La nube o la tecnología Cloud Computing ha hecho posible, entre muchos otros méritos, que la Inteligencia de negocios o Business Intelligence (BI), anteriormente arma únicamente disponible en el arsenal de las grandes empresas por ser muy cara y compleja, pueda ser una herramienta accesible para las pymes.

Esto es debido, principalmente, a que gracias a internet y las nuevas tecnologías, los softwares de BI Cloud Computing no necesitan inversión en hardware, ni software, ni licencias, lo que encarecía enormemente los Business Intelligence tradicionales.

Por eso, hay muchas pequeñas y medianas empresas que pueden implantar su sistema de inteligencia de negocios, ya que, toda empresa, independientemente de su tamaño, precisa ser gestionada y tomar decisiones con respecto a sus ventas, compras, finanzas, etc.

En los últimos años, hemos visto como los grandes “gurus”  del marketing, esos que nos hablan de las nuevas tendencias y teorías, y que según las cuales parece que todo lo anterior no vale,  nos dicen que a los clientes ya no tenemos que dividirlos por su edad, sexo, religión o zona geográfica de residencia, sino que tenemos que hacerlo de una manera nueva. Esta no es más que definiéndolos por unos nombres extraños que provienen del inglés y que suenan ajenos a nuestros oídos. Ahora el clientes ya no es de clase media o clase alta, ni tiene entre 30 a 45 años, ahora el cliente pertenece a un nuevo universo donde convive con “dinkies” kidults o bobos.

 

¿Pero qué significan estos nombres? ¿Ha nacido una nueva raza de clientes y no nos hemos enterado? Y lo que es más importante: ¿cómo he de tratarlos ahora?

 

¿Soporta tu plataforma B.I. el origen de datos que quieres analizar?   Aunque las últimas versiones de la mayoría de las plataformas B.I. soportan una amplia gama de orígenes de datos, esta es una pregunta frecuente en la cual intervienen la versión de tu herramienta B.I, la versión de la base de datos, formato de fichero o ERP que actúa como origen de datos y el sistema operativo.   En el caso de SAS se pueden resolver estas dudas consultando la SAS/ACCESS Validation Matrix: seleccionas la versión de SAS, la base de datos, el sistema operativo y tienes la respuesta.   support.sas.com/matrix/list   sasybi.blogspot.com

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:  

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.
 

Ponencia de Eduard Punset en el último Congreso de Software de IBM España.

Ya hace algún tiempo del evento, pero he encontrado el video ahora y me parece interesante compartirlo.

En su ponencia 'Existo, luego pienso', Eduard Punset reflexiona sobre el conocimiento, el aprendizaje, la atención, y la influencia de las emociones sobre la evolución de la tecnología.

Una visión mucho más científica y humana que las que estamos acostumbrados a presenciar en eventos tecnológicos.

En los últimos meses uno de los conceptos más utilizados y citados en el entorno de las TI ha sido el de Cloud Computing. Pero, hay que tener en cuenta que a pesar que el Cloud es un concepto nuevo llevamos años ofreciendo servicios en Cloud: el servicio de correo que ofrece Claranet desde 1996, por ejemplo, es un servicio Cloud. Claranet entiende el Cloud Computing como cualquier infraestructura de computación perteneciente y gestionada por un proveedor de servicios, alojada en un Data center y accesible a través de internet o de Redes Privadas Virtuales (VPN). Es importante saber e identificar qué ventajas y riesgos puede ofrecer el negocio en la nube.

La palabra informática viene de “información”. Se que todo el mundo es consciente. Pero tengo la sensación de que pocos han reflexionado de una forma seria sobre ello.
 
Y lo digo porque son demasiados los que confunden “informática” con “complejidad”.
 
Según la Real Academia Española, informática es:
 
1. Conjunto de conocimientos científicos y técnicas que hacen posible el tratamiento automático de la información por medio de ordenadores.
 
La descripción de información es:
 
1-Acción y efecto de informar
 
Así de simple.
 
La definición de complejo es:
 
1. Que se compone de elementos diversos.

Hay proyectos que parece que no se acaban nunca. Cliente y proveedor acuerdan realizar una serie de tareas, planifican su ejecución pero a la hora de ponerlas en marcha, alguna se eterniza y parece que nunca llegará a su fin. El problema suele estar en una mala definición de los requisitos del trabajo a ejecutar. Una mala identificación del problema a resolver, puede provocar cambios constantes durante la vida del proyecto, lo que obliga a replanificar constantemente y a tirar horas de trabajo a la basura..

 

El objetivo principal era aligerar la cantidad de contenidos y de enlaces que se mostraban, buscando que la página siga mostrando un resumen de lo que se puede encontrar en el portal, pero sin saturar demasiado a nuestros usuarios y visitantes. Para ello hemos reducido la cantidad de enlaces que se muestra en cada bloque de resumen, tanto en la parte central como en los laterales.