Gestión del Rendimiento #3

nº3

Q3 2

007

•6,

50€

¿ H a m u e r t o l a m i n e r í a d e d a t o s ?

O b j e t i v o p r i o r i t a r i o : d a r s e r v i c i o a l u s u a r i o

B u s i n e s s I n t e l l i g e n c e c o m o s o l u c i ó n e s t r a t é g i c a a n t e l a n u e v a r e v o l u c i ó n d e l s e c t o r a u d i o v i s u a l :P u b l i e s p a ñ a

GRGestión del Rendimiento

La revista de la

d

Cons t ruyendo so lu c iones B I de a l to rend imien to Mode lando e l negoc io : dec i s i ón de p resen te y fu tu ro

E n t r e v i s t a a P i e r r e Ha renC E O I L O G

U n p u e n t e e n t r e l o s s i s t e m a s o p e r a c i o n a l e s y B I

Cons t ruyendo so lu c iones B I de a l to rend imien to Mode lando e l negoc io : dec i s i ón de p resen te y fu tu ro

E n t r e v i s t a a P i e r r e Ha renC E O I L O G

U n p u e n t e e n t r e l o s s i s t e m a s o p e r a c i o n a l e s y B I

e d i t o r i a l

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El mundo del BI y CPM sigue en continua ebullición: las empresas invierten creciente-mente en este tipo de tecnología pero parece imposible digerir la aparición de nuevos acto-res, productos, adquisiciones, en todo el amplio espectro de componentes de una soluciónanalítica de este entorno.

Dar un poco de luz dentro de este concierto de confusión que crece a mayor ritmo que lasinversiones es uno de los objetivos esenciales de esta revista. Descubrir las nuevas tenden-cias, pero sin olvidar los planteamientos de base para construir soluciones válidas en el largoplazo, que garantizan el retorno de inversión. Este número es una contribución a esa clarifi-cación.

En una lectura pensada para expertos de negocio y tecnología, iniciamos el recorrido ne-cesario para construir soluciones BI de alto rendimiento desde la base, la arquitectura de da-tos, siempre de actualidad y en revisión, más aún con el cambio tecnológico en marcha, quedentro de este epígrafe abordaremos en sucesivos números.

Francisco Prats nos abre los ojos ante tendencias en curso como la arquitectura orienta-da a servicios (SOA) y Software como un Servicio (SaaS), mientras que José Manuel Del Ríonos propone una mirada hacia el futuro de la minería de datos.

Pierre Haren, CEO de ILOG, en una abierta y excelente entrevista, nos aporta todo unmundo de experiencias y tiende un puente entre sistemas operacionales y decisionales; mien-tras que Carsten Bange, Director General de BARC, nos ofrece consideraciones a tener encuenta en cualquier selección de herramientas.

Pero no todo es tecnología, Jorge Fernández nos regala una magnífica y obligada refle-xión; no deje de leerla en su sección habitual.

Finalmente, entre tantas visiones no podía faltar la televisión. Como caso práctico de es-tudio, José María Arce y Patricia Gómez Ansía nos presentan la solución estratégica adopta-da por Publiespaña.

Carlos LuisRedactor Jefe

GRd

editorial 3

actualidad 6-8

opiniónLa Gestión del Rendimiento como camino al futuro 9

eventos/agenda 10-11

entrevista 12-15Pierre Haren, CEO ILOGUn puente entre los sistemas operacionales y BI

expertos¿Ha muerto la minería de datos? 16-19

Construyendo soluciones BI de alto rendimiento 20-24Modelando el negocio: decisión de presente y futuro

Compre el producto, no el proveedor 25

Objetivo prioritario: dar servicio al usuario 26-29

caso de estudioBusiness Intelligence como solución estratégica 30-33ante la nueva revolución del sector audiovisualPubliespaña

gap de OxímoronLa utopía de los requisitos 34

s u m a r i o n º 3Gestión del Rendimiento

La revista de

EditorPaco Marín

Dirección técnicaIbertia (www.ibertia.es)

Redactor jefeCarlos Luis

RedacciónAnalía Espinoza, Jorge Fernández,José María Arce, Miguel Ángel Pérez

Colaboran en este númeroCarsten Bange, Francisco Prats,José Manuel del Río y PatriciaGómez

Revisión de contenidosOctavio Hernández

Atención al suscriptorPilar Pérez

PublicidadMaría Santos

Edición.netaliac/ Robledal, 13528529 Rivas-Vaciamadrid(Madrid)Tf. (34) 91 666 74 77Fax (34) 91 499 13 64www.gestiondelrendimiento.com

Diseño y maquetaciónSilvia GilÉride Diseño Gráfico

FotografíaRoberto Mariscal

ImprimeGráficas MARTE

Depósito LegalM-28.613-2007

GRGestión del Rendimiento

La revista de la

d

Cognos anunció el lanzamiento de Cognos Now!, la primera oferta de Busi-ness Intelligence y gestión del rendimiento del mercado que será comerciali-zada al mismo tiempo como appliance de hardware y mediante el modelo Soft-ware como Servicio (SaaS).Cognos Now! es una innovadora solución que ofrece, en modo auto-servicio, cua-dros de mando, datos integrados, análisis e informes como sistema embebido o ser-vicio en host. Cognos Now! permite a los clientes desplegar y mantener con facili-dad una completa solución BI operacional a bajo coste, incluso cuando el personaly los recursos TI se encuentren limitados.Cognos Now! es la aplicación esperada tras la adquisición de Celequest porparte de Cognos, siendo de esta manera el primer appliance BI de la industria.La catalogación “Cognos Now! para Salesforce” estará también disponiblepara los clientes en aquellos casos en los que se necesite monitorizar el ren-dimiento de sus aplicaciones en contraste con sus datos Salesforce. Asimismo,Cognos Now! permite a los departamentos de empresas de todo tipo de tama-

