Archivo mensual: abril 2014

Uso de hojas de formato para mejorar la eficiencia en el diseño de informes EPM Add-In (Cliente de SAP BPC)


El diseño de informes y formularios de entrada de datos utilizando SAP EPM Add-In for MS Office, el complemento cliente de SAP Business Planning and Consolidation 10.0 (SAP BPC), puede resultar una tarea repetitiva en algunas facetas, especialmente en la aplicación de formatos que obedecen a estilos corporativos o necesidades funcionales del negocio.

Hoja de formato del EPM Add-In (nombre por defecto EPMFprmattingSheet)

El formato de un formulario diseñado en MS Excel con el EPM Add-In puede realizarse utilizando las características nativas de la interfaz de Excel, utilizando la función EPMCopyRange (herencia de versiones anteriores a la versión 10.0) o con las hojas de formato (denominada por defecto como EPMFormattingSheet). En muchos casos, salvo necesidades complejas o formularios que despliegan un número elevado de filas, el uso de hojas de formato puede resultar la opción más eficiente.

Formulario EPM Add-In (cliente BPC) con formato dinámico a través de una hoja de formato EPMFormattingSheet

Definida una hoja de formato, esta puede ser utilizada sin hacer cambios, simplemente haciendo referencia a ella. Con las hojas de formato, entre otras cosas, es posible realizar lo siguiente:

  • Asignar un formato según los niveles de jerarquía de los miembros de dimensión o sus propiedades.
  • Establecer un formato en particular para las celdas que identifican los niveles base o de entrada de datos.
  • Señalar un formato distinto si las celdas son modificadas.
  • Bloquear las celdas que no deben ser modificadas.
  • Definir validaciones básicas para la entrada de datos.
Anuncios

Botón “End Session” de BI 4.1 SP3 ¿dónde estás que no te veo?


La posibilidad de eliminar sesiones de usuarios en SAP BusinessObjects BI, hasta antes de la reciente actualización 4.1 SP3 (28.03.2014), era posible mediante rutinas basadas en llamadas al SDK de la plataforma. Una de las principales novedades de SAP BI 4.1 SP3, anunciada con mucho entusiasmo (por ejemplo, aquí y aquí), es la inclusión de un botón para eliminar sesiones, muy necesario en grandes instalaciones para terminar aquellas sesiones que se quedan activas a pesar que el usuario ha cerrado las aplicaciones que las generó.

Botón End Session de SAP BusinessObjects BI 4.1 SP3 en el CMC  (Al parecer, sólo visible en nuevas instalaciones y no si se aplica la actualización)

Después de aplicar esta actualización a dos hosts distintos, con el nivel de parche 4.1 SP2 no hemos llegado a ver el tan anhelado botón. Revisando la documentación del Administrador, sólo se señala que es necesario tener el derecho “Edit Object” en el objeto “CMC”, propio de un perfil de Administrador. Para despejar dudas, realizamos una nueva instalación utilizando el instalador con el nivel de actualización 4.1 SP3, y sin realizar nada excepcional, el “botón mágico” era visible.

Quizás hemos obviado algún paso que deberíamos revisar, pero en teoría, para este tipo de actualizaciones no hay demasiada ciencia. Comentarios sobre experiencias sobre este tema serán bienvenidos, en cualquier caso, esperaremos el próximo Patch de la SP3 de la 4.1.

Uso de una vista de atributos de SAP HANA en SAP Data Services


SAP Data Services es algo más que una herramienta de ETL (Extract, Transform, Load) es una plataforma de tratamiento de datos con múltiples funciones y posibilidades, especialmente por las amplias alternativas de utilizar diversos tipos fuentes de datos. En un entono SAP HANA se acopla perfectamente, pudiendo ser el instrumento clave para mover los datos desde y hacia la base de datos de esta plataforma in-memory computing.

Una de las posibilidades que podemos tener en cuenta es el uso de Vistas de Atributos (Attibute View) de SAP HANA en Data Services como DataStore (objeto que define una conexión a una fuente de datos), el procedimiento es señalado en la nota de referencia.

