Archivo de la categoría: Business Intelligence

¿Cómo incorporar el Big Data y la analítica avanzada a mi empresa?

 

Las técnicas de analítica avanzada y de Big Data están revolucionando la forma en la que las empresas explotan la información. Lo que en principio era una tecnología complicada y costosa es ya accesible a un número creciente de empresas. En 2017 hemos alcanzado un umbral en el que muchas empresas de mediano tamaño que operan en mercados más tradicionales como la industria, distribución y alimentación o consumo, están comenzando a usar estas tecnologías para aplicaciones que van desde el marketing, el mantenimiento de activos, optimización de actividades logísticas o planificación y optimización de recursos.

El problema más común es que a día de hoy la mayoría de las empresas tienen una infraestructura sólida de gestión de la información con un ecosistema bien asentado de aplicaciones que suelen orbitar en torno a un ERP. A esto suele ir unido un sistema de reporting/inteligencia que muchas veces está asentado sobre Datawarehouse y procesos ETL. El llegar a este punto, que todavía no han alcanzado muchas empresas, requiere de años duro trabajo y esfuerzo que implican a casi todos los departamentos de la empresa además de la inversión de importantes cantidades de dinero.

No es extraño que muchos CIO´s cuando oyen hablar de una nueva tecnología disruptiva se muestren cuanto menos cautos. Una parte importante de su trabajo, que no es nada sencilla, es mantener todo el ecosistema informático de la empresa a flote, esto nunca es tarea fácil. El CIO avezado sabe que añadir una nueva incógnita a la ecuación puede acabar haciendo que todo el edificio se desmorone.

Lo primero que hay que tener claro es que el Big Data y la analítica avanzada nunca va a sustituir a las aplicaciones de gestión y a los sistemas tradicionales de reporting. Estas soluciones son una capa añadida que nos permite ampliar nuestras capacidades. Los sistemas de reporting tradicionales nos ofrecen capacidades de analítica descriptiva pero rara vez son capaces de ofrecernos capacidades predictivas o descriptivas es ahí donde está el verdadero valor de las soluciones de Big Data

Un enfoque progresivo

La mejor forma de comenzar a incorporar estas tecnologías en su empresa es adoptar un enfoque progresivo, que no requiera ni de grandes inversiones ni de un gran consumo de recursos. Lo que menos interesa a una empresa con un ecosistema estable y que tiene que mantener la persiana abierta es sumergirse en un proyecto de gran calado que consuma los recursos de IT y que ralentice la marcha del resto de proyectos.

Por eso desde Golive lo que sugerimos es centrarse en un problema específico que queramos resolver. Todas las empresas tienen uno: conseguir unas previsiones de ventas más realistas, optimizar los niveles de stock, hacer una segmentación de clientes más precisa, etc..

A partir de aquí lo más inteligente es tomar una muestra de datos y realizar una prueba de concepto en un entorno cloud. Esto nos permitirá desplegar una solución a medida de las necesidades de nuestra empresa en muy poco tiempo y con una inversión muy ajustada, totalmente escalable, sin barreras de entrada ni salida.

Más adelante, si la cosa funciona, podemos ir ampliando nuestra solución de Big Data y analítica avanzada conforme vayamos rentabilizando la inversión y aumentando su alcance. Teniendo la posibilidad en cualquier momento de migrar a una solución on-premise en nuestro propio CPD.

Si quiere conocer más información sobre nuestros planteamientos en Big Data haga click en el siguiente enlace

Grandes mentiras tecnológicas(I): El volumen de información crece de forma exponencial

Esta es una de las grandes mentiras que podemos leer negro sobre blanco casi a diario y que se origina en la confusión habida entre datos e información. Según Wikipedia, que tampoco podemos considerar como un parangón de fidelidad, información es:un conjunto organizado datos procesados, que constituyen un mensaje que cambia el estado de conocimiento del sujeto o sistema que recibe dicho mensaje”.

La caída en los costes de almacenamiento, el abaratamiento de los procesadores y su consecuente difusión ha provocado que cada vez almacenemos más datos. Parece ser que la cosa no va a detenerse aquí y probablemente los tecnólogos de Silycon Valley no estarán contentos hasta que la plancha de casa almacene al menos un Terabyte de datos diario. Pero detrás de todo esto subyace algunas preguntas: ¿Cuántos de estos datos tienen algún valor? ¿Somos capaces de aprovecharlos? ¿Tendré que vaciar de datos la plancha para que no funcione a trompicones?

El sentido común sugiere que a mayor volumen de datos más conocimiento, pero como casi siempre se equivoca. En la mayoría de los casos la realidad funciona justo al revés. Por muchos petabytes, zetabytes y trilobites que seamos capaces empacar en nuestros smartphones, a menos que estos sean capaces de cambiar nuestro estado de consciencia nunca serán información. Y aún existe otro factor de fondo mucho más inquietante, la información puede tener efectos perniciosos, haciéndonos creer cosas que no son ciertas e incluso perjudiciales para nosotros.