ños localizar, monitorizar y responderde forma proactiva e inmediata antelos datos críticos, mejorando la gestiónde actividades diarias de la organiza-ción en cuestión e incrementar su efi-ciencia operativa. Cognos Now! resulta particularmente atrac-tiva para las empresas que no disponen deun gran presupuesto y recursos para insta-lar, desplegar y mantener sus soluciones desoftware. Su rápida instalación en menosde una hora y el hecho de incluir un servi-dor de hardware pre-configurado, la aplica-ción de BI y el resto de software necesariodentro de un precio fijo, independientemen-te del número de usuarios, cuadros de man-do o fuentes de datos, dan muestras delafán de cercanía y adaptabilidad de la herra-mienta hacia aquellas empresas de meno-res dimensiones. Los cuadros de mando en modo auto-ser-vicio de la solución permiten a los usuariosde negocio de cualquier organización per-sonalizar y modificar las vistas sin ningu-na formación adicional o implicación deTI. Gracias a su arquitectura escalable, Cog-

nos Now! puede soportar un gran número de usuarios, fuentes de datos y cuadrosde mando sobre un único appliance que requiere un mantenimiento mínimo.“Nuestra filosofía de negocio radica en ayudar a nuestros clientes a dirigir elrendimiento empresarial, y Cognos Now! es una fascinante oferta que les ayu-dará a lograr un mayor éxito si cabe”, afirma Fernando Rumbero, director gene-ral de Cognos España. “Para triunfar en el mercado, las compañías de todoslos tamaños necesitan ser conscientes y tener capacidad de respuesta anteslas cambiantes condiciones del mercado. Con Cognos Now!, podemos ofrecerrobustas soluciones BI operacionales que permitan a cualquier compañía apro-vechar de forma sencilla y efectiva en término de costes el valor oculto de susdatos de negocio”.Cognos Now! se encuentra disponible de forma inmediata como appliance de hard-ware o servicio en host. Existen tres versiones de appliance (SMB, Estándar y Empre-sarial) con diferentes configuraciones de procesador y memoria para atender unaamplia gama de requisitos de rendimiento y escalabilidad de cada cliente.

n o t i c i a s6 GRd

Cognos anuncia su disponibilidad para HP NeoviewCognos 8 BI y Cognos LAVA interoperan con el nuevo data warehouseempresarial de HP para permitir una toma de decisiones más efectiva

Cognos anunció el pasado mes de junio la inmediata disponibilidad de los soportesCognos 8 Business Intelligence y Cognos LAVA para la plataforma HP Neoview. De estamanera, los clientes de Cognos con dichas herramientas ya pueden acceder a la infor-mación estratégica almacenada en HP Neoview para mejorar la toma de decisionesde negocio a base de una mayor información y efectividad. Cognos 8 BI es un innovador producto que proporciona una visión sólida y precisa de lainformación de la empresa y de la gestión del rendimiento. Como solución integradorade diferentes infraestructuras y fuentes de datos, esta herramienta sirve como base tec-nológica de cara a la estandarización BI y la gestión de la información del negocio. Conesta ampliación del alcance de Cognos 8 BI para formar parte de HP Neoview, las com-

pañías obtienen acceso a un nuevo data warehouse que permite mejorar las iniciativasde inteligencia de negocio y gestión del rendimiento. Por su parte, Cognos LAVA es la primera solución de aplicación BI y Software como Ser-vicio (SaaS) que posibilita un suministro de información actualizado al minuto a losempleados operativos. Con ello, los responsables de la toma de decisiones en sus dife-rentes ámbitos pueden localizar tendencias emergentes y actuar ante momentos de cri-sis o de ganancias con la información útil y necesaria en cada momento. Según señala Javier Izquierdo, director de marketing de Cognos España, “Cognosestá extendiendo con este anuncio su compromiso al proporcionar a los clientes lagama completa de capacidades BI para los datos sobre HP Neoview, entendiendocomo tales el reporting, query ad hoc, análisis, cuadros de mando, tablas de resul-tados y gestión de eventos”. Asimismo, señala que “las soluciones de Cognos ayu-darán a los clientes a acceder a información importante bajo demanda, suministran-do informes y analíticas en minutos o segundos para una toma de decisiones másrápida y eficaz”.

