Business Intelligence. Marzo 2011 / White paper

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2 Business Intelligence El amplio abanico de procesos que existe dentro del negocio con éxito, desde la planificación a la implantación estratégica, requiere la transferencia de información precisa y oportuna. El conjunto de profesionales que interviene en toda la operación empresarial necesita información de muchos tipos diferentes para poder desempeñar sus funciones. En su totalidad, el negocio de éxito requiere una tecnología potente de Inteligencia Empresarial. Tratamos aquí la constitución y los requisitos de la eficiencia de la Arquitectura de la Factoría de Información Corporativa (FIC). El componente Almacén de Datos de la Arquitectura FIC debe constituir un depósito flexible y fiable de información sobre la empresa que permita un alto grado de diferenciación en la selección, modelado y análisis de datos. A continuación, los procesos ETC extracción, transformación y carga se encargan de poblar con precisión el Almacén de Datos con la información, permitiendo la utilización de dichos datos. Una vez más, las metodologías diferenciadoras, junto con las pruebas de validación de rendimiento, deben ser acomodadas. En tercer lugar, las herramientas de Inteligencia Empresarial destinadas a los procesos de análisis multidimensional, elaboración de presupuestos y predicción, reporte eficiente, y explotación de datos para mayor conocimiento aseguran que se acceda la información correcta para cada proceso empresarial en concreto. Desarrollar e implantar la Arquitectura FIC consiste en la definición de objetivos de corto, medio y largo plazo para el sistema, así como la definición de los elementos que intervienen en el proceso. Al implantar una empresa alguna tecnología de Inteligencia Empresarial, es importante que los factores de riesgo puedan identificar y evaluarse, incluyendo el alcance y grado de dificultad en la integración de datos, velocidad y adaptabilidad, utilidad y aspectos prácticos para el empleado, así como la efectividad a largo plazo. Los servicios de Inteligencia Empresarial de Telvent se basan en la amplia experiencia de la compañía dedicada a ayudar a las organizaciones a definir sus políticas de IE y desarrollar su Arquitectura de IE. Telvent ofrece un centro de competencia 2

3 productivo con el fin de proporcionar apoyo mediante la consultoría, una cartera de productos probada que permite el desarrollo eficiente y eficaz de soluciones específicas de IE y asistencia técnica sumamente fiable para responder a las necesidades específicas o de un plazo mayor. Aquí se describen varias soluciones tecnológicas para la Inteligencia Empresarial implantadas por Telvent. Introducción La Inteligencia Empresarial puede definirse como un conjunto de procesos y herramientas que facilita la toma de decisiones para los usuarios. En general, los procesos de negocio se pueden dividir en tres fases: planificación, implantación y estrategia y cado una requiere información única. La fase de planificación permite al usuario tomar en cuenta detalles conocidos, entre los que destacan el presupuesto, el período de planificación anterior y el punto en el cual se ha desplegado el plan anterior. En la creación del nuevo plan, el usuario busca presentar diversos escenarios que respalden las decisiones mejoradas considerando factores relacionados con el pasado, el presente y el futuro y simular el despliegue de cada situación en el escenario propuesto. Durante la implantación, los usuarios deben llevar a cabo el seguimiento del proyecto a la medida que avanza y modificar procesos, efectuar cambios y resolver problemas. Con este fin, necesitan disponer de información en tiempo real, junto con sistemas de aviso e indicadores específicos que permitan la detección temprana de errores. En esta etapa las cuestiones del usuario se centran en la situación real y a corto plazo. La información es esencial para la selección, diseño e implantación de una estrategia. Basándose en la información, los usuarios pueden definir los puntos débiles del proceso y aprovecharse de los puntos fuertes redundando en mejoras. Durante esta fase, las cuestiones pueden variar sustancialmente pero siempre están basadas en la implantación real y en un tipo de información determinada. Además de estas tres fases del proceso de negocio, es fundamental abordar el Marketing y Gestión de I+D+i, que abarca los diferentes segmentos de usuarios con comportamientos y requisitos informativos diferentes. Los usuarios centrados en la gestión perciben los aspectos clave de la empresa desde una perspectiva global y, en consecuencia, requieren un alto nivel de agregación de datos. Sus cuestiones se refieren a varios Indicadores Clave de Desempeño relacionados con los factores operativos, económicos y de marketing. 3