La cuestión de fondo es que no existe ninguna correlación entre el volumen de datos y el volumen de información. El primer conjunto depende de la capacidad de nuestros cacharros y sistemas de registro de generar y capturar datos, el segundo depende de nuestra capacidad para interpretar nuestro torrente de información sensorial.

El verdadero volumen de datos y su verdadero valor

Aquí aparece el problema de la redundancia. Hace años yo tenía todos mis correos almacenados en mi ordenador, que a su vez también estaban almacenados en el servidor de la. Hoy en día también utilizo mi teléfono y el navegador web. Por tanto, tenemos la misma información repetida en varios dispositivos. Esto se agrava más todavía con el uso de correos masivos prácticamente idénticos y que a su vez son almacenados por cada usuario en sus respectivos dispositivos.

También hay que tener en cuenta que muchos contenidos que se producen son refritos sin sustancia de otros. Este hecho no es nuevo. Los medios tradicionales también lo han estado haciendo al hacerse eco de noticias de agencias que son repetidas con pocas modificaciones por parte de un gran número de medios. ¿Qué valor tiene toda esa información?  La verdad es que muy poco y a veces incluso negativo. En general se asume el principio de que no hay información mala y que todo depende de lo que seamos capaces de hacer con ella. Alguien avispado y con suficientes recursos podría ser capaz de extraer algo de valor de todo ese sin sentido, pero precisamente es ahí donde reside la verdadera raíz del problema.

La cuestión de la atención, cada vez más tontos

Un apóstol de los datos nos dirá que cualquier dato es útil sólo tenemos que encontrar la forma de extraerle valor. Sin entrar a discutir este punto que me parece totalmente falso, sólo apuntaré dos cuestiones que suelen ser pasadas por alto por los tecnólogos, debido a su arbitrariedad y alto componente abstracto, lo cual impide que sean contenidas en algoritmos, pero no por ello son menos trascendentales: el coste de oportunidad y escasez de recursos, concretamente de la escasez del recurso más preciado: la atención. Porque cuando prestamos atención a una cosa no prestamos atención a otra y puede que eso que ignoramos sea a la postre más interesante.

La tecnología contrariamente a lo que pensamos tiende a hacernos más inútiles. Es mucho mayor la destreza y atención que necesitaba un cazador del periodo lítico para obtener alimentos que a la de agricultor de la edad de bronce. A su vez un comprador de supermercado necesita todavía menos habilidades. Desde que la revolución mecánica se impuso la necesidad de fuerza ha sido cada vez menor, hasta el punto de tener que hacer ejercicio para no acabar convertidos en bolas de sebo. Desde que el uso de calculadoras y ordenadores se ha generalizado nuestra capacidad de cálculo mental se ha visto mermada.  Numerosos estudios apuntan a que Internet ha tenido un efecto parecido en nuestra capacidad de concentración y síntesis. A todo esto, se une el problema de la sobre estimulación. En una sociedad con un altísimo nivel de estímulos e información disponible resulta cada vez más difícil extraer algo de valor porque hay que escarbar cada vez más para separar el grano de la paja. Estudios conductuales llevados a cabo en el campo de la psicología sugieren que, a partir de un cierto nivel, cuanta más información tenemos peor decidimos. Lo cual explica como un taxista puede elegir mejores valores de inversión que un gestor de fondos.

El desarrollo de tecnologías como el Big Data y el Machine Learning no son más que la consecuencia inevitable de todos estos problemas planteados. Los sistemas tradicionales de gestión de información se han mostrado incapaces de procesar y aprovechar todo este maremágnum de datos que generamos cada día. Si las empresas hoy en día quieren evitar ahogarse en este mar datos o lo que es peor que les arrase como un tsunami deberían comenzar a plantearse el cambiar su forma de gestionar la información.

En este sentido las empresas deben incorporar sistemas cada vez más “inteligentes” no solamente capaces de procesar y estructurar toda la información, sino que además deben poder tomar decisiones en base a los datos obtenidos. Esta es la única forma posible de contar cada vez con más y mejor información además de trabajar y mejorar nuestra capacidad de información y atención.

¿Cómo puede ayudar el Big Data a mi empresa?

bTodos los días aparecen gran cantidad de artículos sobre Big Data; que si menganito lo está haciendo, que si Fulano ya lo ha hecho, que si el Big Data salvara el mundo… Cómo casi siempre en cuestiones cruciales se echa en falta una explicación clara y sencilla sobre las ventajas que aporta esa tecnología en concreto. Y decimos bien sobre las ventajas, antes incluso sobre qué es o como funciona. En un mundo como el nuestro, con tantas opciones e información es más importante saber qué es lo que una tecnología puede aportarnos antes de meternos en detalles sobre su esencia o funcionamiento.

