Metadatos

Los metadatos de un DWH están formados por aquellas tablas, campos y registros que mantienen información sobre los datos del propio DWH. En las bases de datos operacionales también existen estos tipos de datos, pero están ocultos de cara al usuario, así que la gran diferencia con los DWH esta en que en estos se pueden ver y se puede interaccionar con ellos. Existen herramientas en el mercado que hacen una gestión automática de los mismos a través de los diferentes procesos ejecutas, pero también se puede realizar mantenimientos manuales.

Los metadatos como tal, contienen información como la procedencia de la información, la periodicidad de refresco, su fiabilidad, forma de cálculo, etc. y una cosa importante, si los datos cambian, los metadatos tienen que cambiar con ellos.

Además los sistemas BI almacenan en ellos información vital como las relaciones de negocio que se establecen entre atributos (jerarquías), operaciones de agrupación a realizar con los diferentes indicadores definidos, etc.

Los objetivos que deben cumplir los metadatos, según el colectivo al que va dirigido, serían:

- Soportar al usuario final, ayudándole a acceder al Data Warehouse con su propio lenguaje de negocio, indicando qué información hay y qué significado tiene. Ayudar a construir consultas, informes y análisis, mediante herramientas de navegación.

- Soportar a los responsables técnicos del Data Warehouse en aspectos de auditoria, gestión de la información histórica, administración del Data Warehouse, elaboración de programas de extracción de la información, especificación de las interfaces para la realimentación a los sistemas operacionales de los resultados obtenidos, etc..

Data Warehouse: ¿Alguien habló de redundancia de datos?

Dicen que hay un mito de que tener y mantener un DWH es mantener repositorio con datos duplicados, ya que estos se extraen de las Bases de datos operacionales.
Evidentemente el origen de estos datos es ciertamente uno que ya poseemos, pero podríamos decir que para nada encontramos una relación directa entre estos datos y los de la BD operacional. Un dato cuando pasa un DWH sufre alteraciones como:

• Normalización
• Depuración
• Creación de metadatos asociado
• Sello de tiempo
• Postproceso para integrarlo como dato agregado, resumido o calculado.

Entonces, ¿podemos hablar del mismo dato? Difícilmente vamos a entender que es el mismo.
Además en los DWH no se cargan todos los datos de la BD operacionales, solo aquellos que se consideran necesarios para el proceso de apoyo a la toma de decisiones.

Otro punto importante a tener en cuenta es, que en el espacio histórico (años), las BD operaciones y el DWH solo comparten un tiempo (meses) relativamente pequeño.
Evidentemente se puede asumir que el mantenimiento del DWH tiene un coste y que los datos ya los teníamos en las otras BD…. pero el resultado final, tanto en informes como en análisis deja libre de toda duda de que los datos del DWH no pueden entenderse como una simple réplica.

Data Warehouse en profundidad

Empieza el primer tema hablando de los Data Warehouses, los almacenes de datos.
Los sistemas tradicionales empezaron a tener problemas para satisfacer las necesidades de los usuarios y de esta problematica, surgen los Data Warehouse como sistemas de apoyo a la toma de decisiones, en que los datos de una organización se transforman en información estratégica. Ayudan a su vez a disponer de un acceso sencillo e inmediato a determinada información de negocio estructurada y de calidad.

Acceder a los datos directamente en sistemas operacionales (del dia a dia, no DWH) suponía algunos problemas:

• Conocer lenguajes como SQL
• Rendimiento
• Los datos no están preparados para las consultas necesarias.
• No suelen tener un horizonte histórico como para detectar tendencias o realizar seguimientos.

Data Warehousing versus Data Warehouse
Data Warehousing es el proceso de crear y mantener un almacén central de datos, es decir un Data Warehouse.

Características de un DWH

• Orientado a temas: en contra de la orientación a procesos de los sistemas operacionales, facilitando su acceso y entendimiento.
• Integrado: Los datos de un DWH son íntegros en unidades de medida, nombres, codificación, etc...
• Variante en el tiempo: Se guardan datos históricos (del orden de años) que facilitan la evaluación e identificación de tendencias.
• No volátil: Los valores permanecen en el DWH sin modificación.

Diferencias entre un DWH y una BD Operacional
La principal diferencia entre un Data Warehouse y una BD operacional es su objetivo, el primero esta orientado a las operaciones del día a día y el segundo al análisis y la toma de decisiones. Por tanto podemos preveer que uno recibe multitud de transacciones repetitivas y conocidas y el DWH consultas masivas, puntuales y no conocidas. También como diferencia encontramos el rendimiento, la volatilidad, los usuarios (más expertos), estructura (relacional versus multidimensional), alcance histórico, detalle de los datos y por último el volumen, mucho mayor en un DWH.

Arquitectura de un DWH
Cuando hablamos de la arquitectura, nos referimos a la manera de representar la estructura global de los datos, los procesos y las interfaces de usuario. Las bases de esta arquitectura son:

• Mezclar los datos de la BD operacional con otras fuentes de datos, incluidas las externas.
• Información fácil y transparente
• Proveer al usuario de un acceso universal a los datos (apoyado en lenguaje SQL)
• Metadatos: De donde proviene un dato, que formato tenía, significado, como se ha calculado, etc...
• Construir y mantener el directorio de datos.
• Gestión de copia y de replicación: todos los procesos necesarios para asegurar la calidad de los datos.

Estructura del DWH
¿Qué nivel de detalle tienen los datos? Normalmente difiere de los sistemas de producción por contener agregaciones y por guardar al detalle los datos de otros años.
Dentro del DWH también encontramos los famosos Metadatos, que los podríamos definir como un directorio para ayudar a ubicar los contenidos, una guía de donde provienen los datos y una descripción de los algoritmos utilizados para calcular las agregaciones pertinentes.

Data Mart
Un Data Mart cumple los mismos principios que un Data Warehouse, pero difiere principalmente en el alcance del mismo, que seria de un departamento o grupo de personas y no de toda la organización. De Data Marts podemos encontrar de dos tipos: dependientes e independientes según si los datos son extraidos del DWH o directamente de los sistemas operacionales (a la larga un desastre).

Explotar un Data Warehouse
El reto es sacar datos y convertirlo en información, que se dice pronto... y encima querer crear una ventaja empresarial. Este reto va des de la edición de informes hasta una minería de datos avanzada, con análisis multidimensional. Por tanto, un DWH es un medio, no un fin en si mismo. Ningún proyecto debería tener como finalidad construir un DWH, sino obtener información... si bien, cabe decir que el construirlo debe suponer una gran meta.
Para la explotación encontramos tres técnicas principalmente: Query and reporting, OLAP (análisis multidimensional) y Minería de datos . La primera consiste en realizar informes y generar consultas flexibles, con una interfaz gráfica, permitiendo también escribir total o parcialmente la consula en SQL (o similar). La segunda (OLAP) consiste en realizar análisis desde un conjunto de perspectivas o dimensiones. Muy adecuada para grandes volúmenes de datos.
La tercera consiste en el descubrimiento de conocimiento no accesible de manera directa... si no que se encuentra oculto, por ejemplo, buscar patrones de información en los datos.

