El Data Discovery en la empresa

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1 El Data Discovery en la empresa Cinco preguntas a formular antes de elegir una solución Documento técnico WebFOCUS iway Software Omni

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3 Índice de contenidos 1 Introducción 2 Puede capacitar a todos los que toman decisiones y no solo a unos pocos? 2 Ofrecer una funcionalidad adecuada a cualquiera 3 Comprobar la escalabilidad 3 No olvidar las necesidades operativas en tiempo real 4 Sugieren los cuadros de mando fraudulentos más preguntas que respuestas? 5 Cómo aseguramos la integridad de los datos y evitamos información errónea? 6 Qué costes están asociados con las limitaciones de trabajar en memoria? 8 Puede añadir capacidades de analítica avanzada con facilidad? 10 Lo que necesita: Una plataforma de BI y analytics flexible y rápida 11 Analítica Self-Service (autoservicio) para todo el mundo 12 Gestión centralizada y seguridad 12 Rendimiento analítico del Big Data 12 Escalabilidad 12 Calidad de datos integrada 13 Capacidades sólidas de visualización de datos 13 BI Portal 13 Herramientas y Apps 14 Conclusión

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5 Introducción El mercado del Business Intelligence (BI) y Analytics sigue evolucionando rápidamente bajo la influencia del Big Data. Por un lado, hay un incremento en el volumen de datos estructurados y desestructurados (Big Data). Por otro lado, hay un gran interés por los usuarios de analizar fácilmente por sí mismos, sus propios datos. Las empresas están buscando nuevas vías de aprovechar ventajosamente su información para satisfacer la creciente demanda en las decisiones basadas en hechos. Para satisfacer esta necesidad ha surgido un nuevo repertorio de herramientas de Data Discovery (algo así como descubrimiento gracias a los datos) y visualización. La visualización hace que la información sea más fácil de interpretar, comprender y retener. Cuando los datos numéricos se muestran a través de dibujos, imágenes y gráficos, resulta mucho más fácil reconocer patrones, dependencias, anomalías y otras situaciones. A diferencia de muchas otras soluciones tradicionales de BI, que pueden resultar lentas, anticuadas y complejas, las herramientas de Data Discovery prometen liberar a los usuarios de la empresa de los departamentos de TI. Pero antes de decidirse a adquirir una solución independiente de Data Discovery, debe considerar lo siguiente: aunque puedan parecer novedosas y atractivas, las herramientas de Data Discovery solo satisfacen las necesidades de información de un limitado número de usuarios y, en determinados casos, podrían en realidad resultar más dañinas que beneficiosas. Stephen Swoyer del Data Warehouse Institute pronostica que los usuarios de herramientas de Data Discovery consumirán información inconsistente, incorrecta o lo que es peor emplearán esta información (defectuosa) para obtener información analítica. Este último escenario podría corromper las vistas analíticas que utilizan los directores, analistas y responsables, para alimentar (o en algunos casos conducir) las actividades de toma de decisiones. 1 El presente informe explora qué significa visualizar responsablemente, planteando cinco preguntas fundamentales que debería formularse para evitar los inconvenientes y limitaciones de la mayoría de herramientas del Data Discovery: 1 Puede capacitar a todos los que toman decisiones y no solo a unos pocos? 2 Sugieren los cuadros de mando fraudulentos más preguntas que respuestas? 3 Cómo asegura la integridad de los datos y previene vistas erróneas? 4 Qué costes están asociados con las limitaciones de trabajar en memoria? 5 Puede añadir capacidades de analítica avanzada con facilidad? Al convertir la visualización en parte de una plataforma BI rápida y flexible, los negocios pueden superar la limitación de posibilidades y los problemas de calidad de datos propios de las soluciones nicho, atendiendo a las diversas necesidades de información de usuarios de la empresa, colaboradores, proveedores y clientes. Resumiremos los criterios de visualización óptima de datos, y proporcionaremos las características clave de la tecnología requerida para conseguirlo. Los casos de estudio planteados demuestran cómo las organizaciones líderes se sirven de analítica Self- Service para ayudar a todo el mundo a tomar decisiones mejores y fundamentadas. 1 Swoyer, Stephen. Are Enterprises Getting Serious About Data Governance? TDWI, Noviembre de Information Builders