A continuación, detallo algunas de las principales ventajas que el Big Data puede aportar a tu empresa:

 

Conexión con la realidad: Incorporando, analizando y relacionando múltiples fuentes de datos que están más allá de la limitada información de carácter económico financiero, que se maneja en las empresas, abrimos un canal de conexión que nos permite evaluar cómo se relacionan las distintas partes que componen la realidad con mayúsculas de nuestra empresa.

Hasta ahora cualquier análisis que pudiéramos realizar se basaba en la información contenida en nuestros sistemas de gestión, casi siempre transaccionales. Estos registran cadenas de eventos o procesos, que comienzan cuando un cliente nos hace un pedido y terminar cuando se le entrega un producto o un servicio. Casi todo lo que ocurre antes y después y sobre todo fuera de los circuitos administrativos de nuestra empresa permanece inaccesible y por tanto imposible de analizar y sobre todo de relacionar con aspectos clave de nuestra empresa como el comportamiento de las ventas. Lamentablemente dado que las empresas no son entes aislados, sino que operan en un entorno, gran parte las cuestiones cruciales a tener en cuenta se encuentra fuera de esta limitada esfera.

Con las soluciones de Big Data podemos crear un puente entre en la empresa y el mundo, mediante un sistema de análisis que recoja en tiempo prácticamente real todo tipo de datos de fuentes dispares e integrarlas con la información de nuestros sistemas, teniendo un pulso continuo sobre nuestro entorno.

Capacidad de respuesta: Incorporando de forma automática y en tiempo real grandes flujos de información relevante, podemos detectar problemas y amenazas mucho antes de que estas afecten al balance de nuestra empresa, lo mismo podemos decir de las oportunidades.

Un sistema de Big Data bien articulado ha de ser capaz de ir rastreando todo ese flujo de datos en busca de correlaciones y hechos significativos que nos permitan anticiparnos a los cambios que suceden en nuestro entorno y a los potenciales problemas que se puedan originar dentro de nuestra empresa.

Interacción: Al integrar más información proveniente de terceros en nuestros sistemas, tenemos la oportunidad de establecer unos marcos de interacción mucho más dinámicos y fluidos, generando mensajes y acciones que den respuesta a hechos concretos.

Este aspecto es especialmente útil para las actividades de marketing y ventas ya que nos permite crear canales de comunicación directos con nuestros clientes potenciales y actuales. Con un mejor seguimiento de todas las acciones de marketing e iniciativas comerciales que realicemos. Una de las grandes fallas del marketing es la incapacidad real y efectiva de medir la eficacia de las campañas acometidas. Con las soluciones de Big Data esta brecha consigue estrecharse de forma significativa.

Comprensión: Integrando todas las fuentes de relevantes en un único repositorio de datos junto con toda la información contenida en nuestros sistemas de negocio tenemos por fin la capacidad de entender el funcionamiento de nuestra empresa y establecer consecuencias causales, determinar flujos de acontecimientos y en definitiva entender mejor como nuestra empresa responde a los cambios en nuestros entorno y como nuestras acciones son capaces de generar cambios en nuestros clientes, proveedores y en nuestro público en general.

Fidelización de clientes: Este último punto es una consecuencia casi inevitable de un correcto desarrollo de los puntos anteriores. Recopilando información de forma continua acerca de nuestros clientes y su entorno, utilizándola para comprenderlos mejor y dar una respuesta más rápida y efectiva a sus necesidades, estamos en una posición inmejorable para establecer con ellos un relación más duradera y fructífera para ambas partes.

Es un axioma conocido en el mundo de la empresa que casi siempre se invierten importantes cantidades de recursos en incorporar clientes potenciales sin desarrollar adecuadamente nuestra cartera actual.  Con las soluciones de Big Data contamos las herramientas necesarias para corregir este defecto.

Creación de ventajas competitivas: Si algo distingue el Big Data del BI tradicional es sus capacidades de analítica avanzada. Con una adecuada configuración y dirección, el sistema explora todo el torrente datos buscando patrones y correlaciones, que permiten aflorar realidades ocultas difícilmente detectables de otra forma.

En otras palabras, nos permite ir más allá de donde llega nuestra intuición, mostrándonos aspectos relevantes de nuestro negocio, que podemos aprovechar para generar ventajas competitivas.

Al ser el Big Data un mundo tan vasto y con tantas aplicaciones he optado por ser lo más genérico posible, ofreciendo un conjunto de ventajas globales que puede obtener cualquier empresa y que por fuerza deberían de traducirse en casos de uso concretos para cada caso. No obstante, si interesado en conocer de forma más que ventajas concretas puede generar para tu empresa, estaré encantando de hablar contigo.

Espero que el artículo te haya resultado interesante. Un saludo.

