Data warehouse

Nigel Pendse, OLAP Survey y Business Intelligence

carlos — Wed, 02 Jan 2008 22:33:15 +0100

Nigel Pendse es el principal analista y autor de los conocidos OLAP Report y OLAP Survey, que aportan información clave en el mundo del Business Intelligence, sobretodo si se ha de seleccionar una herramienta en la que fundamentar un sistema de BI y se desea obtener un análisis profesional e independiente de los mejores productos que ofrece el mercado.

La consultora BARC, propietaria actual de los informes publica en su web dos artículos muy interesantes y traducidos al castellano de Nigel Pendse.

En Nigel Pendse explica el proceso de proyectos de Business Intelligence el autor proporciona varias directivas para la puesta en marcha y mantenimiento posterior exitosos de un proyecto de Business Intelligence. Los puntos que trata son los siguientes:

- La necesidad
- Selección del producto
- A quién involucrar
- Los datos
- Escalas de tiempo
- Tamaño estimado de la base de datos
- Consideraciones de la red y el hardware
- Costes involucrados
- Dirección del proyecto
- Mantenimiento
- ¿Qué marcha mal?

En Nigel Pendse habla sobre Business Intelligence se reproduce una entrevista en la que el mismo Nigel explica en qué consisten tanto el OLAP Report como la OLAP Survey, y responde a estas interesantes preguntas que relacionan tecnologías, perfiles profesionales y tendencias de mercado del mundo BI:

- Nigel, usted es conocido en todo el mundo como uno de los analistas más importantes de OLAP, Business Intelligence y también Corporate Performance Management (CPM). ¿Podría describirnos brevemente en que consiste su trabajo?

- ¿Cuantos clientes o usuarios normalmente participan en su encuesta?

- El mercado de BI tiene tantos vendedores y productos. ¿Como consigue crear ciertas comparaciones?

- Justo ahora, usted ha terminado su investigación sobre el "OLAP Survey 5". ¿Se ha encontrado con algunas nuevas tendencias que le hayan llamado su atención?

- ¿Pero estos problemas no podrían solucionarse a través de la tecnología?
En su trabajo, ¿Cuántos compañías ha visto que han normalizado sus aplicaciones de BI y CPM con éxito con la ayuda de un único vendedor?

- ¿Usted cree que el OLAP y BI son temas que se pueden relacionar con IT y profesionales de negocios…o los dos?

- Analistas y consultorías pueden ayudar a las compañías en su búsqueda por soluciones de BI. ¿En qué difieren estos enfoques?

- ¿Usted cree que el usuario medio entiende la diferencia?

- ¿Dónde piensa que se posicionará el mercado en los próximos cinco años? ¿considera que el mercado continuará consolidándose o sólo se mantendrá para unos cuantos?

OpenOffice integrará Pentaho en su próxima versión

carlos — Fri, 10 Aug 2007 22:20:13 +0200

SUN Microsystems y Pentaho han firmado una alianza para que a partir de su próxima versión 2.3 OpenOffice y StarOffice integren el motor de reporting de pentaho, permitiendo así a esta conocida suite de ofimática proporcionar nuevas funcionalidades de BI y OLAP. Seguro que esta alianza va a ser muy fructífera, tanto para Pentaho, que va a poder llegar a un público no tan especializado en Business Intelligence, como para SUN, que hace así a la suite aún más competitiva frente a otras herramientas de licencias propietarias. Es otro importante avance del sofware de libre distribución en el area del Business Intelligence, donde hasta hace bien poco estaba aún muy verde. Para más detalles se puede consultar el artículo publicado en la propia web de pentaho Pentaho adds reporting solution to OpenOffice.org"

Pruebas de verificación y control de un Data Warehouse

carlos — Wed, 08 Aug 2007 00:38:11 +0200

4.- PRUEBAS DE VERIFICACIÓN Y CONTROL

Un Data Warehouse precisa de un conjunto de pasos desde su creación hasta su explotación final. En todos estos pasos se precisa de una herramienta que nos permita simplificar su ejecución. Debido a la amplia variedad de herramientas disponibles, y para asegurar la idoneidad de la herramienta, caben varias alternativas:

Evaluación distribuida: En ella se evaluaría cada herramienta en un paso concreto. Se vería cual es la que mejor se adapta a nuestras necesidades, y a continuación, examinaríamos la compatibilidad en cascada de todas ellas.

Evaluación centralizada: En ella se evaluaría el soporte que cada herramienta proporciona a todos los pasos, y a continuación se examina cual es la que globalmente se adecua de forma global a nuestras necesidades.

La elección de una u otra alternativa tiene sus ventajas e inconvenientes: la primera nos permitiría obtener la mejor herramienta (la de mejor relación cumplimiento expectativas/ precio), pero podría comprometer la cadena completa de uso de un Data Warehouse. Lo contrario ocurriría en la segunda alternativa.