6 1 Puede capacitar a todos los que toman decisiones y no solo a unos pocos? Si su objetivo es maximizar el ROI a partir de la información corporativa permitiendo a más personas beneficiarse de esta, entonces es probable que las herramientas típicas de Data Discovery no sean la elección correcta. Esas herramientas poseen una usabilidad limitada, no son fácilmente escalables y no pueden satisfacer demandas operacionales de información en tiempo real. Instantánea de éxito de cliente U.S. Bank La organización U.S. Bank es el quinto banco comercial más grande de los Estados Unidos, con millones de dólares en activos. El desafío U.S. Bank necesitaba una plataforma de BI potente y escalable que pudiese ofrecer información lista para su consumo a más de un millón de usuarios. Permitir que los clientes PYMES pudieran ver los datos online de las transacciones de sus tarjetas de débito, Visa y MasterCard y ejecutar informes globales de seguimiento del gasto de la empresa. La solución ScoreBoard, una aplicación software-as-a-service basada en WebFOCUS, permite a los propietarios de pequeños negocios y agentes autorizados, a controlar fácilmente el gasto de las tarjetas de crédito de su empresa a lo largo de diferentes periodos de tiempo y comparar los datos de pagos con empresas similares para discernir las tendencias del sector. El resultado U.S. Bank ha mejorado la experiencia en línea de sus clientes de pequeños negocios, y animado a más clientes a utilizar el canal de Internet. Ofrecer una funcionalidad adecuada a cualquiera Las herramientas actuales de Data Discovery pueden entorpecer la adopción de BI, porque solo satisfacen a un pequeño porcentaje de la base de usuarios. Aunque permiten a algunos usuarios más avanzados, como los analistas, efectuar análisis profundos de datos, pueden resultar demasiado difíciles para los usuarios normales o, lo que es más preocupante demasiado fáciles para que puedan equivocarse. Los analistas profesionales siempre querrán herramientas avanzadas, pero qué ocurre con la siguiente generación de profesionales pensantes? Analizan los pilotos o los cirujanos información en Excel cuando necesitan tomar una decisión en una fracción de segundo? o echan simplemente un vistazo a las consolas de su equipo para evaluar el estado de las condiciones actuales? Como la mayoría de profesionales del negocio, estos responsables necesitan aplicaciones de BI fáciles de usar. Para hacer que el BI penetre en la empresa, los usuarios de todos los tipos y niveles deberían ser capaces de explorar y analizar la información de la forma que sea más cómoda para ellos: los especialistas de la información y desarrolladores necesitan herramientas de fácil uso para suministrar cuadros de mando e informes rápidamente a todos los usuarios. Los usuarios no técnicos de la empresa quieren sencillas InfoApps para explorar y analizar sus datos Los analistas necesitan herramientas de visualización potentes y de fácil uso Los clientes y partners quieren formas de analizar datos personales y de colegas para tener nuevas ideas 2 El Data Discovery en la empresa

7 En todos los casos, si despliega una herramienta de visualización sin el conocimiento adecuado, se enfrenta al riesgo de generar una tonelada de gráficas que no se traducen en ideas reales que puedan ponerse en marcha. Comprobar la escalabilidad Wayne Eckerson, consultor principal de Eckerson Group, comenta, las herramientas de descubrimiento (discovery) visual especializadas no fueron diseñadas para manejar implementaciones empresariales. Además de la escalabilidad, la mayoría de fabricantes no han invertido significativamente en el failover, balanceo de carga, recuperación ante desastres, clustering, monitorización y capacidades de administración. 2 Esto hace a estas herramientas menos adecuadas para despliegues a gran escala, especialmente cuando hay que salir fuera del cortafuegos para satisfacer necesidades analíticas de público externo, como clientes, proveedores y partners. Además, dado que la mayoría de las herramientas de Data Discovery se basan en analítica en memoria (in-memory) para optimizar la velocidad del proceso, el rendimiento se degradará considerablemente ya que el número de usuarios y la cantidad de datos aumenta. Esto es algo que las empresas con grandes estrategias de análisis de datos deben considerar. No olvidar las necesidades operativas en tiempo real Para conseguir los mejores resultados, el BI debería funcionar en tres niveles interconectados: estratégico, analítico y operativo. El análisis estratégico impulsa el BI analítico, que dirige el foco de las iniciativas operativas. El BI operacional facilita el tipo de decisiones del día a día que ocurren en los niveles más bajos de una organización las calificaciones de los empleados en la primera línea, en la planta de la tienda, en el camión de reparto, en el equipo de ventas y en el centro de contacto. El BI operacional puede impactar directamente en la capacidad de la empresa para alcanzar objetivos como el incremento de las ventas o conseguir una mayor rentabilidad. El BI operacional es proactivo. Reduce la brecha existente entre la detección de problemas u oportunidades, y la toma de medidas sobre ellos. También puede incorporar acciones correctivas en los procesos del negocio. Para dar apoyo a iniciativas de BI operacional, necesita una tecnología de integración potente y eficiente para acceder e interconectar todos los datos especialmente los datos en tiempo real. Eso no es posible con la mayoría de herramientas de detección de datos sin contar con complicadas estrategias de asociación y add-ons. Si está buscando analizar datos en tiempo real, las herramientas de Data Discovery probablemente no sean lo más indicado para usted. Muchas usan datos precargados estáticos, más que datos en directo provenientes de una fuente externa. 2 Eckerson, Wayne. Visual Discovery Tools: Market Segmentation and Product Positioning, Eckerson Group, Marzo de Information Builders

