Seminario BI CLEFormación

Business Intelligence al
descubierto
Tendencias actuales
05 de Junio 2014
CLE Formación

Índice
• Qué es Business Intelligence (BI).
Definición de BI
• Que puede aportar el BI a la empresa
• Soluciones actuales de BI
• Herramientas y plataformas más
utilizadas en la actualidad
• Tendencias previstas en BI en los
próximos años

¿Qué es Business Inteligence?

• ¿Qué es Business Intelligence?
– Conjunto de sistemas y tecnologías que
están enfocadas a la toma de decisiones en
la empresa.
– Para poder sacar partido a esta tecnología
debemos conocer la información que hay en
la empresa y como podemos explotarla
Introducción

• Existen tres tipos de información:
–Información técnico/operativa
–Información táctica
–Información estratégica
Introducción

• Información técnico/operativa
– La usa el personal técnico y operativo para
mantener el negocio funcionando.
– Usada sobre todo en sistemas transaccionales.
Introducción

• Información táctica
– Usada por responsables y coordinadores de operaciones para
dirigir los trabajos del personal a su cargo.
– Los datos están en los sistemas de inteligencia de negocio
Introducción

• Información estratégica
– Usada por altos directivos para decidir la
marcha global y las líneas estratégicas de la
empresa.
– Los datos están en los sistemas de
inteligencia de negocio
Introducción

Introducción
BUSINESS
INTELLIGENCE
BUSINESS
OPERATION

• Datos: Los datos son la mínima unidad semántica, y se
corresponden con elementos primarios de información
que por sí solos son irrelevantes como apoyo a la toma
de decisiones.
• También se pueden ver como un conjunto discreto
de valores, que no dicen nada sobre el por qué de las
cosas y no son orientativos para la acción.
Introducción

• Información: un conjunto de datos procesados y que
tienen un significado (relevancia, propósito y contexto),
y que por lo tanto son de utilidad para quién debe
tomar decisiones, al disminuir su incertidumbre.
• Los datos se pueden transforman en información
añadiéndoles valor:
• Contextualizando
• Categorizando
• Calculando.
• Corrigiendo
• Condensando
Introducción

• Conocimiento: es una mezcla de experiencia,
valores, información, que sirve como marco
para la incorporación de nuevas experiencias e
información, y es útil para la acción.
Introducción

• El conocimiento se deriva de la información, así
como la información se deriva de los datos.
• Para que la información se convierta en
conocimiento es necesario realizar acciones
como:
– Comparación con otros elementos.
– Predicción de consecuencias.
– Búsqueda de conexiones.
– Conversación con otros portadores de
conocimiento.
Introducción

• La información que se quiere investigar sobre
un cierto dominio de la organización se
encuentra en bases de datos y otras fuentes
muy diversas, tanto internas como externas.
• Muchas de estas fuentes son las que se utilizan
para el trabajo diario (bases de datos
operacionales y/o transaccionales).
Introducción

• Sobre estas mismas bases de datos de trabajo
ya se puede extraer conocimiento (visión
tradicional).
• Uso de la base de datos transaccional para:
– Se mantiene el trabajo transaccional diario
de los sistemas de información originales
(OLTP, On-Line Transactional Processing).
– Además se puede hacer análisis de los datos
en tiempo real sobre la misma base de
datos.
Introducción

• Problemas:
– Perturba el trabajo transaccional diario de
los sistemas de información originales
(“killer queries”). Se debe hacer por la noche
o en fines de semana.
– La base de datos está diseñada para el
trabajo transaccional, no para el análisis de
los datos. Generalmente no puede ser en
tiempo real .
Introducción

• Adicionalmente
– Los costes de almacenamiento y
conectividad se han reducido en últimos
años,
– Parece razonable recoger los datos
(información histórica) en un sistema
separado y específico.
– Data warehouse (Almacenes o Bodegas de
Datos)
– Nace Data-Warehousing.
Introducción

• Data Warehouse
– Repositorio completo de datos de la empresa,
donde se almacenan datos estratégicos,
tácticos y operativos, con el objeto de
obtener información estratégica y táctica.
Introducción