Big Data: el futuro del marketing

 

El final de una era

Durante décadas la medida de la eficacia de las acciones de marketing y el testeo de ideas se ha basado en técnicas de muestreo. la recogida de datos de audiencia, pruebas de mercado, focus groups y sondeos demoscópicos, todas estas técnicas se basan en la extrapolación de los resultados obtenidos sobre pequeñas muestras que se creen representativas de una población mayor.

Como me explico un profesor, tomar una muestra es como probar una cucharada del guiso que estamos preparando. Si lo que probamos está bueno, entonces podremos asumir que el resto del cocido está bueno. Esto, a veces, es mucho suponer. La parte de arriba puede estar buena mientras que la de abajo puede estar agarrada. Inconveniente que por otro lado es perfectamente conocido por los cocineros del negocio. Los más expertos son capaces  incluso de meter la cuchara en la parte que más gustará al cliente.

Hasta que no llegaban las ventas, nunca se contaba con una medida real de efectividad.  La aparición del mundo online ha cambiado este paradigma. Ahora podemos medir de forma directa y en tiempo real la respuesta a nuestras acciones. Para muchas empresas totalmente inmersas en la economía digital esta es su única forma de trabajar.

El resto nos encontramos en una especie de limbo. En el que por un lado disponemos de los datos aportados por los sistemas de gestión transaccionales como los  ERP y CRM , combinados con el nuevo torrente de información online y las técnicas tradicionales de medición de acciones de marketing basadas en muestreos.

Todo esto se traduce en una gran cantidad de datos tanto estructurados como no estructurados que necesitan ser puestos en conjunto para obtener una visión clara del negocio  y el entorno. Por si fuera poco, existe además hoy la posibilidad de incorporar numerosas fuentes de datos tanto externas como internas que no se rigen por los parámetros económico-financieros tradicionales y no están expresadas en unidades monetarias o cantidades de producto o kilos de materias primas. Estos datos reflejan hechos y realidades que pueden ser determinantes para nuestra empresa y que complementan la visión aportada por las fuentes clásicas.

 El Big Data un nuevo enfoque

La pregunta más obvia ante este nuevo panorama es: ¿Cómo podemos sacar partido a todo este torrente de información? A día de hoy la mejor respuesta posible es incorporar los enfoques de Big Data.

Estos se apoyan en dos pilares, uno tecnológico que crear una  infraestructura capaz de recoger, ordenar y procesar ese torrente de nueva información, y la otra la analítica que incorporando técnicas de análisis avanzado nos permite abordar toda esa complejidad.

Lo parte más interesante para los profesionales del marketing es la metodología utilizada para el análisis. Los sistemas de reporting tradicionales se han basado en la búsqueda de un dato en concreto o en el contraste de hipótesis preestablecidas, dando respuesta a preguntas como: ¿Cuál es la rentabilidad de este producto? ¿Ha sido efectiva esta campaña de comunicación? ¿Afecta la variable X a las ventas de mi producto?

Los verdaderos sistemas de analítica avanzada no parten de preguntas previas tan acotadas, sino que se dedican a construir modelos matemáticos con un número creciente de variables de actuación  para encontrar correlaciones que pongan de manifiesto hechos hasta ahora desconocidos. Esto nos permite comprender aspectos y cuestiones que nunca habríamos sido capaces ni siquiera de plantear. Detrás de este enfoque se esconde el secreto que ha permitido a algunos gigantes de internet llegar hasta donde están.

Con el desarrollo de la tecnología, know how y la reducción de costes, este enfoque se ha vuelto no solamente atractivo sino también asequible para un número cada vez mayor de empresas. El auge de las plataformas cloud ha reducido el coste de acceso a este tipo de soluciones, permitiendo crear pequeños prototipos fácilmente escalables que reducen las barreras de entrada y los tiempos de despliegue. En resumen, el futuro del marketing está  en el Big Data pasando de técnicas de muestreo a técnicas de rastreo sobre datos reales y efectivos.

El internet de las cosas y su impacto en la empresa

“¿Que es eso del Internet de las cosas? ¿Lavadoras que hablan con neveras?”, hace unos días escuché esta jocosa reflexión cerca de una máquina de café. Me hizo reír durante un buen rato. Como casi todo lo que nos hace gracia contenía una algo de verdad. El Internet de las cosas en esencia no es más que eso máquinas que se comunican entre ellas sin intervención humana más allá de la instalación y supervisión.  El principio es sencillo pero sus implicaciones son bastante profundas y en el ámbito empresarial no van significar simplemente que la fotocopiadora hablará con la máquina de café.

 

El sino de la evolución tecnológica

Una de las pocas tendencias constantes que podemos observar en el desarrollo tecnológico es la disminución del costes de oportunidad. Cada nueva tecnología a pesar de ofrecer unas ventajas casi siempre lleva asociado unos inconvenientes y limitaciones, en el caso de los vehículos podría ser el coste por consumo de carburantes, la contaminación, la autonomía de los vehículos o su incapacidad para circular por ciertos terrenos. En el caso de las soluciones de gestión y equipos electrónicos para empresas un claro ejemplo podrían ser los costes de implantación, mantenimiento así como la gran cantidad de conocimientos técnicos.