8 2 Sugieren los cuadros de mando fraudulentos más preguntas que respuestas? Con cada cuadro de mando tiene que preguntarse: Son precisos los datos? Es correcto el método analítico? Se encuentra sesgada la presentación de los datos? Y lo más importante, podemos basar decisiones críticas para el negocio en esta información? Igual que Excel y los cubos OLAP de los viejos tiempos, la mayoría de herramientas de Data Discovery carecen de las capacidades de auditoría y control de versiones de clase enterprise. Los usuarios pueden mejorar el atractivo visual de la información que están analizando, pero se encuentran desconectados del entorno empresarial. Ellos trabajan con sus propios conjuntos de datos, y tienen sus propios medios de manipular y compartir la información. El resultado? Cuadros de mando fraudulentos que penetran en la empresa de una forma completamente desarticulada y sin control. En este salvaje oeste de la visualización de datos, los usuarios modifican los datos y cambian los campos sin una pista de auditoría y sin forma de indicar quién cambió el qué. Esta desconexión puede llevar a información inconsistente y decisiones erróneas, a incrementar los costes, e inevitablemente a generar múltiples versiones de la verdad, lo que supondrá usuarios que llegan a conclusiones diferentes. Disponer de una política de Data Governance que abarque toda la empresa ayudará a mitigar el riesgo de una violación de datos. Esto incluye definir las reglas y procesos relacionados con la creación de cuadros de mando, propiedad, distribución y utilización; crear restricciones sobre quién puede acceder a qué datos; y asegurar que los empleados siguen las políticas de uso de datos de sus organizaciones. Muchas herramientas de Data Discovery no ofrecen soluciones de gestión de metadatos e integridad de datos; hay que adquirirlas por separado, lo que complica innecesariamente los procesos y flujos de trabajo del negocio. La seguridad también supone un problema con las herramientas de detección de datos. El personal de TI normalmente tiene poco control o ninguno sobre este tipo de soluciones, lo que implica que no pueden proteger la información sensible. Esto puede resultar en que se meta en caché localmente información no cifrada que acabe siendo vista o compartida por usuarios no autorizados. Además, tenga en mente estas precauciones cuando evalúe la seguridad de una herramienta de Data Discovery: Están orientadas para la implementación departamental, no para despliegues a gran escala para múltiples comunidades de usuarios. Pueden ser difíciles de integrar con soluciones de inicio de sesión único No se puede administrar fácilmente la seguridad en múltiples niveles No se trata de soluciones out of the box reforzadas para empresa, no son robustas El balance final: Si el conjunto de herramientas no ofrece la administración de datos y seguridad adecuada, no es aconsejable para el mercado empresarial. 4 El Data Discovery en la empresa

9 3 Cómo aseguramos la integridad de los datos y evitamos información errónea? Cuál es uno de los principales problemas a los que se enfrenta la analítica visual? Las organizaciones ofrecen la visualización de datos como una forma sencilla de reconocer patrones, pero hay un peligro inherente en dibujar conclusiones a partir de datos sin entrar en profundidad o mirar a los datos bases para clarificar. La detección de patrones no es una disciplina nueva. Los estadísticos llevan tiempo usando algoritmos (por ejemplo, data mining) para extraer conocimiento de los datos. Sin embargo, si uno no es cuidadoso, ese conocimiento puede ser erróneo. Tome la Paradoja de Simpson, un fenómeno que puede distorsionar las relaciones causales en conjuntos de datos debido a una variable oculta. Un ejemplo conocido de esto es un estudio que demuestra que hacer dieta es mucho más efectivo que hacer ejercicio, pero lo contrario es cierto cuando se analiza en función del Índice de Masa Corporal. El porcentaje de pacientes que pierde peso era más alto para los que hacen ejercicio, pero cuando se agrega la información, los que hacen dieta parecen ser más eficientes. La correlación en los niveles de agregación pueden ser completamente diferentes en el nivel base, por lo que cualquier persona que utilice una herramienta de visualización para respaldar una decisión debe ser capaz de ver fácilmente las relaciones en los datos subyacentes. Es por esto que los metadatos sí importan. Muchas herramientas de Data Discovery carecen del control, reusabilidad e integridad analítica de la gestión de metadatos. Los usuarios deben conocer y comprender verdaderamente la información con la que están trabajando para poder usar las herramientas de forma efectiva y sacar todo el partido de ellas. Además, el proceso de detección de patrones en los datos involucra con frecuencia múltiples pasos para preparar los datos para el análisis. Dichos pasos incluyen crear nuevos subconjuntos de los datos existentes donde el subconjunto obtenido se obtiene bien filtrando, agregando, o agrupando los datos originales de alguna otra forma. Esos subconjuntos pueden combinarse o fusionarse con otros conjuntos de datos para crear conjuntos completamente nuevos. Se pueden añadir nuevos campos y variables a través de cálculos y estadísticas. En el proceso, los analistas usan operadores lógicos complejos como unión (union), intersección (intersect), substracción (substract), anexar (append), y otros haciendo más significativa la posibilidad de aparición de errores. Cualquier error amplificará o reducirá los resultados. Por ello, los fabricantes de plataformas de BI han creado métodos sofisticados e interfaces de usuario para gestionar esas operaciones. Ellas incluyen no sólo el conjunto correcto de operadores sino las herramientas gráficas como los diagramas de Venn para guiar al usuario a través del proceso. La simple fusión de datos deja al analista con sus propios mecanismos en el complejo mundo de la preparación de datos. La calidad pobre de los datos también supone un enorme problema con las herramientas de Data Discovery. Los proveedores de soluciones de BI puras, no han abordado suficientemente los problemas de la gestión de datos, tales como la calidad de datos, perfilado de datos, transformación de datos, gestión de metadatos y el desarrollo basado en equipos, comenta Eckerson. 3 Las herramientas de Data Discovery esperan recibir datos relativamente limpios en formado tabulado. Estas no proporcionan el perfilado, limpieza o estandarización de la información empresarial. Si su organización es como la mayoría, con tasas de error de entre el 1 y el 5 por ciento, se expone a un gran problema. 4 El objetivo de una visualización efectiva es diseñar e implementar un cuadro de mando que comunique conocimiento correctamente. Las empresas que usan herramientas de Data Discovery pueden generar gráficos muy atractivos, pero la información que representan puede ser engañosa, estar equivocada, ser imprecisa o no válida. 3 Eckerson, Wayne. Visual Discovery Tools: Market Segmentation and Product Positioning, Eckerson Group, Marzo de Redman, Thomas C. The Impact of Poor Data Quality on the Typical Enterprise, Communications of the ACM, Febrero de Information Builders

