jueves, 13 de noviembre de 2008

Glosario de términos

Temáticas: Business Intelligence/Inteligencia de negocios y Gestión del rendimiento corporativo/Corporate Performance Management.

Fuente: recopilación a partir de diferentes publicaciones y resúmenes de la web.

  • Almacenamiento (Warehousing) Fase de conservación en un almacén de datos ad-hoc de aquellos datos dedicados al análisis, que puede ser relacional o multidimensional.
  • Análisis multidimensional (Multidimensional analysis) Técnica que permite ver la información corporativa desde diferentes puntos de vista y las relaciones entre la misma. Permite tener diferentes perspectivas de los datos relacionados con los conceptos principales de su plan de negocio.
  • Analista (Analyst) Persona que crea vistas para la interpretación analítica de los datos, realiza cálculos y distribuye la información resultante en forma de informes.
  • Analítica (Analytics) Procesos y técnicas para la exploración y el análisis de los datos de negocio con el fin de descubrir e identificar tendencias e información nueva y relevante que permiten la realización de análisis.
  • Árbol de decisión (Decision tree) Modelo que ordena los datos en grupos. Un instrumento de análisis similar a la tabla de decisiones, donde posibles consecuencias de algunas condiciones se representan como ramas, que pueden a su vez generar otras ramas.
  • Balanced Scorecard - BSC (Cuadro de Mando Integral - CMI) Metodología de medida de resultados de la empresa de forma global, donde aparecen resultados financieros, métricas operativas, impacto en el cliente y preparación de la compañía para afrontar futuros retos de crecimiento y transformación.
  • Base de datos (Database) Conjunto de datos relacionados y organizados de una forma útil para su fácil recuperación. Existen diferentes tipos de bases de datos dependiendo del tipo de datos que están almacenados y de cómo estén usados.
  • Base de datos multidimensional (Multidimensional database) Base de datos que almacenan los datos en una matriz multidimensional donde todas las combinaciones de datos posibles se reflejan en celdas con acceso directo. Los analistas usan bases de datos multidimensionales para resumir información, acceder a ella de manera rápida, sin necesidad de buscar en grandes almacenes de datos.
  • Base de datos operacional (Operational database) Base de datos que contiene las operaciones diarias de una organización. Las bases de datos operacionales albergan los sistemas que las organizaciones utilizan a diario para ejecutar sus procesos de negocio. La mayoría de las bases de datos operacionales son sistemas OLTP y almacenan la información en bases de datos relacionales.
  • Base de datos relacional (Relational Database) Base de datos en la que la información se almacena en forma de tabla en dos dimensiones, creando, en forma de 'joints' (uniones), relaciones entre estas tablas. También llamada simplemente Relacional.
  • Benchmark (Benchmark) Medida usada para hacer comparaciones. Por ejemplo, ratios específicos de la industria como el ratio precio/ganancias. Budgeting (v. Planificación presupuestaria)
  • Business Intelligence platform (Plataforma Business Intelligence) Base de herramientas y tecnologías necesarias para el desarrollo y despliegue de las aplicaciones de Business Intelligence y de Business Performance Management.
  • Business Intelligence software (Software Business Intelligence) Categoría de software que permite a las compañías acceder, analizar y compartir información para comprender la evolución y el rendimiento del negocio y mejorar la toma de decisiones.
  • Business Intelligence solution (Solución Business Intelligence) Mecanismo que reúne gente, tecnología y datos, para proporcionar información valiosa a los usuarios.
  • Business Intelligence tools (Herramientas Business Intelligence) Conjunto de herramientas y tecnologías usadas para acceder y analizar la información de negocio. Incluyen tecnologías como OLAP, Data Mining o analítica avanzada además de herramientas de usuario final como 'ad-hoc query', 'enterprise class query', 'analysis and reporting' -incluyendo tableros de mando- y, finalmente, la producción de informes a partir de cualquier clase de datos de empresa.
  • Business Performance Management - BPM (Gestión del rendimiento de negocio) Herramienta de medición del comportamiento de los negocios basada en los resultados cuantitativos e impacto en los resultados operativos de la actividad. Permite comparar las métricas obtenidas entre las diferentes áreas y determina la contribución al valor para la compañía. Consiste en transformar, gestionar y ejecutar procesos clave de negocio, incluyendo gestión de la relación con el cliente, la internalización y el aprovisionamiento, así como los servicios de empleados, aplicando tecnologías de e-business para conseguir mejoras operacionales significativas.La consultora Gartner designa esta categoría como Corporate Performance Management - CPM y le sirve de paraguas para describir metodologías, métricas, procesos y sistemas usados para monitorizar y gestionar el rendimiento de una empresa.Para AMR Research se trata del Enterprise Performance Management - EPM, término que le sirve para designar todas las aplicaciones y procesos emergentes que atraviesan las fronteras de los departamentos tradicionales para poder gestionar el ciclo completo de la toma de decisiones de negocio.
