La oportunidad de los Big Data

Brian Gentile, CEO de JaspersoftDurante décadas, las organizaciones se han esforzado por gestionar sus datos con eficacia. Sin embargo, para guardarlos utilizaban almacenes de datos muy frágiles, que se deterioraban con demasiada facilidad. Como resultado, no conseguían extraer la información que necesitaban para tomar decisiones estratégicas sobre la dirección del negocio. Este ha sido el eterno problema de muchas empresas en todo el mundo.

Factores críticos de éxito de un proyecto de Business Intelligence

El objetivo de encontrar la mejor metodología de Business Intelligence (BI) es difícil o imposible, pero creemos que sí es posible identificar las características que dicha metodología debe cumplir. En este artículo hemos analizado las características principales de los proyectos de Business Intelligence y distintos enfoques metodológicos usualmente utilizados. Este estudio revela que algunas metodologías tienen ciertas debilidades al no estar expresamente definidas para proyectos de BI .. 

Business Information Visualization: Representación de la información empresarial

Sparklines. Tabla de evolución de las cotizaciones.Los directivos y directivas cada vez disponen de más información y menos tiempo para acceder a ella, ya que deben tomar decisiones rápidamente. Su correcta representación se puede convertir en una pieza clave a la hora de facilitar la toma de decisiones. En el artículo, se parte de una revisión de la historia y de la importancia de la visualización de la información. Asimismo, se muestra un ejemplo de cómo mejorar dicha visualización y se concluye con las nuevas necesidades surgidas en torno a este aspecto, requeridas tanto por las organizaciones como por sus directivos.

Una aproximación a Solvencia II y Business Intelligence

El entorno financiero actual, la inestabilidad económica y un mercado global poco robusto han dado lugar a cambios importantes en el manejo del Riesgo. Han surgido en estos años diferentes marcos de regulación como Basilea II en el entorno bancario.

En este artículo nos vamos a centrar en el acuerdo de capitales alcanzado para entidades aseguradoras: Solvencia II.

Novedades de IBM Cognos 10 en el IBM Cognos Performance

IBM Cognos 10 en IBM Cognos Performance 2010En el IBM Cognos Performance de Barcelona se presentaron las novedades que incorpora IBM Cognos 10, la última versión de la suite de Business Intelligence de IBM.

El evento tenía como hilo principal la presentación de esta nueva versión de IBM Cognos, aunque también incluía sesiones de caracter más amplio, con temáticas como la Gestión del Rendimiento Corporativo, el análisis 'What-if' y otras soluciones propias del àrea financiera, Business Insight y Analítica predictica, y casos de estudio. Para más detalles consultar la agenda del evento.. 

Conociendo Crono Analytics, Business Intelligence 'made in spain'

Analítica web de Dataprix con Bingo IntelligenceAunque la creación de herramientas de Business Intelligence parezca algo reservado a las grandes compañías, también existen fabricantes de software de BI más modestos que tienen su espacio en el mercado. 

Este es el caso de Crono Analytics, una herramienta de Business Intelligence desarrollada en España, e ideada para resolver las necesidades analíticas y de reporting más habituales, pero primando la agilidad en su utilización...

Forum de Business Intelligence 2010

Logotipo del 10º Forum de Business Intellligence 2.0El miércoles 12 de mayo se celebró el 10º Forum de Business Intelligence, del que Dataprix ha sido Media Partner y al que tuve ocasión de asistir.

El evento me brindó una oportunidad para conocer de primera mano la opinión e impresiones de responsables de implantaciones de proyectos de Business Intelligence.

Encuentro muy acertado que la mayor parte de las intervenciones fueran por parte de Responsables del área de TI o de Data Warehouse de las empresas...

Arquitectura del Data Warehouse: áreas de datos de nuestro Almacén Corporativo

Data WarehouseCuando diseñamos la arquitectura de un sistema de Data Warehouse nos hemos de plantear los diferentes entornos por los que han de pasar los datos en su camino hacia su Data mart o cubo de destino.

Dada la cantidad de transformaciones que se han de realizar, y que normalmente el DWH, además de cumplir su función de soporte a los requerimientos analíticos, realiza una función de integración de datos que van a conformar el Almacén Corporativo y que van a tener que ser consultados también de la manera tradicional por los sistemas operacionales, es muy recomendable crear diferentes áreas de datos en el camino entre los sistemas origen y las herramientas OLAP...