10 4 Qué costes están asociados con las limitaciones de trabajar en memoria? Los usuarios de hoy en día necesitan acceder y analizar de forma eficiente grandes volúmenes de datos para diversos fines de carácter crítico. Un enfoque popular entre algunos fabricantes ha sido crear cubos OLAP que precalculan cualquier posible combinación agregada entre múltiples atributos dimensionales. Aunque esto incrementa el rendimiento, los cubos físicos tienen problemas para soportar grandes volúmenes de datos y son poco flexibles cuando necesita hacer cambios en el negocio. Instantánea del éxito del cliente Torstar Digital La organización Torstar Digital es una de las empresas líderes de medios digitales de Canadá. El desafío Las limitadas capacidades de informe en los sistemas de NetSuite de Torstar le forzaron a dedicar más recursos para generar informes basados en Excel un enfoque que no era sostenible. Torstar necesitaba mejorar la capacidad de sus usuarios para acceder y analizar la información desde NetSuite, ad servers, y otras fuentes. La solución Tras considerar varias opciones, incluyendo las herramientas de Data Discovery independientes de Tableau, Torstar determinó que la plataforma WebFOCUS BI de Information Builders era el mejor planteamiento. El resultado Un acceso más rápido a la información importante impulsa mejores decisiones publicitarias, mientras el aumento de la autosuficiencia del usuario y la menor dependencia en Excel libera recursos valiosos. Otra técnica común es poner todos los datos en la RAM del servidor para sacar partido de la mejora inherente en la tasa de I/O sobre el disco. Esta técnica ha tenido mucho éxito y ha dado lugar a una tendencia de usar analítica en memoria (in-memory) para aumentar el rendimiento del BI. Pero las soluciones de analítica in-memory luchan por mantener el rendimiento a medida que el tamaño de los datos sobrepasa la cantidad fija de RAM del servidor. Para escalar las soluciones in-memory, estas necesitan mucho hardware y una compleja implementación de servidor multi-nodo. Esto implica, bien contratar a alguien con los conocimientos técnicos adecuados para administrar el entorno, o comprar appliances prediseñados que contiene múltiples nodos siendo ambas opciones muy costosas. Para las empresas que experimenten retrasos en los tiempos de respuesta debido a los grandes volúmenes de datos de las consultas ad hoc, considere una solución híbrida un almacén de datos robusto basado en columnas que sea una parte integrante de la plataforma de BI. Este enfoque suministra un entorno autoadministrado formidable y optimizado para la generación de informes y análisis. No solo mejora el rendimiento, sino que además elimina el engorro de la administración de bases de datos y reduce el coste total de la propiedad. 6 El Data Discovery en la empresa

11 La utilización de RAM y disco ofrece el rendimiento más alto de la analítica in-memory con el mínimo hardware. Los proveedores de Data Discovery necesitarían significativamente más RAM CPU y algunas veces múltiples servidores para lograr el mismo rendimiento que un almacén de datos basado en columnas en una plataforma de BI rápida y flexible. 7 Information Builders