  • Clustering (Clustering) Tarea por la que Data Mining (minería de datos) divide los datos en pequeños grupos basados en su semejanza, sin predefinición de los grupos de datos.
  • Conectividad abierta de bases de datos (v. Open Database Connectivity - ODBC)
  • Consolidación (Consolidation) Proceso que tomando datos de diferentes sistemas y entidades o áreas de actividad, y cuyos formatos diferentes pueden ser diferentes, los combina y agrega para crear una visión unificada.
  • Consulta o Petición (Query) Proceso que permite buscar y consultar en almacenes de información como las bases de datos. Solicitud hecha a la base de datos en forma de campos condicionales, realizada generalmente en lenguaje SQL.
  • Consulta ad-hoc (Ad-hoc query) Consulta espontánea en el servidor de la base de datos buscando un resultado o información específicos.
  • Corporate Performance Management - CPM (Gestión del rendimiento corporativo) La consultora Gartner utiliza esta categoría como paraguas para describir metodologías, métricas, procesos y sistemas usados para monitorizar y gestionar el desempeño o rendimiento de una empresa. (Ver también Business Performance Management - BPM)
  • Cuadro de mando integral - CMI (v. Balanced Scorecard - BSC)
  • Cubo (Cube) Estructura de datos multidimensional que representa la intersección de una combinación única de dimensiones. Para cada intersección hay una celda que contiene un valor.
  • Customer Relationship Management - CRM (Administración de la relación con el cliente) Estrategia tecnológica y sistema que permite convertir los datos de nuestros clientes en respuestas de negocio que se anticipen al comportamiento de estos. Estrategia empresarial diseñada para incrementar la rentabilidad y los ingresos, así como mejorar la satisfacción de los clientes mediante la organización y administración de todas las actividades relacionadas con los procesos de ventas, mercadeo y soporte. Gestión de la relación con los clientes, que va desde las actividades de atraer, interesar, generar ventas y fidelizar.
  • Dashboard (v. Tablero o Cuadro de mando)
  • Data Mart (Data Mart) Conjunto de datos estructurados de forma que se facilite su posterior análisis. Un Data Mart contiene información referente a un área en particular, con datos relevantes que provienen de las diferentes aplicaciones operacionales. Los Data Marts pueden ser de diversas bases de datos relacionales o de diversas bases de datos OLAP, dependiendo del tipo de análisis que se quiera desarrollar. Subconjunto de información de un Data Warehouse que contiene generalmente información de un área o departamento de la organización. Data Warehouse de un tema específico.
  • Data Mining (Data Mining) Aplicaciones que combinan técnicas estadísticas y de inteligencia artificial para manipular grandes volúmenes de información y localizar patrones y relaciones entre datos. Se puede emplear con fines tan diversos como segmentación de clientes, detección de fraude o predicción del comportamiento de clientes. Permite, por ejemplo, predecir la propensión de un determinado cliente a causar baja en un futuro inmediato o a responder bien a una campaña de marketing.
  • Database (v. Base de datos) Decision Support o Decision Support System - DSS (Sistema de apoyo a la toma de decisiones) Analítica o sistema de negocio que ofrece información presentada en formato adecuado para ser usada por los ejecutivos en la toma de decisiones.
  • Dimensión (Dimension) Vista de datos categóricamente consistente. Todos los miembros de una dimensión pertenecen a un mismo grupo.
  • Drill down (Rastreo minucioso) Capacidad de ver los "números detrás de los números", para obtener más información y campo para los datos.
  • Enterprise Resource Planning - ERP (Planificación de recursos empresariales)Administración de la información empresarial mediante un software de aplicaciones integradas para suministrar datos en todos los aspectos de la empresa, como la fabricación, finanzas, inventario, recursos humanos, ventas y similares. El objetivo del software para la planificación de los recursos empresariales es suministrar los datos necesarios para permitir a la empresa monitorizar y controlar las operaciones de forma general. Es un sistema de administración de negocios que integra todas las facetas de la empresa (producción, comercialización, ventas, contabilidad y facturación).
  • Executive Information System - EIS (Sistema de información ejecutiva) Constituyen los primeros cuadros de mando propuestos a principios de los '90. Extracción (Extraction) Proceso por el cual se obtienen datos clave de las bases de datos operacionales que sirven para la toma de decisiones.
  • Extract, Transform and Load - ETL (Extraer, transformar y cargar) Procesos que extraen información de las fuentes de datos, la transforman, re-codifican, limpian, explicitan las reglas de negocios ocultas, formatean y organizan la manera de poder incorporarla al entorno del Data Warehouse.
  • Financial consolidation (v. Consolidación Financiera)
  • Financial integrity (v. Integridad Financiera)
  • Flujo de trabajo (v. Workflow)
  • Forecasting (v. Pronóstico)
  • Front-end (v. Herramienta de usuario final)
  • Herramienta de usuario final (Front-end tool) Tipo de software que recolecta los datos almacenados en un Data Warehouse y los presenta a los usuarios en forma de informes o vistas interactivas.
