Los nuevos paradigmas de la Inteligencia de Negocios

Junio 6, 2008 - Noticias

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Conforme avanza la complejidad de los sistemas de información se vuelve indispensable contar con información en tiempo real para tomar decisiones acertadas en los negocios.

Es por ello que la Inteligencia de Negocios (BI por sus siglas en inglés) tiene entre sus objetivos la generación de información estratégica-gerencial e histórica, así como su despliegue y difusión entre los usuarios. Las aplicaciones de BI generan información de valor que en los sistemas transaccionales es complicado o imposible obtener o visualizar. Sin embargo, se tienen “historias de guerra” que narran resultados frustrantes de la BI tradicional, pues muchas implementaciones toman meses o años y montos elevados de inversión, además de no sincronizarse con las necesidades del negocio, sus cambios y una demanda creciente de información por parte de quienes toman decisiones.

Arnoldo Le Roy, Socio Director de Newtech/foto CITEn este contexto Arnoldo Le Roy, Socio Director de Newtech, ofreció recientemente la conferencia “Análisis y visualización de información: Inteligencia de Negocios para todos”, en la que abordó estos y otros temas. “Las nuevas reglas del mercado imponen que ya la información no puede esperar meses para ser actualizada. Además, la información tiene que ser integral, que sea la necesaria para tomar una decisión, que sea capaz de tomar información de múltiples fuentes y de diferentes soluciones”, considera Le Roy.

En cuanto a las transformaciones que está experimentando la BI, Le Roy menciona que “la BI implica cambios en los cubos y las dimensiones”. En efecto, las aplicaciones OLAP (Online Analytical Processing) están basadas en una arquitectura creada cuando la memoria era costosa y el poder de procesamiento lento. Los procesadores rápidos y menos onerosos, junto a una memoria escalable y a costos accesibles, posibilitan nuevos paradigmas.

“La propuesta de segunda generación de la BI es simplificar el análisis y dar datos beneficiosos a través de un fácil uso y evitar precálculos, que el análisis se haga en memoria con una participación reducida del usuario. Es importante la compresión de datos, no tiene sentido estar analizando millones de datos; el paradigma lineal no sirve, se requiere comprimir hasta el 80 por ciento”, añade Le Roy.

Acerca de este tema, la tecnología de análisis en memoria representa, según muchos expertos, una nueva generación en BI. Gartner Group afirma que “las organizaciones incorporarán la tecnología ‘in-memory’ en sus aplicaciones de Inteligencia de Negocios para optimizar su desempeño y flexibilidad. En particular aquellas organizaciones que requieran analizar cantidades mayores (miles de millones de registros) de datos detallados”.

“Se necesita un motor de análisis, ya no con cubos ni dimensiones, los cálculos que quiero son libres y con facilidad para crear gráficos. Entonces la relación de datos no es lineal sino asociativa por nombre. Con esta tecnología se pueden manejar miles de millones de datos pero a la vez se deben hacer consultas rápidas y atender a miles de usuarios. Los beneficios: bajo TCO (costo total de propiedad), alto ROI (retorno sobre la inversión) y los resultados se ven rápido”, enumera Le Roy acerca de las ventajas de la nueva generación de BI.

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