Gerente de proyecto TI (sistemas Business Intelligence)
Publicaciones
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Una de las fases clave en todo proyecto de Business Intelligence y en particular en la definición de Cuadros de Mando es la identificación de los KPI (Key Performance Indicators). Estas métricas que cuantifican objetivos están muy ligadas a los procesos de negocio que miden, pero existen blibliotecas estándar que proponen KPI’s y que nos pueden ayudar a definirlos mejor. Una de ellas es: https://www.kpilibrary.com/ Esta biblioteca clasifica KPI’s por sector de actividad y proceso de negocio. Lógicamente es necesario aterrizarlos y adaptarlos al proceso de negocio concreto y a los objetivos de rendimiento que se persigan a nivel estratégico, pero puede ser de gran ayuda y dar ideas para plantear indicadores derivados de los que se proponen. Ejemplo: Dentro del área de Recurso Humanos y en particular de los procesos de formación, se proponen más de 30 KPIs, como muestra:
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Soluciones analíticas in-database. Caso SAS - Teradata
Dentro de las soluciones de SAS enfocadas a la mejora de rendimientos y tiempos de respuesta en entornos analíticos destaca el esfuerzo realizado con la propuesta SAS In-Database. Esta propuesta va acompañada de otro tipo de soluciones high-performance como son SAS Grid Computing y SAS In-memory, que igualmente mejoran rendimiento, ayudan a gestionar la carga de trabajo y facilitan la escalabilidad de los entornos analíticos.
La solución SAS In-Database reduce la necesidad de mover grandes volúmenes de datos entre las soluciones SAS y los SGBD. Realizar el tratamiento de datos, los procesos analíticos o de reporting dentro de la base de datos donde reside esta información reduce movimientos de datos innecesarios y facilita las funciones de data governance. Por otra parte, permite aprovechar la arquitectura MPP de las bases de datos y entornos data Warehouse para mejorar la escalabilidad y el rendimiento de los procesos.