Una de las características de la empresa actual es que necesita depositar mucha confianza en la toma de decisiones. Para tomar dichas decisiones requerimos hechos y cifras. Sin embargo para tomar esas decisiones hay que trabajar sobre una monumental maraña de datos. Por ese motivo se requieren herramientas que ayuden a minimizar el tiempo para analizar mucha información con mayor velocidad y precisión; utilizando dichas herramientas logramos mantenernos competitivos, ya que nuestros negocios deben reaccionar al cambio del mercado.
De otro modo, nuestra empresa se debilitará. Las tareas de recolectar, procesar, limpiar y transformar la información necesaria para la toma de decisiones no es una tarea sencilla mas si consideramos que una empresa tiene distintas áreas que a veces se encuentran alejadas de los ejecutivos de negocios. El Componente de Bussines Intelligence que resuelve este caos de los datos es el Data Warehouse.
Un almacén de datos o datawarehouse es un repositorio de datos que almacena e integra información procedente de toda la organización, asegurando una gestión más eficiente de la misma y proyectando una visión única de la realidad de la compañía. Pero el almacenamiento de datos es solamente un elemento dentro del completo rango de capacidades de integración de datos que hoy en día necesitan las organizaciones.
Para acceder a estos datos, realizar las consultas pertinentes y elaborar los informes que apoyen la toma de decisiones son necesarias herramientas de extracción, transformación y carga de datos (ETL), pasado tecnológico más inmediato del actual concepto de integración de datos. Lo que se supone que ha de desarrollar un adecuado Datawarehouse es transformar la información operacional inconexa en información estratégica con la que es posible detectar tendencias, identificar fallos, reaccionar antes ante los cambios, etc.
Para Fernando Bocigas, Responsable de negocio de SQL Server y e-Business de Microsoft Ibérica, “Data Warehouse (DW) es una técnica que consolida y administra datos de diferentes fuentes para dar respuesta y servir de guía a distintos negocios, de una forma que no era posible hasta ahora. Consiste, básicamente, en la elaboración de un expediente empresarial más allá de la información transaccional y operacional; para después, almacenarlo en una base de datos que facilitará su posterior análisis y divulgación.

Mediante el empleo de DW podremos extraer la información operacional, transformar la operación a formatos consistentes y automatizar las tareas de la información para facilitar su análisis posterior. Esto supondrá una mejora cualitativa y cuantitativa en el manejo de las relaciones de marketing, análisis de rentabilidad y reducción de costes”.
Los componentes esenciales del Datawarehouse son, en primer lugar, las fuentes de datos, es decir, los sistemas operacionales (corporativos y departamentales) y las fuentes externas que se integren en la infraestructura TI de la organización. Para que la información pueda moverse de estas fuentes al Datawarehouse, son necesarias las herramientas de extracción y transformación citadas anteriormente. Del mismo modo, es necesario un servidor de datos que ofrezca servicios de almacenaje, backup, recuperación de datos y monitorización.

Un aspecto importante, según señala Federico Navarro, Director de la división de Information Management de IBM es que “las herramientas de Datawarehouse e Inteligencia de Negocio han evolucionado en los últimos años, desde su origen relacionado con los informes contables y de resultados de la empresa (MIS) hasta la actualidad donde se han convertido en el verdadero “cerebro” de una entidad.
Estas herramientas son capaces de recoger y procesar grandes cantidades de información y de generar un conocimiento muy avanzado de la misma, así como de ser cada vez más dinámicos y actuar de forma pro-activa en todo tipo de mejoras en cuanto a factores críticos del negocio, integrando todo ello en las operativas cotidianas de cada persona relacionada con la entidad”.

Corporativo vs Activo

Un Data Warehouse Corporativo (EDW – Enterprise Data Warehouse-) es un único repositorio de datos históricos y vigentes de una organización y neutro para las aplicaciones que permite a la compañía analizar el negocio y tomar decisiones más rápidas y mejores.
Data warehousing es el proceso de capturar, almacenar y analizar datos para obtener visión de negocio . Por ejemplo, con un data warehouse:
– Las empresas pueden responder preguntas simples y realizar complejos análisis predictivos sobre clientes, mercancías, inventarios y recursos así como mejorar los procesos financieros para obtener informes y análisis puntualmente.
– Los científicos e investigadores pueden analizar miles de genes humanos y animales y estudiar las interacciones en mucho menos tiempo para encontrar las causas de enfermedades y ayudar a prevenirlas.
– Los Gobiernos pueden determinar los niveles de conformidad con las leyes y regulaciones y como mejorarlas, así como detectar el fraude.
Por su parte el El Data Warehouse Activo (ADW – Active Data Warehousing) es el fundamento de la inteligencia empresarial que aporta valiosa información para la operativa de la compañía y para cientos de personas que trabajan cara al público, para que puedan tomar decisiones más inteligentes y competitivas. Esto es posible ya que se consiguen al mismo tiempo informes históricos y análisis casi en tiempo real sobre los clientes y actividad del negocio.
El Active data warehousing apoya tanto la estrategia a largo plazo como las preguntas tácticas a corto plazo. El data warehouse activo ofrece inteligencia analítica y operacional tanto a las aplicaciones analíticas como a las operacionales a través de toda la empresa.

Situación de mercado

La inversión en la implementación de un sistema de Data Warehousing está adquiriendo mucha importancia dentro de las empresas que participan en el mercado español. Las empresas nacionales empiezan a ser conscientes de la importancia que tiene mantener su información correctamente almacenada y accesible para sus clientes, usuarios y partners. De ello podemos deducir que hablamos de un mercado en claro ascenso.
Y es que, se puede afirmar que rara es la gran empresa que no tiene implantada ya alguna herramienta relacionada con este área, la situación real es que son soluciones limitadas, muy dependientes de desarrollos específicos realizados tanto para la extracción y carga de los datos, como para el uso que se hace de la información de los Data Warehouse o Data Marts que en la realidad se han construido. Si miramos a empresas más pequeñas, la implantación de sistemas de Data Warehouse está todavía poco abordada y siguen utilizando herramientas ofimáticas y de creación de informes muy básicas.