4 La interpretación gráfica permite el entendimiento rápido e intuitivo de la manera en la que se desarrolla una situación. Los usuarios de Marketing de I+D+i prestan especial atención a las necesidades de sus clientes. Llevan a cabo estudios sobre los clientes, los procesos de segmentación, campañas, análisis de productos, investigación sobre el mercado y el mercado de nicho, así como la investigación y desarrollo. Por tanto, requieren una enorme cantidad de datos que respondan a su gran variedad de cuestiones relacionadas con la competencia, el cliente, el producto y la cadena de suministro con el fin de adaptarse a la realidad del mercado. El presente documento pretende dirigirse a las capacidades y flexibilidad necesarias para diseñar e implantar una tecnología de Inteligencia Empresarial que satisfaga todas estas necesidades corporativas con éxito. Tecnología Business Intelligence al servicio del cliente Arquitectura CIF (Corporate Information Factory) Con el fin de dar respuesta a las necesidades del cliente mediante la Tecnología Business Intelligence es necesario entender en qué consiste la Arquitectura CIF (Corporate Information Factory), en la que encontramos el Data Warehouse, los Procesos ETL y las herramientas de Business Intelligence. Data warehouse Se trata de un gran almacén donde se encuentra de forma integrada toda la información de la empresa susceptible de ser analizada. Se requiere un proceso exhaustivo y riguroso para transformar el gran volumen de datos de las diferentes actividades en información, siendo este proceso de transformación uno de los puntos clave en el éxito del Data Warehouse. El diseño y la modelización de la base de datos es el principal factor que determina el buen funcionamiento del entorno analítico. Existen distintas arquitecturas para definir este modelo que deberán seleccionarse en función de los criterios de utilización previstos para el almacén de información. Los aspectos clave que caracterizan el Data Warehouse son: Unicidad de información, dado que debe ser el punto único a nivel corporativo al que se acceda en la búsqueda del mismo dato Visión lógica y natural de la información orientada al usuario 4

5 final, creando un entorno en el que se desenvuelva sin rigidez y con soltura Capacidad de responder a todo tipo de preguntas: qué?, cuándo?, cómo?, qué pasaría si? Flexibilidad ante las necesidades cambiantes del negocio, ya que aunque la información historificada no cambia, las necesidades del usuario para explotarla sí Asimismo, tiene una serie de aspectos metodológicos diferenciadores: Modelado en Estrella o Copo de Nieve, según las necesidades de explotación Especial atención al tratamiento de la dimensión Tiempo Desnormalización del modelo relacional Modelización neutra e independiente del Gestor de Base de Datos seleccionado Normalización de conceptos, abreviaturas, formatos, etc. Atomización de entidades analíticas Estructuración dimensional en torno a procesos de negocio Procesos de revisión y auditoría continua que garanticen la vida del modelo Las áreas clave del Data Warehouse son las siguientes: Identificación de las estrellas de análisis Diseño del Modelo: Identificación de las tablas de hechos: Granularidad, historicidad, niveles de agregación, volumetría Indicadores y fórmulas de cálculo Identificación de las tablas de dimensión: Especial atención a la dimensión Tiempo Identificación de las jerarquías Políticas de indexación Políticas de particionamiento Procesos ETL Son todos los procesos necesarios para poblar el Data Warehouse con información y uno de los factores principales para su óptima explotación. A través de estos procesos se consolida la información de varios ambientes operativos (OLTP) de forma conjunta e integrada. Estas características hacen que requieran un gran esfuerzo en cuanto a su diseño e implementación y una política de mantenimiento ya que los procesos ETL pueden estar determinados por cierta temporalidad. Los procesos de duplicación y limpieza de la información ayudan a la compañía a detectar errores o incongruencias en los datos de los entornos operacionales al ser un elemento integrador de información 5

