Roambi, con un papel poco claro en el portfolio SAP BI, Cloud o Mobile

A mediados de febrero de 2016 SAP adquirió MeLLmo, la compañía creadora de Roambi Analytics, una de las mejores aplicaciones de Business Intelligence Cloud y Mobile, caracterizada por rápidas implementaciones, principalmente por la facilidad de la reutilización de documentos BI de otros fabricantes como fuentes de datos.


A mediados de febrero de 2016 SAP adquirió MeLLmo, la compañía creadora de Roambi Analytics, una de las mejores aplicaciones de Business Intelligence Cloud y Mobile, caracterizada por rápidas implementaciones, principalmente por la facilidad de la reutilización de documentos BI de otros fabricantes como fuentes de datos.

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Ha transcurrido medio año y vemos una pobre integración de Roambi con respecto a otras adquisiciones.  No observamos que haya variado la identidad (salvo que ahora le llaman SAP BusinessObjects Roambi) o la forma de utilizar Roambi Analytics o Roambi Flow, esta segunda herramienta menos conocida pero útil para agrupar y editar visualizaciones y otros elementos de información en un PDF.

Roambi Analytics, img02

La documentación y gran parte del soporte se sigue llevando en el portal original del producto. Revisando los road maps, en la reciente actualización del mapa de ruta de la plataforma de SAP Business Intelligence, no vemos ninguna referencia a Roambi, y la misma ausencia se da en los planes de Mobile y Cloud.

Road map de SAP BusinessObjects Roambi

Pero eso sí, Roambi tiene su propio mapa de ruta, del cual destacamos lo siguiente:

  • Se ofrece un mayor despliegue internacional a nivel de hosting.
  • Mejorar la conectividad con SAP HANA y SAP BusinessObjects BI Enterprise.
  • Más a largo plazo, integración con SAP BusinessObjects Mobile y la nueva propuesta SAP Digital Boardroom.

Todo esto nos parece poco, por ahora, no comprendemos por qué SAP realizó esta compra, dado que la propuesta BI Cloud y BI Mobile siguen sus planes de desarrollo sin ninguna variación por la presencia de Roambi.

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¿Roambi a quién va dirigido? es la pregunta básica que nos puede surgir y que por el momento SAP no lo ha señalado con claridad. Para nosotros, Roambi no sería para organizaciones que ya contasen con SAP BusinessObjects BI, salvo que sea para cubrir necesidades puntuales para un equipo o departamento o para pequeñas o medianas organizaciones sin soluciones BI o con soluciones BI con un deficiente despliegue Mobile.

Imágenes de Roambi Analytics para iPad con iOS7

Roambi Analytics, a nuestro parecer, es la mejor y más inmediata forma de brindar Business Intelligence (BI) en dispositivos móviles a una organización, pudiendo utilizar diversas fuentes de datos, inclusive documentos BI diseñados en otras plataformas de otros fabricantes como SAP BusinessObjects BI.


Roambi Analytics, a nuestro parecer, es la mejor y más inmediata forma de brindar Business Intelligence (BI) en dispositivos móviles a una organización, pudiendo utilizar diversas fuentes de datos, inclusive documentos BI diseñados en otras plataformas de otros fabricantes como SAP BusinessObjects BI.

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Con iOS7, MeLLmo, ha modificado el diseño de sus vistas, cambiado sus clásicos fondos de pantalla negros por colores claros que facilitan más la lectura. Con Roambi Analytics los “problemas de diseño” u otros “problemas técnicos” pasan a segundo plano, para focalizarse en lo más importante: Los Datos.

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A continuación, las imágenes de la nueva versión de Roambi Analytics para iPad con el sistema operativo iOS7:

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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.


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.

Histograma utilizando el componente Gráfico de Columnas de SAP Dashboards (Xcelsius)

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.

Roambi Analytics for iPad - View Trends

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Buenas prácticas en el diseño de gráficos (II): Gráficos de barras

En esta categoría de gráficos incluimos tanto a los denominados gráficos de columnas (representaciones rectangulares verticales) como los gráficos de barras (representaciones rectangulares horizontales). En ambos casos son similares al gráfico de sectores…


En esta categoría de gráficos incluimos tanto a los denominados gráficos de columnas (representaciones rectangulares verticales) como los gráficos de barras (representaciones rectangulares horizontales).  En ambos casos son similares al gráfico de sectores (ver entrada anterior), en cuanto a que los valores de los grupos de datos son representados en porciones proporcionales al número (frecuencia) o porcentaje (frecuencia relativa) del valor de cada grupo.

Detalle de la vista CataList de Roambi Analytics

Cuando diseñes o revises gráficos de barras, ten presente lo siguiente:

  • Se debe señalar las unidades representadas por el tamaño de las barras y qué significan los resultados.
  • Observar cual es el punto inicial del eje donde se encuentran las cantidades o porcentajes, lo usual y recomendable es que inicie en 0. Por ejemplo, si el punto inicial del eje es 30, todas las barras aparecerán cortadas por la parte inferior, por lo que las diferencias que hubiera entre 0 y 100, parecerán más importantes de lo que deberían
  • Prestar atención al tamaño entre cada punto, por ejemplo, si las alturas de las barras fluctúan entre 200 y 300 pero el eje comienza en 0, las diferencias parecerán poco relevantes.
  • Comprueba el rango de valores en el eje donde se señalan las cantidades o porcentajes:
    • Verifica si el gráfico tiene más espacio de lo que requieren los valores representados (demasiado espacio libre o en blanco), las diferencias entre las barras serían difíciles de apreciar.
    • Por el contrario, si hay apenas espacio en blanco, las barras aparecerán más estiradas de lo que deberían, las diferencias entre ellas se percibirán mayor de lo que realmente son.

CardexView de Roambi Analytics