Cognos Now!, la primera solución BI del mercado disponible tanto en modelo appliance como SaaS

El 72% de los directivos cree vital la posesión de datos e informaciónrelevante en la toma de decisiones

Según la encuesta realizada por Information Builders en colaboración con Vanson Bourne sobrela toma de decisiones en el sector tecnológico, la ausencia de sistemas de toma de decisionessupone anualmente pérdidas millonarias en productividad, dificultado así la competitividad fren-te a otros mercados. A pesar de las conclusiones, los resultados muestran cómo el 73% de los encuestados conside-ra que la información relevante es lo realmente importante a la hora de tomar una buena deci-sión, mientras que el 26% piensa que lo fundamental es el tiempo invertido en la propia deci-sión. Es así como entenderíamos que el 22% piense que las organizaciones más rápidas en sutoma de decisiones tienen un mayor éxito. Sobre la disponibilidad de los datos, la encuesta parece ser algo más halagüeña, ya que el 61%de los encuestados piensa que tiene acceso a los datos relevantes de la empresa aunque no atodos, mientras que solo el 26% tiene acceso a todos los datos relevantes. Por el contrario, el13% tiene limitado el acceso a dichos datos.Centrándonos más en los directivos, el 77% piensa que la experiencia es el factor más impor-tante en la toma de decisiones, aunque igualmente el 72% creen vital el poseer una mayor ymejor información para optar por la mejor opción en esa toma de decisiones. Los directivos que,por el contrario, se basan en su instinto o intuición ascienden al 6%. La fecha de la información con la que se trabaja es otro de los puntos destacables en la encues-ta, ya que el 29% de los directivos afirma utilizar información en tiempo real, mientras queel 58% manifiesta que no es en tiempo real pero está continuamente actualizada. La caraopuesta de la moneda es el 10% que afirma utilizar información desconociendo cuándo esactualizada.En cuanto al acceso a la información y la toma de decisiones por parte de los trabajadores queno suelen encontrarse en la oficina, el 60% proporciona información a estos trabajadores, mien-tras que el 17% piensa hacerlo en el futuro. El 18% no lo proporciona y el 19% de las empre-sas encuestadas no están seguras de si este tipo de herramientas se instalarán. La encuesta también aporta información sobre la cantidad de tiempo empleada a la hora deencontrar información, ya que el 22% de los encuestados afirma perder mucho tiempo en dichatarea. Los datos son más esclarecedores cuando observamos que el 51% tarda entre 30 y 60minutos en encontrar la información deseada, el 26% entre una y dos horas, el 5% entre dos ytres horas y el 3% necesita más de tres horas.

n o t i c i a s 7GRd

HP presenta los resultados de un estudio realizado junto a The Economist a 1.125 CIOy Directores de TI o de Informática de empresas con ingresos superiores a 250 millo-nes de dólares de todo el mundo, de las cuales 550 son europeas y 275 americanas.El análisis indica que uno de los problemas que más preocupa a los CIO es la falta decoordinación entre TI y las distintas unidades de negocio, al provocar un retraso en laejecución de los proyectos y una reducción de su rentabilidad, lo que a su vez repercu-te directamente en los resultados de negocio.El estudio tiene entre sus principales objetivos comprobar si los máximos responsablesde las Tecnologías de la Información son conscientes de la importancia que, hoy en día,tienen las TI en los resultados de negocio de sus empresas. Una de las principales conclusiones que se obtiene del estudio es que, en EMEA, másde la mitad de los máximos ejecutivos responsables de las Tecnologías de la Informa-ción de las empresas consideran que el porcentaje de proyectos de TI que generan resul-tados positivos para el negocio es bajo, al tiempo que reconocen que una mejor res-puesta de TI se traduce en un mayor beneficio. A su vez, la gran mayoría de las com-pañías más rentables ha mejorado la respuesta de sus Tecnologías de la Información.Sobre los motivos que ocasionan los retrasos en proyectos de TI, que se traducen en

pérdidas de negocio, un 48% de los encuestados españoles afirma que se debe a lafalta de coordinación entre las TI y las líneas de negocio, lo que lo convierte en una delas principales preocupaciones de los CIO. Le sigue la falta de recursos de negocio (40%),la sobrecarga de trabajo de las TI (28%), los cambios en las prioridades del negociocuando los proyectos ya están en marcha (20%), y una definición pobre de los requi-sitos iniciales (8%). Resulta al menos curioso que ninguno considerase la posibilidad defalta de preparación de sus empleados.A la pregunta de qué ocurre cuando las TI se retrasan y los beneficios entran en riesgo,un 52% de los encuestados españoles opta por reducir el alcance del proyecto o servi-cio de TI e incrementar los recursos, mientras que un 40% incrementa el presupuestode TI. Por el contrario, un 32% decide reducir las pruebas de calidad y rendimiento delas aplicaciones, y un 4% incrementa la automatización de los procesos de TI manua-les.Una vez analizadas todas las respuestas obtenidas en el estudio se extrae una conclu-sión principal: en caso de surgir problemas o retrasos en los proyectos de TI, se adop-tan decisiones que tienen consecuencias en tres elementos fundamentales: tiempo,coste y calidad, que pueden tener importantes repercusiones para el propio negocio.

El mercado de TI creció un 7,8% en2006

Según el informe “Las tecnologías de la Información en Espa-ña, 2006”, publicado por el Ministerio de Industria y AETIC, elmercado de las Tecnologías de la Información creció un 7,8%durante el pasado año, alcanzando una facturación total de16.716 millones de euros. Esta cifra sitúa a España en unatasa de crecimiento que duplica la media europea.El informe es el indicador más significativo para la medición de lademanda interna tanto de productos como de servicios, lo quepermite conocer la inversión de cada uno de los sectores, desta-cando el de Servicios informáticos y telemáticos, que tuvo un incre-mento por encima del 10%. El gasto en I+D también creció un20,7%, superando así los 516 millones de euros respecto al 2006. Dichos avances tienen su lógica debido al creciente dinamismodel tejido empresarial y a las iniciativas del sector público.

