Qué es Business Intelligence?

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1 Business Intelligence y Data Warehousing en Windows En este artículo se muestran algunos conceptos generales sobre Business Intelligence y Data Warehousing. Se presenta la plataforma de Microsoft SQL Server como opción para implementar el sistema y, como alternativa a ella, se presentan también productos de Business Objects y Embarcadero. Qué es Business Intelligence? Para cualquier empresa es fundamental estar bien informada. Esta es la base para tomar las decisiones adecuadas para los negocios. Los departamentos de Tecnologías de la Información brindan los medios técnicos para poder almacenar y manejar la información, pero muchas veces todo termina ahí. La información existe, incluso es abundante, pero es información inútil para tomar decisiones. Sólo es útil para realizar el trabajo de cada día. Prácticamente cualquier empresa cuenta con aplicaciones para facturación, para contabilidad, para gestión de relaciones con los clientes, y seguramente para otros muchos propósitos. Lo que estas aplicaciones tienen en común entre sí es que almacenan su información en bases de datos. La mayoría de las veces los datos mueren en ellas, sin pena ni gloria. A estos datos, imprescindibles para el funcionamiento de las aplicaciones de negocio, se les conoce como información operacional. Business Intelligence surge para aprovechar toda la información operacional y convertirla en información estratégica, útil para tomar decisiones de negocio. Por ejemplo los datos operacionales de una simple aplicación de facturación contienen información muy valiosa, que puede ayudar a tomar el pulso de la empresa y a llevar a cabo decisiones de negocio. Con ayuda de un sistema de BI los datos de facturación pueden responder a preguntas como Cuáles son nuestros mejores clientes? Cuáles son los productos más vendidos? Cuánto vende cada uno de nuestros comerciales? Qué porcentaje supone la venta de un producto determinado sobre el total? Cómo han evolucionado las ventas de un producto concreto? Cambian las ventas según las épocas del año? Y muchas más. En realidad Business Intelligence pude aplicarse en muy diversos campos, más allá de un análisis de ventas como el que acaba de comentarse. Qué es un Data Warehouse? Una de las principales problemáticas al implantar un sistema de BI es que la información es dispersa, heterogénea y muchas veces incoherente. En las empresas se emplean muchas aplicaciones distintas para cada uno de sus departamentos. Por ejemplo es habitual que se utilice una aplicación CRM para la gestión de clientes y otra diferente para la facturación. Seguramente cada una guarda diferentes datos de los clientes, con distintos formatos y en diferentes bases de datos. Además normalmente la información no coincide en ambos sistemas: puede que el sistema CRM utilice un número de cliente diferente al de la aplicación de facturación. Incluso 17/07/2005 Valor añadido Danysoft Página 1.11

2 es posible que haya incoherencias, como el caso de un cliente que haya cambiado de dirección y dicha información sólo esté actualizada en uno de los sistemas. Es una idea interesante la de combinar la información de ambos sistemas para poder tratarla conjuntamente y realizar análisis del tipo de búsqueda de correlaciones entre el número de llamadas realizadas al cliente, presente en el sistema CRM, y la cantidad facturada a cada cliente, presente en la aplicación de facturación. Pero al estar la información normalmente repartida en diferentes sistemas es dispersa, incoherente y heterogénea. En estas condiciones es imposible abordar este tipo de análisis conjunto de los datos. Se necesita un paso previo. El paso necesario para combinar la información de las diferentes aplicaciones de cada empresa es tomar dicha información, depurarla, y traspasarla a un Data Warehouse. Al final en el Data Warehouse se dispondrá de toda la información de todos los sistemas centralizada y coordinada, libre de incoherencias, y lista para poder responder a nuestras preguntas. Un Data Warehouse es simplemente una base de datos, generalmente con un esquema específico que facilita la consulta de los datos. Esto no implica que la implantación de un Data Warehouse sea sencilla, ni mucho menos. Un Data Warehouse puede almacenar la información en tablas relacionales, o bien en bases de datos multidimensionales. Qué es ETL? Como se menciona en el apartado anterior, para poder explotar la información existente en los diferentes sistemas empresariales, hay que extraerla de ellos, transformarla y llevarla al Data Warehouse. Una herramienta