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¿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

¿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.

Wearables: bienvenidos a la era post-pc

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A día de hoy utilizamos dispositivos electrónicos para casi todas las tareas que desarrollamos diariamente: el ordenador para trabajar, el móvil para comunicarnos, robots de cocina, aspiradoras autónomas, sistemas de navegación en los coches, videoconsolas para nuestro tiempo de ocio, etc.

La informática ha cambiado completamente nuestra manera de trabajar, empezando por los ordenadores, que ayudaron a ahorrar ingentes cantidades de papel en informes impresos y tiempo de trabajo invertido en el análisis de datos, y siguiendo por los dispositivos móviles, que nos permitieron trasladar dichos ordenadores a cualquier lugar.

El último horizonte tecnológico alcanzado ha sido la era “post-pc”, donde los ordenadores tal y como los conocemos han sido reemplazados en muchos puestos de trabajo por los dispositivos móviles, como los smartphones y las tablets, y recientemente, por los wearables o dispositivos portátiles.

Estos últimos están experimentando un alto crecimiento en cuanto a su uso en el entorno empresarial debido a su manejo intuitivo y, en muchas ocasiones, sin necesidad de usar las manos. Esta característica les otorga una ventaja sustancial respecto a los que están sustituyendo, dado que los dispositivos móviles necesitan una interacción manual para poder ser utilizados.

Los dispositivos portátiles asimismo recopilan datos de diversas fuentes que son, bien almacenados local o remotamente, o bien enviados a otros dispositivos para analizarlos para conseguir información relevante tanto de los procesos que ha realizado el trabajador, información sobre el propio trabajador e información sobre aspectos relevantes a la empresa.

Estos dispositivos son los encargados de recoger los datos, pero no son los encargados de procesar la información que éstos les brindan, necesitan algo más. Éstos necesitan comunicarse con los sistemas informáticos empresariales, como JD Edwards, mediante aplicaciones diseñadas específicamente para ellos.

Estas aplicaciones deben ser intuitivas y sencillas de manejar, a fin de cumplir el objetivo original de los dispositivos: facilitar de la manera más cómoda posible el trabajo al usuario, utilizándolos mediante interacciones manuales rápidas y sencillas o mediante comandos de voz.

Además el interfaz de usuario debe ser acorde al dispositivo empleado, así como su display, de manera que la información solicitada se pueda ver rápidamente y el operario pueda obtener la ayuda que necesite y seguir con su trabajo aumentando así su productividad y, por ende, la eficiencia de la propia empresa.

Los más empleados a día de hoy son los relojes (smartwatches), pulseras y gafas inteligentes (smartglasses). Éstos se emplean tanto en el mundo empresarial como de manera privada por los consumidores, dado que son dispositivos asequibles para este consumidor privado. No obstante, existen otros como anillos, prendas y brazaletes inteligentes que ya pueden adquirirse pero que se encuentran en las primeras fases de desarrollo y todavía no han alcanzado todo su potencial.

Los dispositivos mencionados tienen multitud de aplicaciones en las empresas dado que aumentan la productividad del trabajador al mismo tiempo que aumentan la de la empresa. Además, ésta última, consigue información en tiempo real sobre sus procesos y sus trabajadores, que puede utilizar en beneficio propio mejorando la eficiencia en sus procesos y la calidad del trabajo de sus empleados.

A día de hoy, los sectores que más utilizan esta tecnología son los sectores de logística, fabricación/manufactura y la venta al por menor. Estos dispositivos son muy utilizados en las tareas de almacén (picking, organización, inventario, etc.), donde los trabajadores, empleando en este ejemplo las gafas inteligentes, pueden conocer qué artículos y qué cantidad de los mismos son necesarios, dónde están localizados e ir escaneando dichos artículos y sus embalajes a medida que los van recogiendo y empaquetando, completando las tareas encomendadas y sin perder tiempo en utilizar una pistola de escaneo de códigos de barras y una lista, en pda/tablet o papel, de artículos y tareas por completar/recoger.