Conforme una tecnología se va desarrollando además de mejorar su funcionalidad, capacidad y potencia también se va perfeccionando para disminuir sus inconvenientes y limitaciones. De hecho cuando una tecnología alcanza un cierto grado de madurez este aspecto acaba por lo general convertido en un asunto prioritario. La velocidad máxima y potencia de los utilitarios se ha mantenido relativamente estable durante las dos ultimas décadas. Un coche con 140cv se considera que potencia más que suficiente para satisfacer las necesidades de desplazamiento de cualquier familia. ¿Donde se ha puesta el énfasis? En hacer los viajes más cómodos, con un menor consumo de combustible y con mayor seguridad.

En el caso de las soluciones para empresas pasa exactamente lo mismo. Las redes M2M llevan décadas siendo utilizadas por las empresas, aun cuando todavía no había ni siquiera inventado el termino M2M. El problema de este tipo infraestructuras era su elevado coste y alta complejidad técnica limitaba enormemente la capacidad de gran parte de las empresas de rentabilizar estas inversiones.

Durante los últimos 10 años hemos asistido a una disminución del coste, tamaño y consumo de los microprocesadores y dispositivos, así como una universalización de las redes de comunicación, una mayor estandarización de los protocolos de comunicación además de un mayor disponibilidad de personal formado y capacitado para diseñar montar, instalar y explotar este tipo de sistemas. En resumen la tecnología ha alcanzado un punto de maduración en el que se va a hacer accesible y rentable para un número de empresas cada vez mayor.

Una nueva forma de interactúar con la tecnología

Si para algo sirve el que las máquinas puedan comunicarse y ajustar su comportamiento en base a la información recibida es para que nosotros tengamos que hablar menos con ellas, darles menos instrucciones y tener que estar menos encima. Al igual que un perro guardián bien adiestrado que protege la propiedad tanto si el amo está en casa como si no, las redes M2M (Machine to Machine) deben de ser capaces de realizar tareas complejas sin apenas necesidades de supervisión.

Esto lógicamente va a tener una consecuencia, la disminución de la complejidad técnica necesaria para realizar gran cantidad de procesos en la empresa.  Esto no quiere decir que desaparezcan las barreras de entradas, simplemente van cambiar. Pero si introduce un punto de inflexión, dado que a partir de ahora las cosas funcionaran mejor habrá que dedicar menos esfuerzo a hacerlas funcionar, de ahora en adelante el enfasis habrá que ponerlo cada vez más en analizar y comprender como tenemos que ponerlas a trabajar para que ayudan mejor a la consecución de los objetivos de nuestro negocio.

La comprensión del negocio una auténtica barrera de entrada

Necesitan eso sí de unas instrucciones y reglas de negocio bien definidas y estructuradas, en las que hay que invertir tiempo y esfuerzo y que sobre todo exigen una comprensión previa y profunda de los procesos de negocio involucrados y conectados con el trabajo de esa red M2M lo cual no está al alcance de todas las empresas. El conocimiento técnico y la capacidad financiera serán un barrera de entrada menor, el conocimiento del mercado y los procesos de negocio serán los muros a franquear por los retadores en muchos mercados.

Si algo escasea son buenos analistas son buenos analistas, no tan sólo en los negocios sino en prácticamente cualquier faceta de la vida. Por tanto escasean también las  empresas que tengan una definición y conocimiento preciso de su modelo de negocio de los procesos implicados y su interrelación.

Liberada la versión 11.1.1.9 de Oracle Business Intelligence

A mediados de Mayo de 2015 salió la nueva actualización de Oracle BI.  Hace pocas semanas la instalamos en nuestro entorno de pruebas  para evaluarla de forma detallada. El resultado ha sido bastante satisfactorio,  ya que introduce significativas  mejoras.

Interfaz             

No es que la haya habido un rediseño total de la interfaz de usuario, ya que  mantiene bastante coherencia con las versiones previas,  pero se han incluido una serie de nuevos diseños, más adaptados a las nuevas tendencias en UX. Por otro lado,  estos estilos son más fáciles de configurar y personalizar.

De hecho cuando actualizamos de la versión 11.1.1.7.1 a la versión 11.1.1.9.0 nos mantuvo el tradicional diseño de la 11G y  tuvimos que configurar el nuevo diseño llamado Skyros que es el mismo que lleva el producto de BI en la nube (Oracle BI Cloud Service). Este es su aspecto.

obi_articulo_1

Este es el diseño que  usaremos por defecto tanto para nuevos clientes como para aquellos que quieran actualizar a la última versión de OBI.  Una de las razones es que es mucho más sencilla la personalización de los colores corporativos, al ser un estilo basado en colores planos sin degradados, más acorde con las tendencias de diseño actuales. Esto hace además que la interfaz sea más ligera para el usuario. A continuación,  hacemos un breve repaso  a la evolución del diseño de las diferentes versiones del OBI.

obi_articulo_2

Como podéis comprobar, el último diseño es mucho más ligero, lo que hace más fácil trabajar durante largos periodos de tiempo con la herramienta. Se puede notar también el esfuerzo de Oracle por ir adaptando la herramienta a las últimas tendencias en diseño.