Además, en la mayoría de los casos, no se dispone de toda la información de la entidad y la que existe no se está utilizando para generar todo el conocimiento que se podría extraer de ella. Por último, el acceso a dicha información está limitado por herramientas específicas de usuarios / aplicaciones concretas, y no se está utilizando de forma real en cada acción de la entidad.
Volviendo al ejemplo del cuerpo humano: es como si el cerebro recibiera información sólo de algunos sentidos y la utilizase también sólo para algunas funciones. Por ello, y tal y como asegura el responsable de IBM, “Estamos en un momento en el cual las inversiones realizadas por las empresas han de continuar ya que no se dispone de soluciones adecuadas y completas a la hora de aplicar el conocimiento del negocio que realmente aporta la información que se maneja. En los próximos planes estratégicos veremos crecientes inversiones a realizar en este sentido. Cada vez más, será necesario para las empresas apostar por socios tecnológicos que garanticen la exitosa implantación de este tipo de soluciones”.
Teradata es uno de los principales actores en elmercado del datawarehouse. En opinión de su director general, José Andrés García Bueno, el mercado actual se caracteriza por que “a las clásicas capacidades analíticas de las tecnologías de Business Intelligence, se han sumado desde hace poco más de 5 años la capacidad de acción, cercana al tiempo real, mediante el uso de motores de cálculo que determinan la mejor estrategia empresarial en función de todos los indicadores de negocio, considerados siempre con una visión global y única.
Esta tendencia de “Active Data Warehousing” es el contrapunto de la tendencia tradicional de realizar cargas masivas semanales o mensuales que únicamente permite el análisis a posteriori sin posibilidad de influir en la gestión diaria del negocio”.
La realidad es que hasta hace poco, muchas empresas que disponían de un simple sistema de “reporting” más o menos complejo consideraban que ya disponían de una solución analítica empresarial, cuando su alcance y efectividad era muy limitado y con poca proyección de futuro para el apoyo efectivo a la toma de decisiones. Con la paulatina incorporación de información on-line desde los sistemas operacionales ya se puede analizar la evolución del negocio y aplicar las acciones oportunas para confirmar o modificar tendencias.

Entre las empresas española existe una creciente sensibilidad hacia el buen uso de la información, hecho que se refleja en el elevado número de compañías pertenecientes a todos los sectores de actividad que ya han implantado un sistema de almacenamiento de información o datawarehouse. Cada vez un mayor número de organizaciones se dan cuenta del valor estratégico de la información y comienzan a considerarla como un activo tan valioso como su capital o su tecnología. De hecho los índices de crecimiento anual de las compañías demuestran que aquellas que gestionan adecuadamente su información y la convierten en inteligencia suelen estar por delante de sus competidores.
Pedro García Muñiz, Business Intelligence Manager de SAS asegura que “en los próximos años observaremos cómo las compañías que ya han constatado el valor de una adecuada gestión de la información irán más allá del simple almacenamiento de datos para pasar a un almacenamiento inteligente englobado dentro de la estrategia de integración de datos sobre la que asentará toda su generación de Inteligencia de Negocio”.
Para Josep Tarruella, director de Innovación y Tecnología de PowerData, “la tendencia del mercado en España es desigual. Por una parte nos encontramos con sectores maduros, principalmente el sector financiero, de telecomunicaciones y de energía (utilities), donde prácticamente la totalidad de las empresas en estos sectores poseen un Datawarehouse. Sin embargo, existen sectores en los que pocas empresas han implementado este concepto; por ejemplo el sector de la construcción, del turismo y de las administraciones públicas.
Mientras que en estos sectores la creación de Datawarehouses es cada vez más popular, en los sectores más maduros las necesidades de las empresas están relacionadas con la renovación de sus sistemas Data Warehouse puesto que éstos pueden haber quedado anticuados y, dada la naturaleza creciente del Datawarehouse, con optimizaciones en el funcionamiento de los procesos de carga puedan requerir”.

¿Para quién?

Si bien se ha avanzado bastante en los últimos años y se puede decir que rara es la gran empresa que no tiene implantada ya alguna herramienta relacionada con este área, la situación real es que las soluciones datawarehouse son limitadas, muy dependientes de desarrollos específicos realizados tanto para la extracción y carga de los datos, como para el uso que se hace de la información de los Data Warehouse o Data Marts que en la realidad se han construido. Si miramos a empresas más pequeñas, la implantación de sistemas de Data Warehouse está todavía poco abordada y siguen utilizando herramientas ofimáticas y de creación de informes muy básicas.
Además, en la mayoría de los casos, no se dispone de toda la información de la entidad y la que existe no se está utilizando para generar todo el conocimiento que se podría extraer de ella. Por último, el acceso a dicha información está limitado por herramientas específicas de usuarios / aplicaciones concretas, y no se está utilizando de forma real en cada acción de la entidad.

Para el responsable de Teradata, “tradicionalmente estas soluciones se han asociado a la gran empresa. Sin embargo, dada la evolución del mercado y de la tecnología, las Pymes ya se están beneficiando en la actualidad de estas soluciones”. Y es que, el enfoque, tanto en la Pyme como en la gran empresa, debe estar orientado a la resolución de problemas de negocios reales y concretos, sin perder de vista que una solución puntual no debe hipotecar al resto de áreas de la empresa. Se debe intentar conseguir una visión integrada de futuro desde su concepción.
“Una aproximación en diferentes fases, como la planteada, tiene la ventaja de maximizar el retorno de inversión que se multiplica a partir de una inversión inicial moderada, a medida que se reaprovechan los elementos de la solución”, asegura García Bueno.
En un entorno como el actual donde todas las compañías tienen similares posibilidades de acceso a los recursos de capital, a la tecnología y a los estudios de mercado, el factor clave a la hora de diferenciarse es la capacidad de la organización para sacar el máximo partido de toda la información que generan en sus procesos de negocio y relación con sus clientes. Empresas de todos los tamaños y pertenecientes a todos los sectores de actividad, conscientes de esta situación, están optando por la implantación de sistemas de almacenamiento inteligente de la información englobados en una estrategia más completa de Integración de Datos.
Cuanto mayor sea el tamaño de la compañía y cuanto mayor sea el volumen de información que genere, mayores serán las ventajas competitivas que se podrán lograr a través de una adecuada gestión de la información. La información generada sobre clientes, mercados, procesos internos, etc bien almacenada, filtrada y estructurada, se convierte en el conocimiento que será la base de la estrategia Inteligencia de Negocio de la organización.