Estos dispositivos también son interesantes para la formación de los empleados, dado que gracias a la realidad aumentada, los equipos de trabajo del sector de la manufactura por ejemplo, pueden ver rápidamente las piezas o elementos que van a fabricar en el siguiente lote y ser formados mediante esta tecnología de manera mucho más rápida. Asimismo, de manera previa a la formación, el equipo de diseño puede utilizar la combinación de gafas y brazalete inteligentes para diseñar en 3D las nuevas piezas o elementos que posteriormente se fabricarán de una manera más dinámica y visual que en un dibujo en dos dimensiones.

A modo de conclusión, destacaría que la mayoría de estos dispositivos se encuentran en fases muy tempranas de desarrollo y que además algunos conservan una dependencia directa con los dispositivos móviles (smartwatches y smartphones en este caso) que les restan independencia, así que todavía tardarán algún tiempo en alcanzar todo su potencial, tanto en el uso privado como en el uso empresarial, llegando incluso a sustituir a los móviles y tablets en más de una ocasión.

Por ello, estar informado de estos avances tecnológicos podrá marcar la diferencia en un futuro no muy lejano entre su empresa y su competencia en el grado que esté también preparado para adoptar estas innovaciones, mediante la elección de un ERP integrable con esta tecnología, por ejemplo.

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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

 

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+ 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

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+ Nueva visualización de mapa de árbol

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+ 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.

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

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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.

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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.

¿Por qué Oracle Fusion?

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La evolución del mercado de aplicaciones empresariales

Durante los años sesenta se comenzó el desarrollo a  gran escala de aplicaciones para empresas. En principio eran soluciones de propósito específico que servían a un área funcional concreta de la empresa: contabilidad, fabricación. Fue así como se fueron naciendo los MRP y las suites financieras.  Con el paso de los años las corporaciones fueron conscientes de la complejidad que suponía tener integrados varios sistemas y esa así como surgieron los ERP,  grandes paquetes de aplicaciones que integraban en una única solución todas las áreas funcionales de la empresa.

Los ERP son por naturalezas modulares y extensibles, lo que permiten incluir desarrollos específicos para adaptarlos a las necesidades de cada compañía. Parecía que los modelos de arquitectura de soluciones de negocio habían alcanzado su cenit. Pero no fue así.

Lo realmente curioso es que el siguiente movimiento fue una involución. Comenzaron a surgir aplicaciones de nicho que cubrían las necesidades muy específicas en determinadas áreas de cada empresa. En cierto modo las aplicaciones CRM fueron las primeras en romper esta brecha. Las ventas son en el área más difícil de estandarizar de una empresa. Los departamentos de ventas están en contacto continuo con el entorno de la empresa. Han de captar rápidamente los cambios y adaptarse al vuelo  para poder dar respuesta. Los ERP en cierta medida suponen una burocratización de la empresa y esto no deja crear cierta urticaria en los vendedores, que siempre han visto los sistemas de gestión como unos ladrones de tiempo y una forma de control. Unos ladrones de tiempo que les hacen perder una o dos horas de tiempo al día rellenando partes y unas herramientas de control que intentan fiscalizar su trabajo como si fuera operarios de máquina.

Sea como sea, el surgimiento del CRM evidencia un cierto fracaso en la filosofía del ERP ya que a día de hoy todavía no he conocido un solo paquete que haya conseguido una total integración del área de ventas  satisfactoria. En el hueco de esta brecha han ido aflorando aplicaciones como Salesforce, Sugar CRM y un largo etc.. Pero esto sólo fue el principio, otras áreas funcionales les han seguido como el Marketing, la gestión de transportes, los SGA.