El valor del cliente

El Business Intelligence puede ayudarnos en saber que clientes son los más rentables. Una buena política de clientes establecería 4 categorías:

• Categoría A: Clientes muy rentables.
• Categoría B. Clientes rentables
• Categoría C: Clientes poco rentables
• Categoría D: Clientes con un valor nulo o negativo para la compañía.

En cada grupo se establecen políticas diferentes, siempre teniendo en cuenta un factor: el valor que estos podían tener en el futuro.
Categoría A: Política para mantener la satisfacción del cliente. Tener un contacto con todos ellos: carta, email, teléfono, solo para preguntar si están contentos, si tienen alguna sugerencia para el servicios, etc.. (Aproximadamente un 15% de nuestros clientes)

Categoría B: Política para aumentar la rentabilidad. Los clientes con alto valor futuro en esta categoría hemos de tenerlos entre algodones, ya que son buena parte del futuro de nuestra compañía. Un análisis de los servicios que tienen y por similitud, los que les podrían interesar, es una buena manera de seguir con esta plácida relación. Otra buena política es ampliar la oferta de productos, quizas no son mejores clientes porque no les ofrecemos lo que necesitan. (Aproximadamente un 25% de nuestros clientes)

Categoría C: Tener una política más agresiva de ventas, estos clientes tienen que decantarse por el grupo B o en el D... Los cliente con buenas perspectivas de futuro en esta categoría, podríamos mantenerlos esperando una mejor oportunidad a medio plazo. En este grupo encontraremos un 50% de nuestros clientes, pero que representa solo el 10% de nuestra facturación. No hay que tener miedo.

Categoría D:Suponen un 10% de nuestros clientes. Aquí el desafío es intentar cambiar la situación. mejorando sus productos. Si esto no fuera posible, la mejor opción es no contar con estos clientes. Como siempre, es mejor tener pocos y buenos, que muchos y malos.

Shopping 2.0

Los clientes no somos tontos, pero a veces se nos vende humo, quizás una manera de tapar la poca información que tenemos de ellos... un poco de inversión en BI no vendría nada mal para acercar más los anuncios al target de cliente que van dirigidos.
Por ejemplo, se escucha un anuncio por la radio sobre un centro comercial, en donde dicen, se practica shopping 2.0. Supongo que nada más lejos de la realidad... un comercio 2.0 debería tener una participación activa del usuario, cosa que en las tiendas no pasa... somos seres pasivos, nos gusta lo que hay o fuera, a otra tienda.

Una tienda física 2.0 debería tener:

• Junto a cada articulo, un lugar donde poder apuntar comentarios del producto, así como preguntas o dudas al respecto.
• Los productos tendrían que poderse buscar o conseguir ordenados por el voto de los usuarios. En el escaparate se encontrarían los más valorados.
  
• Los clientes tendrían que poder apuntar sus productos favoritos, así otro día que vuelvan los pueden volver a comprar sin olvidarse ninguno.
• Evidentemente buscadores repartidos por la tienda... con TAGS como fashion, novedad, sin azúcar, niños, etc...
• Ranking de productos más vendidos, comentados, valorados, etc...
• Diferentes entradas a la tienda: una normal y otra muy simple, en donde encontrar solo las últimas novedades.
  

Realmente una tienda con todo eso, si que seria shopping 2.0 de verdad...

¿Qué debe "almacenar" un DataWarehouse?

Me ha parecido super interesante el debate del blog Sistemas Decisionales sobre que debe almacenar un DW.
La verdad... nunca me había planteado tan a fondo como una gran duda... de entrada y sin leer los comentarios pensé "Datos, of course". Después de leer todos los comentarios, me decidí por datos estructurados por eso de que estos se guardan en una cierta estructura.
Creo que se le puede dar una vuelta más. Conocimiento o Información yo creo que un DW lo contiene, pero depende de la persona a la que va dirigido simplemente. El DW solo contiene el dato (o dato estructurado), pero para alguien que sepa interpretarlo el DW tien conocimiento e información, pero al final depende de la persona que lo usa, no del DW en si, por tanto, entiendo que este en si mismo no contiene ni información, ni conocimiento.

Destacaría dos puntos interesantes de la conversación:

• Los usuarios de la empresa, están de paso. Debemos tener cuidado de adaptar el DW a ellos.
• ¿Podría la capa semántica estar contenida en el propio DW? es decir el modelo de negocio podría ser creado a partir de una reglas incluidas en el DW y "en el aire" crearse el modelo, así, este permitiría poderse cambiar sin problemas, a partir de modificar las reglas. Quizás es parte del futuro...
  

Vuelta a las aulas

Ya estamos de vuelta, con más ganas y más ánimo si cabe. He recibido el mensaje de la coordinadora que el 13 de Noviembre se reemprende la actividad normal del curso.
Estos son los puntos que vamos a tocar en este segundo año:

3er Semestre: Sistemas y tecnologías para Business Intelligence

7.- DWH, Datamart 13/11/07 21/12/07

8.- Datamining 08/01/08 11/02/08

9.- Tecnologías Informáticas en BI 12/02/08 14/03/08

4º Semestre: Implementación de sistemas de Business Intelligence

10.- Modelado de datos 18/03/08 05/05/08

11.- Migración de datos 06/05/08 09/06/08

12.- Herramientas EIS / DSS 10/06/08 11/07/08

Proyecto (de ámbito de tecnología) 02/06/08 25/07/08

Todo parece muy interesante... Mis puntos preferidos son DWH y migración de datos (llamadme loco, pero me gusta!). A estudiar!

Tengo que agradecer el montón de correos que tengo preguntándome por el máster y con dudas sobre cursarlo o no. Espero que este blog os pueda servir de algo. No dudéis en utilizar el email o algún comentario en el blog.

Vacaciones

Bueno... el ritmo ha bajado estos días y es que me voy de vacaciones... estaré desconectado unas semanitas.
Espero volver con más fuerzas, para superar las estadísticas de septiembre, hacer más BIPills, y como no, ver ejemplos de Business Intelligence en el día a día.

Nos leemos ;-)

Estadísticas de Septiembre

Igual que en agosto, pondremos como ha ido este mes pasado... Hemos doblado visitas!!

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Paginas más vistas:
¿Cuánto sabes de Business Intelligence?
House y el Business Intelligence
Ejemplos de Business Intelligence

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El Corte Inglés, La Caixa y Halcón Viajes, 3 ejemplos.