Sectores

Son muchos los sectores en los que un sistema de Datawarehouse resulta necesario y beneficioso. Por lo general, aquellas empresas que manejan grandes volúmenes de datos, con multitud de clientes, productos y transacciones diarias, son las que más recurren a este tipo de herramientas. El sector retail, por ejemplo, hace un uso intensivo de sus datos para conocer los patrones de compra, fijar precios, controlar inventarios, etc.
En el sector de fabricación, los Datawarehouses se utilizan para predecir la demanda, medir los niveles de stock o para sus actividades de planificación y marketing. Usos similares se dan entre las empresas de transporte y logística (con miles de operaciones diarias), aerolíneas, organismos públicos o empresas de telecomunicaciones, obligadas a almacenar datos de millones de clientes.

Y es que según asegura Fernando Bocigas, “la aplicación de DW puede tener fines muy variados, en organizaciones muy diferentes. DW se adapta a múltiples entornos, pero podemos decir que su mejor aplicación corresponde a sistemas empresariales en los que se identifican grandes volúmenes de datos asociados a clientes, productos y transacciones.
Empresas del sector minorista y grandes empresas de telecomunicaciones o transportes suelen ser las usuarias más habituales de este tipo de sistema. Por otro lado, la mayoría de las empresas que recurren al DW lo hacen por la necesidad de poseer una estructura organizativa más sólida y ordenada en la que sus datos estén bien protegidos y puedan disponer de ellos en cuanto lo requieran”.
De la palabras del responsable de IBM se puede corroborar también esta afirmación , ya que asegura que “si bien se ha avanzado bastante en los últimos años y se puede decir que rara es la gran empresa que no tiene implantada ya alguna herramienta relacionada con este área, la situación real es que son soluciones limitadas, muy dependientes de desarrollos específicos realizados tanto para la extracción y carga de los datos, como para el uso que se hace de la información de los Data Warehouse o Data Marts que en la realidad se han construido.
Si miramos a empresas más pequeñas, la implantación de sistemas de Data Warehouse está todavía poco abordada y siguen utilizando herramientas ofimáticas y de creación de informes muy básicas. Además, en la mayoría de los casos, no se dispone de toda la información de la entidad y la que existe no se está utilizando para generar todo el conocimiento que se podría extraer de ella. Por último, el acceso a dicha información está limitado por herramientas específicas de usuarios / aplicaciones concretas, y no se está utilizando de forma real en cada acción de la entidad. Volviendo al ejemplo del cuerpo humano: es como si el cerebro recibiera información sólo de algunos sentidos y la utilizase también sólo para algunas funciones”.

Las ventajas

Se deben considerar los beneficios empresariales potenciales de los siguientes impactos:
-* Los Procesos de Toma de Decisiones pueden ser mejorados mediante la disponibilidad de información. Decisiones empresariales se hacen más rápidas por gente más informada.
-* Los procesos empresariales pueden ser optimizados. El tiempo perdido esperando por información que finalmente es incorrecta o no encontrada, es eliminada.
-* Conexiones y dependencias entre procesos empresariales se vuelven más claros y entendibles. Secuencias de procesos empresariales pueden ser optimizados para ganar eficiencia y reducir costos .
-* Procesos y datos de los sistemas operacionales, así como los datos en el DW, son usados y examinados. Cuando los datos son organizados y estructurados para tener significado empresarial, la gente aprende mucho de los sistemas de información. Pueden quedar expuestos posibles defectos en aplicaciones actuales, siendo posible entonces mejorar la calidad de nuevas aplicaciones.
Apenas el DW comienza a ser fuente primaria de información empresarial consistente, los siguientes impactos pueden comenzar a presentarse:
-* La gente tiene mayor confianza en las decisiones empresariales que se toman. Ambos, quienes toman las decisiones como los afectados conocen que está basada en buena información.
-* Las organizaciones empresariales y la gente de la cual ella se compone queda determinada por el acceso a la información. De esta manera, la gente queda mejor habilitada para entender su propio rol y responsabilidades como también los efectos de sus contribuciones; a la vez, desarrollan un mejor entendimiento y apreciación con las contribuciones de otros.
-* La información compartida conduce a un lenguaje común, conocimiento común, y mejoramiento de la comunicación en la empresa. Se mejora la confianza y cooperación entre distintos sectores de la empresa , viéndose reducida la sectorización de funciones.
-* Visibilidad, accesibilidad, y conocimiento de los datos producen mayor confianza en los sistemas operacionales.
Además, las empresas que quieren implementar un Datawarehouse necesitan entre otras cosas contar con una base de datos central. Para los administradores de bases de datos resulta complicado diagnosticar y resolver problemas de rendimiento de dificultad técnica con herramientas nativas o herramientas independientes de otros fabricantes. A veces se necesitan hasta tres o cuatro utilidades nativas distintas para analizar cantidades ingentes de datos.
((Un Datawarehouse garantiza que la información que manejen los usuarios de negocio sea completa, precisa y esté accesible para quien lo necesite y en el momento y formato requerido))
Sobre todo hay que destacar que un Datawarehouse garantiza que la información que manejen los usuarios de negocio sea completa, precisa y esté accesible para quien lo necesite y en el momento y formato requerido. Como consecuencia, mejora también el proceso de toma de decisiones, gracias a que la información abundante y fiable acelera las decisiones y evita un consumo de tiempo excesivo en las consultas. Por otro lado, también se agilizan todo tipo de procesos empresariales -al compartir e integrar las fuentes de información-, mejora el servicio al cliente y facilita el rediseño de procesos de negocio para adaptarse a nuevas circunstancias.