12 5 Puede añadir capacidades de analítica avanzada con facilidad? Existe un enrome salto de funcionalidad entre las plataformas de BI y las herramientas Data Discovery. Los fabricantes de Data Discovery ofrecen capacidades muy reducidas que están limitadas principalmente a la visualización y la generación de cuadros de mando. Carecen de funciones de BI más completas como: Consultas complejas, como aquellas que requieren datos de múltiples aplicaciones y bases de datos Funciones de consulta ad hoc, de forma que los usuarios avanzados puedan fácilmente generar sus propios informes y análisis Analítica predictiva, que aprovecha patrones y tendencias de datos históricos para pronosticar sucesos y resultados futuros Gestión del rendimiento, para monitorizar y supervisar los indicadores y KPIs Generación de informes y distribución, que ponen la información a disposición de la gente adecuada en el contexto adecuado Aplicaciones de búsqueda empresarial, de forma que la información estructurada y no estructurada sea más fácil de indexar y localizar Analítica de social media, para aprovechar la opinión en tiempo real de Facebook, Twitter, encuestas y otras fuentes Análisis desconectado, de forma que los usuarios pueden interactuar con datos de la empresa incluso cuando no hay una conexión a Internet disponible Instantánea del éxito del cliente Departamento de Policía de Houston La organización La Houston, TX PD es la cuarta agencia del orden más grande del país con agentes y empleados civiles El desafío Encontrar formas más efectivas y rápidas de aprovechar el gigantesco almacén de datos, enriquecido con numerosas fuentes externas que contiene un historial de datos de más de 15 años de delincuencia y crímenes. Dado que el análisis de estos datos se realizaba escribiendo consultas SQL a mano, o complejas consultas de Access, solo los especialistas podían recuperar de forma oportuna información para mejorar la seguridad pública. La solución Para proporcionar a una amplia audiencia de usuarios el acceso para analizar esta inmensa cantidad de datos, el departamento necesitaba más que simples cuadros de mando individuales; necesitaba una plataforma de BI completa. El resultado Las tecnologías de intelligence e integridad de Information Builders son la espina dorsal de un centro de control del crimen en tiempo real que recopila datos vitales y los envía directamente a los agentes a través de sus dispositivos móviles. Los cuadros de mando permiten a los jefes y capitanes de policía gestionar mejor sus distritos y supervisar las estadísticas criminales y tendencias en tiempo real. 8 El Data Discovery en la empresa

13 Además, la mayoría de herramientas de Data Discovery: Ofrecen una integración limitada con Microsoft Office Hacen difícil y costoso para un número elevado de usuarios externos analizar y visualizar la información cuando están desconectados No proporcionan soporte para portales o mash-ups No ofrecen capacidades de reescritura, de forma que los usuarios no pueden modificar o actualizar los datos directamente desde el entorno analítico para reflejar nuevas actividades o condiciones cambiantes del negocio Carecen de la posibilidad de personalización o customización, así que los usuarios están bloqueados con un aspecto fijo, y los desarrolladores tiene poca flexibilidad a la hora de presentar la información a los usuarios finales Ofrecen una interactividad muy limitada Estas limitaciones pueden obstaculizar la adopción, porque solo se satisfarán las necesidades de una pequeña porción de la base de usuarios. El resto del público se verá forzado a encontrar otras formas de manipular, analizar, y compartir la información para cumplir sus necesidades únicas y específicas. Con el Business Intelligence, tiene la oportunidad de crear un círculo virtuoso de tomas de decisiones más inteligentes, aprovechando por completo todos los activos de información a lo largo de todo el espectro de usuarios. Para hacer esto debe ir más allá del estrecho alcance de la visualización de datos y satisfacer las necesidades de todos sus usuarios: especialistas de información, analistas, ejecutivos, empleados operativos, partners, proveedores y clientes. Esto requiere de una plataforma de BI ampliable, rápida y flexible que ofrezca profundidad y amplitud de BI, generación de informes y capacidades analíticas. 9 Information Builders

14 Lo que necesita: Una plataforma de BI y analytics flexible y rápida Las empresas progresistas consideran los datos como un activo estratégico y comprenden su importancia para impulsar la innovación, la diferenciación y el crecimiento. Pero para aprovechar los datos y transformarlos en valor empresarial real se requiere de un nuevo enfoque al BI y a la analítica más allá del alcance de la mayoría de las herramientas de visualización y sustancialmente diferente de las añejas plataformas de BI de hace unos años. Information Builders tiene la respuesta: WebFOCUS, es una plataforma flexible y rápida de analítica y BI que ofrece visualización de datos, más otras capacidades básicas y avanzadas. No todas las plataformas de BI son iguales. Muchas plataformas tradicionales son un mosaico de módulos desconectados, que evolucionan principalmente a través de fusiones y adquisiciones. Muy al contrario, WebFOCUS ha evolucionado orgánicamente para cumplir las demandas del negocio y los requisitos de los clientes de la empresa. Otras plataformas son difíciles y complejas de usar, o demasiado complicadas para satisfacer a una amplia variedad de comunidades de usuarios, y algunas son demasiado ligeras y proporcionan únicamente soluciones de nicho o departamentales. Tener un buen aspecto visual es solo la mitad de la batalla cuando llega el momento de escoger una solución de visualización de datos; que las cosas se vean bien es inútil sin datos limpios, consistentes y precisos a los que puedan acceder los usuarios en cualquier momento desde cualquier ubicación. 10 El Data Discovery en la empresa