Algunos ejemplos más de BI en el día a día:

• El Corte Inglés: Admirable empresa en muchas cosas y como sabe mantenerse en primera posición a lo largo del tiempo. Pues un conocido, había adquirido un viaje de novios en un local de viajes el Corte Inglés. Meses después, abrió una lista de bodas en un centro comercial del Corte Inglés también. Al cabo de un mes, recibe una llamada de este último centro, preguntado si le interesaba adquirir el viaje con ellos. Fallo grave. Analicemos un poco que puede haber pasado:
• La alarma ha de saltar al principio. Si una pareja abre una lista de bodas o encarga un viaje de novios, automáticamente hay que ofrecerle el producto relacionado. Pensemos si en nuestro negocio tenemos este tipo de relaciones entre los productos.
• No se tiene la información centralizada en algún tipo de Datawarehouse o CRM... sino habrían detectado que los clientes ya poseían los dos servicios.
• La Caixa: En medio de todo el debate sobre su salida a bolsa (Criteria Caixa Corp), fui a sacar dinero en un cajero de la Caixa, que está situado en un centro de oficinas alejado de todo tipo de civilización... solo oficinas. Observo que la publicidad que hay encima del cajero es sobre abrir una cuenta para niños en la Caixa... con un regalo de cebo. Creo que no es el anuncio más adecuado para el público al que esta dirigida la oficina (exagerando un poco). Si pensamos en cada oficina de la Caixa como una sucursal de nuestra empresa, hemos de analizar el potencial cliente de cada sucursal y no establecer, por ejemplo, la misma política de publicidad para todas ellas. Nos tenemos que preguntar.. ¿Tengo los datos suficientes como para saber cual es mi público en cada lugar? En este ejemplo las oficinas de un banco o caja no sería lo más fácil de analizar (existen muchas veces miles de ellas), pero si seria recomendable en un numero de sucursales más pequeño (siempre buscando el equilibrio entre gasto y beneficio).
  
• Halcón Viajes: Escucho por la radio que Halcón viajes saca un nuevo producto... "¿Qué hacemos?" y consiste en salidas de fin de semana, visitas monumentos, museos, teatros, actos, etc... micro-viajes para ellos. Un punto a favor de Halcón. Si haces un análisis y ves que debido a diferentes factores (hipotecas y demás) se prevén unos años con disminución de gastos en ocio, entre ellos los viajes, Halcón piensa en substituir este gasto por gastos más pequeños y así aprovechar su red de sucursales y su conocimiento de los clientes y los productos. Un buen análisis sin duda.
  

Éxito al implementar un sistema BI

En el máster se nos planteaba puntuar del 1 al 5 (5 muy importante, 1 poco importante) aspectos a valorar en la implantación de un sistema Business Intelligence. Estos aspectos y la media de puntuación fueron:

• Conocer bien el modelo de negocio de la compañía: 4,75 puntos
• Satisfacción de los usuarios con el sistema: 4,45 puntos
• Tener una calidad correcta de los datos: 4,35 puntos
• Obtener resultados visibles del proyecto a corto plazo: 3 puntos
  
• Implicar a los fabricantes y consultores externos: 2,9 puntos
• Posibilidad de obtener un Retorno de la Inversión (ROI) en poco tiempo: 2,9 puntos
• Obtener buenos rendimientos en las consultas: 2,85 puntos
  
• Utilizar las mejores herramientas disponibles en el mercado: 1,85 puntos
• Automatizar la administración del sistema: 1,8 puntos

De los 3 primeros destaco 2 directamente ligados al BI; conocer el negocio (estrategia) que seria la base del Business Intelligence y los datos, que es el punto de partida de todos los estudios. El segundo aspecto valorado, está más ligado a los proyectos IT en general, que han girado la tortilla y en vez de centrar el proyecto en la tecnología lo centras en los usuarios que lo van a utilizar.

De los 3 últimos me llama la atención lo poco valorado que está el utilizar las mejores herramientas. Quizás este "mejores" siempre va ligado a las más caras... y claro, es mejor escoger lo que te hace falta, normalmente mucho menos que lo que ofrecen las herramientas más punteras. La última opción, para mi gusto, la automatización de tareas tendría que ser más importante. El rendimiento se ve como algo posterior, pero no poco importante (casi un 3)... ya que al final esta ligado con la satisfacción del usuario.

De las 3 de en medio, 2 están unidas al retorno económico (en dinero o en valor). Me parece justo, no es lo más importante, pero es muy importante. Por último la implicación del personal cualificado parece que se valora también, ya que como hemos comentado otras veces, deberán formar parte del equipo del proyecto.

Blogs sobre Business Intelligence en español (TODOBI)

Me hace mucha ilusión, que el blog referente de Business Intelligence en español, nos haga referencia como uno de sus blogs preferidos.

En la entrada encontraréis buenos blogs en español que yo particularmente también leo. Seguimos trabajando y estudiando por el Business Intelligence. Nos leemos ;-)

BIPill Nº 1

Me he inventado las BIPills, que son píldoras de conocimiento Business Intelligence. Unas veces básico y otras veces más complejo, pero siempre intentado que se puedan aplicar de manera sencilla.

BIPill Número 1:

“Recopila toda la información que puedas de manera estructurada... nunca sabes lo que puedes necesitar”.

Explicación: ¿Sabes que más de un 80% de la información importante de la empresa está en el correo? ¿Otro tanto en ficheros Word y otro tanto en documentos Excel?

Intenta evitar el incremento de esto. Algunas ideas:

- Dedica 30 minutos cada semana a pasar del correo a tu BD de clientes información cómo:

o Interés de un cliente en un producto o servicio. Semanas más tarde o en un encuentro, le puedes preguntar sobre si ya ha resuelto su problema con aquello o su necesidad.

o Éxitos o fracasos de un producto o servicio. El cliente ve a vuestra empresa como un todo. Es bueno que otros departamentos que lo traten, sepan con que tipo de ánimos se encuentra.

- Intenta que los datos del Excel estén extraídos siempre de una Base de datos. Es una manera de asegurar que lo que quieres (el Excel) lo tienes estructurado y guardado de manera segura, siendo posible que otros también lo consulten. Si es una información nueva, crea un lugar en la BD donde guardarla.

- Los documentos (o Word) contienen información muy variada, pero si es tuyo, procura que los datos provengan de una BD (como los Excel) y si es el documento es ajeno, pueden existir datos interesantes de guardar como:

o Fechas de servicios o productos.

o Datos personales: Relaciones, nombres, datos de contacto actualizados, etc...

o Cambios o retoques de servicios o productos. ¿Por qué no guardarlos para posteriormente analizarlos?

Por último decir, que es más importante recopilar la información indirecta que la directa. Esta última es la que pides en los diferentes formularios, nunca hay que abusar pues la gente está cansada de dar datos y rellenar cosas. La información indirecta es una visita, una llamada, un reconocimiento, una queja, un email, etc…

¿Cuánto sabes de Business Intelligence?

