Business Intelligence – Página 20

«Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms 2014»

Gartner, la consultora de referencia en el estudio de la oferta de soluciones tecnológicas en sus diversos sectores, ha presentado su “Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms 2014”. Como todos los años, este estudio se basa en encuestas realizadas a los usuarios de plataformas de Business Intelligence (BI) y Business Analytics (BA). A continuación, señalamos lo que nos ha parecido más relevante de este estudio:

Gartner, la consultora de referencia en el estudio de la oferta de soluciones tecnológicas en sus diversos sectores, ha presentado su “Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms 2014”. Como todos los años, este estudio se basa en encuestas realizadas a los usuarios de plataformas de Business Intelligence (BI) y Business Analytics (BA). A continuación, señalamos lo que nos ha parecido más relevante de este estudio:

Los clientes no encuentran en un solo proveedor la solución a todas sus necesidades de BI y Análisis.
El mercado de BI no tiene techo, sigue creciendo, se estima que en 2013 superó los 14 mil millones de dólares.
Las plataforma de BI y BA continúan una tendencia desde hace cinco años: Adopción creciente de herramientas de exploración y descubrimiento, más orientadas a los usuarios de negocio en detrimento de clásicas soluciones parametrizadas de reporting y análisis OLAP.
Por parte de los usuarios, se incrementa la aceptación por las solucione Cloud de BI. Muchos proveedores brindan la posibilidad Cloud, pero ninguno facilita la combinación de una solución de este tipo con una solución tradicional.

¿Tableau el nuevo líder en el BI?

A simple vista, Tableau para ser el ganador de esta edición del Cuadrante Mágico del BI 2014, esto se debe al nivel de adopción y el grado de satisfacción de sus usuarios. Las valoraciones recogidas señalan usuarios “extremadamente contentos” con este producto.
La mayoría de los usuarios señalan el uso de Tableau como una solución complementaria a otra plataforma de BI. Al carecer de funciones clásicas tales como reporting y posibilidades de administración de metadatos, muy necesarios en implementaciones empresariales (al parecer, su componente Data Server aun no cubre ampliamente este último requerimiento).

La exploración y descubrimiento, si un líder claro en el BI

Los denominados “líderes históricos”, hasta ahora, no brindan soluciones de exploración de datos lo “suficientemente buenas” para los usuarios de negocio (como soluciones de exploración, en el caso de SAP, podría señalarse SAP Lumira o SAP Explorer).
En general, se señala que los proveedores se han centrado en mejorar las características de facilidad de uso pero olvidan cuestiones tales como la facilidad de la gestión de los datos (“governed data discovery»), observación especialmente dirigida para Tableau, QlikView y Tibco Software, dado que los productos de estos fabricantes carecen de características empresariales tales como la gobernanza, administración y escalabilidad de sus plataformas.
Entre los mejores en el rubro de herramientas de descubrimiento se encuentra Microsoft, MicroStrategy y SAS, de este último se destaca que incorporará la posibilidad de combinar informes tradicionales con los resultados de sus paneles de exploración de datos.

Redefinición de lo que debe tener una solución BI & BA

De ahora en adelante, Gartner distingue lo que debe tener una plataforma de Business Intelligence – Analytics y una plataforma de “Análisis Avanzado” (Advanced Analytics, es decir, herramientas que incluyen funciones de estadística, minería de datos, predicción y simulación). De este modo, tenemos un nuevo “cuadrante mágico” denominado “Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms”.
Como consecuencia de lo señalado en el párrafo anterior, ya no se considera como funciones o características que debería incluir una plataforma de BI el “Análisis predictivo” y el “Análisis Prescriptivo”, funciones propias de las denominadas “Plataformas de análisis avanzado”.
Así mismo, la función de “Socrecard” o la posibilidad de automatizar la estrategia de las organizaciones a través de la metodología del Cuadro de Mando Integral ya no se espera en una solución de BI, dado que es propia de una solución Corporate Performance Management (CPM) o también denominada Enterprise Performance Management (EPM).
Se agregan como características esperadas de una plataforma de BI las siguientes funciones:
- Geospatial and location intelligence. Facilidad para analizar la información incluyendo el contexto geográfico.
- Embedded advanced analytic. Inclusión de funciones analíticas en bibiliotecas centralizadas.
- Business user data mashup and modeling. Facilidad para construir modelos analíticos incluyendo diversos tipos de fuentes de datos.
- Analytics Embeddable. KITs o SDKs de desarrollo e integración con aplicaciones de negocio a medida.
- Soporte a fuente de datos Big Data.