ETL está pensada expresamente para estas funciones. Estas siglas significan Extract, Transform & Load (extraer, transformar y cargar). La extracción consiste en leer los datos de la base de datos original. La transformación se refiere al hecho de limpiar la información incoherente o no válida, adaptar los tipos de datos, los valores de los campos, etc. Por último la carga se refiere al hecho de guardar los datos en el formato adecuado dentro del Data Warahouse. Las herramientas ETL suelen guardar la información transformada en tablas relacionales con esquemas especiales. La creación de bases de datos multidimensionales implica la utilización de otro tipo de herramientas. Estas herramientas suelen venir con los servidores OLAP, que se comentan a continuación. Qué es una base de datos multidimensional? Qué es OLAP? EXTRACCIÓN TRANSFORMACIÓN CARGA Para realizar el análisis de los datos es muy habitual visualizar los mismos en manera de tablas de doble entrada. Por ejemplo, no es raro un análisis de ventas en el que se visualizan tablas que muestran el volumen de ventas cruzando meses con tipos de producto, o meses con comerciales, o comerciales con tipos de producto, o clientes con meses, etc. para responder a preguntas como las mencionadas en el primer apartado de este artículo. Partiendo de la idea de que resulta muy interesante visualizar los datos en forma de tablas surge el concepto de dimensión. Las dimensiones son cada una de las posibles clasificaciones que se pueden aplicar a las filas o a las columnas. Las dimensiones del ejemplo de la aplicación de facturación podrían ser las provincias, los meses y los productos. Con dichas dimensiones se podrían visualizar tablas como estas: Simplificando, para poder visualizar estas tablas, y cualquier otra combinación de las dimensiones, hay que mantener en el servidor el contenido de cada una de las posibles celdas. Estos datos se pueden guardar en una base de datos relacional con un esquema específico, o bien almacenarse 17/07/2005 Valor añadido Danysoft Página 2.11

3 directamente en una base de datos multidimensional, como la representada en esta figura. A los datos almacenados de esta manera se les suele llamar cubos. Aunque aquí se representa un cubo de solo tres dimensiones es posible tener cubos de cualquier número de dimensiones. Las dimensiones que no aparecen en filas o columnas en una tabla se suelen llamar paginadas, y permiten determinar los datos que aparecerán en la tabla, eligiendo uno de sus miembros. Por ejemplo, si en las filas están los productos y en las columnas los meses, la dimensión paginada que quedaría sería la de provincias. En la dimensión de provincias se podría elegir una provincia concreta, lo que sería similar a cortar una rodaja del cubo concreta y visualizar el contenido de sus celdas. Por ejemplo, la rodaja de Zaragoza sería la que queda detrás del todo en esta figura. Esta idea es generalizable a cualquier número de dimensiones. Las dimensiones pueden estar organizadas en jerarquías de modo que se pueden ver los datos a diferentes niveles. Por ejemplo una jerarquía de fechas podría tener un primer nivel llamado Todos, seguido de un segundo nivel que incluyera los años, otro nivel de meses, y así sucesivamente. Utilizada como dimensión paginada se podría elegir por tanto Todos, un año concreto, un mes concreto, etc. Utilizada en filas o columnas podrían mostrarse tablas divididas por años, por meses, etc. Independientemente de cual sea el almacenamiento elegido para los datos multidimensionales, debe existir un servidor que permita acceder a ellos para visualizar las tablas tal como se explica, según vaya requiriéndolas la aplicación cliente. A este tipo de servidor se le llama servidor OLAP. Qué es Data Mining? La visualización de tablas a partir de cubos es sólo un ejemplo de las posibles herramientas de análisis que ofrecen los sistemas de Business Intelligence. Una herramienta más avanzada permite realizar Data Mining. Los procesos de Data Mining permiten encontrar relaciones y patrones entre grandes volúmenes de datos, mediante la aplicación de sistemas estadísticos y de inteligencia artificial, entre otros. Una de las aplicaciones de esta herramienta es, por ejemplo, realizar particiones de los datos, como podría ser una clasificación de clientes en grupos, según afinidades de los mismos encontradas en otras dimensiones, como el tipo de productos que compran,, los grupos de edades, etc. El Data Mining es suficientemente complejo como para requerir muchas más líneas para llegar a un conocimiento más profundo del mismo, cuestión que queda fuera de este artículo. Generación