aníbal goicochea

Factores que influyen en la rapidez de SAP HANA

SAP HANA es una combinación de hardware y software, ambos, especialmente diseñados para trabajar conjuntamente y brindar el máximo rendimiento en el procesamiento de datos. Pero este máximo rendimiento, que a menudo se refiere como menores tiempos de respuesta en el procesamiento de grandes volúmenes de información, de debe a las tecnologías que se han adoptado en esta plataforma:

SAP HANA es una combinación de hardware y software, ambos, especialmente diseñados para trabajar conjuntamente y brindar el máximo rendimiento en el procesamiento de datos. Pero este máximo rendimiento, que a menudo se refiere como menores tiempos de respuesta en el procesamiento de grandes volúmenes de información, de debe a las tecnologías que se han adoptado en esta plataforma:

Procesamiento en memoria,
Almacenamiento basado en columnas (column-based storage)
Técnicas de compresión de datos
Procesamiento paralelo (multicore CPUs y clusters de servidores)

Bases de datos en memoria

Usando la tecnología de base de datos en memoria es el factor que más influye en los menores tiempos de respuesta, porque evita los accesos a dispositivos electromecánicos como pueden ser los discos duros, considerablemente más lentos que el acceso a la memoria.

Procesamiento lógico en base de datos

Los clásicos sistemas de bases de datos generan un tráfico de ida y vuelta con las aplicaciones que requieren procesar los datos. SAP HANA también se diferencia en este aspecto, al ofrecer la posibilidad de efectuar los cálculos lógicos en la base de datos, evitando el tráfico que repercute en el tiempo global de respuesta.

Almacenamiento en columnas

El almacenamiento en columnas es una técnica optimizada para las tareas de lectura de datos, muy superior al clásico sistema de almacenamiento en filas, optimizado para las tareas de escritura de datos. SAP HANA trabaja con los dos sistemas de almacenamiento, lo usual es que la mayoría de tablas sean de tipo de almacenamiento basado en columnas, a menos que se trate de una tabla con tareas intensivas de inserción/modificación de datos o si se recuperarán en los informes todas las columnas de la tabla.

SAP HANA no escribe directamente sobre las tablas basadas en columnas porque esta no están optimizadas para las tareas de escritura, en estos caso hace uso de tablas temporales del tipo basadas en filas y luego en procesos en segundo plano (Delta Merge) lleva los datos a la respectiva tabla.

Diseño en la Implementación

Hay otros aspectos que también influyen en la rapidez de SAP HANA, ajenos a las consideraciones técnicas de la configuración original de la plataforma, más propios a las tareas que deben realizar los implementadores, tales como el diseño de los modelos de datos y o la construcción de las vistas de información.

«SAP Solution Explorer», protagonista en la nueva estrategia comercial de SAP

SAP desea cambiar el mensaje y toda su estrategia comercial para presentar sus propuestas a los clientes. El enfoque es simple: SAP ya no ofrece productos, ofrece soluciones. Bien por los especialistas en Marketing de SAP, pero seguro que los consultores seguiremos instalando y configurando productos, para luego desarrollar e implementar soluciones.

Para este nuevo enfoque comercial, SAP ha puesto a disposición de todos los usuarios interesados en sus soluciones,una aplicación Web, denominada SAP Solution Explorer, que nos permitirá ver la serie de soluciones según el sector de la industria, área de responsabilidad y tecnología.

Según los tres parámetros indicados anteriormente, la aplicación Web nos mostrará una mapa de valor para el negocio, a partir del cual podremos profundizar en los detalles y características de las soluciones.

«SAP Solution Explorer» nos parece una buena iniciativa, especialmente porque facilita la búsqueda de información a los clientes, brindando un punto centralizado, dejando al margen la infinidad de páginas Web que podría recorrer si se intentara informar sin esta aplicación.

Referencia: (aquí)

Estructura global del análisis del comportamiento del consumidor

Analizar únicamente el volumen o frecuencia de compra de los clientes nos brindará un conocimiento insuficiente, sólo veremos una porción de todo panorama que rodea la acción de compra del consumidor. Analizar el comportamiento del consumidor tiene diversos enfoques, procesos e influencias.

Referencia: ISBN 9788473568937

En el BI, el 70% del sector sigue siendo de 5 fabricantes

A pesar de las críticas que reciben y a la incursión de nuevas propuestas, el 70% de cuota de mercado en el sector del Business Intelligence (BI) sigue siendo dominado por los mismos cinco fabricantes desde hace varios años, sin apenas variación en posiciones y porcentajes

Estos números corresponden al estudio anual que elabora la consultora Gartner sobre el sector del BI. En la edición de este año, Gartner señala un descenso en el crecimiento debido, en parte, por la situación económica mundial y por la falta de claridad de los fabricantes en el mensaje sobre utilidad de las tecnologías relacionadas al Big Data, aunque augura que en el futuro esta será una de sus principales fuentes de ingresos.

Referencia: ZDNet.com

Teoría de causa – efecto para seleccionar métricas

No por tener centenares de métricas se medirá mejor un negocio. Muchas organizaciones se atiborran de métricas, cuando no hay capacidad humana para controlarlos adecuadamente, derivando la situación a una pérdida de enfoque hacia los objetivos globales.

No por tener centenares de métricas se medirá mejor un negocio. Muchas organizaciones se atiborran de métricas cuando no hay capacidad humana para controlarlos adecuadamente, derivando la situación a una pérdida de enfoque hacia los objetivos globales.

No se trata de cantidad de métricas sino que estas se encuentre relacionadas y alineadas hacia los objetivos que se desean alcanzar. Usualmente se señala que estas métricas deben ser definidas a partir del conocimiento de los planes estratégicos de la empresa, pero en ocasiones estos planes formalmente no existen o resultan muy complejos de comprender.

Las métricas seleccionadas deben guardar entre una relación causa-efecto entre ellas. Para facilitar esta definición, se sugiere lo siguiente:

Identifica con claridad y concreción los objetivos que se desean lograr (efecto).
Identifica las actividades o acciones claves, necesarias para lograr los objetivos identificados (causa).
Define una relación causa-efecto entre las acciones y los objetivos identificados. Usualmente las actividades son señaladas como generadoras de valor (drivers of value) o como métricas no-financieras. Los objetivos finales de una organización, usualmente, son de tipo económico – financieros.
Revisa regularmente si la relación y coherencia entre los objetivos y las acciones se mantienen.

Un conjunto de métricas bien definidas debe brindarnos la doble visión, por un lado el diagnóstico de la situación actual y por otro lado, una visión predictiva (usualmente informadas por los indicadores no-financieros) para tomar decisiones que contribuyan a corregir las desviaciones hacia el logro de los objetivos.