Para los responsables de Sybase, “este tipo de herramientas ayudan a agilizar el almacenamiento y la gestión de los datos, lo que se traduce en un ahorro de tiempo y espacio además de un menor coste económico. En nuestro caso particular, el servidor analítico Sybase IQ tiene una mayor capacidad de almacenamiento y una capacidad de respuesta hasta 100 veces más rápida que las soluciones tradicionales”.
Pero para que un proyecto de estas características funcione la empresa debe asumir una serie de retos. El principal reto consiste en que valoren este tipo de proyectos en su justa medida, ya que supone la implicación al máximo nivel directivo; es decir, no supone simplemente el despliegue de diferentes bases de datos departamentales o “data marts” e intentar interconectarlas de la forma más viable posible. Supone la democratización de la información en la empresa, obviamente con máximos niveles de seguridad y sistemas de acceso establecidos, pero para que cualquier usuario corporativo pueda conseguir la información precisa y concerniente a su trabajo desde un único repositorio de datos.
Esto engloba desde los componentes del Consejo de Administración hasta los agentes del help-desk o call center, pasando por múltiples posiciones departamentales, basando todos sus datos sobre la misma información permanentemente actualizada. Para el director general de Teradata, “Nuestra dinámica de trabajo involucra desde el principio al equipo deTeradata Professional Services para diseñar la arquitectura TI más adecuada y definir los servicios de consultoría precisos para su implementación y optimización.
Esto asegura que cualquier proyecto de esta envergadura tenga éxito desde su diseño hasta su despliegue y actualización. Además, Teradata Customer Services soporta el despliegue y la gestión constante de los data warehouses, algunos de ellos los data warehouses de misión crítica más importante del mundo. Esto es especialmente relevante a medida que aumenta la tendencia global de operaciones de data warehouse 24 horas al día, 7 días a la semana”.
((Las organizaciones han de ser conscientes de que implantar una solución de Integración de Datos no consiste únicamente, en implantar una solución informática))
Y es que según manifiesta el responsable de SAS en esta área, “las organizaciones han de ser conscientes de que implantar una solución de Integración de Datos no consiste únicamente, en implantar una solución informática. La estrategia de Integración de Datos debe formar parte de la cultura de la empresa, con todo lo que esto significa. Es necesario que la dirección de la compañía transmita al resto de la organización que disponer de información fiable tiene una importancia crítica para el éxito de la compañía.
También es fundamental una adecuada gestión de la estrategia global de Integración de Datos y la formación de todas las partes involucradas en el proyecto. La formación interna y la actualización de la solución son también esenciales. Los Servicios Profesionales de SAS acompañan al cliente desde la implantación del sistema hasta su total puesta en funcionamiento, facilitando una óptima consolidación de la solución y asegurando un retorno de inversión a corto plazo”.

Dicho de otro modo, el objetivo que se debe marcar una empresa que apuesta por este tipo de solución, suele ser la perfecta integración de los distintos sistemas operacionales existentes en la empresa. Para Joseph Tarruella de PowerData, “las organizaciones necesitan dotar de coherencia a sus datos, eliminar las redundancias y reducir al máximo la intervención manual. Por ello, las bases de datos que conforman el Datawarehouse deben contener datos y metadatos integrados, con información histórica para comparar períodos y tendencias, y cuyos datos no sean volátiles -que un nuevo valor no sustituya al anterior-“.
Los requisitos fundamentales del Datawarehouse son, por tanto, el acceso universal a los datos, las herramientas de consulta avanzadas y el control del flujo de información desde las bases de datos corporativas y fuentes externas hasta los sistemas de soporte de decisiones de los usuarios de negocio.
El almacenamiento de datos puede resultar caro y arriesgado por los siguientes motivos:
-# Para acceder y entender sistemas más antiguos y heredados se necesita un conocimiento especializado.
-# El volumen de datos y la necesidad de obtención de datos en tiempo real son cada vez mayores.
-# Las necesidades cambiantes de la empresa, los sistemas de fuentes de datos y las jerarquías de los informes presentan una gran complejidad.
-# Resulta imposible que grandes comunidades de usuarios accedan a los almacenes de datos.
El uso de almacenes de datos es pobre y lento debido a la poca confianza depositada en los datos. La formación del personal a todos los niveles en el aprovechamiento de las características de este tipo des soluciones será el reto más importante para su correcta implantación, así como el verdadero conocimiento del negocio y la vinculación del personal con los resultados de la compañía. Si tecnológicamente es posible dotar de un “cerebro” a la compañía pero luego no se usa adecuadamente, obviamente no se estará logrando el objetivo buscado con su implantación.

La seguridad

Uno de los problemas con los que se enfrentan las empresas es el referente a la seguridad de los datos. Los sistemas de datawarehouse no son ajenos a esta problemática. Los sistemas de seguridad mediante “back- ups” automáticos y sistemas de “mirroring” y respaldo garantizan la estabilidad del sistema y su recuperación ante fallos y/o desastres.
La infraestructura TI necesaria consta de tecnología, procesos de datos, priorización en la consolidación de datos, control de la arquitectura tecnológica, y otros elementos necesarios para desarrollar una estrategia de data warehouse que actúa como catalizador, y no como un cuello de botella de la ejecución del negocio. Muchas compañías están buscando métricas –scorecards– y medidas de referencia – benchmarks– para conseguir detalles críticos necesarios para alinear las capacidades del data warehousing empresarial con las estrategias e impulsores claves del negocio.
Para el responsable de Teradata, “los scorecards pueden usarse para definir y medir las muchas dimensiones del data warehousing y estandarizar las habilidades analíticas dentro de la organización. Basta pensar los beneficios de homogeneizar todos los sistemas de reporte dispares, data marts, y aplicaciones analíticas a lo largo y ancho de la empresa. En su día cada sistema se creó y se mantiene para dirigir preguntas específicas y bien definidas de información; a medida que transcurre el tiempo, varían los procesos de negocio y necesidades analíticas de los diferentes departamentos precisando la modificación de los sistemas existentes, así como incluso la creación de más sistemas”.

Una estrategia de almacenamiento inteligente de la información ha de ir englobada en el marco de actuación más amplio que supone una completa Integración de Datos. Una solución óptima en este ámbito además de incluir el almacenamiento de la información, ha de ir mucho más allá, acelerando los procesos ETL de extracción, transformación, limpieza, enriquecimiento y carga de datos, incorporando capacidades de migración y sincronización de datos, federación de datos y gestión de datos master.
Por otro lado, la seguridad se basa en detectar, diagnosticar y resolver problemas de rendimiento antes de que afecten a los usuarios finales, y administrar eficazmente los cambios para agilizar las actualizaciones y garantizar el cumplimiento con las normativas. Es muy importante que las aplicaciones en entornos de gestión y control de aplicaciones complejas, desde el usuario final a la base de datos estén perfectamente gestionadas. También que se mejore en las bases de datos el rendimiento, la disponibilidad y el nivel de gestión desde el diseño hasta la puesta en producción. Que las herramientas de gestión, migración e integración sean completas, que simplifiquen, automaticen y protejan la infraestructura.
Además, hay que resaltar que el adecuado tratamiento de la información base de la empresa, producto en su mayoría de su operativa diaria, desde su recogida, preparación, transformaciones y carga en el Data Warehouse, requiere hoy en día herramientas muy potentes para su correcta realización. Hasta ahora, la mayoría de las veces se han utilizado procesos desarrollados expresamente para tal fin, o se han usado aplicativos de mercado que sólo cubrían parcialmente ese ciclo.
Hoy en día, una solución de integración de información ha de ser completa para todo ese ciclo, con un nivel de abstracción tal que si mañana cambiamos los elementos de partida, los componentes ya desarrollados sean automáticamente sustituidos por los nuevos sin que haya un impacto en todo el proceso. Es decir, han de proporcionar a los usuarios de la entidad la capacidad de introducir de forma parametrizada todas las reglas de extracción, trasformación, filtrado, carga, etc., de forma que los módulos de programación sean generados automáticamente por las herramientas.
((Es necesario disponer de piezas como un repositorio corporativo de metadatos, de forma que la comprensión, seguridad y corrección de la información sea la más adecuada))
Para el responsable de IBM, “el software de IBM (Information Server) para tal propósito es un claro ejemplo a seguir y adoptar por las entidades que quieran abandonar el coste de tener que realizar y mantener importantes desarrollos de código. Es necesario también disponer de piezas como un repositorio corporativo de metadatos, de forma que la comprensión, seguridad y corrección de la información sea la más adecuada”.
No obstante, y tal y como se asegura desde Sybase, “no existe un problema directo de seguridad. El sistema trabaja integrado con los sistemas de operación de la empresa. Los datos en ningún caso viajan fuera de la organización. El papel de la integración es importante para disponer de información de calidad y por tanto, de resultados significativos. Los datos deben ser extraídos, transformados y cargados de forma adecuada en el Datawahouse”.