Referencia: SAP Note 2009982

Definición del Business Intelligence según el Controller


El papel del Busines Intelligence como instrumento clave en la gestión de las organizaciones queda muy bien descrita en la definición de esta disciplina que encontramos en una reciente publicación, denominada “Manual del Controller”, material bibliográfico recomendable:

La inteligencia de negocio, mejor conocida por su traducción sajona como Business Intelligence (BI) se define como un conjunto de metodologías, procesos, arquitecturas tecnológicas que transforman datos en información útil para la toma de decisiones. Las BI pueden manipular gran cantidad de datos para ayudar a la empresa a identificar y desarrollar nuevas oportunidades de negocio que proporcionen ventaja competitiva y estabilidad a largo plazo. Las BI están íntimamente relacionadas con el proceso de toma de decisiones en la empresa y, por tanto, constituyen una herramienta fundamental del controller, en la decisión de la herramienta final y su parametrización.

Del siguiente párrafo se desprende dos características importantes del BI, es única para cada organización y ayuda al logro de los planes estratégicos:

Es importante destacar que, a diferencia de los ERP u otras aplicaciones informáticas, una empresa no puede ir al mercado y “comprar” una aplicación entera de BI. La estrategia de BI de cada empresa debe definirse internamente y engloba mútiples partes y herramientas tecnológicas que acaban conformando la apuesta empresarial a medio y largo plazo. Las BI no deciden la estrategia pero se comportan como una poderosa palanca que puede y debe garantizar el éxito empresarial de la empresa. Ésa es la razón por la que en la punta de la pirámide del conjunto de herramientas de las BI se encuentran aplicaciones específicas para la ayuda a la toma de decisiones en la alta dirección.

Referencia: Manual del Controller (ISBN 978-84-15735-89-2)

El Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms 2014 (Minería de datos) Parte 2/2


El Cuadrante Mágico sobre plataformas Advanced Analytics (Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms) incluye a fabricantes de software cuyos productos se pueden utilizar de manera independiente de una plataforma de Business Intelligence y que deberían cubrir 13 capacidades o funcionalidades, tales cómo análisis predictivo, descriptivo, optimización, exploración, visualización, entre otros aspectos.  A continuación compartimos nuestro resumen, por orden alfabético, sobre los últimos 10 fabricantes (ver entrada anterior):