Los suites de inteligencia de negocios, disociados del propio ERP también son una muestra más de la incapacidad de estos paquetes transaccionales para dar respuesta a un importante requisito en la empresa actual: la explotación analítica de todos los datos que genera la empresa en sus multiples operaciones.

Las razones de una involución: ¿Quién mucho abarca poco aprieta?

Si la evolución de la tecnología y la gestión en las empresas habían conducido de manera clara a la filosofía de integración del ERP,  ¿cómo puede haber tenencias totalmente contrarias en el mercado?  Las razones son de los más dispares.

Para comenzar, no hay una fórmula mágica que funcione para todos. Cada empresa es un mundo, incluso compañías que compiten en los mismos mercados tienen modelos de negocio  totalmente diferentes. A veces la complejidad y el sobrecoste que genera tener varios sistemas dentro de la empresa se ve compensada por la capacidad operativa  y la funcionalidad específica que incorporan-

En segundo lugar debemos, los sistemas ERP son complejísimos y a veces la única manera de integrar muchas áreas funcionales es base de que cada una de ellas renuncie a un poco. El ejemplo más claro lo vemos en las interfaces gráficas. Lo idóneo sería que existiera una interfaz gráfica para cada rol de usuario: gestión de pedidos, colección de deudas, planificación de fabricación, etc.. Lo que en realidad sucede es que con unos pocos elementos comunes se construyen todas las interfaces de usuario, lo que hace que al final todas sean bastante inespecíficas, poco diferenciadas y estén pobremente adaptadas a las necesidades de cada usuario. A la postre la experiencia de usuario tiende a ser muy pobre nicho  a pesar de que los fabricantes se están esforzando últimamente por salvar este escollo, algo que no sucede en las aplicaciones de nicho.

Pero existe todavía una razón más de fondo, que hace  muy complejo el modelo de desarrollo puesto en práctica por los grandes ERP´s. Este es el funcionamiento a la inversa de la ley de economías de escala en cuanto al desarrollo de software se refiere, o lo que es lo mismo. Las economías de escala no funcionan en absoluto en este negocio.

La programación es principalmente un proceso mental e interno que se traduce en output externo: el código.  Para trabajar varios programadores juntos tienen en cierta medida sincronizar sus mentes. Tener una visión clara del proyecto, saber con precisión que tiene que hacer cada uno y establecer una metodología para que el código desarrollado por distintos programadores pueda ser integrado. Además cuando se trabaja en grupos de desarrollo es necesario documentar exhaustivamente el proyecto lo que ralentiza la velocidad de desarrollo de cada programador.

Este fenómeno ya fue notado en los años 70 por Fred Brooks que escribió su mítico libro: “El mítico hombre mes”, donde nos viene a decir que en el desarrollo de software menos es más. Cuanta más gente añadamos a un proyecto que va retrasado más se retrasará.

El problema surge no solamente de la dificultad de coordinar el trabajo tantos programadores debido a la gran cantidad de canales de comunicación que se abren con cada nuevo fichaje. La clave está también en que para que un sistema sea realmente utilizable ha de tener integridad conceptual. Lograr esto en un gran sistema como un ERP no es una tarea imposible pero casi….

Aplicando la lógica descubrimos por tanto que las aplicaciones desarrolladas por equipos pequeños y que se ocupan de cuestiones más específicas siempre estarán más cerca de satisfacer las necesidades de los usuarios. Si cogemos a un equipo de desarrollo que está haciendo un módulo de CRM para un ERP y lo ponemos a desarrollar un CRM como aplicación independiente, seguramente el resultado del último será mucho más satisfactorio. Los programadores tendrán menos restricciones debidas a la necesidad de integrar el módulo con el resto del paquete, mayor libertad a la hora de elegir plataformas tecnologías y un largo etc… Y sobre todo una menor carga burocrática y por tanto una mayor productividad.