Research and Markets asegura que lademanda de soluciones BI ha crecido significativamente

Según el estudio efectuado por la consultora en la primeramitad de 2007, las empresas se decantan por la funcionali-dad como principal rasgo a la hora de elegir las soluciones BI,dándole incluso más importancia a este factor que a la com-pañía fabricante o distribuidora de dichas herramientas.El estudio, que fue realizado en la primera mitad del2007 en países de Europa Occidental, Estados Unidos yAustralia, se enfocó hacia la inversión de tecnología deBI y sus preferencias en cuanto a la implantación, con-secución y el seguimiento.

HP y The Economist presentan un estudio sobre las preocupaciones del CIO

Para los meses de septiembre y octubre, Cognos haanunciado la disponibilidad de los siguientes cursos:• Del 3 al 7 de septiembre, se celebrará en Madrid el

curso Cognos 8 BI Authoring and Modeling Fast Track,un programa de formación intensiva en cinco días parala creación de informes y modelado en Cognos 8.

• Del 12 al 14 de septiembre en Madrid, y del 15 al17 de octubre en Barcelona, se celebrará el cursoCognos 8 BI Report Authoring Part 1, un curso orien-tado a diseñadores de informes profesionales queofrece una introducción a Cognos Connection y lasnociones fundamentales sobre gestión de informes,técnicas de creación de informes básicos e interme-dias, y realzado, personalización y gestión de infor-mes profesionales en Report Studio.

• Quienes hayan asistido al anterior curso podrán tam-bién participar, los días 17 y 18 de septiembre, enMadrid; y 18 y 19 de octubre, en Barcelona, en elcurso Cognos 8 BI Multidimensional Report Autho-ring, dirigido a creadores de informes que trabajancon fuentes de datos multidimensionales y quierenaprovechar las funciones y capacidades multidimen-sionales de Report Studio para crear informes mul-tidimensionales complejos.

• En Barcelona, del 24 al 26 de septiembre, tendrálugar el curso PowerPlay Transformer OLAP Mode-

lling for Cognos 8 and Series 7, en el que los mode-ladores obtendrán un conocimiento en profundidadde las habilidades necesarias para el diseño, cons-trucción y mantenimiento de PowerCubes en las apli-caciones Cognos 8 y PowerPlay Series 7.

• Los días 22 y 23 de octubre se impartirá en Madridel curso Cognos 8 BI Metadata Modeling Part 1, enel que los alumnos recibirán unas nociones introduc-torias sobre cómo modelar los metadatos con Fra-mework Manager utilizando las recomendacionesestratégicas de modelado de Cognos.

Para el área financiera se impartirán los cursos:• En Madrid, del 24 al 28 de septiembre se desarro-

llará el curso Cognos Planning Fast Track, un cursointensivo que comienza con una visión conceptual deAnalyst y continúa de forma práctica, para descubrirdesde las funcionalidades más sencillas hasta lastécnicas más complejas de modelado.

• Por último, del 1 al 5 de octubre, también en Madrid,tendrá lugar el curso de Administrador de CognosController, dirigido a los administradores de esta apli-cación. Los asistentes deberán realizar diferentesejercicios prácticos que cubran la creación de unaaplicación de training de principio a fin.

Más información en ww.cognos.com/es.

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Francisco Pino, nuevo Director deServicios de Cognos España

El anuncio de laincorporación tuvolugar durante elmes de jun io.F ranc isco P i noBerna l , de 37años, es licencia-do en C ienc iasEconómicas y

Empresariales y master Executive MBA por ICADE.Inició su carrera profesional en la firma Interna-cional de Mercados Financieros S.A. Posteriormen-te, ejerció como consultor senior en Designer &Developer Consultant, para ejercer más tarde comojefe de proyecto en el Centro de Cálculo de Saba-dell. De ahí pasó a ser gerente en Pricewaterhou-se Coopers. Hasta su reciente incorporación a Cog-nos, Francisco Pino desempeñó el cargo de AccountManager en IFS Ibérica.

Para Fernando Rumbero, director general de CognosEspaña, esta incorporación supone para la compañía“una apuesta sin paliativos por ofrecer al mercadouna propuesta totalmente diferenciadora, que nospermite seguir poniendo terreno con respecto a nues-tros competidores”.

Cognos anuncia su oferta de cursos públicos para los meses de septiembre y octubre

Es por ello por lo que, atendiendo a larazón de ser de esta publicación,deberíamos reflexionar un segundopensando en los grandes logros y loscambios que se han producido a lolargo de la historia en el ámbito orga-nizacional de las empresas.

Hoy en día hemos pasado a una faseen la que los intangibles tienen tantopeso en las compañías como lo que sevino a denominar fuerza o capital de tra-bajo, pero no hace tanto, lo físico, enten-diendo como tal la elaboración materialde los productos, era el verdadero y úni-co motor económico existente. En aque-lla época hubo adelantados a su tiem-po que hallaron la manera de aumentarsus perspectivas de negocio, sin ser en

muchos casos conscientes de que real-mente lo que hacían era cambiar elmundo. Todos hemos oído hablar “delmodelo de Ford” o del “Taylorismo” yde las consecuencias económicas y tam-bién sociales que derivaron de ellos,pero solo llegamos a hacernos una vagaidea de lo complicado que debió ser ensu momento reinventar la forma de pro-ducir hasta el punto de lograr avancestan espectaculares en la gestión del ren-dimiento de sus empresas.