15 WebFOCUS golpea en el punto vital de la empresa. Dado que diferentes personas necesitan diferentes tipos de información, WebFOCUS le permite elegir el enfoque adecuado para la persona adecuada. Ya se trate de atractivas visualizaciones de datos y cuadros de mando, potentes herramientas analíticas para resolver problemas desafiantes del negocio, e-statements interactivos para mejorar la experiencia del cliente, BI operacional de amplio alcance, generación de informes regulatorios y financieros, o InfoApps de autoservicio para gente que necesita información específica de un vistazo, WebFOCUS le da cobertura en todo. Al contrario de las herramientas Data Discovery, WebFOCUS permite a los usuarios dirigir análisis y manipular datos de la forma que deseen. Bien quieran hojas de cálculo, visualizaciones sofisticadas, o apps de BI prediseñadas, WebFOCUS satisfará las necesidades de todo el mundo, a la vez que centraliza la administración y preserva la integridad de datos, consistencia y capacidades de auditoría. Aquí tiene un listado de por qué WebFOCUS es la elección más inteligente para la visualización de datos y analítica de autoservicio: Instantánea del éxito del cliente La Caixa La Organización La Caixa es la caja de ahorros más grande de España, con más de nueve millones de clientes. El desafío Acelerar el crecimiento capacitando a los ejecutivos de ventas de más de sucursales para identificar clientes potenciales, desarrollar campañas dirigidas y cerrar nuevas oportunidades. La solución Un entorno de generación de informes y BI de autoservicio, basado en WebFOCUS, permite a los ejecutivos de ventas analizar más de variables por cada cliente, para identificar aquellos con la mayor probabilidad de comprar determinados productos o servicios. Se accede a la información del cliente a través de un portal de BI intuitivo que no requiere formación. El resultado Con el nuevo entorno, La Caixa ha crecido su base de clientes PYMEs en un 9 por ciento en solo 10 meses, y ha aumentado la rentabilidad de este segmento en un 6 por ciento. Analítica Self-Service (autoservicio) para todo el mundo WebFOCUS ofrece una amplia gama de características y capacidades, donde las herramientas adecuadas están al alcance de las personas adecuadas en el dispositivo adecuado. Por ejemplo, puede dotar: a los especialistas de la información y desarrolladores con herramientas de fácil uso y un portal de BI para suministrar cuadros de mando e informes rápidamente todos los usuarios. a los usuarios del negocio no técnicos con sencillas InfoApps para que ellos mismos exploren y analicen sus datos a los analistas y especialistas de la información con herramientas de visualización potentes y de fácil uso a los clientes y partners con modos de obtener nuevas perspectivas de los datos personales y de colegas 11 Information Builders

16 Y WebFOCUS asegura que todo el mundo posee datos precisos y coherentes incluso cuando trata con una variedad de fuentes de datos complejas. Gestión centralizada y seguridad La forma más exitosa de habilitar el Data Discovery de calibre empresarial es mantener a la gente conectada y asegurar una única vista consistente de la información de la empresa incluso si se utilizan diferentes capacidades y características para realizar los análisis. Esto es algo que solamente puede lograr una plataforma de BI integral con administración centralizada. Una plataforma de BI ampliable y flexible ofrece una amplia gama de funcionalidades, incluyendo la administración centralizada para eliminar los inconvenientes de las herramientas de Data Discovery independientes, mientras permite a los usuarios llevar a cabo análisis sofisticados y manipular los datos que deseen. Rendimiento analítico del Big Data WebFOCUS también ofrece Hyperstage, un almacén de datos incrustado que mejora significativamente el funcionamiento. WebFOCUS Hyperstage usa un enfoque híbrido que combina la ventaja de E/S del análisis en memoria con una arquitectura inteligente que permite que se almacene la información en disco sin sacrificar el rendimiento. Hyperstage puede escalarse a muchos terabytes, mientras muchas otras soluciones en memoria están limitadas a un par de cientos de gigabytes. Escalabilidad WebFOCUS es la solución de Business Intelligence más escalable del mercado. Una arquitectura innovadora con características como la no-persistencia, server multi-threading, gestión de clusters y balanceo de carga, y testing de esfuerzo integrado que pone a disposición de más gente la información, mientras reduce la cantidad de hardware, software y personal necesario para implementar y mantener el entorno. Calidad de datos integrada Una plataforma de BI completa con capacidades integradas de gestión de la calidad de datos puede garantizar la integridad óptima en todas las visualizaciones, especialmente al dibujar datos desde sistemas dispares complejos. Solo Information Builders ofrece un entorno común unificado para abordar simultáneamente las necesidades analíticas y de integridad de datos. Las soluciones de integridad iway de Information Builders están completamente integradas con WebFOCUS, y están diseñadas para mejorar la precisión y consistencia de la información empresarial a lo largo de todo su ciclo de vida. Las organizaciones pueden eliminar los peligros de la mala calidad de los datos asociados a las herramientas de Data Discovery, y garantizar a sus usuarios que los datos presentados en las visualizaciones sean correctos y completos en todo momento. Desde los procesos continuos de perfilado (profiling), estandarización y validación, pasando por los de unificación, limpieza, enriquecimiento y data governance, iway Quality Data Suite proporciona un entorno de amplio alcance y rendimiento, que permite una gestión verdaderamente proactiva de la 12 El Data Discovery en la empresa