de informes El tipo de análisis más básico, y el más extendido, que ofrecen los sistemas de BI es la generación de informes. Se podría distinguir entre informes operacionales (que no son propiamente una parte de BI), como las facturas o los albaranes, y los informes orientados al análisis, como podrían ser los informes de ventas, integrantes de pleno derecho de lo que se entiende por Business Intelligence. La desventaja de esta herramienta es que la capacidad de análisis es limitada. Un solo informe no suele contener demasiada información. Para realizar un análisis más exhaustivo de la información haría falta un buen número de informes, muchos de ellos realizados a medida. Algunas de las ventajas son que no suelen necesitar servidores específicos para su realización, que son sencillos de implementar y que pueden ser visualmente mucho más 17/07/2005 Valor añadido Danysoft Página 3.11

4 atractivos que los producidos por otras herramientas de análisis más potentes. Además la mayoría de las empresas dispone de las herramientas necesarias para generar sus informes operacionales, que puede reutilizarse fácilmente para realizar informes analíticos. Alertas Aunque puede ser un poco discutible su inclusión en la categoría de herramientas de Business Intelligence, muchas veces se consideran como tal. Las alertas son avisos disparados por eventos, generalmente relacionados con los datos. Un! ejemplo podría ser una alerta que se dispara cuando el nivel de stock de un producto cae por debajo de un umbral predeterminado. Normalmente las alertas generan pequeños mensajes con información muy concreta que pueden enviarse por medios como el correo electrónico o un mensaje SMS a teléfono móvil. También pueden ser informes con mayor cantidad de información. Otras opciones de Business Intelligence En los sistemas de Business Intelligence también pueden encontrarse cuadros de mando compuestos por indicadores de rendimiento. Los indicadores de rendimiento (PKIs) suelen representar el estado de grandes áreas de la empresa como satisfacción de los clientes, costes de producción, beneficios, etc. Estos indicadores suelen tomar un valor de cero a uno y representarse al estilo semáforo con valor rojo, amarillo o verde dependiendo de si el valor se considera malo, regular o bueno. Los cuadros de mando son muy útiles para que los directivos tengan una visión de la empresa a alto nivel. Otra herramienta avanzada es la que permite la generación de informes o consultas ad hoc. Este tipo de herramienta permite realizar consultas o informes a medida, de modo relativamente sencillo, al usuario final de los informes, sin intervención de personal especializado. Está orientada a usuarios avanzados que necesitan realizar análisis que van más allá de los previstos en la implantación del sistema de Business Intelligence. Herramientas de SQL Server para Business Intelligence Hasta ahora se han presentado todas las posibilidades que ofrece Business intelligence, pero no se ha explicado nada de cómo llevarlo a cabo en la práctica. Una de las posibilidades de implementar un sistema de Business Intelligence es utilizar la plataforma de SQL Server. La principal ventaja es tanto su precio como su capacidad para afrontar muchas de las funcionalidades de los sistemas de Business Intelligence. Las ausencias más destacadas son la posibilidad de realizar informes o consultas ad hoc, la existencia de un buen cliente OLAP (aunque pueden usarse clientes de terceros) y las herramientas de alto nivel, como los cuadros de mando (aunque van apareciendo tímidamente complementos para Sharepoint que presentan esta funcionalidad de modo muy restringido). Quitando estas salvedadades, SQL Server 2000 permite implementar el resto de funcionalidades de un sistema de Business Intelligence: Data Warehouse: los datos se pueden almacenar en tablas relacionales de SQL Server o generar bases de datos multidimensionales (cubos OLAP) según se menciona más abajo ETL: DTS (Data Transformation Services) permite extraer datos de diversos orígenes, manipularlos, y almacenarlos en SQL Server Base de datos multidimensional y servidor OLAP: SQL Server puede guardar datos en bases de datos multidimensionales utilizando los servicios de SQL Server Analysis Services, implementando a su vez el servidor OLAP asociado. 17/07/2005 Valor añadido Danysoft Página 4.11

