa que una herramienta de administración del crecimiento de datos no puede limitarse a un proceso de ingeniería inversa del modelo de datos al momento de la implementación. Además, ningún proceso de descubrimiento automático será suficiente, ya que no podrá detectar las relaciones integradas en la aplicación. Estas reglas y relaciones pueden complicarse bastante en productos pre-empaquetados de gran envergadura, tales como Oracle E-Business Suite, PeopleSoft Enterprise y Siebel CRM, que pueden contener decenas de miles de objetos de base de datos y una gran cantidad de módulos integrados. En la figura nº 3, se presenta un ejemplo de una regla de negocio pre-empaquetada en aplicaciones de Oracle que impide que el software de administración de datos archive una factura si se vincula a un pago recurrente. Figura nº 3: reglas de negocio pre-empaquetadas con excepciones. Para archivar datos con éxito en estas soluciones, hace falta una comprensión exhaustiva de la manera en que la aplicación define un objeto de base de datos (o sea, dónde se localizan los datos y qué datos estructurados y no estructurados deben relacionarse) y del conjunto de reglas que afectan los datos. La mayoría de los desarrolladores internos suele tener problemas a la hora de efectuar procesos de ingeniería inversa para desentrañar las relaciones de los datos en aplicaciones complejas. Una solución de archiving guiada por mejores prácticas incluye reglas de negocio pre-empaquetadas que incorporan un conocimiento exhaustivo sobre la manera en que una solución empresarial en particular almacena y estructura los datos. Cuando eligen una solución con reglas pre-empaquetadas, las organizaciones ahorran el tiempo y el esfuerzo de determinar qué tablas deben archivarse. Nueve pasos para la implementación exitosa de una solución de gestión del ciclo de vida de información (ILM) de aplicaciones 9

12 Figura nº 4: objeto de archivado de administración del crecimiento de datos. 5. Extender las reglas de negocio Como no todos los clientes de aplicaciones CRM y ERP les dan el uso previsto por los proveedores, una solución de archiving debe permitir a las organizaciones modificar y personalizar las reglas de negocio de archiving pre-empaquetadas. Por ejemplo, a pesar de que la regla de negocio principal de la figura nº 3 no permite archivar facturas recurrentes, una regla de archiving personalizada sí permite que éstas se archiven cuando todas las facturas recurrentes de una plantilla de facturas reúnen los requisitos para archivarse. Una solución guiada por mejores prácticas debe incluir un conjunto de herramientas gráficas para desarrolladores, como el que se presenta en la figura nº 5 (en este caso, de Informatica), que se asemeja a las herramientas estándares de diseño de bases de datos y que facilita la modificación de reglas de archiving estándares. Figura nº 5: interfaz gráfica de usuario para personalizar plantillas de archiving y reglas de negocio en Informatica Data Archive. 10

13 Documento informativo 6. Probar las reglas de negocio Una vez que la organización desarrolló reglas de negocio, debe probarlas simulando lo que ocurrirá cuando los datos se archiven. Una solución guiada por mejores prácticas debe generar informes de simulación (como el de la figura nº 6) que muestren a los administradores de bases de datos exactamente cuántos registros eliminará del sistema de producción una política de archiving y cuántos registros permanecerán en él debido a que la aplicación ERP los considera una excepción. A modo de ejemplo, en la figura nº 3, las facturas que representan pagos recurrentes no se archivan. Mediante la generación de informes de simulación, los administradores de bases de datos pueden ajustar la política de archiving en forma iterativa de acuerdo con sus objetivos. Figura nº 6: generación de informes de simulación. Nueve pasos para la implementación exitosa de una solución de gestión del ciclo de vida de información (ILM) de aplicaciones 11