17 calidad de datos. Las organizaciones pueden crear un firewall de calidad de datos en tiempo real que no solo localiza y corrige la información no válida o corrupta en los sistemas de la empresa, sino que también evita en primer lugar que se introduzca en el entorno. Capacidades sólidas de visualización de datos WebFOCUS ofrece análisis visual sofisticado y en profundidad de los datos de la empresa. La información puede mostrarse en diagramas de dispersión, barras 3D y gráficas circulares, histogramas, constelaciones de datos, multiscapes y otras visualizaciones de última generación, con lo que los usuarios pueden realizar un análisis en profundidad en tiempo real sin necesidad de herramientas de Data Discovery desconectadas. Además de proporcionar herramientas de Data Discovery de la siguiente generación para los analistas, WebFOCUS también ofrece una forma sencilla de implementar apps de Data Discovery a una amplia variedad de usuarios finales. Esto le permite producir, por ejemplo, informes, Dashboards, e InfoApps con funcionalidad de detección de datos (Data Discovery) integrada. Pero lo que es más importante, todo el contenido WebFOCUS puede montarse fácilmente en portales intuitivos, y accederse a este por medio de cualquier smartphone o tablet. Las WebFOCUS Active Technologies pueden usarse para combinar datos, gráficas y capacidades analíticas interactivas en un único documento Web que puede enviarse por correo y guardarse offline. Pueden interactuar con los datos un número cualquiera de usuarios tanto internos como externos, sin necesidad de instalar ningún software especializado, incluso cuando están desconectados. BI Portal WebFOCUS BI Portal es como un sistema de gestión de contenido dinámico para su contenido de BI, que incluye Dashboards, informes, gráficas, diagramas, tablas, mapas e InfoApps interactivas. Permite a los usuarios acceder y analizar rápidamente a información vital, vincular contenido e informes juntos, y ajustar a medida lo que quieren ver. Herramientas y Apps Con WebFOCUS pueden implementarse fácilmente portales de BI e InfoApps para un número cualquiera de usuarios dentro y fuera de la empresa. Por ejemplo, las InfoApps pueden incrustarse fácilmente en aplicaciones SaaS para clientes y partners del negocio. También puede accederse fácilmente a los portales y las InfoApps desde cualquier smartphone o tablet, o incluso utilizarse offline, de forma que los profesionales de la empresa pueden interactuar con los datos a través del dispositivo de su elección, incluso cuando son incapaces de conectarse a la Web. From profiling, standardization, and validation, through unification, cleansing, enrichment, and ongoing data governance, the iway Data Quality Suite provides a broad-reaching, high-performance environment that enables truly proactive data quality management. Organizations can create a realtime data quality firewall that not only locates and rectifies invalid or corrupt information in enterprise systems, but stops it from entering the environment in the first place. 13 Information Builders