La mecanización de las actividadeso la fabricación en serie supusieron unareducción de tiempos empleados en lamanufactura, y por tanto, un aumentoen la producción, que generaba así suscorrespondientes plusvalías y una capa-cidad exponencial de obtener mayoresbeneficios con el tiempo. En la actuali-dad se sigue buscando lo mismo, perola gestión empresarial se ha convertidoen un universo tan complejo que losgrandes logísticos o emprendedores handejado paso a una nueva era de herra-mientas capacitadas para aportar recur-sos que facilitan al ser humano su ambi-ción de controlarlo todo hasta el másmínimo detalle.

La asimilación actual del CPM (Cor-porate Performance Manager o Gestióndel Rendimiento Corporativo) como algonecesario en las compañías es un pasosimilar al que hace muchos años dieronesos grandes innovadores, y que hemosvenido denominando progreso a lo lar-go de los años. Las ventajas derivadasde conocer lo sucedido en el pasado nospermiten corregir errores acontecidosentonces, como la supresión de todotipo de rigidez en los procesos en bus-ca de la rentabilidad, y que tantos pro-blemas sociales provocaron en la socie-dad obrera. La gestión del rendimientoactual brilla precisamente por tratar de

superarse día a día a la hora de tratar dehacer los procesos de obtención de infor-mación y de gestión mucho más adap-tables al ámbito en el que se desenvuel-ve la compañía. La flexibilidad de las fir-mas para adaptarse al entorno, tanto eco-nómico como político o social en el queviven, y a las diferentes fases que se danen los mercados es un valor intrínseco demarca empresarial, y toda herramientadestinada a facilitar esos cambios ha deser justamente valorada.

Si pudiésemos ir aún más allá, y tenerla suficiente perspectiva del presentecomo para permitirnos el lujo de miraral futuro, podríamos pensar en mundosfantásticos cercanos a la ciencia ficciónde algunos autores o cineastas en el quelas empresas se dirigiesen solas. Pero sisomos sinceros con nosotros mismos,comprenderemos que tanto en el pre-sente como en el futuro, todo méritoempresarial está precedido de un apro-vechamiento máximo de los recursos dis-ponibles de manera ordenada y de unatoma de decisiones para la que se dispo-ne de la información precisa y puntualacorde a los objetivos marcados.

Es por tanto la necesidad del mismoprogreso al que nos referíamos antes,la razón que nos indica el camino aseguir en la búsqueda de una mayorproductividad y rentabilidad de losrecursos empleados. Y es que recurrien-do a las palabras de Marshall McLu-han, “Nuestra era de ansiedad es, engran parte, el resultado de intentar hacerlos trabajos de hoy con herramientasde ayer”, no cabe la menor duda deque el empleo de herramientas de ges-tión del rendimiento tan versátiles ypoderosas como las actuales pasa porser el mejor camino, si no el único,hacia la consecución de los objetivosmarcados en nuestra empresa.

o p i n i ó n 9GRd

La ges t i ón de l r end im ien t o como camino a l f u tu ro

P o r M i g u e l Á n g e l P é r e z

Tanto el mundo empresarial

como cualquier otro ámbito

de la vida se encuentran cons-

tantemente inmersos en una

sucesión de cambios de ciclo.

Se dice que los individuos más

observadores tienen la virtud

de atender también al pasa-

do con el objetivo de llegar a

comprender lo que nos puede

deparar el futuro.

e v e n t o s10 GRdGRd

Visitando el 1er. Fórum de BARC en Barcelona

El 14 de junio de 2007, en el hotel Hilton había expectación. Al llegar a la recep-ción, todos nos mirábamos las caras pensando si realmente merecería la pena ono. Barcelona estaba ávida de este tipo de presentaciones en el que se reúnen alos principales fabricantes y consultoras de Business Intelligence y les puedes hacertodo tipo de preguntas, y ver sus últimas propuestas.

Pero la duda estaba en el aire, después de varias tentativas semejantes quese habían ido enfriando y deteriorando con el tiempo. La primera impresión erabuena: muchas caras conocidas, muchos profesionales reputados, representaciónde todos los grandes fabricantes (Cognos, SAS, Microsoft, Microstrategy..., aun-que eché en falta la presencia “oficial” de Business Objects) y de las nuevas pro-mesas del mercado (Denodo, Bissantz).

Parece que los de BARC habían apostado en serioy nadie estaba faltando a la cita. En aquel ambientehabía algo que hacia tiempo que no veía: ilusión. Aho-ra solo faltaba que respondiera el público, el usuariofinal de los sistemas de Business Intelligence.

Me fui a la sala principal, y la verdad, solo estaballena a medias al empezar, aunque a lo largo del día sefue llenando hasta haber pasado por allí más de 200 per-sonas; me senté, sin darme cuenta, sobre el segundonúmero de GdR que tapizaba cada una de las sillas dela sala principal. Al fondo vi a Axel Fersen, director gene-ral de BARC España con cara de preocupación: el segun-do ponente tenía problemas para poder llegar a tiempoy no localizaba al tercero. Ese fue el único incidente dela mañana, en la que los fabricantes expusieron sus pro-ductos. Quizás el mal endémico fue el excesivo uso dePowerPoint y lo poco que se enseñó producto. Un falloa corregir.

Cuando uno va a este tipo de eventos espera salircon alguna idea más en la cabeza y con algún concep-to nuevo, y en mi caso se cumplió a la perfección.