Cada vez más datos

Las empresas almacenan crecientes volúmenes de información. A mayor cantidad de información, mayores posibilidades de generación del conocimiento que será la base de las ventajas competitivas de la organización. Las organizaciones son cada vez más conscientes de que deben dotarse de soluciones que sean capaces de recoger, almacenar y gestionar petabytes o exabytes de información en cualquier formato, medio o lenguaje de una manera rápida y con la mayor efectividad posible.
Las organización necesitan y necesitarán en los próximos años soluciones de Integración de Datos escalables que puedan gestionar efectivamente estas grandes cantidades de datos. Soluciones capaces de integrar todo el proceso de gestión y almacenamiento de la información con la calidad necesaria para convertirla en la base de la toma de las mejores decisiones empresariales.
La respuesta parece encontrarse en una solución única, integrada y unificada, con un único repositorio de datos, como ya he comentado anteriormente, y con unos sistemas flexibles lo suficientemente potentes para que crezcan de forma fluida a medida que evoluciona el negocio. La clave está en el procesamiento paralelo masivo y en la máxima escalabilidad.
Inevitablemente, una aproximación no integrada desembocará en unas capacidades analíticas inconsistentes en la organización. A medida que van madurando de diferente modo las capacidades analíticas dentro de la empresa, cada vez se hace más difícil ofrecer información integrada y fiable para los procesos críticos de negocio.
Por ejemplo, el departamento financiero podría actualizar semanalmente sus datos, mientras que marketing lo podría hacer mensualmente. El departamento de contabilidad podría tener estrictos procesos de calidad de datos mientras que el sistema de reporte del inventario podría estar totalmente obsoleto. Estas disparidades puede que no sean alarmantes mientras se restringen a las unidades de negocio que las financian, pero tales inconsistencias se convierten en algo doloroso cuando un alto directivo intenta llevar a cabo una iniciativa corporativa de Customer Management, Financial Management, o de Supply Chain Intelligence, que implica a diversos departamentos y precisa de datos de numerosos sistemas de información.
El director general de Teradata da una clave: “Imagine a un director de marketing desarrollando una campaña de fidelización exclusivamente para clientes de alto valor. Como mínimo, este análisis precisará de datos históricos de clientes sobre ventas, facturación y sistemas de soporte al cliente para desarrollar modelos de rentabilidad. Si el sistema de facturación detalla transacciones diarias mientras que el sistema de ventas ofrece informes mensuales resumidos, el análisis será erróneo. Intentar coordinar la información generada por sistemas dispares con datos no actualizados e inconsistentes se traduce normalmente en costosos y constantes ejercicios de reconciliación de datos con resultados cuestionables”.
((problemática de los datos se soluciona ofreciendo soluciones que mejoren la productividad y rendimiento de las bases de datos))
Desde Quest Software se asegura que la problemática de los datos se soluciona “ofreciendo soluciones que mejoren la productividad y rendimiento de las bases de datos. Quest Software aporta soluciones líderes en el mercado que permiten diagnosticar y resolver incluso los problemas más complejos de rendimiento de la base de datos.
Creo que es muy importante tener la capacidad de ofrecer funcionalidades de diagnóstico de gran alcance para realizar análisis en profundidad de las raíces del problema y automatizar el proceso de optimización para resolver los problemas de rendimiento. Quest dispone de uno de sus productos estrella llamado Spotlight, producto líder en el mercado que muestra el flujo de datos a través de la base de datos mediante una interfaz gráfica de usuario interactiva, con una representación visual de los flujos de proceso que le permiten conocer el comportamiento de la base de datos. Creo que esto ayuda drásticamente a las empresas que gestionan bases de datos”.
Lo que está claro es que cada fabricante se enfrenta al mercado desde distintos puntos de vista. Así por ejemplo, para PowerData, “el mayor reto en materia de integración de datos al que se enfrentan las organizaciones radica en el aumento de la complejidad de la información, debido al crecimiento de los volúmenes y las fuentes de datos. Por ello, los proyectos de integración se plantean ya desde una perspectiva global que afecta a toda la empresa, frente a los tradicionales enfoques departamentales. Nuestra propuesta para resolver la problemática de los volúmenes crecientes de información son las herramientas de Calidad de los Datos, ya que permiten a las empresas ahorrar dinero -al evitar, por ejemplo, envíos publicitarios a miles de direcciones erróneas-, multiplicar las respuestas a sus propuestas (al dirigirlas al público objetivo potencial) y causar una excelente impresión a sus clientes (reales y futuros). La calidad de datos permite, entre otras cosas, consolidar múltiples registros del mismo cliente, creando una visión única y unificada que evite los equívocos y las duplicidades. Al basarse en información exacta y precisa, la toma de decisiones estratégicas se refuerza y mejora”.
Fernando Bocigas, por su parte, cree que el problema creciente del incremento de los datos se puede solucionar “Básicamente, no centrándolo en la cantidad de datos almacenados, sino en la organización y gestión de estos. Desde Microsoft mantenemos un fuerte compromiso con las empresas y usuarios para ayudarles a mantener su infraestructura informática mejor gestionada y segura. Para ello ponemos a su disposición un amplio abanico de productos y tecnologías integradas y complementarias bajo las marcas Forefront y System Center”.
Así que, aquellos que quieran introducir en su empresa un solución de estas características tienen una oferta variada y que incluye distintos puntos de vista. Por este motivo hay que estar muy atentos y muy seguros de lo que se quiere y necesita porque entre otras cosa, suelen producirse numerosos fallo en las implementaciones debido, precisamente, a no saber a ciencia cierta cuáles son las necesidades. En general, la mayor preocupación está, por un lado, en la elección adecuada de un proveedor-socio tecnológico de confianza, que no plantee riesgos, y, por otro, en la consecución rápida de resultados aplicables a la mejora de la entidad.
Las malas experiencias de largos proyectos de desarrollo, muchos de ellos inacabados, han resultado en que las empresas busquen proyectos de corta duración con resultados tangibles. Ahora bien, lo más importante es que se busque un proveedor capaz de aportar una visión completa, que conceptualmente englobe todas las necesidades en este campo de DW / BI, es decir, que ofrezca los “planos de toda la casa”, aunque ésta se construya por partes. Estos requerimientos se traducen automáticamente en una discriminación cada vez mayor de los proveedores. Aquellos que ofrecen soluciones parciales, o propietarias, o que tienen una escasa solidez financiera y tecnológica, desaparecerán del mercado. Por el contrario, socios tecnológicos de relevancia son los que son elegidos cada vez más por las empresas para su desarrollo en este área de DW / BI.
Para construir un almacén de datos se necesitan herramientas que ayuden en la carga y transformación de la información hacia el DW. Dependiendo de la estructura interna de los datos del almacén y especialmente del tipo de consultas a realizar, se diseña la arquitectura del almacén de datos. Con este criterio los datos pueden ser repartidos entre numerosos Data Marts.
Por otro lado, para abordar un proyecto de DW se requiere la participación activa de quienes vayan a emplearlo. A diferencia del desarrollo de aplicaciones, construir un DW depende de la realidad y situación actual de la empresa. Por ello, es necesario crear un mapa de acción que contemple los siguientes parámetros: situación de la empresa en ámbito de negocios y técnico, expectativas de los usuarios, fases de desarrollo e implementación, generación de un piloto y un prototipo. De esta forma, los fallos en la construcción del DW se minimizarán obteniendo mayores beneficios.
Además, hay que analizar la información de que disponemos, las fuentes de datos, los entornos, los destinos, etc. Por otro lado, hay que analizar la información que queremos extraer de estas fuentes para contestar a ciertas preguntas actuales y futuras. En este punto es importantísimo saber cuáles son las necesidades del usuario final. Un proyecto de Datawarehouse no es sólo un proyecto tecnológico, es una forma común de percibir la empresa y, por lo tanto, tiene que contar con el apoyo de todos los usuarios implicados y todos deben estar convencidos de los beneficios que puede aportar el proyecto.

