Inteligencia de Negocios para Empresas

Service-oriented architecture (SOA) es un paradigma o estilo de arquitectura que se basa en la creación de un conjunto de servicios, de diferente granularidad, entre los procesos de negocio y las aplicaciones, con un objetivo:

• Modelar la lógica de negocio como servicios para poder expresar la capa de negocio mediante la facilidad que ofrece la orquestación de los mismos.
• Crear una capa de servicios que ofrezca la funcionalidad de la capa de aplicación independientemente de la tecnología que la soporte.
• Minimizar las dependencias entre la capa de negocio y la de aplicación para desacoplar el negocio de la tecnología, y de este modo permitir los cambios en cualquiera de ellas. El objetivo sería favorecer la agilidad para el Negocio.
• Reutilizar los servicios de negocio creados en la organización, por medio de su publicación en el Bus de Servicios Corporativos.

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Es importante recordar que el depósito de datos no es un fin en sí mismo, sino que es un medio para solucionar una necesidad: el análisis de información y la toma de decisiones a través de los datos de la empresa, objetivo que se logra con el proceso de explotación del data warehouse.

En esta etapa, es donde se desarrolla la inteligencia del Negocio y por lo tanto, es un componente esencial del data warehouse, ya que es el punto de contacto directo con el usuario final, quien es el encargado de tomar decisiones o acciones que redundan en beneficio de la organización y en el ROI (Retorno de la Inversión) del Data Warehouse.
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Para obtener el data warehouse se desarrollan en forma secuencial la extracción de los datos, su transformación y finalmente su carga en el depósito. El proceso de extracción consiste en la obtención de la información desde las distintas fuentes (bases de datos y archivos operacionales), tanto internas como externas, mediante herramientas de gestión de datos. Seguir Leyendo »

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El término Data Warehouse fue introducido por Bill Inmon a principios de la década de los ´90, quien lo definió como:

“una colección de datos orientado a temas, integrado, variable en el tiempo y no volátil para ayudar al proceso de toma de decisiones gerenciales.

Obviamente que esta definición, ya clásica, debe tomarse como la definición “pura” sobre data warehouse. Después de diez años, sin embargo, algunos términos han sido manejados según las necesidades y capacidades del mercado, dando origen a conceptos como el de Data Mart (para referirse a data warehouse sobre áreas específicas en lugar del warehouse corporativo) o data warehouse volátiles, que ante la imposibilidad de almacenar toda la información histórica, almacenan una foto sobre determinados períodos.
Ralph Kimball define data warehouse de una forma más sencilla y práctica pero igual de importante:

“es una copia de los datos transaccionales específicamente estructurados para consultas y análisis”.

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Los principales componentes de orígenes de datos en el Business Intelligence que existen en la actualidad son:

• Datamart
• Datawarehouse

Componentes BI

Los sistemas y componentes del BI se diferencian de los sistemas operacionales en que están optimizados para preguntar y divulgar sobre datos. Esto significa que, en un datawarehouse, los datos están desnormalizados para apoyar consultas de alto rendimiento, mientras que en los sistemas operacionales suelen encontrarse normalizados para apoyar operaciones continuas de inserción, modificación y borrado de datos. En este sentido, los procesos ETL (extracción, transformación y carga), que nutren los sistemas BI, tienen que traducir de uno o varios sistemas operacionales normalizados e independientes a un único sistema desnormalizado, cuyos datos estén completamente integrados. Seguir Leyendo »

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