Me encantó el enfoque de Denodo al concepto deData Mashup, fuente de datos donde se integra informa-

La empresa de análisis BARC eligió Barcelona para su primer evento en España

Axel Fersen, director general de BARC España

e v e n t o s 11GRd

agenda

ción procedente de fuentes internas y externas a la empresa u organización, ya sean datos estructurados, semiestructura-dos o no estructurados. Hasta aquí nada nuevo, pero la idea de centrar la búsqueda de información en la Web (para auto-matizar la captura de precios de los productos de la competencia) o acceder a la Web oculta —aquéllas páginas que segeneran de forma dinámica tras rellenar un formulario y que almacenan 500 veces más información que la Web superfi-cial—, me dio bastante que pensar del uso de estos sistemas en la gestión de la Inteligencia Competitiva.

Pero para mí, el gran éxito de este Forum de BARC fue el concepto de las sparklines, inventadas por Edward Tufte ypresentadas en el BARC de la mano de Bissantz. La idea es tan brillante como simple: a la hora de tomar decisiones nonecesitas ver toda la información “perfecta”; con un simple trazo es suficiente, no pintes la perfección cuando solo quie-res una idea general. Este concepto aplicado a los cuadros de mando puede causar furor en los próximos años.

Por la tarde le tocó el turno a las consultoras y a los partners. Tres salas de conferencias diferentes para 18 exposi-ciones y esta vez el uso de PowerPoint fue minoritario, cosa que es de agradecer. El público se paseó de una sala de con-ferencias a otras, haciendo múltiples paradas en los stands. Mucho mejor que por la mañana.

Sin duda, podemos calificar el 1er. Fórum BARC de Barcelona como un éxito, y desde GdR les deseamos toda la suer-te del mundo en su segunda edición, que se realizará dentro del SIMO, del 6 al 9 de noviembre en la Feria de Madrid.

2º Forum de BARCOrganiza: BARCFecha y lugar: 6-9 de noviembre en el IFEMA de MadridContactoTeléfono: 9311219 24Email: [email protected]: http://www.barc.es

Ibertia Workshop SeriesBusiness Intelligence: Activar el ConocimientoOrganiza: IbertiaFecha y lugar: 27 de septiembre en el Hotel NH Abascal de MadridContactoTeléfono: 902 026 269Email: [email protected]: http://www.ibertia.es

Presentación de Performance Point ServerOrganiza: Microsoft IbéricaFecha y Lugar: Por confirmarTeléfono: 902 197 198Web: http://office.microsoft.com/es-es/performancepoint

Cogonos Performance 2007Organiza: Cognos EspañaFecha y Lugar: 25 de octubre en el Hotel NH Eurobuilding de MadridTeléfono: 902 197 198Web: http://www.cognos.com/es/performance2007.

Te x t o : J o r g e F e r n á n d e zD i r e c t o r d e c o n s u l t o r í a B u s i n e s sI n t e l l i g e n c e d e A b a s t S o l u t i o n s

e n t r e v i s t a12 GRd

C E O d e I L O G

U n p u e n t e e n t r e l o s s i s t e m a so p e r a c i o n a l e s y B I

E l C E O d e I L O G n o sa p o r t a u n a m i r a d ai n t e l i g e n t e s o b r ed i v e r s o s t e m a s q u ev a n d e s d e B I y s u si n t e r a c c i o n e s a l a g l o b a l i z a c i o n .

P ier re Haren

P o r A n a l í a E s p i n o z aD i r e c t o r a d e I b e r t i a

Usted tiene experiencia en distintos campos: académico, gubernamen-tal, empresa… ¿Cómo ha sido la experiencia de estos cambios?

Todos los cambios han sido muy interesantes por distintas razones.Mi etapa en la fundación me empujó a volver a la investigación. Estu-vimos financiando proyectos que no eran exitosos durante cuatro años.Regresé, y me dieron un año de plazo, logrando solucionar el dilema dela canoa con los tres hombres —un problema bastante conocido eninformática—. Después de este primer periodo, pasamos otros tres añosresolviendo problemas de bastante complejidad en varios campos, espe-cialmente simulaciones. Para ese entonces, ya teníamos clientes quenecesitaban más soporte y creamos una compañía que pudiera brindar-les este servicio.

Así fundamos una compañía que lleva 20 años. En los diez primerosha sido una compañía privada, siendo España nuestra primera subsidia-ria; luego salimos a bolsa. Mi vida personal en estos 20 años ha estadomuy ligada a la compañía.ILOG cumple 20 años como compañía. ¿Cómo ha sido el proceso parallegar a esta posición de mercado?

Salimos a bolsa en 1997 entre dosburbujas. La burbuja de Internet toda-vía no había explotado. Fue dos díasdespués de que EE. UU. anunciaraunas medidas perjudiciales para el sec-tor y nuestra cotización cayó a lamitad. Actualmente cotizamos en Nas-daq y hemos crecido desde una com-pañía de 30 millones a una de 160millones. Somos también una empre-sa rentable, donde el 26% de nuestrarentabilidad proviene de EE.UU.

Ha sido una experiencia exitosasalir a bolsa, pero después tu vidacambia. Siempre tienes que estar ata-do a lo que pasa en cada trimestre. Yano puedes tomar decisiones tan libre-mente, hay que cumplir y por supues-to las inversiones son muy medidas. ¿Cuál es la importancia de la filialespañola? Porque fue la primera, ¿sig-nifica mucho para ustedes?