  • Herramientas de Business Intelligence (v. Business Intelligence tools)
  • Hybrid Online Analytical Processing - HOLAP (OLAP híbrido) Herramienta OLAP que puede almacenar datos tanto en bases de datos relacionales como en bases de datos multidimensionales.
  • Indicadores clave del rendimiento (v. Key Performance Indicator - KPI) Inteligencia de negocio (v. Business Intelligence - BI)
  • Key Performance Indicator - KPI (Indicadores clave de rendimiento) Cálculos basados en factores críticos del negocio, como por ejemplo los ingresos netos, el ratio entre clientes nuevos y clientes perdidos, etc. Estos indicadores sólo tienen sentido cuando se combinan con las dimensiones de análisis (tiempo, lugar, producto, etc.) puesto que los datos siempre se encuentran en este contexto.
  • Metadatos (Metadata) Datos sobre datos. Por ejemplo, el título, tema, autor y tamaño de un archivo, constituyen metadatos sobre el archivo. Información acerca de las propiedades de datos tales como lógica de negocios que definen la estructura y contenido de dimensiones y medidas.
  • Métodos 'Slice and Dice' (v. Slice and Dice) Modelador de datos (Data modelers) Especialistas que trabajan con la gente de negocios y los expertos técnicos durante la puesta en marcha de una solución BI. Los modeladores de datos son los responsables de identificar las necesidades del negocio y traducir estas necesidades en un diseño razonable de medidas y dimensiones.
  • Modeling (Modelado) Acción de representar el funcionamiento de un negocio de manera que se pueda usar activamente como un medio de simular el mundo real. Ejecutivos, planificadores, directores y analistas usan los modelos para simular, contrastar y probar las suposiciones operacionales y financieras. La realización de modelos es fundamental para la toma de decisiones.
  • Multidimensional (Multidimensional) Indicadores que conforman una base de datos y que se analizan en función de varios criterios, las dimensiones.
  • Multidimensional database (v. Bases de datos multidimensional)
  • Multidimensional Online Analytical Processing - MOLAP o MOLA (OLAP Multidimensional) Base de datos OLAP en la cual los datos son colocados en estructuras especiales, almacenadas luego en un servidor central.
  • OLAP híbrido (v. Hybrid Online Analytical Processing - HOLAP)
  • Online Analytical Processing - OLAP (Procesamiento Analítico Online) Categoría software de herramientas que permiten a analistas, administradores y ejecutivos mediante una interfaz sencilla y ágil analizar datos corporativos, ya sean datos históricos o proyecciones y mostrado en términos que le son familiares al usuario. Este concepto engloba un rango de aplicaciones esenciales para negocios, incluyendo análisis de marketing y ventas, planificación, presupuestación, análisis de rentabilidad, Balanced Scorecard, mediciones de performance e informes del Data Warehouse.Herramientas y bases de datos multidimensionales que permiten un rápido acceso y manejo de datos resumidos. Los sistemas OLAP utilizan técnicas especializadas de indexación y optimización para ejecutar en estructuras multidimensionales de datos y grandes conjuntos de datos mucho más rápido que las tradicionales bases de datos relacionales.
  • Online Transaction Processing - OLTP (Procesamiento de transacciones online) Sistema para procesar transacciones tan pronto como son recibidas en la computadora, actualizando de inmediato los archivos maestros en un sistema de administración de bases de datos. OLTP resulta útil en el mantenimiento de registros financieros y el seguimiento de inventarios. Los sistemas basados en OLTP frecuentemente ofrecen poca o ninguna capacidad de análisis.
  • Open Database Connectivity - ODBC (Conectividad abierta de bases de datos)
  • Interface (API) de acceso a datos que permite tener acceso a cualquier frente de datos para la cual un controlador ODBC esté disponible.
  • ODBC está avalado por ANSI (American National Standar Institute) y por ISO (International Organization for Standardization).
  • Operational system (Sistema operacional) Sistema de información diseñado y optimizado para las transacciones diarias de negocio, normalmente estructuradas de acuerdo a los eventos, los procesos y las actividades de negocio.
  • Performance (Rendimiento) Resultados medibles de los objetivos establecidos por una empresa. Performance management (Performance management) (v. Gestión del rendimiento)
  • Performance scorecarding (Performance scorecarding) Proceso estratégico de gestión diseñado para traducir la filosofía y los objetivos de una organización y su estrategia de negocio en objetivos específicos y cuantificables, así como monitorizar el rendimiento de la organización según el logro de esos objetivos. Performance scorecarding analiza el rendimiento general de una organización, no sólo su rendimiento financiero, de manera que el rendimiento futuro pueda ser previsto y tomar las acciones oportunas para alcanzar los objetivos deseados.
  • Planificación (Planning) El proceso colaborativo de formular y transformar amplios objetivos en un conjunto de acciones futuras. Pueden ser planes a corto o medio plazo (de uno a tres años) e incluso a largo plazo. Normalmente, el año siguiente se planifica por meses o por semanas, mientras que para los años siguientes se emplean periodos más largos (cuatrimestres, medio año o un año)