  • InfoCentricity. (En Niche Players). Empresa con sede en California (EEUU), posicionada como especialista en análisis predictivo para decisiones de riesgo crediticio en el sector bancario, pero que ha logrado tener éxito en otros sectores como en el marketing, ratail y educación. Logra los niveles más altos de satisfacción del cliente, fiabilidad del producto y proceso de actualización. A menudo es seleccionado por facilidad de uso, calidad del producto y calidad de soporte (expertos internos). Por su producto estrella (Xeno) obtiene altos niveles de satisfacción en visualización, exploración, análisis predictivo, escalabilidad del producto, entre otros aspectos. Aunque Xeno ofrece varias funcionalidades (tales como árboles de decisión, reporting, clustering o generación de variables), es considerada una herramienta del tipo “scorecard-centric” por lo que se deberá valorar si cubre la necesidades actuales y futuras que tenga una organización. Gartner considera que dado que muchos de sus directivos son ex-Fico (ver entrada anterior), al parecer no contribuyen a ver más allá de considerarse competencia de esta empresa. Clientes de referencia señalan la optimización y simulación como debilidades.
  • KNIME (En Leaders). Empresa con sede en Zurich Suiza, ofrece una plataforma de código abierto gratuita de Advanced Analytics. También ofrece una solución comercial basada en un servidor on-site o en la nube (cloud). Tiene presencia en diversas industrias, pero especialmente en educación, comunicaciones, gobiernos y ciencias de la vida (el término “life science”, además de hacer referencia a la biología, abarca también otros campos relacionados como la medicina, biomedicina, bioquímica y biodiversidad). Seleccionada con frecuencia por el soporte de código abierto, facilidad de uso y coste de licencia (valoración positiva por los usuarios que optan por la licencia de pago). Muy bien valorado por facilidad en el acceso a datos, filtrado y manipulación de datos, análisis predictivo, entre otros aspectos. A pesar del gran número de instalaciones, no tiene visibilidad más allá de la minería de datos. La simulación es un área de relativa debilidad.
  • Megaputer (En Niche Players). Empresa con sede en Indiana (EEUU) de antecedentes rusos con sede también en Moscú. Su producto estrella se denomina PolyAnalyst con amplia cobertura funcional, con fuerte integración de textos al análisis predictivo. Tiene altos niveles de satisfacción de los clientes. Seleccionada a menudo por facilidad de uso, soporte (expertos internos) y la amplia cobertura a tipos de fuentes de datos (especialmente textos). Usuarios señalan altos niveles de satisfacción por acceso a datos, filtrado y manipulación de datos, análisis descriptivos, entre otros aspectos. Carece de funcionalidades avanzadas y su interfaz de usuario requiere una modernización significativa. Los usuarios manifiestan insatifacción por la comunidad de clientes (foros y conferencias).
  • Microsoft (En Niche Players. Presente en el Cuadrante Mágico de BI 2014 en Leaders). Su capacidad de análisis predictivo está embebida en SQL Server y pueden ser utilizadas a través de un Add-in de MS Excel. Con frecuencia es seleccionada por bajo coste de implementación, alineación con inversiones en infraestructuras de datos existentes, entre otros aspectos. Clientes señalan altos niveles de satisfacción con el acceso a datos, filtrado y manipulación de datos, distribución, integración, gestión de proyectos, rendimiento y escalabilidad. A SQL Server 2012 Analysis Services le falta amplitud y profundidad, así como facilidad de uso en cuanto a las funcionalidades analíticas esperadas. Los clientes señalan como áreas de debilidad a la visualización, exploración, análisis descriptivo y análisis predictivo.
  • Oracle (En Niche Players. Presente en el Cuadrante Mágico de BI 2014 en Leaders). El componente “Advanced Analytics Option” (OAA) es opcional con la Base de Datos Oracle Enterprise Edition, ofrece varias opciones de despliegue. La integración de OAA con la base de datos Oracle significa uno de los principales motivos de su elección, además de la integración con el Lenguaje R. Se señalan altos niveles de satisfacción por el acceso a datos, análisis predictivo, análisis de textos, rendimiento, escalabilidad, entre otros aspectos. La integración de OAA con la base de datos de este fabricante puede ser vista positivamente por facilitar la escalabilidad y simplicidad, evitando la creación de copias adicionales de los datos para el análisis avanzado, pero dado que este tipos de análisis tienen un procesamiento intensivo, se debe considerar este aspecto al diseñar la arquitectura de datos para obtener el mejor rendimiento para todas las tareas de análisis. Oracle recibe percepciones negativas por su estructura de precios. La visualización, exploración, análisis descriptivo, optimización, simulación y gestión de proyectos como áreas de relativa debilidad.
  • RapidMiner. (En Leaders). Con sede en Massachusetts (EEUU). Conocida en el pasado como Rapid-I, se trata de una propuesta Open Source de minería de datos, también disponible como una solución comercial con capacidad de conectarse a amplias fuentes de datos y grandes volúmenes de información. Se reportan buenos niveles de satisfacción general. Se citan altos niveles de satisfacción en acceso a datos, filtrado y manipulación de datos y análisis predictivo. Se selecciona frecuentemente por facilidad de uso, costo de licencia, velocidad en el desarrollo de modelos y capacidad para construir una gran cantidad de modelos (ofrece plantillas que guían en los caos más comunes de predicción). La gestión de proyectos, entre otros aspectos, se señala como área de relativa debilidad.
  • Revolution Analytics. (En Visionaries). Con sede en California (EEUU) brinda una multiplataforma y un ecosistema de alianzas para fomentar el uso del Lenguaje R. Revolution Analytics tiende a ser la opción predeterminada cuando se busca una solución basada en R. A menudo es seleccionada por sus características Open Source y el coste bajo de licencias. Cliente señalan altos niveles de satisfacción en los componentes de acceso a los datos, análisis descriptivo avanzado, análisis predictivo y simulación. Usuarios señalan que los precios no son predecibles o controlables. No se señalan problemas de rendimiento destacados. Clientes señalan la visualización, exploración, gestión de proyectos y experiencia del usuario como áreas de relativa debilidad.
  • SAP. (En Challengers. Presente en el Cuadrante Mágico de BI 2014 en Leaders). Lo comentamos en una próxima entrada.
  • SAS. (En Leaders. Presente en el Cuadrante Mágico de BI 2014 en Leaders). Con sede en Carolina del Norte (EEUU), con más de 40.000 clientes y el mayor ecosistema de usuarios y socios, con fuerte presencia en la banca, seguros, servicios y gobiernos. SAS cuenta con el porfolio de productos más amplio del mercado, comparable sólo con los productos de entornos basados en el Lenguaje R. Pero sin embargo existe demasiada fragmentación de productos o existen múltiples productos para un mismo fin. Seleccionada a menudo por la calidad del producto, disponibilidad de perfiles y capacidad de modelar sobre amplios volúmenes de datos. Altos niveles de satisfacción se señalan por el acceso a datos, filtrado y manipulación de datos, análisis descriptivos avanzados, análisis predictivo y en otros componentes de análisis avanzado. Se señalan algunas referencias de insatisfacción por el coste elevado de licencias. Se espera que la complejidad de uso del producto sea mejorada con “SAS Visual Statistics”.
  • StatSoft. (En Challengers). Con sede en Oklahoma (EEUU) pionera en el análisis avanzado, tiene uso en todas las industrias y regiones del mundo. Tiene altos niveles de satisfacción del cliente en general, recibe algunas de las más altas valoraciones por fiabilidad del producto y experiencia de actualización. Usualmente elegida por facilidad en el desarrollo de modelos, costo de licencia y soporte una amplia variedad de tipos de datos (incluyendo no-estructurados). Se señalan altos niveles de satisfacción en análisis descriptivo avanzado, análisis predictivo, rendimiento y escalabilidad. Se señalan dudas en el sistema de licencias y carencias en las comunidades de usuarios. Se señalan debilidades en la gestión de proyectos.