En España lo estamos haciendo muybien aunque con pocos clientes. Sonclientes muy importantes: Metro deMadrid, Grupo Santander, algunosministerios… En EE.UU hacemos muybuen negocio con pequeños proyectospara compañías medianas. Algunas gran-des, pero muchas medianas. En cambio,en Francia y en España dependemos degrandes clientes. Eso significa que nohay muchas empresas medianas, y quetienen cierto miedo a usar tecnologíaavanzada. Sinceramente, creemos quenuestro software mejora el desarrollo detodas estas empresas, con reglas, conoptimización, con programas gráficos.Metro de Madrid funciona mejor, Ren-fe funciona mejor, aeropuertos, tambiénmuchos hospitales. Por ejemplo, toda laplanificación de enfermeras del Hospi-tal de La Paz se está realizando conreglas de decisión y Castilla y León estáimplantando la ley de dependencia conreglas de negocio provistas por ILOG,para saber cuándo proveer de asisten-cia a un ciudadano. En finanzas, traba-jamos con Grupo Santander y a travésde partners con aseguradoras bastanteimportantes. Creemos que la filial espa-ñola va muy bien; Etienne Bertrand,nuestro director en España lo estáhaciendo muy bien. La filial es muy ren-table, con grandes clientes. Todavía nosfalta trabajo con las compañías media-nas, pero es un área que solamente tene-mos desarrollada en EE.UU.

¿Cuál es la interacción entre su soft-ware y BI y cómo pueden ayudar enel puente que se debe tender entre lossistemas operacionales y el BI?

Según mi opinión, BI es una mane-ra de ver datos pasados, ya sea unpasado muy reciente como ayer ohace unas horas, o un pasado lejano.Intentas aprender sobre lo que hashecho en el pasado, qué es lo quedebiste hacer. A lo mejor, se debióemplear otra regla de negocio, bajarun precio, o plantear una venta de unseguro de otra manera… Nosotros tra-bajamos en tiempo real. El enlace esmuy simple: una vez que sabes qué eslo que se debe hacer, tienes un siste-ma de reglas que lo hace. BI es unaforma de ver qué pasa en nuestraempresa, en el mercado, etc., y lasreglas son una forma de implementarqué es lo que se debe hacer. En unainfraestructura actual, existe un siste-ma BPM, un sistema BI y un sistemade reglas. El departamento de marke-ting puede revisar todos los días qué eslo que sucede en los sistemas BI y conello cambiar o no las reglas decisio-nales. Se pueden hacer, por ejemplo,promociones de cupones por ciertotiempo, hacer una oferta por el día delpadre, cosas de ese estilo... Con el sis-tema BI ves los resultados y modificasestas reglas.

Si la empresa tiene sistemas enCobol o de ese tipo, aunque sepas quépuedes hacer, si tardas en implantar-lo 3 o 4 meses, la acción elegida sequeda obsoleta. Necesitas tener siste-mas que implantan reglas para algu-nos clientes a diario, para otros sema-nalmente. Entonces, BI es una formade saber cuáles son las políticas queseguir y las reglas son una forma deejecutar esas políticas. Parece muy sencillo, pero es realmen-te difícil convencer a un cliente.¿Cómo convencen ustedes a sus clien-tes para entender todo este proceso?

Es todo un proceso, pero la princi-pal razón para esta dificultad está ensu departamento de informática, quedurante muchos años ha tratado dedecirles que las cosas son más com-plicadas de lo que realmente son.

Un analista de marketing quiereseleccionar clientes. Por ejemplo,madres jóvenes que tienen hijos con

determinadas edades para ofrecerlesuna oferta especial. Este proceso esmuy sencillo y simple de pensar y a lamayoría de los analistas se le ocurreneste tipo de ideas. Entonces, envíansus requerimientos al departamentode tecnología que les hace pensar queeso es algo realmente grande. En cam-bio, con una tecnología como la nues-tra, basada en reglas, un usuario denegocio puede inventar una regla endiez minutos. Si es efectiva en un 2%,ese porcentaje puede irse ampliandocon nuevas reglas.

El pensamiento humano está basa-do en reglas. ¿Qué pasa cuando tie-nes un accidente de coche? La empre-sa aseguradora sigue una serie de polí-ticas que están en sus procedimientos,basados en reglas. Nuestro problemaes qué tipo de regla puedes poner enel sistema y cómo ejecutar esas reglasen la aplicación que sea necesaria.Con nuestro software puedes ponerreglas de una manera sencilla en un

e n t r e v i s t a 13GRd

Una vez que sabes qué es lo

que se debe hacer, tienes un

sistema de reglas que lo

hace. BI es una forma de ver

qué pasa: en nuestra empre-

sa, en el mercado, etc., y las

reglas son una forma de

implementar qué es lo que se

debe hacer

sistema que compila esas reglas de for-ma transparente a los usuarios. Ahoratecnología puede decirle a marketing:escriban sus reglas, que nosotros lasejecutaremos. Los analistas de nego-cio hacen los contenidos y ellos selimitan a publicarlos, son los adminis-tradores de la tecnología para los usua-rios de negocio.¿Cuáles son los servicios básicos queprovee ILOG para optimización?