  • Planificación de recursos empresariales (v. Enterprise Resource Planning - ERP)
  • Planificación presupuestaria (Budgeting) Proceso de realización de un presupuesto anual en el que se basa el plan operativo de la compañía. Normalmente es un subproducto de la planificación de la compañía y una cuantificación del plan de negocio.
  • Plataforma (Platform) Cualquier base tecnológica sobre las que se construyen otras tecnologías y procesos para permitir la interoperabilidad, simplificar la implementación, el despliegue fluido y facilitar el mantenimiento de las soluciones.
  • Portal (Portal) Sitio web que sirve de página de inicio y que centraliza los servicios web usados habitualmente. Los portales contienen páginas ligeras y rápidas de bajar y sus servicios y recursos permiten a los usuarios encontrar lo que necesitan con rapidez.
  • Pronóstico (Forecasting) Revisión de los presupuestos y planes para reflejar el nuevo conocimiento de negocio y modificar la planificación basándose en los acontecimientos más relevantes y circunstancias cambiantes. El pronóstico permite a las compañías reaccionar con mayor rapidez para cambiar las condiciones de negocio, ganar ventaja competitiva y reducir el riesgo.
  • Query (v. Consulta o Petición) Query & Reporting (Consulta y reporting) Grupo de herramientas de software que permiten la construcción visual de informes a través de una interfaz sencilla de utilizar y sin programación.Las aplicaciones Query & Reporting permiten a los usuarios acceder, navegar, y realizar reportes en una amplia gama de datos corporativos (por lo general explican el estado actual de las operaciones).Los usuarios pueden rápidamente crear reportes sin necesidad de conocer un lenguaje de base de datos, conectividad o funcionalidad de la misma. Estos reportes pueden ser distribuidos usando una variedad de métodos, incluyendo el correo electrónico o por almacenamiento en un portal en línea al que se puede acceder a través de la Intranet corporativa.
  • Relational Database Management System - RDBMS (Sistema Gestor de Bases de Datos Relacionales - SGDBR) Conjunto de programas, procedimientos y lenguajes que nos proporcionan las herramientas necesarias para trabajar con una base de datos, incorporar una serie de funciones que nos permita definir los registros, sus campos, sus relaciones, insertar, suprimir, modificar y consultar los datos. (Access, SQL Server, Informix, etc.)
  • Relational database (v. Base de datos relacional)
  • Relational Online Analytical Processing - ROLAP (Base de datos ROLAP) Modo de almacenamiento OLAP donde los datos son almacenados en bases de datos relacionales.
  • Rendimiento (v. Performance)
  • Reporting (Reporting) Proceso automatizado que permite realizar cuadros de mando e informes que organizan y detallan la información solicitada en columnas o gráficos y sirven para la toma de decisiones.
  • Return On Investment - ROI (Retorno de inversión) El tiempo que tarda el beneficio o el recorte de gastos derivado directamente de una inversión en superar el coste total de dicha inversión.
  • Sistema de información ejecutiva (v. Executive Information System - EIS)
  • Sistema Gestor de Bases de Datos Relacional - SGDBR (v. Relational Database Management System - RDBMS)
  • Sistema transaccional (Transactional system) Sistema diseñado para almacenar y grabar diariamente la información empresarial, a menudo estructurado por eventos, procesos o actividades de negocio. Estos sistemas están optimizados para almacenar grandes volúmenes de datos y no para analizarlos.
  • Slice and Dice (Slice and Dice) Dos métodos complementarios para interactuar con los datos.
  • Slicing (rebanar) significa aislar miembro específico de una dimensión para hacer análisis.
  • Dicing significa dividir o romper un conjunto de datos en pequeñas piezas para examinar como las medidas interceptan múltiples dimensiones.
  • Supply Chain Management - SCM (Gestión de la cadena de suministro) Proceso de optimización de las entregas de bienes, servicios e información desde el suministrador hasta el cliente. Alternativa electrónica a la tradicional cadena de papel, que proporciona a las empresas un modo más elegante, rápido y eficiente de entregar el producto adecuado al cliente adecuado en el momento y al precio adecuado. Combina el poder de Internet con la última tecnología, permitiendo a los proveedores participantes tener acceso a la información actualizada de la empresa.
  • Tablero o cuadro de Mando (Dashboard) Sistema de gestión y no solamente de medición, que permite a las organizaciones clarificar sus visiones y estrategias y trasladarlas a acciones. Este provee una retroalimentación alrededor de los procesos de negocios internos y las salidas externas con el objetivo de mejorar el rendimiento estratégico. También llamado panel de control.
  • Transformación Proceso de homogeneización de los datos clave. Esta fase es esencial para que los datos que hay que analizar sean fiables sobre todo cuando provienen de bases de datos distintas.
  • Workflow (Flujo de trabajo) En el contexto tecnológico, Workflow se entiende como el conjunto de herramientas que permiten el flujo de documentos entre los usuarios para realizar procesos de negocio dentro de su ciclo de vida.

