SAP BusinessObjects BI 4.0 SP5, disponible!!!

Con apenas información y las notas que describen las novedades o cambios aún bloqueadas, hemos visto la disponibilidad de SAP BusinessObjects BI 4.0 SP5, una de las más importantes actualizaciones de la plataforma de Business Intelligence de SAP, también denominada BI4.


Con apenas información y las notas que describen las novedades o cambios aún bloqueadas, hemos visto la disponibilidad de SAP BusinessObjects BI 4.0 SP5, una de las más importantes actualizaciones de la plataforma de Business Intelligence de SAP, también denominada BI4.

Por el momento sólo hemos tenido tiempo de descargarla y probar la mejora anunciada a inicios de año, sí, hay compatibilidad Mobile en Xcelsius ahora denominado SAP BusinessObjects Dashboards (o inclusive simplemente SAP Dashboards, al parecer la palabra BusinessObjects sería retirada de los productos SAP, pero eso es tema menor).

Sobre aplicar esta actualización, en principio, sugeriríamos que sí, pero en todo caso aconsejamos tener en cuenta la sugerencia que compartíamos en un post anterior.

SAP HANA no es…

A nuestro parecer, SAP HANA no debería ser visto como una herramienta que cubre una necesidad especifica, el adjetivo que mejor define a SAP HANA es el de plataforma, una plataforma que facilita o posibilita soluciones que antes eran inimaginables, porque simplemente las organizaciones no tenían la capacidad de procesamiento que ofrece SAP HANA.


A nuestro parecer, SAP HANA no debería ser visto como una herramienta que cubre una necesidad especifica, el adjetivo que mejor define a SAP HANA es el de plataforma, una plataforma que facilita o posibilita soluciones que antes eran inimaginables, porque simplemente las organizaciones no tenían la capacidad de procesamiento que ofrece SAP HANA.

En ocasiones para definir algo, puede ayudar indicando que cosa no es, de una reciente publicación extraemos las siguientes aclaraciones sobre SAP HANA:

  • No es una solución de informes o reporting en sí mismo, lo que se puede hacer es conectar una plataforma de BI como puede ser SAP BusinessObjects BI para facilitar las tareas de análisis.
  • No es una herramienta ETL (Extracción, Transformación y Carga de datos).  SAP HANA necesita una herramienta ETL externa o SAP BO Data Services para llevar los datos a su base de datos.
  • No es una herramienta de modelado de datos.  Los datos requieren una estructura concreta para poder ser almacenados. SAP HANA, por ahora, no manipula datos no estructurados, estos datos pueden ser cargados pero deberían ser tratados o transformados para que puedan residir en una estructura que pueda ser utilizada por SAP HANA Studio para diseñar vistas analíticas.
  • No es módulo de SAP ERPSAP HANA es una plataforma que en el corto plazo (entre fines de 2012 e inicios de 2013) será una alternativa para que SAP ERP funcione sobre ella, sustituyendo las bases de datos que utiliza la versión tradicional de SAP ERP.
  • No es SAP NetWeaver BW.  SAP NW BW es una plataforma de data warehousing altamente estructurad basada en un esquema en estrella extendido (extended star-schema).  SAP HANA posibilita que una versión especial de SAP NW BW funcione sobre ella (SAP NW BW powered by SAP HANA) brindando tiempos de procesamiento más reducido, conllevando a la optimización del modelo de datos de SAP NW BW para eliminar estructuras innecesarias para la filosofía SAP HANA.

Big Data es la necesidad, In-memory computing es la solución (Volumen y Variedad con Velocidad)

Técnicas definidas hace varias décadas atrás tales como esperar que los datos sigan un flujo a través de un modelo de datos complejo, lleguen a un data warehouse para luego finalmente, obtener los informes que se requieren, ya no es aceptable para los usuarios. La antigua forma de capturar datos, prepararlos, almacenarlos ya no es suficiente. Los negocios necesitan nuevas y más rápidas formas de obtener información y conocimiento para tomar las decisiones más inmediatas, efectivas y acertadas.


Técnicas definidas hace varias décadas atrás tales como esperar que los datos sigan un flujo a través de un modelo de datos complejo, lleguen a un data warehouse para luego finalmente, obtener los informes que se requieren, ya no es aceptable para los usuarios.  La antigua forma de capturar datos, prepararlos, almacenarlos ya no es suficiente. Los negocios necesitan nuevas y más rápidas formas de obtener información y conocimiento para tomar las decisiones más inmediatas, efectivas y acertadas.

Muchos estudios y estadísticas demuestran que las organizaciones o bien no están recibiendo la información que necesitan, o no confían en los datos que analizan.

Este “fenómeno” o cambio de tendencia para obtener información, que se produce, básicamente por la concurrencia de factores como la gran cantidad de información (Volumen), la amplitud de fuentes de los datos (Variedad) y la necesidad de los usuarios que se procesen con inmediatez (Velocidad) se le ha venido denominar como Big Data.

Conocida la necesidad, se ha encontrado la solución, de todas las técnicas propuestas hasta la fecha, es el procesamiento en memoria (in-memory computing) la técnica que está resultando más efectiva para cubrir las necesidades de los negocios de este siglo. 