Para hacer un poco de honor al blog en el aparatado "estudiar", vamos a hacer el primer examen. Propongo 10 preguntas, la mayoría creo que no son muy difíciles, pero realmente pueden hacerte una idea de si eres un entendido, o un simple aprendiz. Alguna respuesta puede que no estéis de acuerdo, pero he puesto la que para mi era más acertada. Suerte y si lo hacéis poner la nota!

1. 1. ¿Qué entiendes por Business Intelligence?
   A. Business Intelligence es disponer en mi empresa de un repositorio de datos (Datawarehouse) en donde poder hacer consultas complejas para obtener valor añadido.
   B. Business Intelligence es poner la tecnología a disposición de la empresa para la toma de decisiones.
   C. Business Intelligence es CRM, Datawarehouse, ERP, DataMart, Cuadros de Mando, etc...
   D. Business Intelligence es un conjunto de herramientas y tecnologías basadas en la información de la empresa, para obtener sobre ellas valor añadido.
   E. Business Intelligence es disponer la información de la empresa orientada a conseguir su estrategia.
2. 2. Estamos diseñando un mapa estratégico sobre una empresa de servicios de autocares. Al pensar en los objetivos de la misma, no acabamos de tener claro como concretar en el mapa uno de ellos. Cual para ti, te parece más correcto:
   A. Crear una web de la empresa, en donde poder realizar pedidos de servicios.
   B. Incrementar el uso de las TIC en la empresa.
   C. Buscar un servidor de hosting para la web, y realizar un proyecto web nuevo.
   D. Hacer algo nuevo para realizar pedidos de servicios.
3. 3. Estáis estudiando realizar un proyecto de BI en vuestra empresa. ¿Creéis que el responsable del departamento de informática ha de ser el líder del proyecto?
   A. No, el responsable de informática debe prestar apoyo técnico al proyecto pero el liderazgo lo debe tener una persona de confianza designada por dirección.
   B. No necesariamente tiene que ser el responsable de informática. Considero que debería ser un consultor externo que pueda aportar experiencia basta de otras instalaciones, claro, apoyado por el área de informática.
   C. No. BI debe ser entendido como una forma de hacer las cosas, no como un proyecto informático aislado, por lo cual pienso que debe ser liderado por un equipo estratégico.
   D. No. Creo que tiene que ser alguien con más visión estratégica de la empresa, aunque pienso que en empresas pequeñas es un candidato válido.
   E. Si, es lo más común, por ser la persona con más conocimiento técnico y estratégico de la empresa.
4. 4. ¿Qué es un sistema/herramienta ETL?
   A. Executive Team Leader. Son sistemas para la toma de decisiones.
   B. Emerging Technologies Labs. Son sistemas de pruebas para las consultas OLAP.
   C. Extraction, Transformation, & Loading. Herramientas de extracción de datos.
   D. Extract Total Learning. Herramienta de extracción de información para la toma de decisiones.
5. 5. Para llevar a cabo con éxito el proyecto suele ser recomendado crear un equipo de trabajo multidisciplinar. ¿Cual de los siguientes te parece más acertado?
   A. Un responsable y líder del proyecto (personal interno), un consultor externo y el responsable del departamento de sistemas
   B. Responsable del departamento de sistemas y usuarios clave de la empresa
   C. Director General y consultor externo
   D. Consultor externo como líder, usuario clave de la empresa
   E. consultores estratégicos, técnicos de BI, arquitectos de sistemas, administradores de bases de datos, programadores.
6. 6. ¿Qué entendemos por alarmas en un entorno BI?
   A. Sistema que avisa cuando algún indicador se sale de lo que hemos establecido como normal.
   B. Cuando los sistemas principales (Datawarehouse) caen y hay que restaurarlos con celeridad.
   C. En la carga de datos, se suceden más de un determinado número de errores.
   D. En los sistemas de toma de decisiones, hay un empate técnico entre alguna de ellas.
7. 7. ¿Qué soluciones aporta un datawarehouse?
   A. Tener los datos de manera más segura y controlada.
   B. Consultas en tiempo real para realizar consultas dimensionales de tipo OLAP.
   C. Centralizar los datos de toda la compañía para realizar consultas complejas.
   D. Poder configurar los metadatos independientemente de los datos de cada departamento.
8. 8. ¿Para qué es esencialmente un cuadro de mando?
   A. Para observar a que velocidad va la empresa
   B. proporciona la información más destacada para entender cómo evoluciona la estrategia de la empresa.
   C. Proporciona la información más destacada de que como evoluciona económicamente la empresa.
   D. Nos facilita la tarea de delegar acciones sobre los demás de manera efectiva.
   
9. 9. El Mercado BI tiene actualmente mucho movimiento. ¿Cuál de estas empresas no pertenece al mercado BI?
   A. SAP
   B. Cognos
   C. Micro Estrategy.
   D. Business Objects
   E. Microsoft
   F. CRM Intelligence
   G. Oracle
   
10. 10. ¿Cuál es el blog más famoso de BI en español?
    A. estrategiabi.blogspot.com
    B. BItube.com
    C. TodoBI.com
    D. estudiandobi.blogspot.com

Soluciónes:

1. 1. E
2. 2. B
3. 3. A
4. 4. C
5. 5. A
6. 6. A
7. 7. C
8. 8. B
9. 9. F
10. 10. C
    

Tarjetas cliente

Ese magnifico plástico es para mi el símbolo más importante del Business Intelligence, el BI hecho hombre (en este caso tarjeta). Cada acción o compra está asignada a un identificador único de cliente, aunque se pueden asociar varios usuarios, conociendo así los hogares. Analicemos un poco algún negocio con tarjeta y otro sin, para saber que podría estar perdiéndose.