martes, 4 de noviembre de 2008

Business Intelligence Concept and Evolution

A continuación se ofrece un conjunto de conceptos relativos a la inteligencia de negocios (BI/IN), los cuales reflejan la visión de diferentes autores en torno a este tema:



El concepto de inteligencia de negocios no apunta a una sola tecnología o aplicación, sino que se trata de una suite de productos que trabajan de manera conjunta para proveer datos, información y reportes analíticos que satisfagan las necesidades de una gran variedad de usuarios finales. ( 1)

La IN es un término “paraguas” usado para describir un conjunto de conceptos y metodologías diseñadas para mejorar la toma de decisiones en el negocio, a través del uso de sistemas basados en hechos. Entre ellos se encuentran los sistemas de información ejecutiva, sistemas de apoyo a la toma de decisiones, procesamiento analítico en línea y tecnologías novedosas, tales como la minería y visualización de datos, entre otras. (2)

La inteligencia de negocios es un concepto popular de gran alcance que abarca la aplicación de un sistema o conjunto de tecnologías para convertir los datos en información significativa. Con las aplicaciones de IN grandes volúmenes de datos originados en muy variados formatos, tales como: hojas de balance, bases de datos relacionales, páginas en html, etc., pueden ser consolidados y presentados al usuario final de forma rápida y concisa. Al contar con información relevante y oportuna, que resulta fácilmente entendible porque es entregada en los términos del negocio, el mismo está capacitado para incidir sobre el cambio y desarrollar estrategias que
conduzcan a la obtención de mayores beneficios. (3)

El contexto de la inteligencia de negocios sugiere la disponibilidad de información de calidad en bases de almacenamiento de datos bien diseñadas, acopladas con herramientas de software de negocio amigables que proveen a los trabajadores del acceso oportuno, análisis eficaz y la presentación intuitiva de la información adecuada, permitiéndoles tomar mejores decisiones, o lo que es lo mismo, encaminar acciones acertadas. (4)