Nos encontramos ante un encrucijada por un lado las pequeñas aplicaciones centradas en un área específica de la empresa cumplen mejor con su cometido. Por el otro la acumulación de sistema e islas de datos provoca una complejidad difícil de gestionar y de mantener. Y sobre todo una falta de una visión única en cuanto a la realidad de la empresa.

La respuesta de Oracle: Fusion

A parte de estas tendencias la irrupción de los dispositivos móviles, las tecnologías de búsqueda y el comercio social han trastocado profundamente la forma de hacer negocios con multiples y profundas implicaciones. Por tan sólo citar un ejemplo, la experiencia de usuario que nos han brindado las aplicaciones móviles ha marcado un nuevo estándar en usabilidad y adaptabilidad del software. Esto ha hecho que los usuarios de aplicaciones empresariales tengan una percepción negativa sobre las estas, ya que consideran que las interfaces de usuario son funcionalmente pobres y su diseño está poco cuidado.

De forma paralela ha habido importantes avances en la integración de aplicaciones tipo SOA, web Services e incluso JSON. El middleware o los sistemas encargados de la integración de otros sistemas han experimentado un importante avance en los últimos, Oracle cuenta con un liderazgo claro en este tipo de tecnologías.

En resumen las empresas demandan cada vez más funcionalidad más específica, mejor experiencia de usuario y menores costes de despliegue, mantenimiento y formación. Vamos que lo quieren todo. Para dar respuesta a todos estos retos Oracle ha lanzado su nueva familia de aplicaciones: Fusion

 

¿Qué es Oracle Fusion?

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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.

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Data scientist vs Data Artist

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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.

One to One BI: Un nuevo paradigma de inteligencia de negocios

Durante años hubo un paradigma que gozó de enorme aceptación dentro del mundo del marketing, el del one to one marketing. En un momento en el que se creía que la cultura de masas empeazaba a mostrar sintomas de agotamiento y el retorno de la publiciad tradicional era cada vez menor se planteó un modelo que  llevara la segmentación de los mercados hasta el nivel más básico: el del individuo. Se trataba de considerar a las personas como entes libres y no meras ovejas del rebaño.

El marketing directo fue tal vez la disciplina que mejor supo recoger esa orientación, de la cual se ha estado beneficiando en gran medida las técnicas más sofisticadas de marketing online y en general todo lo que pasa del puro spameo y la contratación de banners en base a coste por impresión.

Aunque este enfoque pudo parecer absolutamente novedoso en su momento en los mercados de consumo, hay que tener en cuenta que en algunos sectores como el B2B o los productos de lujo siempre se ha trabajado con muy pocos clientes. Una empresa de 100 empleados puede sobrevivir con 10.000 clientes o con uno solamente. Siempre y cuando sea capaz de pagar las facturas y llevarse algo bolsillo  a final de año.

Lógicamente conforme mayor sea el ratio empleados/clientes, mayor será el volumen de información y dedicación que corresponderá a cada cliente. Esto obliga a llevar una gestión más centrada en el detalle, menos dispersa en las abstracciones globales sobre segmentos. Lo que importa es el cliente como sujete de cargo, no las zonas territoriales ni las familias de productos.

Un cambio con implicaciones en los sistemas de información

Para poder afrontar estrategias de marketing basadas en este nuevo paradigma es necesario disponer de herramientas que nos permitan disponer de información extensiva sobre cada cliente, socio o proveedor. La naturaleza de las preguntas a las que tenemos que responder cuando tratamos de analizar a un individuo son muy diferentes a las que se nos plantean cuando intentamos detectar segmentos en grandes bolsas de individuos.

De entrada las posibilidades que nos ofrecen el procesamiento de los datos y aplicación de técnicas estadísticas es mucho menor. Hay que ir a un análisis detallado de los datos, la búsqueda de tendencias o subconjuntos pierde importancia, lo relevante es encontrar patrones que nos permitan conocer mejor al cliente en cuestión.

