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Éxito en laimplantación de unsistema BusinessIntelligence
 La Plataforma: No es lo mismo estar atados a Microsoft,o poder trabajar en Unix, o tener una estrategia OpenSource Linux...
 Evaluaciones de analistas: Gartner, IDC saben de que hablan...y suelen ser objetivos. No está de más fijarse en suscuadr...
A veces nos sorprende que con el desarrollo alque han llegado muchas herramientas, el uso demetodologías contrastadas y el...
 Muchos Data Warehouses crecen en tamaño deforma desproporcionada porque los técnicos noconsiguen decir no a las excesiva...
 Antes del proyecto, no se realizan benchmarks opruebas de concepto para determinar la viabilidad. Los datos de origen n...
Existen muchos más factores que puedenhacer fallar un proyecto BusinessIntelligence, pero éstos pueden hacerliteralmente t...
Vamos a suponer que hemos realizado un análisis detallado delas necesidades de la empresa, se ha hablado con todos losinte...
Se trata de una forma de almacenar la información en una Base de Datosque permita realizar de forma más efectiva las queri...
Debe ser rápido. No debe transcurrir mucho tiempo entre lanecesidad de información y el resultado.Debe tener un lenguaje f...
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éXito en la implantación de un sistema business intelligence

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  1. 1. Éxito en laimplantación de unsistema BusinessIntelligence
  2. 2.  La Plataforma: No es lo mismo estar atados a Microsoft,o poder trabajar en Unix, o tener una estrategia OpenSource Linux. Lo mismo aplica al hardware. Algunosfabricantes son restrictivos. El Curriculum del vendedor: Es muy útil conocer el tipode implementaciones que se han hecho, si se hanrealizado en tiempo, si se utilizan, la satisfacción deusuarios, etc... El tamaño del cubo: Es imprescindible hacer un análisisprevio de la amplitud de la información a almacenar.Algunas aplicaciones pueden explotar llegado ciertonivel. La velocidad de consulta: Los usuarios siempre quierenvelocidad en sus consultas. Y si 20 segundos de esperaes mucho, quizás haya que buscar otra herramienta. Servicios de soporte y ayuda a nivel mundial: Tenemosque tener la seguridad de que si algo falla en laaplicación ( y fallará, esto es seguro) podamosresolverla en el menor tiempo posible.¿CÓMO ELEGIR UNA APLICACIÓN BUSINESSINTELLIGENCE?
  3. 3.  Evaluaciones de analistas: Gartner, IDC saben de que hablan...y suelen ser objetivos. No está de más fijarse en suscuadrantes. El ecosistema del vendedor (consultores, partners,acuerdos, comunidad de desarrolladores…). Base instalada de usuarios. Si hay de mi sector mucho mejor.Si puedo hablar con ellos y ver la herramienta en vivo, todavíamejor. Graphical User Interface (GUI). Hay que recordar quehablamos de una herramienta para usuarios finales y si aéstos no les gusta, no la utilizarán y será dinero tirado. El precio: No tiene por qué ser lo más importante..... pero... esimportante!!! Integración con otras herramientas: Ninguna herramientafunciona como una isla aislada del resto. Lo mismo que unaempresa, si creas islas, crearás incomunicación.¿CÓMO ELEGIR UNA APLICACIÓN BUSINESSINTELLIGENCE?
  4. 4. A veces nos sorprende que con el desarrollo alque han llegado muchas herramientas, el uso demetodologías contrastadas y el mayor nivelde conocimiento de técnicos y usuarios, seproduzcan tantos desastres en laimplementación de soluciones BusinessIntelligence, en términos de exceso de costesobre el previsto, no utilización por parte de losusuarios, no cumplir con las expectativas,información errónea, etc...En base a mi experiencia os voy a comentarcuales son algunos de los principales fallos:¿POR QUÉ FALLAN MUCHOS PROYECTOS BUSINESSINTELLIGENCE?