Administración                                                                                          

Se incluye un nuevo monitor de operaciones e información adicional para las tablas de auditoria, nuevas configuraciones de los ficheros instanceconfig.xml y nqsconfig.ini.

A parte se ha incorporado una funcionalidad que nos ha parecido muy interesante. El administrador si tiene que probar los permisos o ejecutar informes de otro usuario puede hacerlo directamente con la opción “actuar como”. No tiene que pedir la contraseña y salirse de la aplicación para volver a entrar.

Sin duda esta mejora hace mucho más sencillo las labores de administración y testeo. Permitiendo entregar a los usuarios el producto final sólido con menos esfuerzo, al eliminarse una tarea tan repetitiva y tedioso como la de los loggeos.

obi_articulo_3

 

Mobile App integrado en la instalación

Mobile App, es una funcionalidad que permite hacer aplicaciones no nativas con menús de cuadros de mando. Antes había que instalarlo y configurarlo aparte, ahora lo incluyen en la propia instalación.

Como podéis ver en la imagen  ahora para crear una aplicación móvil simplemente hay que hacer click en el menú de nuevo, donde aparece como una opción más.

obi_articulo_4

Más funcionalidad

+ Más opciones en la exportación, definir formatos personalizados en la exportación de cuadros de mando, cambiar la orientación de Excel, PDF,.. Es bastante interesante que se pueda elegir para determinados cuadros de mando no exportar imágenes y gráficas, solo tablas.

 

obi_articulo_5

+ Han incluido la opción de poder visualizar los gráficos en HTML5, antes solo era flash, ahora ambas opciones. Esto resuelve muchos problemas de compatibilidad con navegadores como Chrome que han comenzado a disminuir el soporte para Adobe Flash

+ Permite ordenar y buscar en las columnas y métricas del análisis

obi_articulo_6

+ Nueva visualización de mapa de árbol

obi_articulo_7

+ Mejora del asistente de la persistencia agregada para generar agregados con niveles de auto-corrección.

+ Permite en web guardar una métrica calculada y reutilizarla en otro análisis, antes esto se hacía en el RPD, ahora en ambos sitios.

obi_articulo_8

+ Preguntar antes de abrir, esto se puede configurar a nivel de cada página.

obi_articulo_9

Si lo marcamos, cuando el usuario acceda al panel de control le bloquea la ejecución de todos los análisis, esto nos ahorra consultas innecesarias de la primera ejecución de cada página y poder elegir los filtros primeros para luego darle a “continuar” y visualizar lo que queremos ver.

obi_articulo_10

Podemos estar ante la última actualización de Oracle BI 11, una versión que ha durado cerca de 6 años y seguramente Oracle tenga planes de lanzar para Febrero de 2016 el nuevo OBIEE 12c.

Esperamos que el artículo haya sido de vuestro interés.

La importancia de la visibilidad en la información

perpespectivaescher

Cuando se trata de percibir la perspectiva, el donde, el cómo y el cuándo siempre son importantes. Dependiendo de cómo veamos un determinado elemento nos puede parecer una cosa u otra. En la imagen superior vemos como una sencilla pieza de metal puede parecer muy distinta, dependiendo de su ubicación. Dándonos incluso la impresión de ser una forma imposible tipo las ilusiones ópticas de Escher o la escalera de Penrose.

A la hora de visualizar la información este problema se ve agravado. Nuestra vista está hecha para captar variaciones en el volumen, el color y la forma. Nuestros ojos no fueron diseñados o evolucionados para leer caracteres. Por eso el principal problema al que nos enfrentamos cuando visualizamos datos “crudos” es distinguir lo que realmente es más importante. Cuando revisamos una hoja de cálculo vemos antes nuestros ojos filas y columnas de cifras prácticamente indistinguibles, que hay que revisar con mucho cuidado para encontrar lo que estamos buscando. Eso claro está siempre y cuando sepamos qué es lo que estamos buscando, lo cual no siempre es posible. Muchas veces tenemos que buscar a Wally, sin saber realmente quien es Wally.

Somos buenos diferenciando rostros y formas de andar, distinguiendo un animal que corre a lo lejos o la silueta de nuestro deportivo favorito. Pero para saber a qué cifra de las cientos que vemos en nuestra pantalla debemos prestar atención necesitamos mucho trabajo. Y si la información está mal estructurada, no sería raro que nos encontráramos con alguna escalera de Penrose en nuestra hoja de cálculo.