La capacidad de procesar y mover datos, se hace menos importante y lo realmente crucial es tener la habilidad de disponer la información de una manera visual y gráfica que nos permita captar sutilezas, patrones o nociones que se nos hayan podido escapar ante una lectura cruda de los datos.

Aunque tecnológicamente todo esto pueda lograrse con los medios disponibles, se echan en falta modelos conceptuales así como aplicaciones que los implementen y nos permitan llevar esto tipos de análisis a cabo.

¿Para cuándo contaremos con una paquete de One to One BI? En un entorno en el que la innovación se ha convertido en un nueva divisa imperial, parece raro que salvo la NSA y la CIA nadie haya intentado medrar en una campo de desarrollo tan prometedor.

Qlikview vs Tableau: Comparativa de herramientas de Business Intelligence

Comparar dos herramientas de analítica empresarial no es tan sencillo como comparar dos televisores, requiere un análisis mucho más profundo. En primer lugar, conocer con un mínimo nivel de profundidad dos herramientas exige invertir una gran cantidad de tiempo, además de conocimientos técnicos tanto a nivel técnico como funcional.  Cuando hablamos de los paquetes más potentes de Business Intelligence que hay en el mercado como pueden ser Oracle BI, HANA de SAP, es casi imposible encontrar una persona que conozca en profundidad ambas soluciones.

En segundo lugar debemos de tener en cuenta que el concepto de  “mejor herramienta”, es muy difícil de aplicar en este ámbito. Se trata más de elegir la solución más adecuada para cada proyecto. No obstante, hechas estas aclaraciones, hoy vamos a  hacer una comparativa entre dos herramientas muy similares: Tableau y Qlikview

A nivel de arquitectura de la solución tanto Tableau como Qlikview son dos herramientas que utilizan una aplicación de escritorio para el desarrollo y edición de los análisis. Estos posteriormente,  son subidos a una plataforma web que es la que sirve de base para consulta de los informes, permitiendo gestionar cuestiones básicas de seguridad, como qué informes puede consultar cada usuario.

A nivel técnico ambas herramientas cumplen perfectamente con el cometido para el que fueron diseñadas, la creación de rápida y sencilla de análisis con un aspecto atractivo.   A continuación os detallamos un análisis detallado, que esperamos sea de ayuda a la hora de saber que herramienta puede ser más idónea para vuestra empresa.

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¿La experiencia es un grado?

Qlikview es la herramienta que más tiempo lleva en el mercado, desde 2005 frente a Tableau que fue lanzada en 2007. ¿Es importante este factor a la hora de optar por una herramienta u otra? A nuestro juicio es irrelevante. Lo  que de verdad es importa es tener garantizada una continuidad en el soporte y en el posterior desarrollo de la herramienta. En este sentido ambas soluciones cuentan con un número importante de clientes en todo el mundo, además de una bien establecida red de partners. Aunque ninguna de las dos compañías está exenta de ser adquirida por una tercera, esto a nuestro juicio en ningún momento supondría una amenaza para la continuidad de la solución.

Es destacable, el excelente esfuerzo hecho por Tableau a la hora de crear contenido en forma de video tutoriales, que son de gran ayuda para nuevos usuarios de la herramienta. Una herramienta además de ser fácil debe de ofrecer cuanto más material de formación mejor, en este aspecto gana Tableau.

Usabilidad: el componente imprescindible para una herramienta de éxito 

Generalmente las mejores soluciones no son las que más funcionalidad tienen sino las que son más fáciles de utilizar. Hasta en el mundo empresarial donde la compra de software suele ser un proceso largo y meditado, rara suele ser la empresa que utiliza más del 60% de la funcionalidad de la solución adquirida, ya sea un ERP u otro tipo de sistema.

Desde la perspectiva de nuestros clientes que han probado las dos herramientas: “Tableau es intuitiva y fácil de usar”.