5 Data Mining: El mismo servicio de Analysis Services también ofrece la posibilidad de aplicar algoritmos de Data Mining Generación de informes: Reporting Services, la más importante novedad de la plataforma SQL Server 2000, que se puede descargar del sitio de Microsoft. Alertas: SQL Server Notification Services es otro módulo adicional que se puede descargar del sitio de Microsoft para desarrollar aplicaciones de envío de alertas. Otras opciones: aunque por el momento no estén pensadas para hacer la competencia a otras herramientas mejores de otros fabricantes, existen complementos basados en Office y en Sharepoint Portal Services como clientes de bases de datos multidimensionales. Plataforma de Business Objects para Business Intelligence Otra de las plataformas más consagradas de Business Intelligence en los sistemas Windows es la de Business Objects. En realidad la plataforma está basada en la de Crystal Decisions, compañía adquirida por Business Objects recientemente. El producto más popular de esta familia es la herramienta de generación de informes Crystal Reports, ya que se incluye desde hace tiempo en las herramientas de desarrollo de Microsoft. Pero, a parte de este producto, existen herramientas cliente de OLAP (hasta la versión 10 denominada Crystal Analysis, ahora BO OLAP Intelligence) y, sobre todo, una plataforma potente, segura, fiable y escalable para la distribución y gestión de informes, y otras aplicaciones de Business Intelligence, denominada Enterprise (antes Crystal Enterprise, ahora Business Objects Enterprise). En cuanto a cobertura de los distintos campos de Business Intelligence, esta plataforma no cubre ETL, ni creación de Data Warehouses, ni servidores OLAP. Es decir, está más orientada a la parte cliente que a la servidor, pero las herramientas cliente son de excelente calidad. Además, con la adquisición de la tecnología de Crystal por Business Objects, y la elección del servidor Enterprise como núcleo de su plataforma, se van añadiendo las herramientas de Business Intelligence de alto nivel en las que estaba más especializada Business Objects. Qué plataforma es mejor En realidad no se pude hablar de una plataforma mejor o peor. Cada cual tiene sus ventajas e inconvenientes. Y muchas veces la elección depende tanto de las necesidades reales de la empresa como del presupuesto disponible o de las plataformas en las que se desee desplegar el sistema. En los próximos apartados se irán comentando alguna de las herramientas existentes para cada una de las áreas de Business Intelligence, prestando especial atención a las herramientas de Business Objects y de Microsoft, pero mencionando algunas otras. DTS y otros ETLs En esta categoría Business Objects no tiene ningún producto que presentar. Microsoft proporciona la herramienta Data Transformation Services, incluida como parte de Microsoft SQL Server. Esta herramienta dispone de una interfaz visual que permite definir flujos de datos, que se guardan en lo que se denominan paquetes DTS. Estos paquetes constan, como poco, de una conexión con el origen de datos, una serie de transformaciones a aplicar sobre ellos, y una conexión para destino de los datos. 17/07/2005 Valor añadido Danysoft Página 5.11

6 Las transformaciones pueden ser sencillas operaciones predefinida, o bien scripts o programas que realizan un tratamiento avanzado de los datos. Adicionalmente, a parte de las transformaciones, se pueden añadir otro tipo de acciones, como envío de notificaciones por correo, ejecución de otros paquetes, transferencia de elementos específicos de SQL Server entre distintos servidores (tales como inicios de sesión o procedimientos almacenados), etc. Cada una de estas acciones va enlazada con la anterior definiendo un flujo. Los encales, además, pueden ir condicionados al éxito o fracaso de la operación anterior, de modo que se puede, por ejemplo, enviar una notificación por si hay algún fallo en alguna operación del paquete, o anular operaciones anteriores cuando falla una acción (por ejemplo, borrar una serie de registros que ya se hubieran creado en la base de datos de destino). La ventaja del ETL de Microsoft es que es bastante flexible y, especialmente, asequible, ya que viene incluido en SQL Server. Los inconvenientes son que está muy orientado a SQL Server y que únicamente se puede ejecutar en la plataforma Windows. El estar muy orientado a SQL Server no significa que no se puedan utilizar diversas fuentes y orígenes de datos, pero siempre es mucho más fácil hacer todo si el origen y sobre todo el destino, son SQL Servers. Para mencionar otra herramienta de ETL se ha elegido una de las más potentes, desarrollada por la empresa Embarcadero Technologies, especializada en herramientas de diseño, gestión y administración de base de datos. Esta herramienta de es DT/Studio. Comparte con Micrososft DTS la posibilidad de programar las tareas de flujos de datos mediante un