Referencia: Gartner.com

Sugerencias para diseñar documentos WebI pensando en MS Excel

En ocasiones es inevitable que los documentos Web Intelligence (WebI) de SAP BusinessObjects BI terminen siendo exportados a MS Excel, porque entre otras cosas, el usuario se sienta más cómodo o se desconoce las posibilidades de WebI en la definición de fórmulas y otras características avanzadas que reducirían las veces en que se utilizaría esta herramienta analítica como un extractor de datos.

En ocasiones es inevitable que los documentos Web Intelligence (WebI) de SAP BusinessObjects BI terminen siendo exportados a MS Excel, porque entre otras cosas, el usuario se sienta más cómodo o se desconoce las posibilidades de WebI en la definición de fórmulas y otras características avanzadas que reducirían las veces en que se utilizaría esta herramienta analítica como un extractor de datos.

La exportación de un documento WebI a MS Excel puede generar hojas de cálculo que requerían ser ordenados por la generación innecesaria de columnas o datos mal tabulados. Dado que no podemos (o mejor dicho, no deberíamos) bloquear las exportaciones a Excel, si podemos hacer que esta tarea sea más fácil e inmediata.

En el documento de referencia se señalan unos lineamientos o buenas prácticas (best practices) para que los documentos WebI generen libros MS Excel más legibles:

Alinear los objetos contenidos en los informes utilizando la grid (Esta característica está disponible en la versión Rich Client y Java, dependiendo de la resolución de la pantalla puede no ser visible).
No utilizar márgenes asignándoles a los cuatro parámetros (izquierda, derecha, superior e inferior) el valor cero.
Alinear los datos a la izquierda, salvo los valores numéricos.
Evitar en celdas y tablas la activación de la propiedad de ancho y altura automático (Autofit width / Autofit height), utilizar tamaños fijos.

Referencia: SAP Note 1969285

Importación de objetos BW para modelarlos en SAP HANA Studio

Si tenemos SAP NetWeaver Business Warehouse sobre una plataforma SAP HANA (BW on HANA) podríamos importar los denominados objetos BW para que sean accesibles desde la interfaz SAP HANA Studio y por consiguiente diseñar vistas de información que faciliten el acceso a los datos desde MS Excel o aplicaciones cliente tales como los componentes SAP BusinessObjects BI e inclusive…

Si tenemos SAP NetWeaver Business Warehouse sobre una plataforma SAP HANA (BW on HANA) podríamos importar los denominados objetos BW para que sean accesibles desde la interfaz SAP HANA Studio y por consiguiente diseñar vistas de información que faciliten el acceso a los datos desde MS Excel o aplicaciones cliente tales como los componentes SAP BusinessObjects BI e inclusive diseñar Universos para que los usuarios de aplicaciones como Lumira o Predictive Analysis pueda acceder a esta información dado que estas herramientas, por el momento, no pueden acceder directamente a consultas BEx.

Los objetos BW importados son presentados en la interfaz SAP HANA según la naturaleza del objeto, así un DataStore lo verámos como una vista analítica con el mimo nombre del objeto origen. La importación de un cubo o también denominado infocubo generaría una vista analítica de uso interno con el prefijo _INTERNAL y una vista calculada la que podría ser utilizada por los usuarios. Una QuerySnapshot InfoProvider generaría una vista analítica. Un infoObjeto tipo Característica generaría una vista de atributos.