18 Conclusión Las herramientas de Data Discovery no son más que versiones más ingeniosas de Excel. Mejoran el atractivo visual de la información que ese está analizando, pero todavía generan el riesgo de información inconsistente y decisiones erróneas porque carecen del control de versiones y la capacidad de auditoría, y no hay medios de garantizar la integridad de los datos. Además, las herramientas de Data Discovery independientes son notablemente costosas, por las siguientes razones principales: No proporcionan una capa de metadatos, lo que las orientan más para los analistas de negocio y usuarios avanzados Carecen de herramientas de gestión centralizadas, lo que puede crear tremendas complicaciones administrativas para los departamentos de TI. Los modelos de precios de las herramientas de Data Discovery de hoy en día requieren que las organizaciones adquieran licencias (que pueden costar más de 1000 dólares cada una) para todos los usuarios incluso para aquellos que simplemente ven contenido creado por otros El coste de soportar usuarios individuales actualmente tiende a ser muy alto con las herramientas de Data Discovery 5 WebFOCUS está diseñado para mantener al mínimo el coste total de la propiedad abordando todo el espectro de necesidades de los usuarios, desde los desarrolladores a los consumidores de información. El sistema de licencias por servidor ayuda a mantener bajos los costes en escenarios empresariales. Puede ponerse a disposición de un número ilimitado de usuarios, y desde cualquier dispositivo, aplicaciones e InfoApps Self-Service de gran atractivo visual y altamente interactivas, con capacidades avanzadas de visualización y análisis. No hay necesidad de instalar y ejecutar software especializado, ni costes por licencias individuales por usuario, o por puesto. Ha llegado el momento de visualizar la información de una forma responsable. Las organizaciones necesitan huir de las malvadas hojas de cálculo, dashboards y visualizaciones desconectadas, implementando una plataforma de BI integral que proporcione capacidades de visualización de primera línea más otras funcionalidades avanzadas de análisis en un entorno centralizado fácil de administrar. Para ver lo atractivo y serio que puede ser la visualización de datos, vea esta demostración de 30 minutos, InfoApps y la Visualización de datos. 5 Brunell, Mark. Gartner Magic Quadrant: Data Discovery Vendors Take on BI Heavyweights, TechTarget, Febrero de El Data Discovery en la empresa

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20 Oficinas en el Mundo Sede Corporativa Two Penn Plaza New York, NY (212) (800) Estados Unidos Atlanta, GA* (770) Boston, MA* (781) Channels (770) Chicago, IL* (630) Cincinnati, OH* (513) Dallas, TX* (972) Denver, CO* (303) Detroit, MI* (248) Federal Systems, D.C.* (703) Florham Park, NJ (973) Houston, TX* (713) Los Angeles, CA* (310) Minneapolis, MN* (651) New York, NY* (212) Philadelphia, PA* (610) Pittsburgh, PA (412) San Jose, CA* (408) Seattle, WA (206) St. Louis, MO* (636) , ext. 321 Tampa, FL (813) Washington, D.C.* (703) Internacional Australia* Melbourne Sydney Austria Raffeisen Informatik Consulting GmbH Viena Brasil São Paulo Canadá Calgary (403) Montreal* (514) Ottawa (416) Toronto* (416) Vancouver (604) China Beijing España Barcelona Bilbao Madrid* Estonia InfoBuild Estonia ÖÜ Tallinn Finlandia InfoBuild Oy Espoo Francia* Puteaux +33 (0) Alemania Eschborn* Grecia Applied Science Ltd. Atenas Guatemala IDS de Centroamerica Guatemala City (502) India* InfoBuild India Chennai Israel SRL Software Products Ltd. Petah-Tikva Italia Agrate Brianza Japón KK Ashisuto Tokyo Letonia InfoBuild Lithuania, UAB Vilnius Lituania InfoBuild Lithuania, UAB Vilnius México Ciudad de México Oriente medio Innovative Corner Est. Riyadh n Iraq n Lebanon n Oman n Saudi Arabia n United Arab Emirates (UAE) Países Bajos* Amstelveen 31 (0) n Belgium n Luxembourg Nigeria InfoBuild Nigeria Garki-Abuja Noruega InfoBuild Norge AS c/o Okonor Tynset Portugal Lisboa Singapur Automatic Identification Technology Ltd. Singapore /92 Sudáfrica InfoBuild (Pty) Ltd. Johannesburg Corea del Sur UVANSYS, Inc. Seoul Sud Este Asiático Singapore n Bangladesh n Brunei n Burma n Cambodia n Indonesia n Malaysia n Papua New Guinea n Thailand n The Philippines n Vietnam Suecia InfoBuild AB Estocolmo Suiza Dietlikon Taiwan Galaxy Software Services, Inc. Taipei (866) , ext. 114 Reino Unido* Uxbridge Middlesex Venezuela InfoServices Consulting Caracas * Las instalaciones de formación se ubican en estas oficinas. Sede en EMEA Dr. Willem Dreesweg 2, 1185 VB Amstelveen, Netherlands +31 (0) Fax +31 (0) Sede Corporativa Two Penn Plaza, New York, NY (212) Fax (212) Conecte con nosotros informationbuilders.com Oficinas centrales en Madrid C/ Joaquin Turina, Pozuelo de Alarcón, Madrid Tel: Oficinas en México Paseo de la Reforma, 265 Piso 14. Col.Cuauhtemoc 6500 México Tel: Conecte con nosotros Copyright 2014 por Information Builders. Reservados todos los derechos. [117] Todos los productos y nombres de producto mencionados en esta publicación son marcas comerciales o marcas registradas de sus respectivas empresas. DN ES

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