El formato de la información un paso imprescindible en el proceso de reporting

Para poder sacar más partido a nuestra limitada capacidad disponemos de múltiples recursos que deberíamos de utilizar de manera imprescindible en nuestro proceso de reporting. Los recursos son numerosos, desde utilizar un tamaño distinto para los caracteres de encabezados y secciones importantes hasta la incorporación de gráficos dinámicos y elementos interactivos que nos permitan explorar los datos de una manera proactiva. Sacando así todo el jugo posible a la información que tenemos ante nosotros.

El problema es que para hacerlo necesitamos de tres recursos importantes esfuerzo, tiempo y además de pequeñas dosis de talento y creatividad. En muchas empresas, el dedicar recursos a actividades de este tipo está sin duda mal visto. Cuando no se considera una auténtica pérdida de tiempo. No está carente de lógica esta postura si tenemos en cuenta la cantidad de horas que se suele emplear en las empresas en crear informes y documentación que luego nadie revisa.

Pero conviene hacerse una pregunta: ¿Por qué nadie revisa esos informes? En la mayoría de los casos la respuesta es sencilla, porque son densos, de poca legibilidad, mal estructurados, casi sin formato y no ofrecen información de valor. La cantidad de tiempo que se necesita para extraer algo de información valiosa de ellos suele ser desorbitada. En pocas palabras: son infumables.

Por eso es interesante plantearse que a lo mejor no son necesarios tantos informes, ni tantas hojas de cálculo. Tal vez lo que realmente necesitamos son menos informes mejor hechos. O mejor aún, porque no disponer de informes pre-configurados y con un buen formato que podemos consultar en tiempo real mientras trabajamos contra datos únicos y contrastados. Ese sin duda es el futuro.

La barrera entre información y operaciones

La revolución tecnológica de las últimas décadas ha imprimido una velocidad a nuestra sociedad, inconcebible en cualquier otro periodo histórico. Somos capaces de producir y hacer muchas más cosas, mucho más rápido. Esto implica tener que tomar más decisiones, el problema es que con nuestra capacidad intelectual el límite de nuestra atención es igual de limitado que el de nuestros predecesores.  Por lo tanto necesitamos de herramientas que nos permitan sacar el máximo partido a nuestras limitadas capacidades.

Durante décadas, los sistemas de gestión en la empresa han tenido una clara orientación transaccional, ancladas en el terreno de lo operativo: realizar movimientos de cuentas, asignar unidades de stock,  etc. Los sistemas de reporting o información y análisis estaban más enfocados a  generar informes ejecutivos para los centros de decisión, generalmente la alta dirección.  Estos se encargaban de definir las directrices que los niveles más bajos de la jerarquía se dedicaban a asumir de la manera más estricta posible, sin modificaciones ni desviaciones. Esta forma de articular las empresas se ha acabado mostrando totalmente ineficiente en un entorno donde los cambios son vertiginosos. En los que no se pueden esperar a que las lentas correas de transmisión comuniquen los cambios coyunturales a la dirección y esta emita unos  nuevos planes de acción para que sean aplicados por los mandos intermedios.

Barrera entre reporting y ERP

Hoy en día las empresas son organizaciones mucho más flexibles y dinámicas. La preparación de los cuadros bajos e intermedios ha mejorado enormemente. Las estructuras se han optimizado con esquemas en los que cada empleado es el encargado de sacar adelante su área de responsabilidad. Esto unido a los avances en nuevas tecnologías ha permitido un nuevo modelo de organización. Pero todavía queda mucho por hacer.

Los mandos intermedios y el resto de empleados necesitan disponer de información relevante, clara y concisa que les permita tomar las decisiones correctas a la velocidad que nos marca el mercado.

Para poder cubrir estas necesidades los usuarios han de disponer de herramientas potentes y de uso sencillo. Estas han de permitirles obtener resultados de manera inmediata sin tener que solicitar la creación de informes al Departamento de IT.

Aplicaciones de gestión que integran el Reporting

Por muy sencillo que sea el uso de nuestra herramienta de reporting siempre es un incordio tener que estar cambiando de aplicación para poder consultar la información. Esto distrae la atención del usuario y disminuye la visibilidad. Lo ideal es integrar los reports en el mismo espacio de trabajo. Así el usuario puede tomar decisiones en tiempo real, consultando la información a medida que tiene que se van planteando las cuestiones.

De esta manera se consigue obtener un flujo de trabajo dinámico en el que los usuarios cuentan con información pertinente para poder tomar las mejores decisiones. Derribando la barrera entre software trasaccional y analítico conseguiremos incrementar las cuotas de productividad y eficiencia en nuestra empresa.

¿Qué es Oracle Fusion?

Oracle-fusion1

Desde hace varios años Oracle ha anunciado una línea de productos denominada como Fusion. Mucho se ha hablado sobre ella pero hasta el momento el público general no tiene muy claro que es lo que se esconde tras esta denominación.