Para más información sobre la importación de objetos SAP NW BW para modelarlos en SAP HANA Studio consultar la nota 1764251 la cual puede presentar novedades en cualquier momento.

Utilizando IDT de BI4, salvado por un backup

Al estar usando intensivamente Information Design Tool (IDT) de SAP BusinessObjects BI 4.1 SP02 patch 01 (la penúltima actualización disponible) vemos con satisfacción varios pequeños detalles que se han ido incluyendo poco a poco en cada una de sus actualizaciones, detalles que en su conjunto facilitan el trabajo con esta herramienta para diseñar los denominados Universos, la capa semántica de BI4, fundamental para un BI Self Service.

Al estar usando intensivamente Information Design Tool (IDT) de SAP BusinessObjects BI 4.1 SP02 patch 01 (la penúltima actualización disponible) vemos con satisfacción varios pequeños detalles que se han ido incluyendo poco a poco en cada una de sus actualizaciones, detalles que en su conjunto facilitan el trabajo con esta herramienta para diseñar los denominados Universos, la capa semántica de BI4, fundamental para un BI Self Service.

Así como vemos muchas mejoras, nuestro “éxtasis” por esta plataforma de BI no nos ciega para identificar cosas que esperábamos superadas, más aún cuando encontramos notas que así lo señalan. Debemos reconocer que sentimos algunos minutos de “pánico” cuando al validar la integridad de nuestro diseño de Universo observamos varios errores con un texto similar al siguiente: “The calculated column referenced in the table contains ivalid sql” y al tratar de editar la gran cantidad de columnas calculadas que habíamos definido recibíamos como respuesta “Failed to edit calculated column”.

No tenemos certeza absoluta del origen del problema, pero este se produce en la denominada Data Foundation dónde observaremos que varias tablas del esquema no figuran como seleccionadas en la lista de tablas de la conexión, por lo que todos los alias y columnas calculadas generan errores al validar el “business layer” o la “data foundation”.

Después de probar varias opciones nos resignamos a recurrir a una copia seguridad, pero sólo restituimos, en otro proyecto, el fichero .dtx del «data foundation», conservando el fichero .blx del “business layer” y el acceso directo de la conexión. Otra opción hubiera sido recuperar la versión publicada en el repositorio de la plataforma, para luego realizar los cambios que estuviesen faltando.

A pesar del tiempo transcurrido SAP BusinessObjects BI nos puede seguir dando algunas sorpresas no muy gratas, por lo que en la fase de desarrollo o diseño de un proyecto de BI resulta muy aconsejable las copias de seguridad diarias.

SAP EPM y SAP BI para apoyar el «Cierre Financiero»

Se denomina “Cierre financiero” al proceso por el cual una organización periódicamente finaliza sus procesos contables y genera información financiera, útil y necesaria para apoyar la gestión interna y elaborar los informes legales y reglamentarios exigidos por instituciones externas.

Financial excellence is achieved when resources, people, and technology are combined to optimize and streamline financial processes, decrease operating costs, manage working capital and cash flow, and maximize profitability (ISBN 978-59229-422-0)

Los continuos cambios en los procesos, datos y necesidades, complican las operaciones de cierre financiero, por lo que las organizaciones, con ambición y visión competitiva, ven en la tecnología el mejor mecanismo para asegurar la calidad y agilidad en estas operaciones.

En los portfolios o carteras de productos Enterprise Performance Management (EPM) y de Business Intelligence & Analytics de SAP las organizaciones puede encontrar un amplio abanico de productos que podrían ayudarle a mejorar la ejecución de sus procesos financieros contables, incluyendo los siempre críticos “cierres mensuales”.

Optar por estas soluciones debe corresponder a un plan alineado a objetivos tales como disminuir los tiempos de las tareas operativas para favorecer las tareas de análisis, mejorar la calidad e integridad de los datos, aumentar la flexibilidad y agilidad para la adopción de nuevas necesidades de gestión.