Para Pedro García Muñiz, Business Intelligence Manager de SAS, “Aunque hoy en día es un hecho indiscutible que la información es la clave de las organizaciones para ganar ventaja competitiva, todavía muchas empresas tienen dificultades para desarrollar sistemas que permitan una efectiva gestión de la misma. Estas organizaciones generan montañas de datos que, sin ningún tipo de proceso previo, son almacenadas en diferentes bases de datos diseminadas por toda la empresa. La clave para ganar ventaja competitiva radica en gestionar adecuadamente esta información para convertirla en la base sobre la que se asentará el conocimiento de la compañía. Las organizaciones son conscientes de que alcanzar la máxima pericia en el tratamiento de la información es el paso esencial en el desarrollo de los sistemas de Inteligencia de Negocio que permitirán transformar dicha información en el soporte a la toma de decisiones”.
A modo de resumen se puede afirmar que en toda implantación de una solución de Integración de Datos hay un camino marcado por una serie de hitos esenciales.
La planificación del proyecto es fundamental. Tener unos objetivos claros y diseñar una estructura tecnológica que conduzca a la consecución de los mismos es imprescindible. El sistema de información que se implante ha de ser único para toda la organización, asegurando el fácil acceso y respondiendo a las necesidades de los diferentes departamentos o segmentos de negocio.
El siguiente paso es la fase de almacenamiento de datos. Es imprescindible la implantación de una solución que asegure la calidad y la agilidad del proceso de extracción, transformación y carga de datos. Además, dicha solución ha de ser capaz de gestionar datos almacenados en cualquier fuente, así como de integrar y limpiar toda clase de datos antes de almacenarlos. Los almacenes de datos deben asegurar la máxima flexibilidad en la acumulación de datos e iguales prestaciones para el acceso a los mismos. El diseño de los almacenes de datos debe incluir también tecnología de seguridad, reserva y recuperación, aspectos básicos para el manejo eficiente de grandes volúmenes de información.

Retorno de la inversión

Al igual que ocurre a la hora de ofertar las soluciones y de implementarlas, cada uno de los fabricantes tiene un concepto diferente el lo que se refiere al retorno de la inversión. Por ejemplo, Federico Navarro de IBM considera que “si el sistema de inteligencia de negocio es utilizado realmente en la empresa, su ROI es muy alto, pudiéndose hablar de amortización a los 6–12 meses, dependiendo de cada caso en particular. Incluso en algunos casos, si se plantean proyectos a corto plazo, se puede hablar de 3–6 meses. Obviamente, el uso de una solución de inteligencia de negocio sólo puede aportar valor a una empresa. Cuanto mayor sea su uso, mayor será el ROI obtenido. En los próximos años no se podrá concebir una entidad sólo con sistemas operativos. El uso de los Data Warehouse estará entroncado necesariamente con cualquier otro sistema que se use en el desempeño de las funciones de negocio”.

