Las compañías y organizaciones necesitan analizar los datos, generados por sus procesos de negocio o bien datos externos de la organización. Esta necesidad obliga a crear sus data warehouses y/o data marts. 

Vectorwise, gracias a su tecnología, es más rápido que cualquier otra base de datos analítica con un hardware equivalente. Además, en los últimos, benchmark TPCH realizados ha obtenido diferentes records mundiales. Vectorwise usa un sistema de almacenamiento por columnas en lugar del tradicional sistema de por filas, de esta forma el acceso a los datos es más ágil y rápido, recuperando sólo las columnas requeridas por la consulta.

Una de las novedades más destacables en la versión más reciente IBM Cognos 10.2 es que se ha añadido una nueva tecnología OLAP que en conjunción con la tecnología existente, ofrece al usuario la posibilidad de escoger cual encaja mejor con sus requerimientos.

Los cubos dinámicos, que se crean sobre la funcionalidad Dynamic Query Mode (DQM) permiten eliminar el gab existente en la mayoría de proveedores actuales: Dotar a las organizaciones que tengan Datawarehouses grandes y maduros de la experiencia de una explotación multidimensional (OLAP) sin sacrificar el rendimiento, ni el acceso a información de detalle.

 

Luca Zurlo es Director para el Sur de Europa de Jaspersoft, la compañia que ofrece la extendida suite de Business Intelligence open source.

Con motivo de la presentación en el evento Big data 2012 de novedades en la suite para trabajar con Big Data, y del acuerdo firmado por la compañia con el grupo tecnológico GMV, que convierte a esta compañia en el primer partner de Jaspersoft en España, Luca Zurlo nos concedió esta entrevista.

Comparto con ustedes una estrategia que he venido desarrollado desde hace varios años, orientada a minimizar las tareas de administración de los datawarehouse empresariales en entornos de alta complejidad.   A diferencia de otras metodologías que están centradas en las fases de los proyectos, esta estrategia se enfoca en resolver temas de lógica de negocio, forma de organizar las distintas tareas de ETL o ELT, como resolver conflictos de información, optimización de los tiempos de respuesta de los procesos y sus componentes, etc.   En resumen, describe una estrategia genérica, aplicable a cualquier plataforma para la implementación y administración de DataWarehouse, cuyo principal objetivo es lograr el éxito, sustentabilidad y adaptabilidad del proyecto tanto a corto como largo plazo.   El documento puede ser descargado en este mismo blog, a través del link: http://www.easybi.cl/joomla16/index.php/metodologias-y-estrategias/10-cat-metodologias-y-estrategias/2-eiad-10    

El Cloud Computing sigue abriéndose camino en el mundo de las aplicaciones empresariales, y cada vez se almacenan más datos en la nube. Los orígenes de datos clásicos para las plataformas de Business Intelligence y de Analítica de negocio son las bases de datos, pero cada vez tenemos más datos desestructurados, no controlados por un motor relacional, a los que se accede a través de API's y aplicaciones, y que también hay que analizar porque pueden ser de vital importancia para el negocio.

En el portal developerWorks, de IBM, he leído el artículo Cloud business analytics: Write your own dashboard, de Noah Gift, que explica la importancia de llevar la Analítica de Negocio también a la nube, y aporta un pequeño ejemplo práctico de cómo hacerlo.

Lo he encontrado tan interesante que me ha parecido buena idea traducirlo, así que aquí está:  

Este verano he aprovechado para leer el libro de Introducción al Business Intelligence, escrito por Josep Curto Díaz, con ayuda de Jordi Conesa Caralt como coordinador, y a quienes agradezco que me hayan hecho llegar un ejemplar.

El libro es una buena introducción al mundo el Business Intelligence, explicando los principales conceptos en el mismo orden en que se suelen desarrollar los proyectos de BI, y con un sencillo caso práctico al final de cada etapa. En concreto, estos son los capítulos en los que se estructura la obra:

1. Introducción al Business Intelligence
2. Diseño de un data warehouse
3. Diseño de procesos de ETL
4. Diseño de análisis OLAP
5. Diseño de informes
6. Diseño de cuadros de mando
7. Tendencias en Business Intelligence
8. Recursos relevantes en Business Intelligence...