Compañía de vuelos (Os suena la tarjeta Iberia Plus?). La tarjeta está segmentada en plata, oro y platino, lo que provoca que los propios usuarios quieran gastar más para subir de categoría, has oído bien, quieren gastar más. Un buen estudio de los hábitos de los usuarios aconsejaría segmentar a los más rentables y orientar las campañas hacia ellos. A veces me pregunto como siempre se quiere que los que mas aportan, todavía aporten más. La respuesta es simple, los usuarios rentables encuentran en la compañía algo más (en este caso: seguridad, confianza, disponibilidad, atención, servicios, etc...) y la relación win-win entre ellos y la compañía, vale su peso en oro. Volviendo a la tarjeta, se puede segmentar de tal forma que controles a los clientes que están a punto de perder la categoría y estimular su gasto, regalando puntos. También analizar como es de fácil incentivar a los clientes oro a subir a categoría platino.. y no querer bajar nunca! Las campañas de marketing van superdirigidas al sector concreto con lo que se obtiene un nivel de respuesta, muchísimo más elevado. Hoy día, la compañía puede saber cuales son los clientes más rentables que suponen un 20% de sus ingresos. (fuente de datos: Más allá del BI)

Pensemos ahora en un sector en donde no haya tarjetas cliente... las gasolineras. Es verdad, algunas tienen... pero su uso no está generalizado. Arrancamos una campaña de expansión para la tarjeta de nuestra gasolinera ficticia. Ofrecemos algo a cambio (regalos o descuentos) y obtenemos los datos (los que queramos!!) del cliente. Como beneficio más claro, la fidelización. Si puedo escoger gasolinera, porque no ir a la que me da algo? pero hay más:

• Y si le regalo una barra de pan? Hay gente reacia a comprar pan en las gasolineras... es una mezcla rara... pero si te acostumbras cenas siempre con pan recién hecho. Regalas y incentivas compras futuras.
• Estudio del target de cliente. BI en estado puro. Mis clientes son jóvenes? familiares? cuales son los más rentables? Taxistas, camioneros, transportistas... la gasolina es el cebo para comprar más cosas... podemos saber que se llevan y también nosotros apretar a los proveedores.
• El estudio de BI nos puede ayudar en el que vender. Helados en verano? revistas del corazón? a estas respuestas sólo se le puede dar solución con unos buenos reports detrás.

Creo que se ve que las posibilidades son muy grandes... simplemente hay que tener datos para saber que vender, como vender y a quien vender.

Estadísticas de Agosto

Intentaré ir poniendo cada mes como avanza (o retrocede) el blog. También a partir del mes que viene pondré los ingresos, que ahora son ridículos. A mi siempre me ha gustado saber los datos de otros blogs más importantes, así que aplicaré esa política para este.

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3. Palo jedox
Raras o divertidas:
- debate sobre tener o no departamento de recursos humanos
- metodologías de business intelligence material de estudio
- por q una empresa usa bi

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House y el Business Intelligence
Ejemplos de Business Intelligence
Estudiando en la UOC

House y Business Intelligence

Cómo un medico como House puede ser rentable en una empresa.
Analicemos un poco al susodicho:

House se caracteriza por su mal genio, que provoca la animadversión de la gente; su cojera, causada por una necrosis producida por un infarto muscular, y su adicción a la vicodina, causada por el consumo masivo de la misma para calmar el dolor de su pierna, que también hace que su mal genio haya empeorado.Es jefe del departamento de diagnóstico médico del ficticio Hospital Princeton-Plainsboro en Nueva Jersey (Fuente Wikipedia: House)

En más de un capítulo se habla de que solo reporta pérdidas y más pérdidas al Hospital. Mientras otros doctores curan a varios pacientes al día, el doctor House cura uno a la semana y con innumerables gastos en su equipo médico, tanto en material como en personal.
Es evidente que números en mano, este odiado empleado iría fuera de nuestra empresa. Pero a lo mejor, si nos pusiéramos en el papel de director.. no lo echaríamos.. por muchas razones:

• Salva vidas
• Es uno de los mejores en su campo, y da prestigio al Hospital
• Cuando no saben que hacer, acuden a él.

Por tanto con un análisis más amplio, podríamos aceptar no echar a un ser semejante. El BusinessIntelligence podría conseguir que no nos quedáramos en los primeros números, tomando una decisión errónea (echar a House) sino que el sistema valorase todas esas cosas que nosotros vemos con los ojos, pero no en el papel.

Uno de los usos más habituales, es en el análisis del valor del cliente, aunque también puede ser utilizado con el personal interno. ¿Realmente el cliente que más gasta es el más rentable? y ¿el que no tiene contacto con la empresa el que menos? Pues muchas veces no es así. Hay que tener una visión más global, que un sistema BI nos puede dar, teniendo en cuenta cosas como:
- Quizás es poco rentable en un departamento y tremendamente rentable en otro (visión global).
- Quizás no tiene contacto con la empresa, pero sus allegados si (impacto colateral).
- Su valor pasado, su valor actual y su valor futuro (valor histórico y valor futuro).

El Business Intelligence nos puede ayudar a que estas decisiones no sean fruto de nuestra intuición.

La estrategia de empresa como base del BI

Cada cierto tiempo (normalmente uno o dos años) se hace una reunión sobre estrategia en las empresas y se explica un poco cual es esta (siempre es la misma) y de manera muy general, no concretando nada. Después para los directivos suele haber algún tipo de objetivos por año, pero estos no llegan a los empleados, ni se transforman en indicadores, ni nada, ya que los indicadores (si los hay) son siempre los mismos.
Para Junio/Julio se suele realizar un análisis del año, pero siempre poniendo un poco los valores más positivos acompañados de cuatro números. También se habla de algunos propósitos del próximo año, pero sin concretar y simplemente diciendo: "Se ha de mejorar en esto y en aquello".
Este resumen, podría ser el sentimiento de muchos empleados en cuanto a la estrategia de su empresa: cero patatero!

La estrategia de una empresa se ha de comunicar de una manera clara y comprensible por todo el mundo. Esta estrategia se transforma en unos objetivos que la gente ha de conocer por igual. Una buena manera de que todo el mundo conozca la estrategia y la haga suya, es acercarla a su día a día y analizarla con la persona, para que pueda entender en que contribuye y que se espera de esa persona durante el año. Un trabajo claro de cada jefe de departamento. Además cada persona de la empresa puede tener sus pequeños objetivos para cumplir la estrategia global. Esto hace que uno se sienta parte y que a la vez pueda analizar su trabajo. Evidentemente esa persona tiene que tener las herramientas necesarias para medir esos objetivos y han de tener un seguimiento por sus superiores.
De otra manera la estrategia es simplemente un rollo de dirección que dice una vez al año y que da lo mismo a todo el mundo.
También, es interesante dejar claro con el personal de la empresa, que no solo los objetivos son económicos o financieros. Podemos tener objetivos más motivadores, eso si, siempre que sean medibles.

El Balanced Scorecard (BSC) ayuda en la elaboración de la estrategia y en un despliegue correcto de la misma. Durante el máster, el apartado de BSC fue uno de los más interesantes y enriquecedores... no hay duda de que seguiré hablando de él.