Básicamente es una nueva forma de concebir el software para empresas que pretende aunar lo mejor de dos mundos: la funcionalidad altamente específica de  las aplicaciones de nicho  y la integración entre áreas de la empresa que ofrecen los sistemas ERP.

Oracle Fusion supone rehacer prácticamente desde cero, toda la familia de aplicaciones empresariales de Oracle. Decimos prácticamente desde cero porque lógicamente para crear Oracle Fusion se ha tomado como base las mejores capacidades de las aplicaciones existentes como la SCM de JD Edwards, la gestión de RR.HH de Peoplesoft, la gestión financiera de OBS, el CRM de Siebel.

Pero Oracle Fusion no es solamente un refrito de otras aplicaciones es mucho más. A la plataforma se le han añadido funcionalidades importantes en cuanto a experiencia de usuario, conectividad, analítica integrada y colaboración social. Ofreciendo no solamente una funcionalidad operativa de primer nivel, sino también ofreciendo a los usuarios nuevas posibilidades de sacarle partido mediante la colaboración y el análisis.

¿Cómo se puede lograr esto?

Oracle ha desarrollado potentes de soluciones de middleware que son las encargadas de lograr la magia requerida para que funcionen dos conceptos tan contrapuestos. Por middleware entendemos cualquier software cuya principal misión es la integración entre terceros paquetes.

Todas las aplicaciones corren sobre una plataforma tecnológica común, que gestiona sesiones seguridad, presentación en pantalla, integraciones, workflow y otras capacidades subyacentes del sistema. Además comparte un modelo de datos unificado. Lo que facilita la integración entre ellas.

Un breve repaso al catálogo de Oracle Fusion

Las aplicaciones de Oracle Fusion además de la plataforma tecnológica han sido agrupadas en grupos funcionales identificados con las principales áreas de la empresa como: Finanzas, SCM, Compras, relaciones con los clientes, proyectos, gobernanza, etc… Aparte de las aplicaciones basadas en soluciones previas de Oracle, se han añadido unas 20 aplicaciones nuevas que vienen a cubrir los huecos que la modularidad puede ocasionar en las soluciones empresariales. La gestión del talento es un buen ejemplo de ellas.

oracle_fusionI

Data scientist vs Data Artist

datartist

La génesis del data scientist

La figura del Data Scientist es una de las más demandas dentro de los puestos de perfil de tecnológico. En los ultimos tiempos han adquirido mucha imporatncia y las ofertas de empleo se han multiplicado para profesionales de ramo. Pero, ¿Qué es un data scientist? Hace 3 años casi nadie había oído hablar de esta singular profesión, a día hoy están en boca de mucha gente. Su principal función es la extracción de valor de las montañas de  datos que gestionan las empresas hoy en día.  En definitiva han de ser capaces de definir la forma del bosque a partir de los millones de ramas que divisan.

Hay gente que no está nada emocionada con esta figura y que piensa que los Data Scientist son una ligera evolución de la figura de DBA y analista de negocio. Salvo que con aura mucho más científica. Polémicas aparte, siempre es positivo que haya una figura en la empresa que intente convertir los datos en información para poder alcanzar el conocimiento. A diferencia de un típico analista de datos, el data scientist ha de ser capaz de lidiar con muchas fuentes de datos y ser capaz de detectar problemas y oportunidades. Han de ser capaces de dar un significado a todas esas “toneladas de datos”, buscando patrones, reglas y narraciones que expliquen las variaciones en los datos.

En tiene que conocer varias disciplinas que no se enseñan juntas en ninguna carrera: habilidades para el hackeo, conocimiento de matemáticas y estadísticas además de unas grandes dosis de cultura general y concreta sobre la cuestión que se está investigando.

Si algo debería distinguirles de los DBA es no tienen que ocuparse de cuestiones técnicas sobre infraestructura, lo que tienen que saber es extraer valor de los datos. No es la primera vez que la evolución tecnológica divide lo que era una profesión en dos. Si seguimos por la senda de la especialización lo lógico es que de profesión surja otra nueva. Fenómeno que ya estamos viviendo.

La génesis del data artist

Una vez extraídas conclusiones sobre el análisis de los datos es necesario presentarles con un formato que facilite su asimilación y comprensión. Esa sería la misión de los data artist. En realidad ya podemos encontrar toneladas de ellos. Son los que están realizando  las otrora populares infografías.

Son los encargados de pintar los datos de una manera artística. Exponiendo en forma gráfica y fácil de asimilar no solamente los conclusiones extraídas de los datos. Nos dice más ver iconos con distintos tamaños para saber cuál es la renta per cápita de un país que  leer los datos en formato texto. No solamente eso jugando con textos, imágenes, tamaños, orden y relaciones visuales pueden representar fenómenos complejos de una manera muy condensada lo que nos ayuda a tener una comprensión clara y rápida, de que es lo que se nos quiere transmitir.