En lo que respecta a nuestro análisis de las dos herramientas, cabe  destacar la limitación de Qlikview  dada su dependencia de los scripts a la hora de realizar las cargas iniciales. Para usuarios de la herramienta de departamentos como el Financiero o el de Marketing, sin conocimientos de programación, es mucho más asequible el uso de Tableau, que les permite reducir su dependencia del departamento de IT a la hora de realizar análisis.

El ultimo Garnter Magic Quadrant, también coincide con este punto de vista. Sin duda en el aspecto de la usablidad Tableau es un claro ganador.

¿Y esto cuanto me va costar? Precios y modelo de licenciamiento

El modelo de licenciamiento de Qlikview nos ha resultado demasiado complicado, y puede llegar a ser difícil saber cuánto te va costar desplegar la solución en base a tus necesidades.  Si bien es cierto, que este tipo de modelo de licenciamiento no es raro dentro del mundo del software empresarial, esto no es una excusa para que sea pasado por alto. Mal de muchos, consuelo de tontos.

Qlikview, dispone de conectores con  SAP, JD Edwards  y otras soluciones, esto es un hecho positivo aunque tengan un sobrecoste. Pero  su integración con otros motores web, lleva un sobrecoste añadido que no existe para Tableau. En el siguiente enlace podéis encontrar el listado de precios de Qlikview

Tableau a pesar de no disponer de tantos conectores preconstruidos, ofrece un modelo mucho más libre de desarrollo, permitiendo su integración con Sharepoint, la publicación de informes en la web corporativa o cualquier tipo de sistema de la empresa que funcione sobre arquitectura web. El modelo de licenciamiento también es mucho más sencillo con simplemente tres tipos de licencias: desktop personal y desktop profesional como herramientas de desarrollo, construcción y maquetado de informes. Con un nivel de funcionalidad similar Tableau es más sencillo de desplegar y además tiene un coste sensiblemente menor.

Características técnicas.

Como base hemos tomado el análisis realizado por una consultora independiente donde valoran de manera conjunta el comportamiento de cada herramienta en base a características comunes de este tipo de sistemas. Hemos elegido esta comparativa porque nos ha parecido bastante objetiva y a priori no parece sesgada.

Comparativa

El resultado es una ligera ventaja para Tableau aunque a nuestro juicio, es casi un empate técnico y solamente las necesidades específicas de una empresa o proyecto deberían de inclinar la balanza hacía un lado o hacia el otro.

 

Varios

Las dos herramientas permiten enviar los informes por email, planificar las cargas, consulta de datos en tiempo real (Qlikview ha incorporado esta novedad en su versión 10)  y además ambas soluciones nos permiten una gestión efectiva de la  seguridad en los informes.

Una gran virtud de QV es que su herramienta de desarrollo “Qlikview Developer” es muy completa y permite realizar muchas cosas, con un conocimiento técnico de cómo realizar ese Scripting podemos realizar pseudo-ETLs. Esto inclina ligeramente la balanza hacía Qlikview en empresas con un nivel de volumetría de datos superior, que quieren tener un acceso a rápido a información más procesada y estructurada, sin que por ello se vea afectado el rendimiento del resto de sus sistemas.

Tableau  por otro lado destaca por admitir un número mayor de orígenes de datos y conexiones, permite hacer conexiones a Power Pivot o Google Analytics, dándonos la posibilidad de realizar análisis cruzados en los que podamos comprobar el impacto real que un aumento de visitas a nuestra web puede tener sobre un determinado producto. Las posibilidades son sencillamente impresionantes lo más importante permite hacer frente  a un reto que cada vez se le plantea a un mayor número de empresas: la integración analítica de información procedente de fuentes muy dispersas.

Ambas soluciones ofrecen aplicaciones móviles para iOS y Android, siendo las Qlikview las más completas y las que obtienen una mejor puntuación por parte de los usuarios.