Referencia: Gartner.com

El Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms 2014 (Minería de datos) Parte 1/2


La primera edición del “Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms”, es decir, el estudio elaborado por la consultora Gartner sobre las principales propuestas de minería de datos (además de otras funcionalidades analíticas), incluye a los fabricantes que cumplan lo siguiente:

  • Deben ofrecer Advanced Analytics (AA) como un producto independiente que se puede implementar y utilizar por separado de otras aplicaciones de Business Intelligence (BI) o de negocios. Debe se un producto que soporte distintos casos de uso en toda una organización (application-neutral), en lugar de una aplicación empaquetada para un dominio específico o problema de negocio
  • El producto de brindar al menos tres enfoques diferentes para el análisis predictivo, y tres enfoques de análisis descriptivo avanzado, optimización o simulación.
  • Generar al menos 2 millones de US$ en ingresos anuales por licencias de software relacionado Advanced Analytics, o contar con más de 1000 implementaciones activas.
  • Al menos el 15% de sus ingresos se deben provenir fuera de la región de origen del fabricante.
  • En este estudio debe haber logrado un mínimo de 15 encuestas a clientes completas.

Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms 2014 (Gartner)

Son 16 empresas las protagonistas de este estudio, casi la totalidad se trata de empresas con sede en EEUU, algunas de ellas también figuran en el Cuadrante Mágico de Business Intelligence 2014. A continuación señalamos, por orden alfabético, las 6 primeras:

  • Actuate (En Niche Players. Presente en el Cuadrante Mágico de BI 2014 en Niche Players). Empresa con sede en California (EEUU), orientada a la visualización de datos, su propuesta AA es incipiente. La adquisición de la española Quiterian refuerza su apuesta por este sector. Los usuarios señalan problemas sin solución, niveles bajos de satisfacción de calidad del producto, mala comunicación con el proveedor y problemas en las actualizaciones.
  • Alpine Data Labs (En Niche Players). Empresa son sede en California (EEUU), ofrece una plataforma de análisis big data sobre Hadoop y plataformas paralelas. Brinda importantes funciones de colaboración especialmente para el análisis predictivo, para desarrollar los modelos y su reutilización. Clientes reportan niveles altos de satisfacción, pero señalan carencias o debilidades en visualización, exploración y gestión de proyectos.
  • Alteryx (En Visionaries. Presente en el Cuadrante Mágico de BI 2014 en Visionaries). Empresa con sede en California (EEUU), ofrece una plataforma que facilita la combinación de datos propios, con los de terceros y en la nube, para analizarlos. Al igual que se señala en el Cuadrante Mágico de BI, se destaca su novedosa interfaz de usuario que facilita su uso, logrando altos niveles de satisfacción en varios tipos de funciones (accesos a datos y manipulación de datos). Se considera como un producto dirigido al usuario de negocio y no para usuarios expertos o científico de datos porque carece de funciones avanzadas. Usuarios reportan problemas de fiabilidad y en las actualizaciones. Al igual que el proveedor anterior, los usuarios señalaron debilidades en visualización, exploración y gestión de proyectos.
  • Angoss. (En Challengers). Con sede en Canadá, con su producto basado en árboles de decisión, denominado KnowledgeSEEKER, tiene una larga trayectoria en análisis avanzado centrándose en análisis de riesgos, análisis de marketing y analítica CRM, con una fuerte presencia en el sector financiero. En esta encuesta obtiene altos niveles de satisfacción en visualización, exploración y análisis predictivo. Gartner considera que podría mejorar como proveedor independiente y por consiguiente su atractivo como un candidato a ser adquirido. Aun no ofrece funciones avanzadas tales como análisis gráfico o análisis de serie temporales. Los usuarios señalan debilidades en el filtrado de datos, simulación y gestión de proyectos.
  • FICO. (En Niche Players). Empresa con sede en California (EEUU) focalizada en el sector bancario, seguros, retail y salud, con una creciente presencia en otros sectores. Obtiene buenos niveles de satisfacción y fiabilidad de producto. Es seleccionado por la capacidad de construir modelos con precisión y eficacia sobre grandes volúmenes de datos con varias variables. Los usuarios señalan limitaciones en visualización y exploración.
  • IBM. (En Leaders. Presente en el Cuadrante Mágico de BI 2014 en Leaders). Con sede en Chicago (EEUU). Su propuesta se basa en SPSS, empresa que adquirió en 2009, que complementa con Watson e ILOG bajo lamarca corporativa Smart Planet. Seleccionado con frecuencia por la rapidez con la que se construye un modelo, facilidad de uso y calidad del producto (usuarios señalan alta satisfacción en acceso a datos, análisis descriptivo, análisis predictivo, escalabilidad del producto, entre otros aspectos). Los usuarios señalan referencias negativas a la estructura de precios (basada en usuarios y cores, también señalan debilidad en las características de simulación.