6 de diversos orígenes. Entre los aspectos metodológicos diferenciadores de los procesos ETL se encuentran los siguientes: Definición de las políticas de ETL, es decir, criterios de reutilización de procesos, buenas prácticas, etc. Definición de criterios de calidad: actuación ante valores no válidos, duplicados, pérdidas de referencias de integridad, datos incompletos, etc. Identificación de las fuentes de datos y determinación de relaciones de información entre distintas fuentes Análisis, identificación de patrones y aseguramiento de la unicidad de criterios de transformación, incluyendo tipologías, formatos, etc. Mapeo de orígenes y destinos: definición de los flujos de transformación Pruebas de rendimiento y Tuning de los procedimientos Definición de procesos ETL mediante workflows de transformación, que permiten identificar de manera clara el origen del dato final y los distintos procesos que se han seguido para obtenerlo Trazabilidad de los pasos de transformación. Mediante el rewind y el pause se puede analizar, realizar el seguimiento y auditar cada uno de los puntos críticos del proceso Gestión de calendarios de planificación, que permite ejecutar de manera correcta las distintas secuencias de carga y eliminar la obsolescencia de procesos Historificación de ejecución de procesos que permitirá la optimización de la ventana batch de ejecución. Herramientas Business Intelligence En función de las distintas tareas que realizan los usuarios, las necesidades de información varían sustancialmente. Las herramientas de Business Intelligence deben permitir un acceso rápido, cómodo y sencillo a la información contenida en el Data Warehouse o en los Data Marts, no debiendo perder nunca el punto de vista del usuario. Según el tipo de usuario, las necesidades varían, por lo que es fundamental identificar las tipologías de usuarios antes de decidir qué tecnología va a ser la seleccionada para cubrir sus necesidades. 1. OLAP (Procesamiento Analítico en Línea): sistemas de análisis multidimensional de información a través de preguntas no predefinidas. Está dirigido a usuarios con un amplio conocimiento del negocio ya que responde a preguntas de todo tipo (qué, 6

7 cuándo, por qué, cómo). Permite la creación de reportes para los usuarios operativos así como la posibilidad de realizar pronósticos, simulación y generación de escenarios. Supone la independencia de los usuarios frente al departamento de TI. 2. Reporting Operativo: sistemas de uso de información a través de preguntas predefinidas, formateadas y flexibles, que se caracteriza por un contenido altamente operativo y funcional; baja volatilidad; parametrización en función de criterios como el tiempo, la organización y la geografía; bajo nivel de detalle; ejecución planificable; distribución a los usuarios sin necesidad de conexión a la plataforma Business Intelligence y posibilidad de integración en plataformas no analíticas 3. Cuadro de Mando: sistema de uso de información que hace posible el análisis rápido y visual de las circunstancias de negocio a través de la definición de Indicadores Clave del Desempeño (KPI), basado en una serie de criterios de análisis (tiempo, geografía, organización, etc.). Se caracteriza por una interface basada en elementos de análisis gráfico (como semáforos, mapas y gráficas); mapas de ayuda para navegar a través de la información, desde el máximo nivel de agregación hasta el menor nivel de detalle; agilidad y versatilidad en el uso de los elementos de navegación (como listas desplegables, radio button y multiselectores) y la posibilidad de que el usuario incorpore información propia (comentarios y anotaciones). 4. Minería de Datos: mediante procesos complejos se pueden identificar claves de negocio ocultas a simple vista y que pueden llegar a representar importantes beneficios para la compañía. Esta herramienta requiere de un análisis y de un conocimiento muy profundo de la información, así como una especialización muy elevada en la utilización de las técnicas estadísticas y de análisis de información de tipo logarítmico y de segmentación. 5. Budgeting / Forecasting: son herramientas de control para conocer cuál debería ser la situación de la organización y que se caracterizan por involucrarla en su totalidad para tomar decisiones mejor informadas; sustituir el presupuesto anual rígido con la planificación continua que brinda una mayor capacidad de respuesta; permitir interconectar las operaciones y las finanzas y apoyar la generación de presupuestos de abajo hacia arriba, mientras se realizan ajustes de arriba hacia abajo. Metodología La metodología para la implantación de una arquitectura CIF debe seguir las pautas 1. Definición de la estrategia: Definición del marco estratégico en el que figuran los objetivos a 7