• Data Warehouse
– El almacén de datos es ahora el “sistema de
información central” en todo este proceso.
– Un almacén de datos es una colección de datos:
• orientada a un dominio
• integrada
• no volátil
• variante en el tiempo
– Para ayudar en la toma de decisiones.
Introducción

• Data Warehouse
Introducción

• Arquitectura de un Data Warehouse
• Componentes:
– Sistema ETL (Extraction, Transformation, Load): realiza
las funciones de extracción de las fuentes de datos
(transaccionales o externas), transformación (limpieza,
consolidación, ...) y la carga del Data Warehouse,
realizando:
• Extracción de los datos.
• Filtrado de los datos: limpieza, consolidación, etc.
• Carga inicial del almacén: ordenación, agregaciones, etc.
• Refresco del almacén: operación periódica que propaga
los cambios de las fuentes externas al almacén de datos.
Introducción

• Arquitectura de un Data Warehouse
• Componentes:
– Repositorio Propio de Datos: información relevante,
metadatos.
– Interfaces y Gestores de Consulta: permiten
acceder a los datos y sobre ellos se conectan
herramientas más sofisticadas (OLAP, EIS, minería de
datos).
– Sistemas de Integridad y Seguridad: se encargan de
un mantenimiento global, copias de seguridad, ...
Introducción

• DATAMART
• Un Datamart es una base de datos departamental,
especializada en el almacenamiento de los datos
de un área de negocio específica.
• Se caracteriza por disponer la estructura óptima de
datos para analizar la información al detalle desde
todas las perspectivas que afecten a los procesos
de dicho departamento.
• Un datamart puede ser alimentado desde los datos
de un Datawarehouse
Introducción

• OLAP
• En la base de cualquier sistema OLAP se
encuentra el concepto de cubo OLAP (también
llamado cubo multidimensional o hipercubo).
Se compone de hechos numéricos o medidas,
que se clasifican por dimensiones.
Introducción

• ROLAP
– Almacena los datos en un motor relacional. Típicamente, los datos son
detallados, evitando las agregaciones y las tablas se encuentran
desnormalizadas.
– Los esquemas más comunes sobre los que se trabaja son estrella ó copo de
nieve.
– Arquitectura está compuesta por un servidor relacional y el motor OLAP se
encuentra en un servidor dedicado.
• MOLAP
– Esta implementación OLAP almacena los datos en una base de datos
multidimensional.
– Para optimizar los tiempos de respuesta, el resumen de la información es
usualmente calculado por adelantado.
– Estos valores precalculados o agregaciones son la base de las ganancias de
desempeño de este sistema.
– Algunos sistemas utilizan técnicas de compresión de datos para disminuir el
espacio de almacenamiento en disco debido a los valores precalculados.
• HOLAP (Hybrid OLAP)
– Almacena algunos datos en un motor relacional y otros en una base de datos
multidimensional.
Introducción

• Herramientas OLAP
Introducción

• OLAP y DataMining
Introducción

Productos de Acceso a Datos
• Sistemas de soporte a decisiones (DSS
• Sistemas de información ejecutiva

• EIS (Sistema de Informacion Ejecutivos)
• EIS ofrece un conjunto de escenarios o dashboards,
compuestos por una serie de herramientas visuales
e interactivas.
• Estas herramientas permiten a los usuarios
identificar rápidamente el estado de alguno de los
indicadores de su interés y que además puede
proveer de detalles y análisis inmediato, con el fin
de presentar alarmas visibles al usuario ante
situaciones criticas, de forma que estos realicen
seguimiento a los datos asociados para identificar
la razón de un comportamiento o evento no
esperado.
Introducción

• EIS (Sistema de Informacion Ejecutivos)
Introducción

• BSC
• El Balanced Scorecard o Tablero de Control, esta enfocado a
proveer a una organización de mecanismos por los cuales
establecer objetivos o metas y realizarles seguimientos a través de
vistas informativas que muestran su estado y avance a través de la
utilización de alertas, semáforos u otras utilidades visuales con las
que un usuario desee monitorear sus datos.
Introducción

• Cuadros de
mandos
• Un cuadro de mando es un
conjunto de indicadores
que aportan información
sumarizada y que aporta
datos de forma rápida y
visual al usuario.
Introducción