Debido a la creciente información disponible de cada fabricante en Internet, y a su frecuente actualización, recomendamos la visita al Data Warehousing Information Center (LGI Systems Incorporated), desde su página principal en http://pwp.starnetinc.com/larryg/index.html en donde, desde donde se encuentran enlaces a:

Vendedores de herramientas de usuario final:

Herramientas de Query and Reporting
Bases de Datos OLAP y Multidimensionales
Sistemas EIS (Executive Information Systems)
Herramientas de Data Mining
Recuperación de Documentos
Sistemas de Información Geográfica (GIS)
Herramientas de Análisis de Decisiones
Estadísticas
Modelado de Procesos
Filtrado de Información
Obtención de Informes
Otras herramientas

Vendedores de Infraestrutura Tecnológica:

Extracción de Datos, Limpieza y Carga
Catalogación de la Información
Bases de Datos para Data Warehousing
Administración de Consulas y Almacenamiento
Modelado de Datos para Data Warehouse
Herramientas iddleware
Aceleradoras de Query's y Carga
Otras utilidades de BD
Hardware

Vendedores por Función e Industria:

Herramientas de Análisis Financiero
Herramientas de Marketing y Análisis de Ventas
Herramientas de Análisis de la cadena de suministro
Herramientas para la Industria de la Salud
Herramientas para la Industria Detallista
Herramientas para el Sector Financiero
Otras herramientas específicas

Empresas de Servicios:

Consultoras Especialistas en DW
NorSistemas
Consultoras Generales
Formación

Tendencias tecnológicas y de mercado de sistemas de Data Warehouse

carlos — Wed, 08 Aug 2007 00:35:38 +0200

2.3.- TENDENCIAS TECNOLÓGICAS Y DE MERCADO

Describimos a continuación una recopilación de las principales tendencias observadas en el mercado. Estas tendencias se han comentado con anterioridad en otros apartados de esta Guía y se hace referencia a dichos puntos.

Tendencias hacia herramientas especializados:

El uso de herramientras de propósito general no satisface por completo las necesidades de un proyecto de Data Warehouse. Se ha comentado en esta guía las Herramientas de usuario final y tecnológicas, en el que se muestran para cada paso de la creación de un Data Warehouse, una lista de los principales vendedores y sus direcciones Web.

Webhousing

El uso de Internet como fuente de información hacia el exterior e interior (via intranets), crece constantemente, y la integración de una herramienta de Data Warehouse con Internet, se comenta en el apartado de Webhousing

Uso generalizado de Data Marts

Las peculiaridades de un proyecto Data Warehouse, y el enfoque progresivo de su construcción, hace que cada vez mas organizaciones realicen sus desarrollos mediante el uso de Data Marts integrados, tal y como comentabamos en el apartado Data Warehouse vs. Data Mart

Uso de tecnología OLAP

Este aspecto está comentado con amplitud en el apartado OLAP, ROLAP, MOLAP

Análisis de las necesidades del comprador de un Data Warehouse

carlos — Wed, 08 Aug 2007 00:33:45 +0200

3.1.- ANÁLISIS DE LAS NECESIDADES DEL COMPRADOR

Incluimos aquí unos pasos que, tal y como se comentaban en la Fases de implantación de un Data Warehouse , son previos al inicio de un proyecto de este tipo.

En efecto, como punto de arranque de todo, es preciso "vender la idea" a los usuarios finales de un Data Warehouse. Esto es así, por ser una idea bastante novedosa y sobre la que pueden surgir recelos de su efectividad. Estos recelos se pueden eliminar comenzando por un pequeño módulo, del cual se valoren los beneficios posteriores, para iniciar progresivamente el desarrollo de nuevos módulos, cada uno con un coste unitario cada vez más reducido, pero sin embargo con unos beneficios distribuidos cada vez mayores por poder cada vez incluir más información. (Ver Data Warehouse vs. Data Mart) para comprobar un caso de este tipo.

El simple hecho de realizar un informe de necesidades previas en el que se enumeren la situación de los datos entre los diversos sistemas operacionales, puede ser un hecho decisivo para emprender un proyecto de este tipo. Muchas veces la información existente se encuentra tan poco normalizada, existen tantas discrepancias entre estos sistemas, que el abordar un Data Warehouse en el que se limpien estos datos y se normalicen pueden aportar un valor intangible: "la calidad y fiabilidad de la información".

La venta de esta idea no sólo se ha de realizar frente a la Dirección sino que es preciso realizarla a todos los niveles: a la Dirección, Gerencia e incluso al área de Desarrollo.

Tras esta venta de la idea, comienzan dos fases similares al análisis de requisitos del sistema (ARS según abreviaturas de la metodología METRICA): la definición de objetivos y requerimientos de información, en el que se analicen las necesidades del comprador.

Definición de los objetivos

En esta fase se definirá el equipo de proyecto que debe estar compuesto por representantes del departamento informático y de los departamentos usuarios del Data Warehouse además de la figura de jefe de proyecto.

Se definirá el alcance del sistema y cuales son las funciones que el Data Warehouse realizará como suministrador de información de negocio estratégica para la empresa. Se definirán así mismo, los parámetros que permitan evaluar el éxito del proyecto.

Definición de los requerimientos de información

Durante esta fase se mantendrán sucesivas entrevistas con los representantes del departamento usuario final y los representantes del departamento de informática. Se realizará el estudio de los sistemas de información existentes, que ayudaran a comprender las carencias actuales y futuras que deben ser resueltas en el diseño del Data Warehouse

Asimismo, en esta fase el equipo de proyecto debe ser capaz de validar el proceso de entrevistas y reforzar la orientación de negocio del proyecto. Al finalizar esta fase se obtendrá el documento de definición de requerimientos en el que se reflejarán no solo las necesidades de información de los usuarios, sino cual será la estrategia y arquitectura de implantación del Data Warehouse.