There is an ever greater need in the Business Intelligence environment to have the information in the shortest time possible, data generation cycles getting shorter and updating of data in near real time. There is talk of 'Operational Business Intelligence (OBI)' and 'Real Time Decision Support'.

It is critical to reaching operational data analytic environments in shortest possible time. There is a need for a 'Real Time Data Integration'.

In the optimization of these data integration processes, we must consider both the usual source data (ERP's, CRM's, operating systems, databases, flat files, Excel, XML, etc. ..) and other from more immediate nature such as messaging queues and on-line information accessed via Web services or RSS.

Me ha parecido muy interesante la iniciativa del Banco Central Europeo, de dar un servicio de estadísticas on-line en el llamado Statistical Data Warehouse (SDW).

Este Data Warehouse está dirigido a un amplio espectro de usuarios (analistas financieros, periodistas, empresas, economistas, investigadores, etc..). Ofrece on-line información macroeconómica de la zona euro: inflación, tipos de cambio, costes laborales, tasa de desempleo, productividad, déficit público, deuda pública, balanza de pagos, posición de inversión internacional, datos sociodemográficos, información fiscal, etc..

Al abordar un proyecto de Business Intelligence es importante la correcta valoración de la herramienta ETL que vamos a utilizar. La herramienta en base a la cual vamos a implementar nuestros procesos de abastecimiento del Datamart , Datawarehouse o estructura de almacenamiento en base a la cual posteriormente explotaremos los datos. Se trata de una pieza fundamental para el diseño, construcción y posterior evolución de nuestro sistema B.I. Analizaremos únicamente cuestiones técnicas, sin entrar a los aspectos económicos o de otra índole (licencias, acuerdos, soporte técnico, evoluciones de la herramienta, etc..). Señalar que los procesos de ETL, van muy ligados a los procesos de data profiling y de calidad de datos, que aquí no vamos a considerar.

Existe cada vez una necesidad mayor en los entornos de Business Intelligence de disponer de la información en el menor tiempo posible, ciclos de generación de datos cada vez más cortos y actualización del dato casi en tiempo real. Se habla de ‘Operational Business Intelligence (OBI)’ y de ‘Real Time Decision Support’.

Es crítico para ello hacer llegar a los entornos analíticos los datos operacionales en el  menor tiempo posible. Surge la necesidad de un ‘Real Time Data Integration’.

En la optimización de estos procesos de integración de datos, tenemos que considerar tanto las fuentes origen de datos habituales (ERP’s, CRM’s, sistemas operacionales, Bases de Datos, ficheros planos, formatos Excel, XML ,etc..), como otras de naturaleza más inmediata como pueden ser colas de mensajería e información on-line accedida vía servicios webs o RSS.

Mostramos a continuación un resumen de capacidades de esta herramienta integrada en la suite de B.I. de Oracle incluyendo las funcionalidades incluídas en la versión 11g.

Existe también la versión standalone XML Publisher Enterprise independiente de la suite de Oracle.

Oracle BI Publisher permite publicar y distribuir informes en al ámbito del Reporting operacional empresarial con gran nivel de detalle. Estos informes pueden ser creados desde el mismo portal (editor DHTML). Cuenta con una interfaz gráfica que facilita enormemente el trabajo. A nivel de SQL, permite escribir las sentencias directamente o ayudarse de un Query Builder. Una gran ventaja de la herramienta es que el diseño del informe puede estar basado en plantillas realizadas con Microsoft Word, Excel o Adobe Acrobat.

Oracle BI Publisher ofrece también soporte para Adobe Flex, de forma que se pueden crear plantillas en Flex, formato que permite crear informes y formularios interactivos. BI Publisher separa la creación de los datos (XML) del proceso de formateo. El motor puede tratar cualquier dato XML, permitiendo la integración con cualquier sistema que genere XML, como servicios web o cualquier fuente de datos JDBC.

Within SAS solutions focused on improving performance and response time analytic environments highlights the effort with the proposed SAS In-Database. This proposal is accompanied by other high-performance solutions such as Grid Computing and SAS In-memory, which also improve performance, help manage the workload and improve the scalability of analytic environments.