Auditoria - Hacia Donde Vamos BI

¿Hacia dónde vamos con BI?

Business Intelligence (BI) es un término amplio. Es un real desafío intentar definir BI sin usar palabras como datos,información, análisis, tecnologías y herramientas. Pero hay muchos más términos presentes cuando hablamos de BI. términos en donde las partes conforman el conjunto, algo así como un enfoque Kimball que son Los almacenes de datos (data warehouses en inglés) y toman cada día mayor importancia, a medida que las organizaciones pasan de esquemas de sólo recolección de datos a esquemas de análisis de los mismos, Sin embargo a pesar de la gran difusión de los conceptos donde los data marts (tecnologías), que es una versión especial de almacén de datos (data warehouse). Que son subconjuntos de datos con el propósito de ayudar a que un área específica dentro del negocio pueda tomar mejores decisiones. Los datos existentes en este contexto pueden ser agrupados, explorados y propagados de múltiples formas para que diversos grupos de usuarios realicen la explotación de los mismos de la forma más conveniente según sus necesidades, en arquitectura bus conforman el data warehouse (mundo BI). Que es un repositorio de datos de muy fácil acceso, alimentado de numerosas fuentes, transformadas en grupos de información sobre temas específicos de negocios, para permitir nuevas consultas, análisis, reporteador y decisiones.

La innovación puedes ser a través de mejoramiento de tecnologías existentes, formas nuevas, más fáciles, más intuitivas de obtener datos e información. Entre las formas de innovar, investigar y desarrollar los propios productos es la opción más costosa y con mejor retorno si el producto es bien recibido por las organizaciones esto es lo que hacen las empresas más pequeñas que desarrollan una tecnología de de calidad que se diferencia de sus pares; luego la siguiente forma de innovar es comprar la innovación adquiriendo una compañía más pequeña con una nueva tecnología entre manos, esta opción conlleva la integración de sistemas que por estos días Oracle, IBM, Microsoft, SAP.

Al principio de los tiempos BI se relacionaba con consultas a bases de datos, con el tiempo los informes o reportes primero operacionales y luego gerenciales pasaron a ser parte del mundo BI, el espacio y almacenamiento era más lento y caro por lo

que las organizaciones tenían menos fuentes de datos, con el abaratamiento del espacio y mejora en el rendimiento las

fuentes de datos crecieron y fue necesario disponer de herramientas de integración de datos, al unificar los datos fue

necesario tener herramientas que permitieran llegar a ellos así las herramientas de reporting hicieron su aparición, cuando las

necesidades de información específicas fueron satisfechas las organizaciones quisieron tener fotos globales del rendimiento

por lo que dashboards con KPIs que alineaban la estrategia a la operación fueron creados con herramientas creadas para ese

fin. Así con cada nueva necesidad se agregaba un nuevo ente al mundo BI y BA. Luego las herramientas de análisis,

herramientas estadísticas y modelos de minería de datos hicieron su entrada para explicar o describir lo que ha sucedido

(siempre a través de los datos) y también predecir ayudando a la gestión de las organizaciones. Hasta aquí un enfoque totalmente clásico de lo que era BI.

Visto BI ha sido un conjunto de herramientas, metologías y técnicas (pre-existentes) utilizadas para llevar información a quienes la necesitan para apoyar la toma de decisiones. En los últimos años hemos visto que este "conjunto" ha crecido gracias a la innovación en diferentes campos tecnológicos. La constante aparición de nuevos servicios y productos en el mercado hacen crecer una

oferta para un mercado demandante en técnicas de acceso y análisis de datos e información, El desarrollo de las tecnologías de bases de datos ha sido un punto importante en el último tiempo, la tendencia obsoleta de RDBMS sirve para todo ya no es válida y cada necesidad puede ser atendida por un sabor diferente de

motor de bases de datos, en especial los motores orientados a columnas e in-memory calzan perfectamente con las

necesidades de información que BI satisface, son eficientes, rápidas para consultas, permiten procesar grandes volumenes de datos en menor tiempo que un motor relacional y son orientados a las consultas más que a mantener la integridad y evitar redundancia de datos.

- La compresión de datos está tomando un rol principal debido a que las organizaciones registran grandes cantidades de

datos acerca de sus clientes y usuarios y es necesario procesarlos y almacenarlos, al tener una adecuada compresión de

datos las organizaciones ganan en tiempos de respuesta, ahorran en espacio y hacen más eficiente el análisis de los

datos.

- Los servicios en la nube (SaaS) entregan a los usuarios independencia del lugar donde están los datos, puntos de acceso

en la web a los datos e interfaces simples e intuitivas. Si bien la mayor interacción se produce en la web es obvio que

quienes tienen el radar en lo que sucede quieran ofrecer BI como SaaS debido a que el esfuerzo para adoptar esta modalidad de uso es baja para el usuario final.

- El desarrollo de tecnologías mobile por parte de Apple y Google entre otros ha dado a BI una nueva forma de entrega de información, es una evolución de

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