Fernando Bocigas de Microsoft, cree que “a grandes rasgos, los costos asociados a un proyecto DW incluyen gastos de construcción, mantenimiento y operación, una vez que está construido. En cuanto a los beneficios, se incluyen los relacionados con la mejora en la entrega de información, en el proceso de toma de decisiones y el valor agregado para los procesos empresariales. Los estudios sobre las tasas de retorno de la inversión (ROI) que genera la implementación de un proceso de DW demuestran que son altísimas (superan el 400%), esto supone un enfoque más adecuado de los escenarios actuales de negocio, ya que el DW se constituye como una necesidad estratégica para mantener a la empresa en un nivel competitivo.
Nadie mide ya el ROI de la instalación de una línea telefónica, porque es imposible funcionar como empresa sin ella

Así como nadie mide ya el ROI de la instalación de una línea telefónica, porque es imposible funcionar como empresa sin ella, existe una fuerte tendencia a ver el DW como una necesidad estratégica sin la cual una organización no puede obtener su máximo rendimiento”.Un informe de IDC (The Foundations of Wisdom: A Study of the Financial Impact of Data Warehousing) muestra que el uso de data warehouses puede proporcionar un ROI significativo. El estudio incluye 62 empresas y demuestra que el ROI global de proyectos data warehouse fue del 401% con periodos de payback de dos a tres años .
El cálculo del ROI es una medida cuantitativa para evaluar un proyecto de BI, sin embargo hay otras consideraciones no financieras o cualitativas a tener en cuenta, ya que los verdaderos beneficios del BI radican en la capacidad de facilitar la toma de decisiones. Estas consideraciones cualitativas e intangibles podrían incluir una mejor difusión de la información, mejor acceso a la información y propagación del conocimiento en la organización gracias a la información y el uso de la aplicación de BI. Por estos motivos, Pedro García Muñiz de SAS se pregunta “¿Cómo medir el haber tomado una decisión acertada y a tiempo gracias a la utilización de BI? El adecuado equilibrio entre estos aspectos cuantitativos y cualitativos es crucial a la hora de obtener apoyo para un proyecto de BI antes de que se acometa el proyecto, y en su éxito final” es su respuesta.

Tendencias

Debido a los volúmenes crecientes de información, el mercado de Datawarehouse seguirá creciendo con fuerza en los próximos años, con nuevas funcionalidades que optimicen la organización de los millones de datos generados. Dentro del mercado de inteligencia de negocio y gestión de procesos de negocio, el segmento de software analítico es uno de los que mayor potencial de crecimiento presenta. La tendencia más acusada es, sin duda, la integración, con análisis más en profundidad de los datos -teniendo en cuenta la presencia cada vez mayor de datos no estructurados- y ofreciendo un acceso a la información cada vez más universal y a todos los niveles de la organización.
Según el directivo de Microsoft Fernando Bocigas, “entre las últimas tendencias que hemos podido observar dentro del entorno empresarial destaca la importancia de generar, compartir y almacenar el conocimiento de una forma eficiente; así como de generar procesos de inteligencia de negocios, orientados a mejorar la convergencia entre ese conocimiento y las necesidades operativas. También están surgiendo nuevos métodos de almacenamiento inteligente con tecnologías near- line, que consiguen administrar grandes volúmenes de datos con la misma capacidad. El futuro del Data Warehousing no parece pasar por una mayor capacidad de almacenamiento, sino por una eficiente administración de la información”.
Además también es importante mencionar la relevancia que está adquiriendo el DW dentro de la administración de páginas web. El éxito de algunos sitios se basa, sin lugar a dudas, en la explotación del conocimiento del comportamiento de sus usuarios, obtenido a partir del uso de la información que se almacena sistemáticamente en un DW, oculto detrás de la Red. Así la tendencia más llamativa es aquella que indica que llegará el momento en que todo el procesamiento se realice detrás de Internet, de tal forma que cada empresa, sin requerir de grandes inversiones de hardware y a través de un browser cualquiera, pueda almacenar, recuperar o analizar sus propios datos.
Finalmente, desde SAS se asegura que Estamos ante una tecnología en fase de expansión y evolución. La gran mayoría de organizaciones que han adoptado entornos operacionales focalizados en la recopilación y almacenamiento de datos, han comenzado ya a implantar las soluciones de inteligencia que transformarán dicha información en conocimiento útil para la toma de decisiones.
El futuro vendrá marcado por una creciente demanda de soluciones de Inteligencia de Negocio, que facilitarán la integración de todos las datos de la organización convirtiéndolos en información almacenable y gestionable, facilitando la obtención de conocimiento inteligente de sus clientes y de sus procesos internos, mejorando la gestión de sus relaciones con los clientes y en definitiva de su cuenta de resultados.
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La correcta gestión de los datos