Conclusión

Como hemos ido repitiendo a lo largo de todo el artículo, al final la elección de una herramienta u otra dependerá de las necesidades de la empresa,  aunque sea cual sea la decisión en ningún caso cometerán un error. Si una empresa por ejemplo tiene pocos recursos en el area de IT, Qlikview puede restar algo de dinamismo por su dependencia de scripts para la carga de datos. Por otro lado las empresas en las que la movilidad sea un factor crítico pueden encontrar las aplicaciones móviles de Tableau más limitadas.

No obstante para empresas en las que un número pequeño de usuarios (de uno a tres) son los encargados de la realización de informes analíticos, que luego serán consultados por el resto de la empresa, el coste de implantación de Tableau es mucho menor y su uso es mucho más fácil.

Por lo que si fuéramos una empresa con por ejemplo dos-tres usuarios que quieran acceder a los datos para crear informes, sin dudarlo me quedaría al 100% con Tableau, por coste,  facilidad de uso y características técnicas. Conforme aumenta el volumen de usuarios Qlikview puede ser más atractivo.

Para empresas con un uso muy intensivo de los datos y una volumetría importante sin duda recomendamos otro tipo de herramientas como pueden ser Oracle BI o Microstrategy.
Esperamos que este análisis os haya sido y estamos muy interesados en conocer cual ha sido vuestra experiencia con cualquiera de estas dos herramientas.

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Liberada la nueva versión de Oracle BI con importantes mejoras: 11.1.7.0

Ya tenemos disponible la nueva versión de OBI 11.1.1.7.0, cumpliendo fechas y para todas las plataformas, aquí tenéis el link de descarga. Las principales mejoras de esta nueva versión tienen que ver con las opciones de visualización y la exporatación de datos a Excel. A continuación repasaremos algunas de las más destacadas.

Smart View
Esta funcionalidad es la más esperada y que tanto estuvo promocionando Oracle el año pasado. Consiste en un plugin que se instala en el Excel y podemos visualizar los datos directamente del catálogo y crearnos nuestros informes y tener nuestras excels actualizadas de forma automática. Este plugin es similar al ofrecido en otras soluciones de la familia como Hyperion y equivalente al PivotPoint de Microsoft. Eso si con una funcionalidad y una integración mucho más específica para Oracle BI.

El objetivo de este plugin es hacer realidad el sueño de muchos ejecutivos de poder trabajar con datos analíticos y precisos sobre hojas de cálculo.

1
Aspecto mejorado
Desde la versión primera de 11 de OBI no habían hecho un cambio de imagen, que aunque pequeño notan los detalles bien cuidados de las pestañas, los menús con formas redondeadas.

7
Nuevos componentes de visualización

En esta actualización aparecen nuevos componentes que nos facilitarán la vida, cierto es que con trucos podíamos llegar a conseguir el mismo efecto, pero no de manera tan natural como disponer del componente.
También BI nos sugiere al crear un análisis dependiendo de nuestros datos que tipo de vista es la más recomendada para mostrarlos.

5
Excel toma el protagonismo

Dos mejoras muy significativas dan lugar a pensar que Oracle tiene muy en cuenta a los usuarios que trabajan con Excel, la primera es el smart view y la segunda es que ya se puede exportar un dashboard a Excel 2007, antes solo se podía a html y pdf, y no solo se podrá exportar una sola página si no todas las pestañas del dashboard en sus respectivas hojas del Excel.

6
Pasos de navegación: Breadcrumbs
Pasos para la navegación se han añadido para ayudar a los usuarios a comprender su posición actual en Oracle BI contenido y el camino que se ha utilizado para navegar por el contenido. Aparecerán en la parte inferior de la página y los usuarios con un click volverán sobre sus pasos. Esta mejora hace mucho más comprensible la navegación en profundidad para los usuarios, minimizando el número de de refrescos de pantalla necesarios para echar hacia atrás varios pasos.

Estas sons algunas de las más de 200 mejoras que recoje la nueva versión.

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