Comenzando a leer el resumen del informe «Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms 2013» de Gartner:
Según la visión de Gartner, el Business Intelligence (BI) y Business Analytics (BA) deberían conformar una plataforma única, la cual debería ofrecer hasta 15 principales funcionalidades, agrupadas en tres grandes categorías:
Integración
- Infraestructura BI. Debe ser única y común para gestionar todos los recursos y funcionalidades de la plataforma.
- Gestión de metadatos. Deben ser reaprovechables y base para definir nuevos objetos. La plataforma de brindar las herramientas para gestionarlos.
- Herramientas de desarrollo. Debe brindar los recursos necesarios para diseñar aplicaciones analíticas que puedan ser integradas a los procesos de negocio u otras aplicaciones.
- Colaboración. Debe facilitar el intercambio de idea o diálogos entre usuarios que analizan la información a través del uso de anotaciones, chats o foros.
Distribución de la información (Information Delivery)
- Informes (Reporting). Facilidades para crear informes con formato e interactivos, con o sin parámetros y posibilidades de programar su distribución
- Tableros de datos (Dashboards). Informes para Web o dispositivos móviles con pantallas táctiles que indiquen el estado de una métrica de rendimiento en comparación con un objetivo o valor objetivo.
- Consultas personalizadas (Ad hoc query). Permitir a los usuarios elaborar sus propias consultas, para lo que resulta muy necesario contar con una capa semántica.
- Integración con Microsoft Office. Especialmente con MS Excel, ofreciendo las posibilidades de análisis integradas con todas las características que ofrece este programa de hojas de cálculo.
- Búsquedas (Search-based BI). La interfaz de usuario deberá ofrecer funcionalidades de búsqueda de datos estructurados y no estructurados.
- Movilidad (Mobile BI). Facilitar la distribución de contenidos BI o analíticos a través de los dispositivos móviles ya ea a través de publicaciones y/o modo interactivo.
Análisis (Analysis)
- Procesamiento analítico en línea (Online analytical processing – OLAP). Permite a los usuarios acceder a los datos a través de consultas ad hoc con cálculos y resultados rápidos, posibilitando los análisis desde diferentes niveles de agregación de la información utilizando técnicas como “slicing and dicing” o “drilldown / drillup”. Del mismo modo, esta característica debería facilitar la construcción de escenarios “What if”. La posibilidad de esta característica podría implicar arquitecturas da datos multidimensionales, relacionales o inclusive técnicas de procesamiento en memoria.
- Visualización interactiva (Interactive visualization). Posibilidad de mostrar los importes a través de imágenes y gráficos, en vez de tablas de filas y columnas.
- Minería de datos y modelado predictivo (Predictive modeling and data mining). Aplicación de algoritmos matemáticos y técnicas estadísticas para facilitar la identificación de características en un conjunto de datos a través del tratamiento de variables (Variable = atributo o propiedad que admite diversos datos. Las Variables Categóricas clasifican a los sujetos facilitando su agrupación. Las Variables Continuas toman un número infinito de valores).
- Cuadros de mando (Scorecards). Alineación de los indicadores claves de rendimiento (KPIs) con los objetivos estratégicos de los negocios a través del diseño de paneles.
- Modelado Prescriptivo, simulación y optimización (Prescriptive modeling, simulation and optimization). El análisis prescriptivo es el siguiente paso o un complemento del análisis predictivo, el cual, a partir de un modelo predictivo sugiere la decisión o decisiones que podrían tomarse.
aníbal goicochea 