Business Intelligence – Página 26

Desktop Intelligence Compability Pack (DCP) de SAP BusinessObjects BI 4.1

Desktop Intelligence (DeskI) fue el primer componente de SAP BusinessObjects BI para diseñar informes, poco a poco fue perdiendo protagonismo por Web Intelligence (WebI), otro componente con similares características pero en entorno Web, principal diferencia con relación a DeskI, que requiere ser instalado en cada ordenador donde será utilizado.

Desktop Intelligence (DeskI) fue el primer componente de SAP BusinessObjects BI para diseñar informes, poco a poco fue perdiendo protagonismo por Web Intelligence (WebI), otro componente con similares características pero en entorno Web, principal diferencia con relación a DeskI, que requiere ser instalado en cada ordenador donde será utilizado.

DeskI fue declarado obsoleto y excluido de SAP BusinessObjects 4.0 (BI4) , sin considerar el gran uso que tenía en la comunidad de usuarios BusinessObjects, llegando a ser muy importante en algunas grandes organizaciones que tienen centenares de estos documentos. Las posibilidades que tenían los usuarios en BI4 para no perder el trabajo realizado en sus documentos DesKi eran las herramientas de conversión, que hasta ahora no han satisfecho a casi nadie.

La nueva propuesta para para gestionar el trabajo realizado con DeskI en las tareas de actualización de la plataforma de BusinessObjects BI se denomina Desktop Intelligence Compability Pack (DCP) introducida con la versión 4.1 de SAP BusinessObjects BI (BI41). DCP es una propuesta menos “traumática”, no se trata de un “conversor mágico”, permite realizar un trabajo progresivo utilizando Desktop Intelligence y accediendo a BI41.

DCP es incluido dentro del paquete de componentes cliente de SAP BusinessObjects XI 3.1 Fix Pack 6.1 y actualizaciones posteriores de la versión 3.1. Es posible utilizar DCP para migrar los documentos DeskI de instalaciones 3.1 y XIR2. Para mayor información te sugerimos revisar la nota SAP 1920743.

Error WIS 30270 subsiste en BI 4.1

En el mundo de SAP BusinessObjects BI, inclusive en la era pre-SAP, existe un código de error que nunca hemos dejado de ver en todas las versiones, nos referimos al Error WIS 30270. Se trata de un error genérico que puede ir acompañado con una amplia variedad de mensajes que brindan nulos indicios del origen o solución. Hace más de un año nos encontramos con este error cuando configurábamos la versión 4.0 y también recientemente con la versión 4.1 SP01 (liberada el 23 de agosto, y ya cuenta con dos patchs), en este último caso, el mensaje recibido ha sido el siguiente:

An internal error occurred while calling instance API ERR_WIS_30270

El origen puede estar relacionado con la versión de los componentes JAVA, es decir el servidor de aplicaciones Web y la máquina virtual java. Inclusive seguimos considerando la versión del sistema operativo del host, que seguimos recomendando que sea totalmente en inglés. Recomendamos realizar la instalación sobre un servidor totalmente “limpio”, sólo con el software del sistema operativo. Por suerte, contamos con una maqueta de máquina virtual con estas características, un “salvavidas” antes de buscar explicaciones o soluciones que serán difíciles de encontrar, que inclusive SAP no ha podido acotar.

Al finalizar la instalación, e inclusive antes de profundizar en la customización, realiza pruebas de generación de consultas e informes, grabación y visualización en Web Intelligence (tanto la versión Java como la de cliente enriquecido), es preferible detectar los problemas en esta fase inicial.

Las claves de la eficiencia de la tecnología columnar

Con la expresión «tecnología columnar» nos referimos a las técnicas de almacenamiento de los datos por columnas, incluida en las alternativas más actuales de base de datos como SAP HANA Database y SAP Sybase IQ, propuesta de base de datos para fines analíticos y de data warehouse de SAP.

Con la expresión «tecnología columnar» nos referimos a las técnicas de almacenamiento de los datos por columnas, característica incluida en las alternativas más actuales de base de datos como esel caso de SAP HANA Database y SAP Sybase IQ, propuesta de base de datos para fines analíticos y de data warehouse de SAP.

La mejor eficiencia que proporciona el almacenamiento por columnas en entornos analíticos, podríamos resumirlos en los siguientes aspectos:

Más rapidez. Las consultas analíticas se basan en el ordenamiento, agrupación, clasificación o elaboración de rankings de la información, para lo cual se accede a campos o columnas de datos. Las tablas basadas en el almacenamiento en columnas, además de contener los datos en esta estructura, cuentan con índices que señalan la ubicación de los valores en cada columna. Este hecho facilita la recuperación de los datos consultados, sin tener que acceder a toda las filas de datos de una tabla (tal como sucede en un esquema relacional). Finalmente, todo esto redunda en un menor consumo de CPU y en menores tiempos de respuesta.

Menor espacio. Con la tecnología columnar los valores similares en cada columna son sustituidos por claves más pequeñas que requieren menos espacio que el valor original. Como resultado final, el almacenamiento de una tabla puede reducirse en una proporción entre 3x a 7x, aunque este ratio puede variar considerablemente dependiendo de los valores repetidos y del tipo de dato que se almacene.

La tecnología columnar no es mejor que la relacional, cada una tiene un mejor uso recomendable, ya sea en un entorno analítico o transaccional, respectivamente (aquí post relacionado)

Buenas prácticas en el diseño de gráficos (y IV): Histogramas

Un histograma es una representación gráfica que secciona un grupo de datos en función de los valores de un indicador o variable numérica (por ejemplo, edad, ingresos o gastos) y muestra el número de elementos (frecuencia) o el porcentaje (frecuencia relativa) que representa cada grupo de elementos. Los casos más usuales son para analizar atributos o características de grupos de poblaciones.

Al diseñar un histograma ten presente los siguientes aspectos

Comprobar si las unidades del eje vertical indican frecuencias o frecuencias relativas. Si se trata de frecuencia relativa, es necesario conocer el tamaño de la muestra para hacer una adecuada interpretación.
Comprobar la escala utilizada en el eje horizontal (para los grupos de valores del indicador o variable numérica):
- Si los intervalos de valores son pequeños, posiblemente la altura de las columnas sea muy variable y se dificulte su interpretación.
- Si los intervalos son grandes la representación gráfica se podría ver más uniforme de lo que realmente es.

Buenas prácticas en el diseño de gráficos (III): Cronogramas o gráficos de líneas

Un cronograma o gráfico de líneas muestra la variación de los valores de un indicador o variable a lo largo de un período de tiempo. Cuando tengas la oportunidad de analizar o diseñar un gráfico de este tipo, ten presente lo siguiente:

Observa si las escalas del eje vertical (cantidad) y del eje horizontal (línea temporal) son las adecuadas, alterando la escala se puede conseguir que los valores parezcan más o menos significativos de lo que son en realidad.
Comprueba la distancia de separación entre los puntos del eje temporal, deberían ser uniformes. Si no hay datos para un período, de igual modo, debería visualizarse.
Verifica que las unidades representadas son válidas para realizar comparaciones a lo largo del tiempo. En algunas ocasiones las unidades monetarias deberían ser ajustadas considerando la inflación.
Las explicaciones sobre posibles tendencias que muestre este tipo de gráficos debe ser sustentada con información estadística. Un gráfico que representa la evolución de un indicador en el tiempo, muestra lo que está ocurriendo, no las causas que podrían determinar su comportamiento futuro.