8 corto, medio y largo plazo para el sistema propuesto Identificación de key users y áreas involucradas Requerimientos analíticos, funcionales y no funcionales Capacities analysis (volumetries, concurrencies, etc.) 2. Definición y desarrollo del proceso: Modelización del sistema Áreas de análisis Identificación de hechos y dimensiones Granularidad Desnormalización Estudio de sistemas origen Workflows de transformación Diseño de procesos ETL Estudio de necesidades analíticas Diseño de soluciones Reporting Universos de análisis Cuadros de mando. La gestión de los metadatos se define a dos niveles: 1. Metadatos Usuario Diccionario de negocio y definición de entidades de negocio Descripción de objetos de negocio (métricas, jerarquías) Descripción de reports Se utilizan las capacidades de la herramienta Business Intelligence 2. Metadatos de TI (Administración) Definición a nivel modelo de datos, dentro de la propia Base de Datos Definición de procesos ETL Se definen a nivel de proceso (en el caso de ETL) y en las tablas del diccionario de la Base de Datos (en el caso de las entidades del modelo). Factores de riesgo en la implementación de tecnologías de Inteligencia de Negocio Hay que tener en cuenta los siguientes factores que pueden implicar un riesgo en la implementación de las tecnologías de Inteligencia de Negocio. 1. Proyectos demasiado ambiciosos. Se aconseja afrontar los proyectos por fases y proporcionar resultados en cada una de ellas. 2. Dificultades en la integración de la información. Los procesos de limpieza de información son costosos y los resultados que ofrecen nunca se corresponden con las expectativas, por lo que es 8

9 muy difícil explicar a los usuarios por qué los sistemas no son tan buenos como ellos creían. 3. Sostenibilidad a largo plazo. Los cambios causan a menudo una pérdida de homogeneidad en todo el sistema. 4. Adaptación. Dado que un negocio es un organismo vivo que necesita cambiar para sobrevivir, las decisiones relacionadas con cambios se toman a través de los sistemas de Business Intelligence que deben adaptarse de forma constante al cambio 5. Velocidad de implementación. Una solución cuya implementación conlleve más de tres meses es inefectiva para el usuario. Por esta razón es recomendable reducir los tiempos de las primeras implementaciones así como definir un desarrollo gradual en la ejecución de los objetivos restantes. 6. Pérdida de perspectiva sobre las necesidades de los usuarios. Se debe proporcionar al usuario una herramienta más compatible con su trabajo en lugar de una herramienta más compatible con su departamento de TI. 7. Dependencia. Hay que evitar la dependencia del departamento de TI, proporcionando herramientas compatibles, lo que además evitará costes desproporcionados. Oferta de servicios de Telvent La oferta de servicios de Business Intelligence de Telvent incluye: Centro de competencia Business Intelligence. Entorno de alta productividad para el desarrollo de Business Intelligence que aporta un conocimiento de las tecnologías y de la metodología ayudando a las organizaciones y a los clientes en la definición de políticas de BI. Portfolio de productos. Soluciones de mercado parametrizables en función de la idiosincrasia de los clientes, orientadas a producto y de fácil implantación. Asistencia técnica. Prestación de personal propio para colaborar con el cliente en sus oficinas para atender una necesidad puntual o prolongada en el tiempo de capacidades especializadas. Proyectos en responsabilidad. Contratación de un proyecto cerrado con un alcance perfectamente definido con entregables, coste y plazo fijos y definidos en un plan de proyecto. Asistencia remota. Asistencia técnica desde las oficinas de Telvent. Conexión directa con el servidor del cliente o desarrollo en el servidor propio. Casos de éxito de Telvent 1. A continuación se describen algunos de los casos de éxito de Telvent en la implementación de su tecnología Business 9

10 Intelligence: Desarrollo de proyectos con Powercenter y Business Objects para Isban incluyendo: DataMart Medios de Pago DataMart de Hipotecarios Modelo de Pruebas Account Banlance para Abbey Bank DataMart PMO (Oficina de Proyectos) Proyecto MIS NEWCO, migración e integración de datos con Powercenter Consolidación financiera Integración de firma digital Colaboración remota en proyectos mediante modelos de industrialización de software Administración de entornos y monitorización de procesos Definición de metodologías Formación en Powercenter. 2. Implantación de la plataforma de BI para Parques Reunidos: Implantación de Data Warehouse (Illuminate) Formación Proyectos XCognos versión 8 Proyectos de migración desde Analisys Services Formación a usuarios en las herramientas Cognos e Illuminate Implantación de la plataforma de reporting corporativo de Cognos 8 Implantación del módulo de Planificación y Forecasting. 3. Proyecto de migración para Iberia: Administración, desarrollo y mantenimiento de los metadatos Desarrollo de nuevos informes y análisis Incidencias y soporte a usuarios Mantenimiento de los procesos de carga (Oracle warehouse builder) Nuevos desarrollos de cuadro de mando Desarrollo de cuadro de mando con OBI. 4. Auditoría de la implantación y rendimiento del Data Warehouse para el Hospital L Horta Manises: Auditoria del modelo de datos Auditoria de la capa de metadata del modelo Desarrollo con Cognos 8 Definición de Best-practices. 5. Definición de informes y cuadros de mando para J. García 10