Resumen del primer año del máster en BI

Cuando me matriculé del máster, no sabía con certeza como iría todo. Nunca antes había estudiado a distancia y no tengo gran experiencia en Business Intelligence así que esperaba aprender mucho.
El máster se estructura en módulos (3 este primer año). En cada módulo, podríamos simplificar en que hay que leer unas documentaciones, participar en unos debates sobre las mismas y entregar unas actividades.
Destacaría que alguna documentación no aporta nada y parte también está anticuada. Como debéis suponer la documentación es una de las piedras angulares del estudio a distancia y por tanto calificaría la documentación con un "necesita mejorar". Los debates por otra parte me han parecido lo mejor. Me he encontrado con gente que explicaba su experiencia abiertamente y enriquecía mucho a todos. Aquí es donde el concepto a distancia gana enteros, pues nadie se corta en la participación. Los profesores (llamados coordinadores) creo que algunas veces no están a la altura, pues pasan de participar o contestan las cosas en varios días, pero en general han sido los menos.
Por último la entrega de actividades es buena. Es evidente que con sólo leer documentación y participar en debates no profundizas lo suficiente. Hace falta un rato en el que trabajar de verdad: buscar información, estructurarla, diseñar mapas o inventar situaciones. Me ha gustado mucho, pero por otro lado es lo que quita más tiempo, y muchas veces te fastidia un poco... pero ¿alguien da algo sin esfuerzo?

Después de un año puedo decir que estoy contento. He aprendido bastante, he reafirmado ideas que tenia vagamente en la cabeza, y me he enriquecido con las aportaciones de los otros compañeros. Eso si, no acabas siendo experto (ni de alto conocimiento) en nada, al menos en este primer año.

Open Source y Business Intelligence

El sector PYME en nuestro país es muy importante, pero parece antagónico hablar de Business Intelligence y PYMEs. ¿Es que primero han de ser las grandes empresas las que caten los beneficios de los sistemas? Parece ser que si, y yo apunto a una falta de necesidad y un desconocimiento de los beneficios respecto de la inversión. Aquí es donde el modelo Open Source podría entrar con fuerza, aunque no acaba de arrancar. Está demostrado que pueden competir perfectamente con las herramientas comerciales. Se habla mucho del soporte como principal obstáculo y creo que es uno importante... pero quizás hay otros problemas: desprestigio, inseguridad, cambio, fuera de lo normal, etc...

¿Qué tiene que ocurrir para que triunfe el Open Source en BI? Pongamos algunos puntos:

• Necesidad de las PYMEs por el BI. Quizás no se ve esa posibilidad como una mejora.
• El software no lo es todo... la implantación tiene que ser realizada por expertos y sigue siendo una inversión importante.
• Más oferta de productos BI. No son casi nada conocidos PENTAHO, Palo, Eclipse BIRT, gvSIG, JPivot, Clover, ...
• Empresas de servicios BI que apuesten por el BI open source: que den soporte, implantación, seguimiento, etc.. y a precios razonables.

Por tanto sea o no sea open source la solución que escojamos, es necesario un buen asesoramiento, una correcta elección del equipo de implantación y una efectiva estrategia de implantación. El conocimiento previo de nuestras propias necesidades y recursos es un factor ineludible. La estrategia es antes que la solución técnica.

Ejemplos de Business Intelligence

Estos días se puede ver en televisión un anuncio de Ariel sobre su detergente básico, donde sale un niño que se mancha (como no!) de helado. Dice algo como:
"Ariel te limpia todo. Todo menos la cartera, ya que Ariel básico es un 20% más barato"
La clave de este anuncio (des del punto de vista BI) es la palabra básico. Ariel, gracias al análisis de datos, se habrá dado cuenta de que el mayor porcentaje de ventas lo sigue teniendo en su producto básico, y no en los típicos "con jabón de marsella", "detergente del futuro", .. y cosas similares. Estos últimos son fruto de las modas y van unidos a fuertes campañas de marketing (con su coste adosado). La clave es tener un buen producto básico y es el que te asegura la fidelidad de tus clientes y el margen para poder innovar en otros productos.
Este análisis sobre los productos básicos no es nuevo. Zara, sin ir más lejos, tiene una gama de ropa que se llama "basics". Esta es ropa que no sigue ninguna moda, sencilla, de gran variedad de colores y a muy buen precio. Son las típicas camisetas, tirantes, etc... ropa que necesitas para combinar con esos pantalones super fashion que te has comprado (y donde te has dejado la pasta).
Aplicar Business Intelligence al análisis de ventas te ayuda a poder ajustar estos precios y bajar los margenes un 20%, pues puedes estudiar como van a responder las ventas. De otra manera, podría ser un suicidio o un riesgo que tienes que correr.

Departamentos reacios a los proyectos

En una actividad de máster, se nos presentaba un caso en donde el departamento de Recursos Humanos, era reacio a la implantación de un proyecto de Business Intelligence que afectaba a toda la empresa.
Se abrió un debate con las posibles acciones a realizar. Todos coincidíamos en la importancia de hacer entender que todos los departamentos y empleados son una parte del conjunto, que hacen que funcione el mismo. Que el objetivo de unos implica el objetivo de otros, que la no integración de un departamento implicará romper la cadena.
Para ello hace falta que tengan una visión global del proyecto. Muchas veces se es reacio a estos proyectos por el miedo a "como me va a afectar". Si se explica bien, que todo el mundo esta involucrado, que ayudara a todos y que los departamentos sin excepción parten de la misma base, todos tienen fuentes de datos externas que hay que adaptar, da igual si las suyas están peor o mejor que las de los demás.
Después hay que centrarse más en su labor y hablar con todos los usuarios de su día a día. Empezar por saber "sus quejas" y cuales de ellas se resolverán fácilmente, para que vean primero los beneficios. Explicar también el impacto de su trabajo, que tendrán otras herramientas de consulta y/o posiblemente otras herramientas de entrada de datos, pero todo siempre a mejor y con su aprobación/colaboración.

Algunas mejoras del departamento de recursos humanos que podrían tener son:

• Evaluación del rendimiento del personal.
• Toma de decisiones para formación del mismo.
• Asignaciones y promociones internas.
• Toma de decisiones en la contratación.
• Atraer y retener el talento.
• Uso de nuevas tecnologías.
• Gestionar incentivos.
• Ahorro de tiempo en trabajo administrativo que les provoca el hecho de trabajar con datos sin un enfoque global.

Este análisis podría servir para cualquier departamento que se encontrara en ese estado.