Se le llama inteligencia de negocios al conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización. (5)

Conjunto de sistemas, estrategias y herramientas tecnológicas, cuyas funcionalidades están orientadas al apoyo a la toma de decisiones en una organización, en aras del desarrollo exitoso de su negocio. Potencian la disponibilidad y el análisis oportuno e inteligente de los datos clave para el desempeño del mismo y su adecuada implantación y uso exige de una visión integradora y estratégica del funcionamiento de la entidad, así como del dominio de los procesos y flujos de información que la caracterizan. (Propio)

Orígenes:


Comúnmente aparece publicado que Howard Dresner, actual presidente de la consultora Dresner Advisory Services, LLC acuñó el término inteligencia de negocios en 1989, al menos en el sentido en el que es típicamente usado en la industria en la actualidad. Howard fue anteriormente analista de Gartner Group y jefe de estrategia de Hyperion, entre otras muchas ocupaciones en compañías importantes del sector. Pero en otros casos se le da el crédito real por este hecho a Hans-Peter Luhn como pionero de una etapa anterior, especializado fundamentalmente en el área de la minería de textos. Esto se debe fundamentalmente al artículo que este autor escribió en 1958 para un diario de IBM titulado a business intelligence system. Este especialista se dice que estaba adelantado a su tiempo al prever tan claramente el desarrollo que llegaría más adelante. (6)



Hans Peter Luhn Howard Dresner

Fuente: Timo Elliott's Business Intelligence Weblog
Fuente: http://www.gartner.com/research/fellows/attributes/attr_79427_275.jpg




Evolución:


A través del paso de los años se ha podido notar como la inteligencia de negocios ha ganado en fuerza e impacto a nivel internacional. Este campo ha llegado a tener un espacio propio aparejado al acelerado desarrollo y evolución de las tecnologías y estrategias que lo acompañan. A partir de los primeros pasos que se han dado para llegar a obtener los sistemas y aplicaciones actuales ha habido un recorrido lleno de cambios e innovaciones. La década más representativa de esta agitada evolución ha sido la correspondiente a los años noventa, aunque es válido destacar que muchos de los términos y tecnologías revelados y acuñados en esta etapa han tenido su origen mucho antes. Los descubrimientos y avances de reconocidas personalidades del mundo de las tecnologías de información (TI), y en específico del área de las bases de datos, fueron creando los cimientos y el armazón adecuado para el establecimiento de los nuevos conceptos y aportes de los que hoy se dispone.
La aplicación de la inteligencia de negocios comenzó en el contexto fundamentalmente de las grandes empresas, por lo que su uso se reducía a un mercado de nicho. El propio Howard Dresner prevía su futura expansión hacia los más disímiles sectores de la economía, tal como es posible apreciar en la actualidad, aunque muchos excépticos no estuvieran de acuerdo con sus proyecciones.

En un primer momento: surgen las principales implantaciones en el área comercial (actividad fundamentalmente relacionada con las ventas) y financiera (operaciones bancarias y otras relacionadas).
Hoy en día: la inteligencia de negocios ha sido acogida en instituciones de salud, educación, aeronáutica, ciencias policiales, farmacéutica, biotecnología, industria, etc.

Un efecto claro de la evolución de este campo ha sido el perfeccionamiento y avance de las tecnologías asociadas al mismo, el cual se aprecia en tres direcciones fundamentales:

  • los sistemas de inteligencia de negocios se hacen cada vez más amigables visualmente,
  • ostentan mayores y más eficaces capacidades de análisis sustentadas en el manejo de grandes volúmenes de datos.
  • sus requerimientos de usabilidad facilitan en gran medida la interacción del usuario final con las soluciones tecnológicas actuales, ya que éste no precisa de profundos conocimientos técnicos para operarlas.
Dos factores presentes en su evolución (diferenciadores):

  • Costes
El precio de las soluciones de inteligencia de negocios propietarias estándar del mercado se ha ido elevando a lo largo del desarrollo de las mismas y por ende constituye uno de los principales factores que inciden en su inaccesibilidad por parte de muchas entidades. Se habla de productos de software con altos precios asociados a sus variantes de licencia, según la cantidad de usuarios a conectar y otros elementos. Estos quedan fuera del alcance de muchas pequeñas y medianas empresas (PYMES) de diversos sectores, fundamentalmente en el escenario de los países subdesarrollados. Aunque es válido decir que en este hecho no solo influye el costo de dichas soluciones tecnológicas, sino otros factores que serán abordados en otra entrada del blog.
  • Consolidación de las tecnologías involucradas en los sistemas de IN.

