lunes, 16 de marzo de 2015

Tendencias Business Intelligence: autoservicio BI

En el mes de Febrero Gartner publicó su habitual Cuadrante Mágico para plataformas de análisis e inteligencia de negocios. Este informe tiene una importancia especial porque refleja las innovaciones y los cambios que están impulsando el mercado. Una de las tendencias que refleja el informe es el crecimiento de las soluciones de autoservicio B.I.


Según el informe “la transición es hacia plataformas que puedan implementarse rápidamente y que puedan ser usadas tanto por analistas como por usuarios de negocio, para encontrar los conocimientos rápidamente, o por IT para construir rápidamente análisis que den respuesta a los requerimientos del negocio y contribuyan a los beneficios del mismo. Gartner estima que más de la mitad de las nuevas compras se hace en data Discovery. Esto se torna en un modelo descentralizado que está capacitanda los usuarios de negocio y también cubre la necesidad de un enfoque de data Discovery gobernado”.


Las soluciones de B.I. de autoservicio dan flexibilidad al usuario final de realizar un B.I. a libre demanda. Para que sean eficientes los entornos de B.I. en modo autoservicio, estos deben ser extremadamente intuitivos y fáciles de manejar. La mayoría de usuarios de negocio no disponen de los conocimientos técnicos necesarios para trabajar con complejas herramientas o interfaces sofisticadas. Una aplicación de B.I. de autoservicio solamente será adoptada por su público objetivo si les ofrece una forma fácil y sencilla de acceder a su propia información personalizada, sin necesidad de una larga formación.  Estas herramientas permiten recopilar información, analizar tendencias, descubrir oportunidades e incidencias, y acelerar la toma de decisiones creando rápidamente informes, gráficas, dashboards y documentos desde cualquier combinación de activos de información empresarial.

Es interesante revisar  las diferencias que suponen estas herramientas frente al B.I. más tradicional.


       




Autoservicio B.I.
B.I. tradicional
Mayor flexibilidad en el análisis, el usuario decide qué usa como dimensión, indicador, jerarquías de análisis, etc..
Los objetos de análisis están predefinidos en una metadata común: dimensiones, jerarquías, indicadores, etc.., se pierde flexibilidad pero hay mayor homogeneidad en los conceptos de análisis.
No es necesario crear repositorios de datos tipo datawarehouse. Acceso directo a fuentes sin procesos ETL previos. Esto da flexibilidad, pero podemos encontrarnos datos en bruto poco validados
Necesidad de repositorios de datos tipo datamart o datawarehouse. Procesos ETL de homegeneización y calidad del dato
Mayor independencia respecto al área de IT, pero menor control sobre los entornos de análisis. Libera a IT de trabajos recurrentes de poco valor.
Mayor implicación del área de IT en los procesos de Business Intelligence, pero mayor control de los entornos de análisis.
Más  apropiado para organizaciones pequeñas con un volumen y complejidad de información menor. Ciclos cortos de desarrollo y costes más bajos.
Altos costes para organizaciones pequeñas que deben limitar su inversión en B.I.
Ciclos más cortos en procesos de análisis ad-hoc.
Los análisis ad-hoc no soportados por el reporting ya construido implican desarrollos costosos.



La implantación de las soluciones de autoservicio B.I., en sus primeras fases mejoran notablemente el trabajo de análisis de los usuarios de negocio, incluso ayudan a crear una cultura analítica en la empresa, extender el uso de B.I. y crear una empresa orientada al dato. Es una estrategia común de los fabricantes de estas herramientas el "convencer" inicialmente a los analistas de negocio para tener un aliado de cara a vender la herramienta al departamento TI y a la dirección.

Si bien en una fase inicial mejoran los procesos de análisis, hay que cuidar el crecimiento y la expansión de estas herramientas en la organización, ya que podemos encontrarnos con problemas de calidad del dato, procesos de integración y transformación del dato poco controlados y falta de homogeneidad en el uso de los indicadores y dimensiones de análisis. Una posible forma de solucionar estos problemas sería la combinación de soluciones B.I. tradicionales con autoservicio B.I., de forma que sigan existiendo repositorios centrales, arquitecturas datawarehouses y reporting oficial, pero permitiendo flexibilidad en análisis ad-hoc realizado con estas herramientas. Es decir, disciplina en el núcleo y flexibilidad en los extremos.

Lo que está claro es que son tecnologías que han llegado para quedarse, que están transformando y democratizando el uso de B.I. y finalmente la experiencia de uso será la que defina su espacio definitivo dentro de los procesos de análisis de las organizaciones.

blog MBIT School

domingo, 8 de marzo de 2015

Tutorial Qlickview

El pasado mes de Febrero de 2015 Gartner publicó su Cuadrante sobre soluciones Business Intelligence. La solución Qlickview ha ido mejorando año tras año su posición en el Cuadrante Gartner, situándose actualmente en una posición de liderazgo. Según el informe “la transición es hacia plataformas que puedan implementarse rápidamente y que puedan ser usadas tanto por analistas como por usuarios de negocio, para encontrar los conocimientos rápidamente, o por IT para construir rápidamente análisis que den respuesta a los requerimientos del negocio y contribuyan a los beneficios del mismo. Gartner estima que más de la mitad de las nuevas compras se hace en data Discovery. Esto se torna en un modelo descentralizado que está capacitando a los usuarios de negocio y también cubre la necesidad de un enfoque de data Discovery gobernado”.

Qlickview mejora su posición en el Cuadrante Gartner de soluciones Business Intelligence


Adjuntamos link a un tutorial que puede servir como introducción a Qlickview.


Para obtener servicios de formación en Business Intelligence y en particular en Qlickview contactar con: training@eproned.com o juanvg1972@yahoo.es