• Data Discovery
– Palabro que se utiliza para muchas cosas
– En realidad pretende identificarse con herramientas
que permiten una granfacilidad de uso de las
herramientas a utilizar y que además generan datos
visuales atractivos y de gran impacto.
– Las dos acceden a Data o BigData pero Data
Discovery está más enfocado a usuarios finales y a la
capacidad de hacer informes dinámicos de una
forma potentes
– Ejemplos son TabLeau Desktop, Cognos Insight….
Introducción

• ETL son las siglas en inglés de Extraer, Transformar y
Cargar (Extract, Transform and Load). Es el proceso que
permite a las organizaciones mover datos desde
múltiples fuentes, reformatearlos y limpiarlos, y
cargarlos en otra base de datos, data mart, o data
warehouse para analizar, o en otro sistema operacional
para apoyar un proceso de negocio.
• Los procesos ETL también se pueden utilizar para la
integración con sistemas heredados (aplicaciones
antiguas existentes en las organizaciones que se han de
integrar con los nuevos aplicativos, por ejemplo, ERP´s.
La tecnología utilizada en dichas aplicaciones puede
hacer dificil la integración con los nuevos programas).
Introducción

• EXTRAER
– La primera parte del proceso ETL consiste en extraer
los datos desde los sistemas de origen. La mayoría
de los proyectos de almacenamiento de datos
fusionan datos provenientes de diferentes sistemas
de origen.
– Cada sistema separado puede usar una organización
diferente de los datos o formatos distintos. Los
formatos de las fuentes normalmente se encuentran
en bases de datos relacionales o ficheros planos,
pero pueden incluir bases de datos no relacionales u
otras estructuras diferentes. La extracción convierte
los datos a un formato preparado para iniciar el
proceso de transformación.
Introducción

• EXTRAER
– Una parte intrínseca del proceso de extracción es la de
analizar los datos extraídos, de lo que resulta un chequeo
que verifica si los datos cumplen la pauta o estructura
que se esperaba. De no ser así los datos son rechazados.
– Un requerimiento importante que se debe exigir a la
tarea de extracción es que ésta cause un impacto mínimo
en el sistema origen. Si los datos a extraer son muchos, el
sistema de origen se podría ralentizar e incluso colapsar,
provocando que éste no pueda utilizarse con normalidad
para su uso cotidiano. Por esta razón, en sistemas
grandes las operaciones de extracción suelen
programarse en horarios o días donde este impacto sea
nulo o mínimo.
Introducción

• TRANSFORMAR
• La fase de transformación aplica una serie de reglas de negocio o
funciones sobre los datos extraídos para convertirlos en datos que
serán cargados. Algunas fuentes de datos requerirán alguna
pequeña manipulación de los datos. No obstante en otros casos
pueden ser necesarias aplicar algunas de las siguientes
transformaciones:
– Seleccionar sólo ciertas columnas para su carga (por ejemplo,
que las columnas con valores nulos no se carguen).
– Traducir códigos (por ejemplo, si la fuente almacena una “H”
para Hombre y “M” para Mujer pero el destino tiene que
guardar “1″ para Hombre y “2″ para Mujer).
– Codificar valores libres (por ejemplo, convertir “Hombre” en
“H” o “Sr” en “1″).
Introducción

• TRANSFORMAR
– Obtener nuevos valores calculados (por ejemplo,
total_venta = cantidad * precio).
– Unir datos de múltiples fuentes (por ejemplo,
búsquedas, combinaciones, etc.).
– Calcular totales de múltiples filas de datos (por
ejemplo, ventas totales de cada región).
– Generación de campos clave en el destino.
– Transponer o pivotar (girando múltiples columnas
en filas o viceversa).
– Dividir una columna en varias (por ejemplo,
columna “Nombre: García, Miguel”; pasar a dos
columnas “Nombre: Miguel” y “Apellido: García”).
Introducción

• CARGA
– La fase de carga es el momento en el cual los datos
de la fase anterior (transformación) son cargados en
el sistema de destino. Dependiendo de los
requerimientos de la organización, este proceso
puede abarcar una amplia variedad de acciones
diferentes. En algunas bases de datos se sobrescribe
la información antigua con nuevos datos. Los data
warehouse mantienen un historial de los registros
de manera que se pueda hacer una auditoría de los
mismos y disponer de un rastro de toda la historia
de un valor a lo largo del tiempo.
Introducción