  5. 5.  Muchos Data Warehouses crecen en tamaño deforma desproporcionada porque los técnicos noconsiguen decir no a las excesivas demandas delos usuarios. Se prefiere realizar el proyecto con gente de lapropia empresa, cuando éstos no tienen ni tiempo,ni conocimientos para poder abarcarlo. Se fijan unas fechas de entrada en producción delsistema poco realistas, que provoca nuevas fechasy más retrasos. El presupuesto destinado para el proyecto esescaso en comparación con el grado decomplejidad que se quiere desarrollar. La selección del software y hardware a veces serealiza siguiendo criterios de acuerdos generales ocompromisos, antes que puramente técnicos.¿POR QUÉ FALLAN MUCHOS PROYECTOS BUSINESSINTELLIGENCE?
  6. 6.  Antes del proyecto, no se realizan benchmarks opruebas de concepto para determinar la viabilidad. Los datos de origen no están limpios. Duplicidades,errores, carácteres erróneos.. implican un proceso ETLmás costoso, mayor tamáño de la Base de datos y peorrendimiento. El sponsor del proyecto no ejerce como tal durante elmismo. No baja a la tierra. Mala elección de los consultores y excesiva rotaciónentre ellos. Escasa involucración de los usuarios finales que leslleva a sentir cierta frustracción con los resultadosobtenidos. Caer en el error de en informática todo se puede hacery empezar con customizaciones, escribir código fuerade las funcionalidades estándar. No alinear el proyecto dentro de una estrategia de¿POR QUÉ FALLAN MUCHOS PROYECTOS BUSINESSINTELLIGENCE?
  7. 7. Existen muchos más factores que puedenhacer fallar un proyecto BusinessIntelligence, pero éstos pueden hacerliteralmente tumbarlo, no conseguir másproyectos para los consultores,mala imagen del producto y riesgos internospara el director de informática y otrossponsors.¿POR QUÉ FALLAN MUCHOS PROYECTOS BUSINESSINTELLIGENCE?
  8. 8. Vamos a suponer que hemos realizado un análisis detallado delas necesidades de la empresa, se ha hablado con todos losinterlocutores y usuarios, hemos identificado lasnecesidades de reporing y acceso, y finalmente, tenemosclaro el modelo (que variables, formulas, dimensiones..)vamos a incluir.Es en este momento cuando nos planteamos la preguntaclave: ¿Qué método de almacenamiento vamos a utilizar?Podemos tener todos los datos en nuestro sistematransaccional, que permite montarlo más rápido, pero puedeser menos eficiente. O podemos precalcular la informaciónpara que ésta se obtenga de forma rápida y exacta.Es una decisión muy importante, porque puede implicar mayorcoste de mantenimiento y de licencias.Es aquí donde conviene aclarar estos acrónimos:OLAP es online analytical processing.LOS SISTEMAS OLAP. CONSEJOS PARA SU CORRECTOUSO.
  9. 9. Se trata de una forma de almacenar la información en una Base de Datosque permita realizar de forma más efectiva las queries. Es unadefinición abreviada, claro está, la realidad es más compleja.MOLAP: Multidimensional OLAP. Tanto los datos fuente como losdatos agregados o precalculados residen en el mismo formatomultidimensional.Optimiza las queries, pero requiere más espacio de disco y diferentesoftware.El primer punto esta dejando ser un problema: el espacio de disco cadavez es más barato.ROLAP: Relational OLAP. Tanto los datos precalculados y agregadoscomo los datos fuente residen en la misma base de datos relacional.Si el DataWarehouse es muy grande o se necesita rapidez por parte delos usuarios puede ser un problema.HOLAP: Hybrid OLAP: Es una combinación de los dos anteriores. Losdatos agregados y precalculados se almacenan en estructurasmultidimensionales y los de menor nievel de detalle en el relacional.LOS SISTEMAS OLAP. CONSEJOS PARA SU CORRECTOUSO.
  10. 10. Debe ser rápido. No debe transcurrir mucho tiempo entre lanecesidad de información y el resultado.Debe tener un lenguaje funcional y de negocio.Debe ser de manejo sencillo, con wizards y templates.Debe poder integrar API.Debe tener potentes posibilidades gráficas.Debe utilizar mapas de forma habitual.Posibilidad de almacenar y compartir los informes y cálculoscreados por los usuarios.La administración la deben llevar los usuarios, no IT.El tiempo de implementación (proyecto) debe ser muy corto.Deber generar respuestas medibles para la toma de decisiones.Tenemos que ser capaces de obtener ROI con las aplicacionesOLAP.CARACTERÍSTICAS DE UN SISTEMA OLAP:
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