14 7. Crear políticas de acceso para los usuarios Muchas organizaciones desean controlar qué usuarios tienen acceso a datos históricos archivados y qué métodos de acceso (en pantalla, mediante informes o a través de consultas) pueden utilizar para acceder a ellos. Con una solución guiada por mejores prácticas, las organizaciones pueden configurar políticas de acceso para los usuarios que les permitan especificar quiénes están autorizados a acceder a datos históricos y qué informes pueden usar. Un ejemplo de esta política aparece en la figura nº 7, en la que el usuario está autorizado a ver tanto los datos de producción actuales como los datos históricos archivados a través de una misma interfaz transparente de acceso. Figura nº 7: acceso transparente a los datos; los usuarios pueden acceder a datos archivados a través de la interfaz existente de producción. 8. Garantizar la capacidad de restauración Una funcionalidad de restauración sirve como una póliza de seguro en caso de que deban modificarse ciertas transacciones después de archivarlas. Contar con una funcionalidad de restauración es la única forma en que la mayoría de las organizaciones puede convencer a los usuarios del negocio de que es seguro implementar una solución de archiving. Figura nº 8: los datos archivados pueden restaurarse. 12

15 Documento informativo 9. Seguir una metodología de eficacia comprobada Ninguna organización quiere que su entorno (sin importar su grado de personalización) se encuentre tan a la vanguardia que caiga en territorio experimental. Quiere asegurarse de que el proveedor con el que trabaja haya visto y resuelto los desafíos que suelen surgir durante una implementación. Por lo tanto, las organizaciones deben elegir un proveedor cuya metodología de implementación para soluciones de archiving complejas satisfaga los objetivos empresariales delineados y haya sido aplicada con éxito en un gran número de entornos. En la figura nº 9, se ilustra el plan y la línea de tiempo para una implementación exitosa de una solución de archiving. Figura nº 9: plan de ejemplo para proyecto de archiving. Conclusión En la actualidad, el tamaño de las bases de datos de producción crece a un ritmo exponencial. Al mismo tiempo, la cantidad creciente de normativas implica que las organizaciones deben retener los datos por un plazo indefinido. Por ende, las organizaciones necesitan una solución de gestión del ciclo de vida de información (ILM) de aplicaciones. Con una solución ILM de aplicaciones, las organizaciones pueden almacenar datos en la infraestructura de TI más apropiada a medida que transcurre el ciclo de vida de los datos. El archiving ofrece una tecnología apropiada para implementar ILM de aplicaciones. Las organizaciones que implementen con éxito una solución de archiving basada en mejores prácticas mejorarán el rendimiento de las aplicaciones eliminando datos innecesarios de la base de datos de producción, reducirán el costo total de propiedad disminuyendo los costos de hardware y garantizarán el cumplimiento regulatorio. Acerca de Informatica Informatica brinda a las organizaciones los medios para acceder a todos sus recursos de información, integrarlos y confiar en ellos lo que les permite operar con más eficiencia en la actual economía de la información global. Informatica es el proveedor independiente líder en integración de datos que, con una comprobada trayectoria de éxito, ayuda a las empresas más importantes del mundo a aprovechar al máximo todos sus recursos de información para aumentar sus ingresos, mejorar la rentabilidad e incrementar la fidelidad de los clientes. Nueve pasos para la implementación exitosa de una solución de gestión del ciclo de vida de información (ILM) de aplicaciones 13

16 SEDE MUNDIAL, 100 Cardinal Way, Redwoo d City, CA 94063, Estados Unidos Teléfono: Fax: Línea gratuita en Estados Unidos: SEDE LATINOAMÉRICA, Centro Empresarial Nações Unidas - Torre Norte Av. das Nações Unidas, º andar São Paulo, SP Brasil CENTRAL DE ATENCIÓN INFORMATICA: Argentina > Brasil > Chile > Colombia > México > Puerto Rico > Rep. Dominicana > Venezuela > Sedes de Informatica en el mundo: Australia Bélgica Canadá China Francia Alemania Japón Corea Países Bajos Singapur Suiza Reino Unido Estados Unidos de América 2009 Informatica Corporation. Todos los derechos reservados. Impreso en Estados Unidos de América. Informatica, el logotipo de Informatica y la frase The Data Integration Company son marcas comerciales o marcas comerciales registradas de Informatica Corporation, tanto en Estados Unidos como en otras partes del mundo. Todos los demás nombres de empresas y productos pueden ser nombres comerciales o marcas comerciales de terceros. 6956LAM (10/06/09)

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