SAP con su propuesta SAP HANA y Oracle con Exadata y Exalytics, son los primeros fabricantes que proponen amplias soluciones para el procesamiento en memoria, tendencia que están siguiendo otros fabricantes, el último en considerar seriamente el in-memory computing ha sido Microsoft, al anunciar su proyecto Hekaton el cual consiste en dotar a su base de datos MS SQL Server con esta capacidad de procesamiento.  La propuesta de Microsoft no dependería de un hardware específico, se estima que estaría disponible en 2014. 

Con menor repercusión mediática hay otras iniciativas de procesamiento en memoria como la Software AG e inclusive una iniciativa Open Source.

Referencias: (aquí)

SAP HANA Database cumple los principios ACID

ACID es el acrónimo de las palabras atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad en inglés (ACID, atomicity, consistency, isolation y durability) un conjunto de principios básicos o propiedades que debe cumplir cualquier transacción u operación sobre una base de datos:


ACID es el acrónimo de las palabras atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad en inglés (ACID, atomicity, consistency, isolation y durability) un conjunto de principios básicos o propiedades que debe cumplir cualquier transacción u operación sobre una base de datos:

  • Una transacción tiene que ser atómica. Es decir, si parte de una transacción falla, toda la transacción tiene que fallar, ante un fallo el estado de la base de datos no debe tener cambios (todo o nada).
  • La consistencia de una base de datos debe ser preservado. Todas las transacciones deben ser validadas según el mismo patrón de reglas.
  • Con aislamiento se espera que no se produzcan interferencias entre las transacciones aunque estas se ejecuten simultáneamente.
  • Durabilidad significa que después de la ejecución de una transacción que ha significado una actualización de la base de datos, esta actualización permanecerá allí.

De los cuatro aspectos, sólo el cuarto se vería afectado por el procesamiento en memoria si sólo se almacenaran los datos en la denominada memoria principal, porque esta es volátil (se pierde si se produce un fallo en el suministro eléctrico).  Para que el principio de “durabilidad” se produzca, el almacenamiento se debe realizar en un dispositivo no volátil, tal como los discos duros.

En SAP HANA, este proceso se realiza en “segundo plano” (es decir, mientras que se atiende las peticiones de procesamiento de datos, en paralelo, se realizan estas tareas, sin afectar el rendimiento) para ello, grosso modo, se realiza lo siguiente:

  1. La memoria donde estas todos los datos de la base de datos SAP HANA es dividida en páginas.
  2. Si un dato es modificado, la página de memoria que lo contiene es “marcada”.
  3. Un proceso se ejecuta en intervalos regulares verificando las “páginas de memoria marcadas” para volcar en la base de datos los cambios efectuados.
  4. Para evitar que las últimas modificaciones se pierdan, adicionalmente se guardan un registro (log) de todas las transacciones que actualizan datos. Tras la recuperación de una pérdida del fluido eléctrico, a partir del último punto en que se salvaron los datos se procesan las transacciones grabadas en el log, garantizando de este modo el cumplimiento del principio de durabilidad.

Referencia: (post complementario)

Opciones de búsqueda en #Twitter

Twitter, para el mundo SAP, es una fuente de información importante, pero encontrar información puede resultar algo complicado. Por suerte, Twitter, al igual que Google, ofrece parámetros especiales para optimizar nuestros resultados, ya sea en el buscador estándar o en el avanzado, podemos utilizar los siguientes comandos especiales:


Twitter, para el mundo SAP, es una fuente de información importante, pero encontrar información puede resultar algo complicado.  Por suerte, Twitter, al igual que Google, ofrece parámetros especiales para optimizar nuestros resultados, ya sea en el buscador estándar o en el avanzado, podemos utilizar los siguientes comandos especiales:

  • Filter:links. Sólo considera los tweets que contienen la palabra o cadena especificada y tienen un enlace o URL. Ejemplo: saphana filter:links
  • Near:”ciudad”. Retorna una lista de tweets de los usuarios que han fijado en su perfil la ciudad indicada. Ejemplo: SAPPHIRE NOW near:»Madrid» within:50km
  • Lang=idioma. Obtenemos los tweets en el idioma indicado. Ejemplo: SAPPHIRE NOW lang:es
  • “frase”.  Sólo los tweets con la frase exacta. Ejemplo: «in-memory computing»
  • palabra1 OR palabra2. Los tweets que contenga una u otra palabra. Ejemplo: SAPHANA OR in-memory
  • palabra1 –palabra2. Tweets que contienen la primera pero no la segunda.
  • #etiqueta. Tweets que contienen la etiqueta.
  • From:usuario. Los tweets de un usuario
  • To:usuario. Los tweets dirigidos a un usuario
  • Since:aaaa-mm-dd. Los tweets posteriores a la fecha.  Ejemplo: SAPHANA since:2012-11-05
  • Until:aaaa-mm-dd. Los tweets escritos hasta la fecha indicada. Ejemplo: SAPHANA since:2012-11-05 until:2012-11-09

Referencia: (revistas)