• CARGA
• Existen dos formas básicas de desarrollar
el proceso de carga:
– Acumulación simple: La acumulación simple es la más sencilla y común, y
consiste en realizar un resumen de todas las transacciones comprendidas en el
período de tiempo seleccionado y transportar el resultado como una única
transacción hacia el data warehouse, almacenando un valor calculado que
consistirá típicamente en un sumatorio o un promedio de la magnitud
considerada.
– Rolling: El proceso de Rolling por su parte, se aplica en los casos en que se opta
por mantener varios niveles de granularidad. Para ello se almacena
información resumida a distintos niveles, correspondientes a distintas
agrupaciones de la unidad de tiempo o diferentes niveles jerárquicos en
alguna o varias de las dimensiones de la magnitud almacenada (por ejemplo,
totales diarios, totales semanales, totales mensuales, etc.).
Introducción

• En definitiva, una solución BI completa
permite:
• Observar ¿qué está ocurriendo?
• Comprender ¿por qué ocurre?
• Predecir ¿qué ocurriría?
• Decidir ¿qué camino se debe seguir?
Introducción

Qué aporta a la empresa
Generar reportes
globales o por
secciones.
Crear una base de
datos de clientes.
Crear escenarios con
respecto a una
decisión.
Hacer pronósticos de
ventas y
devoluciones.
Compartir
información entre
departamentos.
Análisis
multidimensionales.
Generar y procesar
datos.
Cambiar la
estructura de toma
de decisiones.
Mejorar el servicio al
cliente

Qué aporta a la empresa
• Análisis de ventas
• Detección de clientes importantes
• Análisis de productos, líneas, mercados
• Pronósticos y proyecciones.
Ventas
• Segmentación y análisis de clientes
• Seguimiento a nuevos productos.Marketing
• Análisis de gastos
• Rotación de cartera
• Razones Financieras.
Finanzas
• Productividad en líneas
• Análisis de desperdicios
• Análisis de calidad
• Rotación de inventarios y partes críticas.
Manufactura
• Seguimiento de embarques
• Motivos por los cuales se pierden pedidos.Embarques

¿Qué aporta a la empresa?
• Control del negocio
– Mejor acceso a la información
• Ahorro en costes
• Tomar decisiones más eficaces y más rápidas
• Oportunidades de negocio
• Implementación de procesos automáticos
• Eliminación de informes manuales
• …..

– Generará 4,4 millones de puestos de trabajo a
nivel mundial para 2015
– Incremento del 7% en inversión para BI durante el
próximo año
– Un 74% de las organizaciones han invertido o
planean invertir en Big Data durante 2014
– Es el momento de invertir esfuerzos y recursos en
ofrecer a los clientes soluciones BI

• Posibles preguntas
– ¿Puedo obtener información adecuada de mi negocio?
– ¿Tiene un precio razonable?
– ¿Puedo obtener un valor tangible en un plazo razonable?
– ¿Mis datos están seguros?
– ¿Cuantos recursos físicos necesito?
– ¿Como es de fácil integrarlo con los datos actuales de mi
negocio?
– ¿Los usuarios básicos podrán acceder a la informaciónd e
forma rápida y sencilla?
– ¿Puedo escalar la solución?
Introducción

• HERRAMIENTAS Y SOLUCIONES
ACTUALES

• Posibles alternativas
– Sistemas tradicionales. Suites completas de
productos
• IBM Cognos, Oracle OBI, SAP BO, Microstrategy..
– BI OpenSource
• QlikView, Pentaho
– BI en Cloud
• Birst…
Introducción

• Diferencias
Introducción
BI PROPIETARIO BI OPEN SOURCE
Coste de licencias Sin coste de licencias
Soporte del fabricante Soporte con coste adicional
Errores resueltos por fabricante Errores resueltos por fabricante, la
comunidad, partners,etc…
Dependencia del fabricante Menos dependencia pero menos
estabilidad
Todo integrado Suelen enfocarse a una solución
Mas complicados de instalar y
administrar
Más sencillos de implementar