diseñador visual. Una de las fortalezas de esta herramienta es que viene con un gran número de funciones, incluidas las de transformación, predefinidas, más de 1.100, que pueden utilizarse directamente desde el diseñador visual con gran sencillez. Estas funciones son tanto de transformación, como para realizar otras acciones, y no están atadas a una tecnología de servidor de base de datos concreta. La herramienta está desarrollada en Java, y permite programa extensiones tanto en Java como en JavaScript. La ventaja de estar programada en Java es que se puede utilizar en diferentes sistemas operativos, con lo que tampoco ata al entorno Windows. DT/Studio se integra perfectamente en toda la gama de de productos especializados en la gestión, diseño y administración de bases de datos de Embarcadero Technologies, lo cual es otra gran ventaja. Otra fortaleza de DT/Studio es que, a parte de las herramientas para ETL incluye herramientas adicionales, como una de modelado visual de bases de datos, que ofrece incluso la posibilidad de realizar ingeniería inversa sobre modelos de datos existentes, lo que 17/07/2005 Valor añadido Danysoft Página 6.11

7 ayuda enormemente en la fase de análisis. Esto permite utilizar esta herramienta no sólo como ETL orientado a creación de data Warehouses, sino como una potente manera de migrar datos entre distintas aplicaciones y plataformas. Otra ventaja es que soporta de manera nativo XML como origen de datos. Quizás el principal escollo para decidirse por esta potente herramienta sea el precio, pero éste se rentabiliza rápido si los proyectos que se van a abordar tienen una cierta complejidad: el ahorro de tiempo que ofrece esta herramienta es muy grande. Puede encontrar más información de este producto en: Servidor OLAP y minería de datos Dentro de la plataforma Microsoft, la herramienta más asequible, y no por ello menos potente, para la implementación de un servidor de bases de datos OLAP, con capacidades para minería de datos, es Microsoft Analysis Services. Aunque viene incluido en SQL Server, este producto se puede instalar por separado, sin necesidad de instalar el servidor de bases de datos. Posee todas las funcionalidades necesarias para crear bases de datos multidimensionales, con almacenamiento multidimensional, relacional o híbrido (MOLAP, ROLAP o HOLAP), capacidad para mantener los datos distribuidos entre varios servidores, posibilidad de almacenar los cubos en particiones independientes, dos tipos de funcionalidades de minería de datos, soporte de diferentes tipos de dimensiones incluyendo algunos avanzados (por ejemplo relaciones padrehijo en una única tabla, dimensiones irregulares, etc.) y una serie más de funcionalidades. En definitiva, aunque no hay espacio para dar una explicación detallada de todas sus funcionalidades, es un servidor muy flexible, con capacidad para satisfacer la mayoría de las necesidades de servicios OLAP de una empresa. Para gestionar Analysis Services se utiliza la herramienta Analysis Manager, que incluye las herramientas necesarias para crear dimensiones y cubos, generarlos y hacer vistas previas de los datos, tal como se muestra en la figura. Clientes de OLAP y Microsoft Analysis Services Un cliente OLAP, como poco, debe ser capaz de ofrecer al usuario la posibilidad de visualizar los datos en forma de tablas y manipular las vistas de los datos del cubo, permitiendo elegir cuales son las dimensiones de filas y columnas y cuales son las paginadas. Además debería incluir la posibilidad de visualizar gráficos. 17/07/2005 Valor añadido Danysoft Página 7.11

8 Precisamente lo que más se echa de menos en la plataforma de Microsoft es un buen cliente OLAP. Microsoft ofrece la posibilidad de conectarse a su servidor OLAP desde Excel. Esta funcionalidad está soportada nativamente en las últimas versiones de Excel y, para Excel 2003, existe incluso un complemento específico que se puede descargar desde Microsoft. Los datos OLAP se visualizan en tablas y gráficos dinámicos. El problema es que se queda corto en capacidad de análisis y visualización, no permite su publicación en web y otra serie de importantes limitaciones. La herramienta de generación de informes, Reporting Services, del mismo modo que Crystal Reports, son capaces de utilizar este servidor OLAP como origen de datos, pero sólo permiten mostrar una vista estática de los datos, lo cual las hace prácticamente inútiles para el análisis, ya que el interés de OLAP estriba precisamente en su dinamismo. Un poco más potente que Excel, para visualización de datos OLAP, es la herramienta Data Analyzer de Microsoft. Añade funcionalidades para