Querona, un Logical Data Warehouse para la inteligencia de negocio sin dependencia de IT

Arquitectura de QueronaImaginen que todos los datos de todas las fuentes de datos estén disponibles y consolidados sin ningún proceso ETL.

Es el sueño que cualquier director de sistemas. El Cloud y la Virtualización están creando nuevos escenarios y nuevas tecnologías emergente como es el caso de los LDW..

Big Data aplicado al Business Intelligence

El libro verde del BigData¿Cómo encaja el Big Data con el BI? Hablando de BI yo siempre he visto el visto el Big Data como un origen de datos más para el Data Warehouse, pero con todo el bombo que se le está dando a esta tecnología a veces he llegado a entender que el Big Data iba a sustituir al Business Intelligence.

Incluso una vez tuve que escuchar en una conferencia sobre Big Data, y por boca de una persona que trabajaba con Big Data en una universidad la atrevida frase de 'Las bases de datos relacionales están muertas'..

Consideraciones procesos ETL en entornos Big Data: Caso Hadoop

Procesos de ETLEn el presente post pretendemos mostrar la problemática que con frecuencia encontramos en los procesos de extracción, validación y carga de datos en los entornos Big Data. Un proceso ETL tradicional, extrae datos desde múltiples fuentes origen, después los valida, normaliza, realiza determinadas transformaciones y vuelca los mismos en un entorno datawarehouse para su posterior análisis. Cuando en los datos fuentes, tenemos volúmenes altos, una frecuencia de actualización alta en origen o bien son datos no estructurados, estos procesos ETL suelen tener problemas.. 

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 .. 

Statistical Data Warehouse – Banco Central Europeo

Me ha parecido muy interesante la iniciativa del Banco Central Europeo, de dar un servicio de estadísticas on-line en el llamado Statistical Data Warehouse (SDW).

Este Data Warehouse está dirigido a un amplio espectro de usuarios (analistas financieros, periodistas, empresas, economistas, investigadores, etc..). Ofrece on-line información macroeconómica de la zona euro: inflación, tipos de cambio, costes laborales, tasa de desempleo, productividad, déficit público, deuda pública, balanza de pagos, posición de inversión internacional, datos sociodemográficos, información fiscal, etc..

La teoría y la práctica del Business Intelligence

Alguna vez recibo correos de amables lectores que me preguntan sobre la mejor manera de introducirse en el mundo del Business Intelligence.

Mi respuesta siempre es la misma, lo mejor es participar en proyectos de Business Intelligence, cuantos más, mejor. Asistiendo a cursos, leyendo libros, manuales o blogs, podrás aprender la teoría. Y “Business Intelligence fácil” es un buen lugar para ello jeje. Sin embargo, para aprender de verdad, y conocer los problemas que habitualmente se encuentran los profesionales del BI, se deben implantar proyectos..

Último cuadrante de Gartner para Data Warehouse, Enero de 2011

Gartner_DW_January_2011Gracias a los amigos de Ingres, nos hacen llegar el último cuadrante de Gartner sobre Bases de Datos para DataWarehouse, de Enero de 2011, en donde la clara hegemonía de Oracle se va completando con nuevas soluciones, incluyendo appliances, Bases de Datos orientadas a columnas, etc...

Vemos también como Microsoft, poco a poco, ha ido perdiendo comba con los líderes.

 

Consultas e informes simples (Querys y reports)

Consultas e informes simples (Querys y reports)Serian todas aquellas herramientas que nos van a permitir realizar consultas o informes para obtener información sobre los datos.

Este tipo de herramientas las podemos utilizar en dos ambitos:

-Entorno transaccional: desde las herramientas de informes o querys, atacamos directamente a la base de datos donde se registran las transacciones cotidianas de la empresa. En este entorno, las consultas son mucho mas complejas, los tiempos de respuesta son mayores y seguramente estaremos interfiriendo con otros procesos informaticos que comparten la plataforma (imaginemos el ejemplo de una lectura historica de datos años atras, en el mismo servidor donde se esta realizando la facturación de clientes)...