Indicadores de satisfacción

En una de las entregas, se nos pedía hacer un cuadro de mando. Yo simulaba el cuadro de una asociación profesional. Uno de los valores que me resultó importante resaltar en el cuadro de mando fue la satisfacción del cliente (del asociado), pero era difícil pensar en una manera de medir esta satisfacción.
Es un gráfico muy simple (lo materialicé como un termómetro), pero el más difícil de calcular por el aporte subjetivo del mismo, con muy alta importancia. La definición quedó más o menos como sigue:
Cada 6 meses hay calculo de encuestas que, a partir de diferentes preguntas a los asociados, dan una nota final que llamaremos E.
Las quejas, tienen doble sentido, por un lado, son negativas, pero por otro, es de profesionales que ha tenido el interés de que algo mejore. Si algo no tienes quejas, es bueno pensar que bien no va. Cada queja le asignaremos un factor:

• Grave (-2)
• Normal (-1)
• Leve (0)

Y de las quejas obtendremos un valor a partir de la suma ponderada de todas las quejas que llamaremos Q.
Sugerencias y felicitaciones. Estableceremos también un peso a cada tipo:

• Sugerencia (1)
• Felicitación (2)

Y obtendremos un valor a partir de la suma ponderada que llamaremos SF.
Por ultimo obtendremos otro valor (C) para el calculo de la satisfacción que es el crecimiento de la asociación ese último año, resultante de las altas en los 12 meses anteriores restar las bajas del mismo periodo de tiempo.
Al final el calculo de la satisfacción resulta de:

0,5*E + 0,2Q + 0,2 SF + 0,1C

Me pareció interesante el resultado, y aunque no se como sería su aplicación práctica, ahí queda el resultado.

Medir el esfuerzo de un máster

Este curso empezó en el mes de Octubre, en donde se hace una pequeña introducción al Campus Virtual. He estado mirando las fechas y el primer mensaje del coordinador fue el día 15 de Noviembre, y el último día, la entrega del proyecto, el 24 de Julio.

Pondré algunos números objetivos:

• 7 meses y 9 días de duración.
  
• 170 megas de documentación entre PDFs, words, excel, trabajos entregados, etc...
• 8 entregas de actividades. Una actividad es un documento que se entrega en el apartado correspondiente de manera individual y solo consultable por el coordinador.
• 61 participaciones en los debates. Los debates son discusiones entre los alumnos acerca de un tema que introduce el coordinador.
  
• 13 entradas en los foros. Los foros son un espacio más libre, para dudas o comentarios fuera del debate.

Y unos cuántos números más subjetivos:

• 75% de sábados por la mañana me dedicaba al máster.
• 50% de las veces que hemos ido fuera (puentes, semana santa, vacaciones, etc...) me he tenido que llevar los apuntes y el portátil.
• Unas 5 horas de dedicación media a la semana, pero casi multiplicado por 3 en las entregas fuertes.
  

Con estas cifras, se puede uno hacer a la idea de lo que supone este máster. Nunca he hecho ningún máster presencial, pero supongo que su dedicación será mayor. Cuando uno empieza una aventura no presencial, la primera pregunta que le viene a la cabeza es que dedicación me requerirá. Espero haber ayudado un poco.

Proyecto finalizado

El fantástico proyecto ha acabado. He dedicado unas 4 semanas... y cada semana unas 12 horas, lo que da 48 horas... visto así me podría haber puesto un par de días sin dormir y listo. Ha sido duro, sobretodo porque durante el año no lo ha sido tanto. En determinadas entregas he trabajado más de lo normal, pero en un fin de semana, durante unas 5 horas lo he finalizado.
Supongo que ya era eso, el dedicar más tiempo, el buscar más recursos, el leer más información, pensar, diseñar, etc... todo eso me ha hecho falta para realizar el proyecto.
Cosas que he aprendido o no:

• Todo documento empieza por un índice.
  
• ¿Cuánto cuesta un sistema BI? En el curso hemos sido muchos los que no teníamos referencias...y por Internet no he encontrado nada fiable. Ha sido una duda general de todos los compañeros.
  
• Necesitas conocer muy bien la empresa para realizar un buen plan estratégico de BI. No es suficiente con conocer el sector, creo que los tipos de usuarios, las políticas concretas, la introducción de las TIC, el control de dirección, etc... todo influye en la elaboración del plan. Sino eres un perfecto conocedor de esos temas y del sector donde se mueve la empresa, es difícil realizar un documento estratégico que saque el máximo provecho de la empresa.
• Mapas estratégicos. Es una de las técnicas que hemos aprendido en el máster y creo que de las que mejor veo su aplicación práctica. Son una muy buena herramienta.
• Un plan estratégico se define en base a unos objetivos, políticas y acciones. Y lo más importante, ha de ser medible mediante Key Performance Indicators (KPI).
• Existen en el mercado herramientas libres (Palo) y sencillas (Crystal Xcelsius) para ayudar en las estrategias de Business Intelligence.
• Calidad de los datos. Vital. Sin una calidad de los datos suficiente, todas las decisiones que puedan salir tendrán un margen de error grande. Unido a la desconfianza que puede provocar en los usuarios. Existen herramientas en el mercado (ETL) que pueden ayudar a mejorar y como siempre, habría que unirlo a una política de la empresa y a unos indicadores para controlar esta calidad.

Supongo que he aprendido muchas cosas más, que poco a poco, con el tiempo, iré notando. Me ha gustado pero me ha costado.
Buen verano!!

Palo y desplegables en excel

Un compañero del máster, ha preguntado como hacer desplegables (combos) en excel para los reports de Palo.
A mi también me surgió la duda así que pongo como lo resolví yo.

1. Crear la lista de valores en unas celdas "escondidas". Yo por ejemplo lo hice a partir de la columna AA.
2. Para hacer los valores de estas filas escondidas utiliza la función PALO.EFIRST para el primer elemento y PALO.ENEXT para los siguientes.
3. En la celda que quieras hacer el desplegable, la seleccionas, abres el menú Datos, Validación... allí en el desplegable de configuración seleccionas Lista y te dirá de donde coger los valores. Seleccionas las celdas escondidas de antes y ya está.

Crystal Xcelsius

En el proyecto, hemos utilizado este otro programa para el diseño de cuadros de mando: Crystal Xcelsius de BusinessObjects. Que fácil ha sido comparado con Palo. Es un entorno sencillo (quizás demasiado) basado en componentes flash que cargan los datos de un excel. Estos componentes son básicamente:

• Diagramas: barras, tartas, de puntos, etc...
• Valores simples: contadores (yo los llamo cuentakilómetros!), barras, diales, etc..
• Selectores: desplegables, botones, listas, etc..
• Fondos y decoraciones
• Textos

Parece fácil, no? pues creo que lo es. Lo complicado es el diseño, buscar los valores que aportan información de la empresa y saberla calcular. Enseñarla de manera clara y visualmente entenedor ha resultado fácil.

Para muestra un botón:

Palo 1.5

El proyecto me lleva de cabeza. Ahora empiezo la parte práctica. Primero hay que trabajar con PALO, una herramienta Open Source que permite crear bases de datos para realizar consultas multidimensionales.
Primero me bajo el software, instalación y empiezan los problemas. ¿Qué tengo que hacer? Claro, claro, he de mirar el manual. Vaya, el manual que ofrece la empresa de Palo (jedox) solo incluye los primeros 4 capítulos, que son básicamente la instalación. Si quieres más hay que pagar unos 20 dolares. ¿Es este el modelo de negocio de un open source? no lo se...