ordenación, filtrado, resaltado con colores por rangos de valores, etc. pero tampoco es la herramienta ideal. En esta área vence el pulso la herramienta de Business Objects, llamada Crystal Analysis, que en la versión XI ha pasado a llamarse Business Objects OLAP Intelligence, y presenta algunas mejoras. La ventaja que presenta esta herramienta es que, más allá de permitir realizar una vista avanzada de los datos de un cubo, permite crear aplicaciones analíticas más complejas. Las aplicaciones analíticas constan de varias páginas, cada una de las cuales presenta una vista diferente del cubo (distinta organización de filas, columnas y dimensiones paginadas, filtrados y ordenaciones concretos, distintos tipos de gráficos, etc.). Pero el mayor interés radica en que se pueden añadir botones, y otro tipo de controles, en cada una de dichas páginas, que permiten por ejemplo pasar de unas páginas a otras, modificando las vistas automáticamente (por ejemplo cambiando el filtrado o la ordenación), de modo que es posible guiar al usuario para seguir una línea de análisis predeterminada. Otra ventaja de esta 17/07/2005 Valor añadido Danysoft Página 8.11

9 herramienta es la posibilidad de conectarse a diferentes fuentes OLAP, no quedándose restringida a MS Analysis Services, como en el caso de las herramientas de Microsoft. También añade la posibilidad de realizar cálculos sobre los datos, como crear nuevos miembros calculados en las dimensiones existentes o realizar análisis estadísticos de tendencias de los datos. Por último, al estar integrado en la familia de productos de Business Objects Enterprise, es muy fácil publicar las aplicaciones analíticas en Internet, para hacer despliegues empresariales sin emplear apenas esfuerzo en ello. Esta es una visión muy somera de las posibilidades de esta herramienta, pero que demuestra su gran flexibilidad como cliente OLAP. Podría ser el complemento ideal a una familia de productos de Business Intelligence casi completa, como es la de Microsoft SQL Server. Informes con Reporting Services o Crystal Reports Crystal Reports se puede considerar la herramienta estándar de generación de informes en el entorno Windows. Esto es debido a que, como se comentaba más arriba, esta herramienta ha venido en los entornos de desarrollo Microsoft desde hace años (y, como poco, seguirá apareciendo en Visual Studio.NET 2005). El producto con el que se a comparar Crystal Reports es Reporting Services de Microsoft. Primero se comentan las ventajas que presenta Crystal Reports frente a Reporting Services. Una de las ventajas de Crystal Reports frente a Reporting Services es que su diseñador visual es una herramienta independiente, específica para diseñar informes, al contrario que el de MS, que se integra como una herramienta más de Visual Studio. Es interesante hacer notar que en Visual Studio viene integrada una versión del diseñador de Crystal Reports mucho más reducida y pobre que el diseñador comprado como herramienta independiente. La vista previa de Crystal Reports es mucho mejor que la de Reporting Services, y se puede trabajar directamente sobre ella, al contrario que en la herramienta de Microsoft. Y, desde la versión XI, existe incluso una vista previa HTML para apreciar el aspecto que tendría el informe publicado en la web. Otro problema de Reporting Services es que requiere Visual Studio. Esto hace que el diseñador de Crystal sea mucho más simple de utilizar e intuitivo, apto para cualquier usuario avanzado, mientras que el de MS prácticamente requiere que la persona que diseña los informes sea un desarrollador. En la captura de pantalla se aprecia la potente interfaz de Crystal Reports. Por otro lado Crystal Reports es mucho más flexible en cuanto al manejo de diferentes orígenes de datos, pudiendo realizar informes desde orígenes de datos muy diversos, incluyendo muchos no existentes en la herramienta de MS. Otra de las grandes diferencias es que Crystal puede integrarse en una aplicación de 17/07/2005 Valor añadido Danysoft Página 9.11