• BI se ha democratizado. Ya no solo lo
usan 4 personas en grandes empresas.
• El auge de las herramientas OpenSource
ha permitido un nuevo horizonte en BI.
• También hay una democratización del
dato, tanto desde las propias empresas
como los proveniente de Internet.
Herramientas actuales

• Leader: fabricante con una gran solución y que está
muy enfocado a las necesidades actuales del mercado
• Challenger: también tiene una buena solución pero le
faltan algunas características interesantes para llegar a
ser un lider consolidado
• Visionaries: Han sido capaces de detectar nichos de
mercado y ofrecen algún producto para cubrirla pero
les faltan capacidades a sus productos
• Niche Players: no tienen ni el producto ni componentes
para ser líderes pero que han destacado por algún
motivo durante 2013
Herramientas actuales

• Big Data
• Real Time BI
• BI Mobile
• Cloud BI
• Social Media
• End User self-service
• Multiples BI Tools. Herramientas Open Source
• Mejoras en la visualización
• Bases de datos específicas
Tendencias actuales

• El ámbito de la inteligencia de Negocios o Business Intelligence
está alcanzado un auge considerable en los últimos años y su
previsión de crecimiento está entre las más altas del mercado.
• Se estima que para el ciclo 2014-2016 estará en torno a un 10%
anual.
• El avance tecnológico en cuanto al hardware, la aparición de
nuevo software y la evolución del actual marcan un ritmo
trepidante en este nicho que las grandes empresas están
intentando aprovechar ofreciendo múltiples soluciones y
productos
• Por otro lado, las empresas se han percatado de los beneficios que
puede aportar esta tecnología en sus negocios y la ventaja que
permite frente a sus competidores a la hora de plantear
estrategias y tomar decisiones acertadas.
Tendencias actuales

introducción
• Big Data es la convergencia de enormes
cantidades de datos tanto estructurados como
no estructurados.
• Esta información puede ser tanto interna
como externa.
• Dado que las teconologías tradicionales no
pueden hacer frente a esta cantidad de
información es necesario utilizar nuevas
estrategias.

introducción
• Petabytes de datos creados diariamente
– Redes sociales
– móviles,
– sensores,
– Datos científicos,
– ….

introducción
• Petabytes de datos creados diariamente

introducción
• Todo el mundo conectado

introducción
• Todo el mundo conectado
– ¿Cuantas personas conoces sin Facebook o
Twiter?
– ¿Y si es adolescente? Cercana al 100%

introducción
• Volumen:
– Grandes cantidades de información
– Terabytes, Petabytes, …
– Los datos no se pueden almacenar en RDBMS tradicionales
• Variedad
– La fuente de datos s muy diversa: Web Logs, Application
Logs, Mdatos variados, Redes sociales
– Suele ser poco estructurado o sin ninguna estructura
• Velocidad
– Datos en streaming. Procesamiento complejo de datos
– Es necesaria una velocidad en la entrada y salida

introducción
• El dato es más importante que nunca, pero el
crecimiento exponencial está sobrepasando
las capacidades de las empresa para
gestionarlos (y por tanto para granar dinero
con esa información)
• Retos
–Procesar conjuntos de datos extragrandes
–Almacenar y gestionar esos datos
–Realizar análisis sobre los mismos.

introducción
• Tecnologías Hadoop
• .

Hadoop
• Hadoop es casi sinínimo del término “Big
Data” para la gestión de grandes volúmenes
de información de datos no estructurados.
• Hadoop Distributed File System implmenta
una capa de almacenamiento redundnate y
altamente escalable.

Hadoop
• Incremento de negocio para Hadoop

Hadoop
• Uno de los puntos fuertes de Hadoop es que
está diseñado para ejecutarse en servidores
de bajo coste y que dispone de una gran
tolerencia a fallos
• De hecho, en Hadoop, los fallos de hardware
se tratan como una regla y no como una
excepción.