Referencia: Gartner.com

Visualización para comparar las propuestas de los fabricantes BI, según Gartner 2014


Compartimos (aquí enlace) una visualización para consultar y comparar las propuestas de Business Intelligence (BI) de los fabricantes incluidos en el informe del “Cuadrante Mágico de las plataformas BI” de la consultora Gartner, edición 2014.

Visualización para comparar las propuestas de los fabricantes de BI según Gartner - 2014

Las tendencias en el “Advanced Analytics” (minería de datos)


Gartner, este año 2014, ha presentado el primer Cuadrante Mágico sobre las herramientas de Análisis Avanzado (Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms), hasta el pasado año la minería de datos y las funciones estadísticas eran consideradas capacidades que debería incluir una plataforma de Business Intelligence.

Según este nuevo estudio de Gartner, el Advanced Analytics está extendido por todo el mundo, pero es en América del Norte y Europa dónde se encuentran los más grandes mercados. En cuanto a las industrias que lo aplican, Gartner encuentra casos de uso en todas las industrias, pero es en el sector financiero, retail, comercio electrónico y comunicaciones dónde estarían las implementaciones más grandes.

El término Advanced Analytics es relativamente reciente, pero las tecnologías que incluyen existen desde hace más de 20 años, por lo que se considera un mercado maduro y estable, el cual tiene un creciente interés para los usuarios, impulsado principalmente por el “fenómeno big data”. Gartner señala las siguientes tendencias en Advanced Analytics:

  • El interés de aplicar Advanced Analytics en la gestión se está extendiendo a otras unidades negocio dentro de las empresas, además de las clásicas implementaciones en marketing y gestión del riesgo.
  • El incremento en el volumen y variedad en las fuentes de datos, especialmente por las de tipo no-estructuradas, obligan a contar con usuarios y herramientas con mayores niveles de sofisticación para logar obtener todo el potencial de la información.
  • La creciente demanda de capacidades Advanced Analytics está superando la oferta de usuarios expertos.

Definición de “Advanced Analytics” según Gartner


Podríamos señalar que desde los origines del Business Intelligence, la minería de datos ha sido considerada una capacidad o funcionalidad esperada en las plataformas de BI, pero hasta la fecha, muy pocos fabricantes han podido desarrollar un producto meridianamente claro en su implementación y uso, para que los potenciales usuarios crean en la factibilidad de la obtención de valor para los negocios.

Quizás para aliviar de esta responsabilidad a los proveedores o simplemente para diversificar sus oportunidades comerciales, dado el incremento de la demanda de soluciones de minería de datos, especialmente desde el inicio de la denominada “crisis”, el término Advanced Analytics va ganando popularidad (aquí traducimos Advanced Analytics como “Análisis Avanzado”, hemos visto otras propuestas como “Analítica Avanzada“),

La consultora Gartner, es el principal promotor del término Advanced Analytics, el cual lo define del siguiente modo:

es el análisis de todo tipo de datos utilizando métodos cuantitativos sofisticados (tales como la estadística, la minería de datos descriptiva y predictiva, la simulación y optimización) con el fin de obtener conocimientos que utilizando enfoques tradicionales del Business Intelligence, como el reporting, es poco probable que se descubran”.