Federico Navarro, Director de la división de Information Management de IBM
Actualmente, la única constante en los datos que almacenan las empresas es la del cambio. Los cambios de domicilio están a la orden del día y dejan obsoleta la información de clientes en muchas bases de datos. Esos mismos clientes cambian de número de teléfono y de trabajo, renuevan sus tarjetas de crédito, abren nuevas cuentas bancarias o realizan compras y pagos. Si ese tipo de cambios no se recogen en los registros de datos de una organización y no son compartidos por todos los sistemas y procesos que dependen de ellos, la empresa no estará haciendo un buen uso de sus recursos.
Como consecuencia, muchas de las principales empresas en todo el mundo reclaman una visión única de sus datos «maestros», es decir, aquellos en los que se basa tanto su negocio como la toma de decisiones: información sobre clientes, productos, contratos, cuentas, proveedores e inventario, que generalmente se encuentran en diferentes sistemas no integrados o silos de información.
Dado el modelo orgánico con el que se han construido los sistemas de información en muchas empresas, en el que hay sistemas heredados y numerosas arquitecturas, hasta ahora ha sido muy difícil conseguir esta visión única de los datos maestros. Además, a medida que las empresas se reorganizan, fusionan, compran otras empresas y atienden nuevas exigencias de seguridad y de cumplimiento de normativas legales, la necesidad de una gestión unificada de esos datos es cada vez más apremiante.
La respuesta a muchos de estos retos debe pasar por la correcta gestión de los datos, dándoles un tratamiento que conduzca a una visión adecuada. Así, las soluciones de gestión de datos maestros (Master Data Management) no tratan de sustituir los diferentes silos de información por una visión única, sino que utilizan tecnologías y procesos especiales para traspasar las barreras que separan los datos y permitir que la información pueda ser presentada con la visión más adecuada, en el lugar y el momento más oportuno.
Los almacenes de datos, los sistemas de transacciones, los archivos de información de clientes y los repositorios de datos operativos tienen cabida en una solución de gestión de datos amplia, pero no fueron diseñados para la gestión de datos maestros ni para posibilitar una visión adecuada. De hecho, a medida que estos datos se hacen más heterogéneos y complejos, este tipo de soluciones se van quedando obsoletas. Ninguna de estas opciones puede gestionar, o incluso almacenar, los datos no estructurados que se generan como consecuencia de la proliferación de documentos e imágenes en el día a día de las empresas.
Para complicar aún más las cosas, hay limitaciones inherentes a las infraestructuras tecnológicas de la mayoría de las empresas. Buena parte de las soluciones están diseñadas para gestionar los datos de clientes y productos de una única forma, con baja latencia, y no tienen la flexibilidad suficiente como para acoger nuevos canales y fuentes de información.
Además, como los métodos y procesos asociados a la gestión de datos maestros operan independientemente de la línea de negocio y de otros sistemas de la empresa, suelen ir más allá de la recuperación, actualización y diseminación de datos, facilitando también los diferentes usos de los datos maestros. Las soluciones de Master Data Management deben dar apoyo a las tareas operativas integrando datos con aplicaciones en tiempo real. También deben ofrecer el uso colaborativo de los datos maestros, a través de un proceso de autorización para crear, definir y sincronizar datos. Por último, estas soluciones admiten el análisis de los datos maestros, enviando datos de forma anticipada a las aplicaciones analíticas a través de una herramienta de gestión de eventos.
Con una solución de Master Data Management única e integrada, la empresa puede proporcionar a sus unidades de negocio una visión de los datos actualizada, fiable y adaptada a las necesidades concretas del usuario. Por ejemplo, un agente de un call center tendrá una vista de los datos maestros, mientras que el canal de autoservicio a través de Internet tendrá otra distinta, cada una de ellas adaptada a sus respectivas funciones y necesidades.
Una solución de datos maestros con la visión adecuada puede aportar todas las ventajas de las soluciones de gestión de datos tradicionales, pero también tiene el potencial de mejorar la eficiencia y competitividad del conjunto de la empresa. Poner en marcha una solución de este tipo puede parecer una tarea compleja, especialmente para grandes organizaciones o para aquellas que tienen escasos recursos, pero en realidad no es así.
Una vez establecida la estrategia de negocio, las empresas pueden implementar los recursos tecnológicos necesarios, dominio a dominio, cuando las prioridades del conjunto del negocio lo requieran. Este proceso de implementación por fases también se puede coordinar y mejorar con otras iniciativas, como la implantación de una arquitectura orientada a servicios.
Finalmente, desde el punto de vista de resultados, el modelo de implementación por fases permite que el impacto financiero de una nueva solución se absorba durante un período más largo y se asocie directamente a beneficios concretos para el negocio. También posibilita que las empresas aprecien con más rapidez los beneficios reales de la gestión de los datos maestros. Este es un punto favorable, ya que si las organizaciones carecen de una solución de este tipo, seguirán sin optimizar el valor de la información.
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La relevancia de la integración de datos y los servicios web

Josep Tarruella, director de Innovación y Tecnología de PowerData
Los servicios web se basan fundamentalmente en la interoperabilidad. Están emergiendo rápidamente como un medio de comunicación de aplicación a aplicación, para servir a propuestas tan útiles como el reabastecimiento automatizado del inventario una vez que el stock descienda por debajo de un determinado umbral. Gracias a los servicios web, la inteligencia de negocio saca partido de la base de integración de datos para cubrir diversas debilidades de los sistemas BI convencionales y apoyarse en el éxito que usuarios de todo el mundo ya han obtenido de aplicaciones de querying, reporting y análisis de los datos.
Las organizaciones con visión de futuro contemplan los servicios web como un elemento crucial para el BI empresarial, que proporciona las siguientes funcionalidades: acceso más rápido y en tiempo real a la información dinámica; búsqueda instantánea dentro de una amplia red de sistemas de datos incompatibles; toma de decisiones proactiva frente a una mirada a modo retrovisor de los datos históricos; búsqueda más amplia de las analíticas para más usuarios; medida, gestión y alerta sobre el rendimiento dirigido por métricas; e intercambio y análisis de datos entre funciones relacionadas (cadena de suministro, marketing, finanzas, ventas, etc.).

Principalmente, estos han sido los objetivos de la inteligencia de negocio y el data warehousing durante muchos años. Normalmente, el enfoque ha sido utilizar una plataforma para la integración de datos (denominada, en ocasiones, herramienta de extracción, transformación y carga, o ETL) para pasar los datos a un repositorio central (un data warehouse). Desde allí, los usuarios de negocio acceden y analizan la información con una herramienta BI front-end.
El Business Intelligence dirigido desde un data warehouse es un sistema sólido y probado. Los servicios web pueden enriquecer los dividendos que las organizaciones obtienen de estos sistemas, y facilitar su despliegue y mantenimiento. Aunque construir un warehouse nunca será una tarea exenta de dificultades, la interoperabilidad basada en estándares proporcionada por los servicios web promete hacerla considerablemente más sencilla y menos costosa. Por otro lado, los servicios web pueden proporcionar a los usuarios de negocio una mayor flexibilidad para acceder a los datos con la fluidez que necesiten.
Con un sistema de servicios web/BI, no es necesario mover los datos al warehouse, sino que pueden obtenerse directamente desde las aplicaciones –y también desde un warehouse, si así se desea-. No hemos de olvidar que los servicios web alimentados con BI son los más adecuados para “iluminar” el querying y el reporting -lo que la mayoría de usuarios de negocio requieren-. Complementan el warehouse, pero no reemplazan un warehouse para un análisis más profundo y multidimensional y una minería avanzada de datos.

En la mayoría de los casos, el usuario utiliza algún tipo de aplicación empresarial para el reporting financiero, la gestión de productos y de la cadena de suministro, las ventas y el marketing. El problema es que la información en estas aplicaciones frecuentemente suscita más cuestiones de las que resuelve. A menudo se trata de datos en bruto con escaso contexto y textura para indicar su importancia para el negocio y sus relaciones con otra información. Y, en muchos casos, la aplicación en sí misma es un callejón sin salida que no tiene las respuestas a sus preguntas.
Las cuestiones pueden ser bastante simples: ¿por qué han bajado las ventas en la zona noreste? ¿Por qué está creciendo nuestro inventario? ¿Cuáles son nuestros mejores y peores indicadores en las ventas online vs retail? Lo complejo es conseguir una respuesta directa, porque los bits y pedacitos de la verdad están dispersos. Los servicios web son un potente agente que puede eliminar las barreras entre las aplicaciones de su empresa y enriquecerlas con funcionalidades BI analíticas que permiten a una audiencia más amplia de usuarios desarrollar las queries acotadas y, de forma imperceptible, llevarlas hacia diversos sistemas.
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