Hadoop
• Otros proyectos implicados en Hadoop
• HBase : Una base de datos orientada a valores/claves que se
ejecuta sobre HDFS
• Hive : sistema de funciones que soportan agregación de datos y
coinsultas ad hoc sobre MapReduce
• Pig: Lenguaje de alto nivel para gestionar flujos de datos y ejecución
de aplicaciones sobre Hadoop
• Mahout: entorno de aprendizaje de máquinas implementado en
hadoop
• Zookeeper : servicio centralizado para mentener información de
configuración, gestión de nombre, y para facilitar la sincronización
de servicios
• Sqoop : Herramienta diseñada para transferir datos masivos desde
Hadoop a otros entornos como Bases de datos relacionales

Hadoop
• HDFS
• HDFS es un sistema de almacenamiento tolerante a
fallos que puede almacenar gran cantidad de datos,
escalar de forma incremental y sobrevivir a fallos de
hardware sin perder datos
• Los clusters Hadoop se utilizan sobre ordenadores
baratos.
• Si un nodo falla, el cluster puede continuar trabajando
sin perder datos o interrumpri el trabajo.
• Sencillamente redistribuye el trabajo entre los nodos
restantes del cluster.

Hadoop
• HDFS
• HDFS gestionar el
almacenamiento
en el cluster,
dividiendo los
ficheros en
bloques
pequeños y
almacenando
copias duplicadas
a traves de los
nodos.

Hadoop
• HDFS
• Comparada con otras técnicas de redundancia
como Redundant Array of Independent Disks
(RAID) , HDFS ofrece dos ventajas:
– No se requiere un hardware espcial
– Se implement a una técnica eficiente de
procesamiento de datos: MapReduce.

Hadoop
• MapReduce
• La mayor parte de las herramientas de
consulta están diseñadas para realizar
consultas simples que deben ejecutarse
rápidamente.
• El dato suele estar indexado y por tanto solo
pequeñas porciones de datos se examinan
durante la búsqueda.

Hadoop
• MapReduce
• Esta solución, en cambio no es útil para datos
no indexados de tipo semi estructurado
(textos) o sin estructurar (multimedia).
• Para responder una query en esta solución es
necesario examinar todos los datos
• Hadoop utiliza MapReduce para realizar un
análisis exahustivo de forma rápida.

Hadoop
• MapReduce
• Es un algoritmo de procesamiento de datos que
implmenta un proceso en paralelo
• De forma simple distribuye las atareas a través de los
nodos de un cluster ejecutanto una función “map.
– La función map estudia el problema, lo divide en trozos y
los manda a diferentes máquinas para que todos los trozos
puedan ejecutarse concurrentemente..
– Los reusltados de este proceso paralelo se recogen y se
distribuyen a través de un distintos servidores que
ejecutan una función “reduce”, que toma los resultados de
los trozos y los recombina para obtener una respuesta
simple

Hadoop
• MapReduce
• “Map” step: The master node takes the input,
chops it up into smaller sub-problems, and
distributes those to worker nodes. A worker
node may do this again in turn, leading to a
multi-level tree structure.
• Map(k1,v1) → list(k2,v2)

Hadoop
• MapReduce
• “Reduce” step: The master node then takes
the answers to all the sub-problems and
combines them in a way to get the output -
the answer to the problem it was originally
trying to solve.
• Reduce(k2, list (v2)) → list(v3)

Hadoop
• MapReduce. Ejemplo
• Contador de palabras
– Entrada
• Hello World
• Hello MapReduce
– Función MAP
void map(string i, string line):
for word in line:
print word, 1

Hadoop
– Función REDUCE
void reduce(string word, list partial_counts):
total = 0
for c in partial_counts:
total += c
print word, total

Hadoop

Hadoop
• MapReduce. Arquitectura

Hadoop
• Procesos
– NameNode: metados de ficheros
– DataNode: datos en los nodos
– SecondaryNodeName.Realiza checkpoints del HDFS
image
– JobTracker: gestor de trabajos
– TaskTracker: ejecutor de trabajos
– …

Hadoop
• Arquitectura MapReduce

Social MEDIA
• Redes sociales. Social Media
• Otro nuevo ámbito en el que las empresas están
decididas a entrar es en el de las redes sociales.
• Empujadas por el uso que se hace de Internet y el
rastro que los usuarios dejan en estos nichos, las
empresas se ha percatado de que la información
extraida de este uso permite tomar decisiones
estratégicas, tanto de marketing, publicidad,
planes de producción, tendencias, etc...