10 escritorio, y no requiere ningún componente de servidor, mientras que Reporting Services obliga a que exista un servidor de SQL Server y no puede integrarse en aplicaciones de escritorio: sólo funciona a través del web. Por otro lado, si Crystal Reports se integra dentro de la plataforma Enterprise, se permite el acceso a datos específicos de diversos ERPs o CRMs, como SAP, Peoplesoft o BAAN, y la autorización de los usuarios se integra con la de dicha plataforma. Finalmente, la última ventaja que se mencionará de Crystal Reports es que la parte de generación de informes (no la de diseño) es multiplataforma, existiendo versiones para diferentes sistemas operativos, incluyendo varios tipos de Unix, entre los que se encuentra Linux. Ambos entornos de generación de informes se pueden emplear en aplicaciones Web, campo en el que empatan. Es decir, no se puede decir que uno sea mucho mejor que el otro a la hora de integrarlo en el Web, con la salvedad de la posibilidad multiplataforma de Crystal Reports, que permite integrarlo en aplicaciones que no dependen de IIS. Crystal Reports se puede integrar en aplicaciones.net, COM y Java. Por mencionar algo que en su momento podrá ser ventajoso para Reporting Services, pero hoy en día aún no lo es, hay que destacar que la definición de sus informes sigue un estándar abierto de XML, llamado RDL, de modo que antes o después distintos fabricantes podrán presentar sus herramientas independientes de diseño para Reporting Services. El campo en el que parece más indiscutible que Reporting Services es más ventajoso es el económico, al menos cuando se habla de medianas empresas. Sus precios pueden ser sensiblemente inferiores, dependiendo de la configuración requerida. Pero cada caso requiere un estudio detenido. En cuanto a la exportación a otros formatos también el ganador es Crystal Reports, aunque las exportaciones más usuales, a PDF, Excel y HTML, están soportadas en ambos lados, por lo que en la práctica podría hablarse de empate. Plataforma Enterprise de Business Objects frente a Reporting Services Se trata de enfrentar dos herramientas algo diferentes entre sí. Dependiendo de lo que se espere de ellas cualquiera de las dos puede ser más ventajosa. Lo que tienen en común ambas plataformas es la posibilidad de funcionar como servidores de gestión de informes, con capacidad para aplicar seguridad (autenticación de usuarios y permisos), planificación de informes (para que se generen según programación por calendario o repetitiva, por ejemplo), visualización los informes a través del web, archivado de informes ya generados, exportación a diversos formatos, entrega de informes (por ejemplo a través de correo electrónico), etc. Ambas plataformas son escalables, fiables, etc. aunque la de Business Objects tiene una arquitectura más flexible. Si sólo se requiere la generación de informes y su presentación en el web, en la mayoría de las configuraciones la plataforma de MS es más barata. Pero el que la plataforma de Business Objects sea más cara viene justificado por varios motivos. A parte de algunas ventajas concretas de la familia de las herramientas de Business Objects sobre las de Microsoft, estás son algunas de las funcionalidades y características exclusivas y concretas del entorno Enterprise, inexistentes en el de Microsoft: capa de meta- 17/07/2005 Valor añadido Danysoft Página 10.11

11 datos con seguridad asociada (Business Views, y ahora también universos de BO); multiplataforma, con capacidad de instalación en diversos sistemas operativos y servidores de aplicaciones; integración con herramientas de aplicaciones analísticas OLAP (Crystal Analysis o BO OLAP Intelligence); versiones específicas para integración con ERPs como SAP, BAAN o Peoplesoft; etc. Además la madurez de esta plataforma permite la existencia de diversos complementos, entre los que se puede destacar los de Office. Estos complementos permiten copiar y pegar partes de informes en cualquier aplicación de Office, por ejemplo un diagrama de Crystal Reports, para posteriormente poder refrescarlos contra el servidor Enterprise de la manera más sencilla, mediante etiquetas inteligentes o menús y barras de herramientas que se integran dentro del entorno de Office, sin perder de vista la autenticación de usuarios y la autorización para realizar determinadas operaciones. En definitiva, como plataforma exclusivamente para realizar informes podría optarse por la de MS. Pero si se desea implantar una solución en entorno no Microsoft o disponer de herramientas de mayor nivel, habría que decantarse por la plataforma de Crystal Enterprise. La complejidad y la cantidad de funcionalidades de las diversas herramientas de BI es tan grande como la complejidad y la cantidad de necesidades diferentes a las que puede enfrentarse una empresa. Aunque aquí han tratado de resumirse las más importantes, muchas de ellas se han quedado fuera. Desde Danysoft le invitamos a conocer nuestro mundo de servicios y soluciones para asesorarle al abordar sus proyectos de BI, y ayudarle a elegir la plataforma que mejor se adecue a sus requisitos. Jorge Bustos Equipo Técnico Danysoft 17/07/2005 Valor añadido Danysoft Página 11.11

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