Ocurre principalmente en el área de las soluciones propietarias a partir del know how acumulado en sus años de evolución. Estas han ido ampliando su alcance de forma tal que una misma suite de productos puede ser utilizada en disímiles sectores. Para ello se concibe en ésta el diseño de diferentes módulos con elementos, tanto genéricos como específicos para cada caso. Esto hace que aún exista desconfianza en el software de IN open source, ya que muchos ejecutivos consideran que se necesita aún de tiempo y esfuerzos para su perfeccionamiento si se quiere que alcancen los estándares logrados por sus homólgos privativos.

Me considero, particularmente, defensora del software de código abierto, ya que amplía considerablemente el acceso a estas tecnologías, a partir del abaratamiento de sus costes. Por otro lado permite que su desarrollo se realice de un modo más interactivo, al facilitar que varias personas puedan ofrecer sus aportes a la solución final y se apoyen mutuamente en pos de un resultado común. Lo más maravilloso de todo es que éste sea puesto a disposición de los demás para ser criticado y mejorado.

Muchos directivos desconfían de la eficiencia de estos sitemas para manejar grandes volúmenes de datos, así como plantean que no dispone del mismo respaldo ante fallas que el software propietario. Es cierto que aún se precisa de una mayor consolidación e integración entre las soluciones BI Open source existentes en la actualidad pero se avanza por un camino exitoso en este sentido. Cada día surgen nuevos sistemas en esta variante y excelentes especialistas agrupados en comunidades, se dedican a su perfeccionamiento continuo. Las soluciones más completas surgidas hasta el momento integran en sí mismas varios de los sistemas desarrollados de forma independiente para dar respuesta a algunas de las áreas fundamentales de la IN. Un ejemplo de ello han sido los sistemas para la creación de almacenes de datos (DW), procesamiento analítico en línea, minería de datos, entre otros.

Los sistemas de IN de código abierto constituyen una alternativa a seguir para abrir paso en el monopoleo de mercado de las soluciones propietarias, por lo que precisa del conocimiento, habilidad y entrega de todos los que nos apasionamos por su desarrollo.

Nota: habrá una entrada dedicada al análisis del BI Open Source.


Bibliografía citada:

1. Buskard, D., Mollot.. Business Intelligence made easy. Citado por Navarrete Carrasco, Roberto Clemente. Business Intelligence: la necesidad actual. GestioPolis.com. Administración y gerencia. Junio, 2001. Disponible en: [http://www.gestiopolis.com/recursos/documentos/fulldocs/ger/bintna.htm]. Consultado: [Febrero 2007).

2. Howard, Dresner. Business Intelligence concept. Citado por Caramazana, Alberto. Tecnologías y metodologías para la construcción de sistemas de gestión del conocimiento: “business intelligence”. Doctorado en ingeniería del software. Universidad Pontificia de Salamanca. Campus de Madrid. Facultad de Informática. Tutor: Luis Joyanes. Septiembre, 2002. Disponible: [http://www.willydev.net/descargas/articulos/general/bi.pdf]. Consultado: {Enero 2007}.

3. IBM. EServer i5 and DB2: business intelligence concepts. Disponible en: [http://www-03.ibm.com/servers/eserver/iseries/db2/pdf/biconceptsi5.pdf]. Consultado: {febrero 8, 2007}.

4. P. English, Larry. Business Intelligence Defined. Business Intelligence Network. July 6, 2005. Disponible en: [http://www.b-eye-network.com/view/1119] Consultado: [febrero del 2007].

5. Cañete, Patricio. Business Intelligence. Weblog. Córdoba Argentina. Agosto 2, 2006. Disponible en: [http://www.pcanete.com.ar/leer.asp?idx=414]. Consultado: {febrero, 2007}

6. Elliott, Timo. The Real Pioneer of Business Intelligence and BI 2.0?. BI Questions Blog. November 26, 2006. Disponible: [http://timoelliott.com/blog/]. Consultado: {Noviembre, 2007}.


Enlaces relacionados:

  1. Howard Dresner: BI's founding father speaks: Q&A with Howard Dresner
  2. Luhn, H. P. (Hans Peter) 1896-1964: publications overview.
  3. Luhn, H. P. (Hans Peter)



Nota: este blog está aún en construcción.