Pues navegando un poco por los foros de soporte, encuentro referencias a un manual... que si que lo explica y gratis!! Leo, leo y leo. Vamos a hacer un ejemplo:

1. Creamos una base de datos nueva. Con el wizard es muy fácil.
2. Creamos un cubo nuevo (Modeller) y añadimos las dimensiones que queremos que tenga. Normalmente siempre espacio (países, regiones, mercados, ...) y tiempo (años, meses, ...). Pero también podrían ser otras como "previsión de ventas y ventas", "beneficio bruto, Coste y Ventas", ...etc..
3. Aquí empiezan las dificultades. Hemos de indicar al Cubo creado anteriormente los posibles valores, exceptuando 1 que sera el que podamos jugar (es decir las unidades). Para ello existe la función PALO.EADD que pasando como parámetros los valores y la dimensión del cubo, estas quedaran entradas y las podremos ver desde Modeller. También se pueden entrar manualmente por el menú Modeller.
4. En las dimensiones y para poder hacer reports más navegables conviene hacer agrupaciones de valores (en el menú Modeller lo llama consolidate elements). Por ejemplo, de países podemos agrupar Italia, España y Portugal bajo el nombre SUR.
5. Ahora toca cargar valores, menú Data Import. Al principio pensé que no funcionaba correctamente, pues todos los valores se introducen en la primera linea. Pero funciona así, el wizard los va iterando, mientras en otra celda le indicas que los vaya introduciendo en el cubo. Utiliza el menú paste data function. Si has cargado bien los valores antes, te encontrara todos de manera automática, marcado la casilla guess elements. La función es PALO.SETDATA, pero primero puedes ver si funciona correctamente con la función PALO.DATA. Si en algún momento te da un error, el valor de esa fila, no lo tiene introducido como un valor posible.
   
6. Ahora, en otra hoja de excel podemos utilizar el menú Paste view... para ver nuestros primeros reports y jugar un poco.

Creo que suficiente por hoy. Intentaré hacer otra entrada del software Palo y como han quedado los reports del proyecto.

Blogs y Business Intelligence

Realizando el proyecto que pone final al primer año del máster, debemos crear un plan estratégico para aplicar BI en los próximos 3 años, sobre una empresa ficticia. Esta siendo realmente interesante, aunque con mucha dedicación.
Se nos facilita un check-list de preguntas para poder desarrollar mejor el plan estratégico y entre ellas me ha llamado la atención una:

¿Utiliza blogs internos o externos dentro de su estrategia BI?

Blogs, si, si, blogs. Nunca lo había pensado que una estrategia de Business Intelligence pudiese estar relacionada con los blogs. Pensemos que puede aportar:

• Un blog interno puede informar con claridad, proximidad y confianza a los empleados.
• Un blog externo atrae fidelidad de los clientes y también proximidad.
• Aproxima la estrategia de la empresa a todos.
• Poder explicar los puntos de vista de la compañía y obtener respuestas de los compañeros.
• Tribuna para los clientes... no nos debemos a ellos? Y si nos aconsejan otros rumbos?

Imaginemos el escenario. Directivo con blog, presenta un nuevo producto, y se acaba de pulir con los comentarios de sus clientes. O internamente la compañía explica los cambios producidos de personal, el uso de una herramienta o el porqué de seguir apostando por ese producto.

Creo que el blog acerca a las personas y crea comunidad. Una comunidad se siente más próxima y lucha por el bien de la misma... que más podemos pedir?

Plataforma web en el mundo BI

Una pregunta que sale siempre... supongo que no solo en los proyectos web, sino en cualquier sistema de información que se quiera construir.
Creo que no soy objetivo, me apasiona el mundo web... pero tiene sentido que alguien tenga, por ejemplo, un correo no web?
Hoy por hoy, se están rompiendo las barreras de velocidad, usabilidad y espacio, 3 claves que impedían competir a la web con el mundo off-line. Para mi no hay discusión, los proyectos BI han de tener entorno web (y si se requiere, también entorno cliente).

Apuntemos algunas ventajas:

• Reducido coste de las actualizaciones.
• Independencia de los sistemas
• Perdurabilidad y escalabilidad. Las aplicaciones pueden adaptarse y crecer a lo largo del tiempo, con la introducción de nuevas tecnologías.
• Desarrollo en 3 capas, separando fácilmente datos, lógica de negocio y presentación.
• Curva de aprendizaje menor, debido a que los usuarios ya están habituados a los entornos web.

Los consejos serian que si se dispone de un gran número de usuarios, los entornos web son los mejores y solo en algunos casos que se necesite más robustez, fiabilidad y algún tipo de funcionalidad concreta, podríamos optar por entornos cliente-servidor.

Base de datos multidimensionales

En un debate del foro, se nos pregunta por que tipo de base de datos es más recomendable. Entre las respuestas, encuentro muchas, que comentan como una buena opción, la BD multidimensional.
Una base de datos multidimensional, es aquella que almacena sus datos con varias dimensiones, es decir que en vez de un valor, encontramos varios dependiendo de los "ejes" definidos. Veamos un ejemplo:
Una tabla relacional de productos podría tener 2 campos ID, Nombre del producto y existencias
En un entorno multidimensional con dos dimensiones, tiempo y espacio, tendríamos por cada entrada N valores dependiendo de estos dos ejes y asi podríamos observar el número de existencias en el tiempo (histórico) y en las diferentes sedes de la empresa.

Nunca he trabajado con estas bases de datos y solo conozco bien las relacionales, pero parece que no hay color a la hora de examinar datos con herramientas de tipo OLAP. Así que la herramienta que queramos/tengamos definirá la BD a diseñar.
Comentar que las BD multidimensionales aportan mucha rapidez de respuesta, pero dan muchos problemas de mantenimiento y el hecho de que las BD relacionales sean cada vez más potentes y más "entendibles" hace que el mercado se este decantando por estas.

Estudiando en la UOC

Desde que acabé la carrera, siempre he querido seguir estudiando, pero ya no otras carreras, sino estudios más especializados. Primero fue un posgrado en innovación, que resulto ser muy provechoso y después quise acercarme al mundo del Business Intelligence. Encontré en la UOC el temario más apropiado a mis intereses y ciertas ganas de conocer el mundo del e-learning.
Estos días, hace un año que empece el máster en Business Intelligence de la UOC y estoy muy contento con el resultado. Me encuentro en el meridiano del máster (dura dos años) y a punto de hacer el proyecto final del primer año.
En cada módulo del máster, me encontraba con ganas de profundizar y recabar más información, pero me resultó difícil encontrar portales o webs con contenido para principiantes (o para estudiantes) como yo. Y así ha nacido este blog para recoger mi experiencia en el curso y recopilar información básica que sirva a mi y a otros en la profundización del interesante mundo del Business Intelligence.

Nos leemos ;-)