Social MEDIA
• El usuario media deja sus opiniones, críticas, gustos,
comentarios, etc.. en multitud de redes sociales y similares, lo
que el convierte en el nicho de extracción de datos más
importante que podemos encontrar en la actualidad respecto
a los gustos y tendencias.

Social MEDIA

Social MEDIA
• Las herramientas actuales de BI permiten también
transformar estos datos heterogéneos y dispares en modelos
de información que permiten tomar decisiones empresariales
estratégicas y “seguir” las tendencias de los usuarios y sus
gustos
• Además, unido a Big Data y a otras tecnologías se pueden
tomar decisiones en tiempo real.

BI MOVIL
• BI móvil
• Otro nicho de crecimiento BI para los
próximos años será sin duda la expansión de la
tecnología móvil. Los smartphones y las
tablets han acercado BI a un entorno donde
hasta hace poco era impensable.
• Según previsiones, un 35% de las empresas
usará BI en dispositivos móviles en el año
2014.

BI MOVIL
• BI móvil
• Entre los usos que se pueden dar a estos
componentes encontramos por ejemplo:
– Vendedores que se desplazan, con acceso a los datos
de clientes, stock, tendencias de compras del cliente,
etc…
– Acceso a datos estratégicos desde cualquier lugar, en
viajes o desplazamientos de directivos y responsables.
– Toma de decisiones en tiempo real en reuniones o
desplazamientos
– Etc…

BI MOVIL
• BI móvil
• Al igual que con otras tecnologías, las grandes
empresas de BI están comercializando
herramientas o versiones de sus productos
para ser utilizados en smartphones y tablets y
de esa forma poder acceder a datos, cuadros
de mandos y estadísticas de forma sencilla y
rápida.

RealTime BI
• Real Time BI
• Todas las tecnología mencionadas anteriormente
permite el acceso al dato en tiempo real, y por tanto
la posibilidad de tomar decisiones instantáneas sin
necesidad de esperar informes o estadísticas
posteriores.
• Por ejemplo Google analytics sería un buen ejemplo
del uso de estas tecnologías.

RealTime BI
• Real Time BI
• Por supuesto, no siempre el dato inmediato es el
único, ya que se seguramente las decisiones en
muchos casos se deben tomar junto a información
histórica y evolucionada que se almacenará en un
Data Warehouse tradicional.

BI en la nube
• BI en la nube

BI en la nube
• BI en la nube
• Por supuesto, el acceso a los datos BI en un sistema en
Cloud es otra de las tendencias que veremos en los
próximos años. Tanto de forma privada como pública
asistiremos a una tendencia a desplazar el dato a un
entorno cloud para poder acceder y manejarlo de
forma eficiente.
• Tener las herramientas de Business Intelligence
alojadas en la nube aporta además un valor añadido
sobre aquellas empresas que no pueden permitirse
disponer de tecnologías tan sofisticadas en plataformas
físicas propias.

BI en la nube
• BI en la nube
• Quizás el inconveniente más importante de
subir el dato a una nube que no sea privada es
el hecho de que la información crítica de la
empresa esté alojada fuera del entorno de la
propia empresa. Sin embargo, el
abaratamiento del coste del hardware hace
que las soluciones privadas sean cada vez más
abordables y eficientes.

BI en la nube
• BI en la nube
• En la parte de infraestructuras
– BIRST es actualmente Birst es el primer vendedor de Inteligencia de
Negocios basada en la nube en tener la suficiente fuerza dentro del
mercado y referencias de clientes para entrar en el cuadrante mágico.
– Por poner otro ejemplo reciente, SAS ha implementado una solución
de visualización analítica de datos en la nube para el mercado español,
denominado SAS Visual Analytics en Cloud, con el objetivo de que
empresas de cualquier tamaño y sector dispongan de la capacidad
analítica que puedan necesitar.

BI en la nube
• Otras
–End User self-service
–Multiples BI Tools.
Herramientas Open Source
–Mejoras en la visualización
–Bases de datos específicas

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