11 Carrión: Definición de indicadores comerciales dirección de logística Definición de indicadores comerciales dirección comercial Elaboración de la Ficha Comercial de la dirección general. 6. Análisis de la implantación y rendimiento de la herramienta Powercenter para Caser Seguros: Auditoría y Tuning de procesos Powercenter Auditoria de metodología y administración de Powercenter. 7. Análisis y explotación DWH Servicios financieros para Carrefour: Desarrollo de indicadores Mantenimiento y evolución de Data Warehouse Optimización del modelo. 8. Análisis y desarrollo de procesos de ETL para Arias: Desarrollo de procesos ETL desde el ERP Definición y desarrollo de indicadores Modelado. 9. Análisis y desarrollo de procesos de ETL (Powercenter) para Sage: Procesos ETL para Mediana Empresa (KRONOS) Procesos ETL del sistema de ventas (ASTEC) Ficheros de intercambio de información a comercial (MDB). 10. Migración Tecnológica Cognos para Bristol-Myers Squibb Company: Requerimientos, diseño, pruebas unitarias y guía de usuarios Formación de usuarios medios y avanzados Configuración de un entorno de desarrollo. 11. Desarrollo Cuadro de Mando para B:SM (Barcelona de Serveis Municipals): Cuadro de mando del departamento de Nómina y RRHH Desarrollo de Informes con DC-Reporting Diseño y desarrollo de DataMart con SQL Server. 12. Cuadros de mando de la Dirección Financiera con Apesoft para Grupo Abades: Análisis de Data Warehouse Revisión de conceptos de base de datos y criterios de cálculo 11

12 Formación para desarrolladores y usuarios. 13. Definición de mapas estratégicos para Ono Empresas: Desarrollo del cuadro de mando del departamento de Ono Empresas Definición de la arquitectura Preoceso ETL. 14. Diseño y desarrollo de Data Warehouse para Ericsson: Diseño y desarrollo de Data Warehouse Implementación de indicadores Procesos ETL Creación de informes, consultas y alarmas. 15. Diseño y desarrollo de Data Warehouse para el departamento de Control de Gestión de La Razón: Procesos ETL Modelización de estructuras de datos Desarrollo de Reporting. 16. Diseño y desarrollo de Datamart Red Comercial con Apesoft para González Byass: Procesos ETL Modelización de estructura analítica Gestión de la plataforma. 17. Implementación del sistema de Reporting para Zena Grupo de Restauración: Reporting de distribución, información operativa y contable. 18. Implantación del Cuadro de Mando Integral para Movie World: Procesos ETL Modelización de estructura analítica Diseño y desarrollo del cuadro de mando. Conclusión Business Intelligence en una palabra: La efectividad de la tecnología de Inteligencia Empresarial de una compañía a la hora de satisfacer todas las necesidades informativas de todas las unidades de negocio de la organización depende en gran parte de la planificación adecuada durante los procesos de definición y diseño con el fin de asegurar la flexibilidad adecuada y larga duración de la arquitectura. 12

13 Otros factores que determinan el éxito de una tecnología de Inteligencia Empresarial incluyen la robustez de la recopilación de datos para análisis y de los elementos de procesamiento que actúan sobre los datos. Por último, la solución de Inteligencia Empresarial con éxito debe proporcionar a los empleados las herramientas que les permitan consultar, procesar e informar sobre la información requerida. La tecnología de Inteligencia Empresarial debe estar al servicio de la organización y no al revés. Un Centro de Competencia Business Intelligence es un entorno de alta productividad para el desarrollo de Business Intelligence que aporta un conocimiento de las tecnologías y de la metodología ayudando a las organizaciones y a los clientes 13

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