Cuando tienes un sistema BPM, deese sistema se desprenden servicios, yestos servicios pueden proveer res-puestas a la misma información quemuestra el BPM o pueden ser entradaspara reglas de negocio o para optimi-zación. La optimización es la tareamás complicada; es, en resumen, asig-nar recursos para tareas, pero con unafunción objetivo. El objetivo puede serminimizar costes o maximizar algunaotra variable. Hay muchísimos facto-res que pueden ser optimizables. Unade las primeras veces que nos enfren-tamos a ello fue para una aerolíneasudafricana. Querían encontrar unamanera en la que todos los pilotosvolaran, minimizando las diferencias

entre los pilotosque volaban máscon los que vola-ban menos; unafunción bastantecompleja de lograr.Pero en otros ámbi-tos nos encontra-mos también coneste problema, porejemplo queremosque todas lasmáquinas de unafábrica textil traba-jen el mismo tiem-po o que todas laspiezas de los trenestrabajen por lomenos una vez aldía. Antes, nuestrossistemas no erancapaces de resolvereste tipo de proble-mas, pero los orde-nadores son cadavez más rápidos yya se tienen solu-ciones... Ahoraestamos entrando

en la optimización de los tumores can-cerígenos para maximizar la radiaciónal tumor minimizando a la vez laradiación al resto del cuerpo, es unmundo completamente nuevo.

En realidad, la optimización hasido usada durante muchos años, perolo que son nuevas son algunas aplica-ciones y resultados prácticamente entiempo real. Por ejemplo, trabajamoscon sistemas de optimización y siste-mas gráficos en la planta más comple-ja del mundo: la fábrica de microchipsde IBM, donde cada 5 minutos replan-teamos el planning diario. Es la prime-ra planta de fabricación totalmenteautomática, donde los empleados nodeciden absolutamente nada. En losúltimos 10 años hemos avanzado enun factor 10 millones, es decir, que loque antes tardaba 3 semanas ahora tar-da 1 segundo, siendo una realidad quepodemos hacer cosas ahora que nopodíamos hacer hace 10 años.¿Y qué nos pueden contar de sus clien-tes españoles? Nos han hablado deMetro de Madrid o de Grupo Santan-der… ¿Qué clase de trabajo realizancon ellos?

Creo que un caso interesante paracomentar es la planificación de lasenfermeras. Esta planificación es unbuen ejemplo de optimización y tam-bién nos remite a una de tus pregun-tas anteriores sobre el poder que tie-ne la tecnología en nuestros clientes.En este tipo de sistemas fuimos capa-ces de poner al negocio, en este casolas enfermeras, a trabajar de maneramuy cercana a tecnología. Las úni-cas personas que sabían cómo orga-nizar la vida diaria de las enfermerasen el hospital eran las mismas enfer-meras, las supervisoras. La preguntade cómo asignar una enfermera a unaunidad era una cosa que se podíahacer, aunque de una forma comple-ja porque teníamos reglas para apli-car, reglamentaciones y leyes socia-les. También teníamos que demostrara los sindicatos que lo que estábamoshaciendo era algo bueno y, dentro delhospital, demostrar lo mismo a lagerencia. Ha sido una gran experien-cia empezar a trabajar con el hospi-tal de La Paz. Ahora estamos implan-tando este proyecto en 8 nuevos hos-pitales en Madrid y también en Cata-luña y Aragón.¿Trabajan con algunos partners den-tro del mundo BI? Han mencionadoalguno de ellos como BusinessObjects.

Sí, trabajamos con ellos. Hemosdescubierto que para que las reglasde negocio puedan ser entendidasfácilmente por los usuarios, éstosnecesitan un lenguaje u objetos. Enuna compañía de seguros, hablamosde un coche, del dueño de esecoche, de una póliza, del conduc-tor; y un modelo en Business Objectsmuestra fundamentalmente objetos,los que están contenidos dentro delData Warehouse. Si tomamos losmetadatos del DW como base, ins-tantáneamente tenemos el lenguajepara las reglas de negocio, evitan-do pérdidas de tiempo y discusio-nes. Definir exactamente de quéestamos hablando es una tarea com-pleja. El sistema de BI ya la realizómirando al pasado y, por lo tanto,no es excesivamente diferente amirar el presente. Es una excelenteforma de minimizar la compleja dedefinición de datos.

e n t r e v i s t a14 GRd

Pierre Haren, CEO de ILOG, junto a Etienne Bertrand, Director General de ILOG España

Exactamente, porque cuando tú defi-nes un Data Warehouse, la primeraetapa es definir los conceptos. Porejemplo, en una entidad financiera untema muy complejo es definir exacta-mente qué es un cliente…

Exacto. Precisamente, es perfectoporque esta discusión ya tuvo lugar.Incorporamos al sistema de reglas ladefinición de cliente acordada previa-mente e instantáneamente podemosestar escribiendo reglas. Pensamos queesto nos ha hecho ganar muchísimotiempo. Cuando hacemos testing delas reglas importadas de esta manera,te sorprendes porque eres capaz detransportar modelos a reglas inmedia-tamente.¿Y cuál es su competencia en esteespacio? ¿Tienen competencia real?

Desafortunadamente, la tene-mos. Nos encantaría no tener ningu-na… Tenemos tres tipos de compe-tencia: Por un lado, Fair Isaac: en el2006 nosotros hicimos 50 millonesde dólares de licencias y manteni-miento y ellos hicieron alrededor de40; en segundo lugar, tenemos alsoftware libre, aplicaciones peque-ñas y muy localizadas que intentanabrirse paso; y, finalmente, Micro-soft, IBM, SAP y Oracle. Estos son

realmente grandes competidores, noen este espacio, pero ya empiezan aincorporar unas reglas básicas aalgunos de sus sistemas. A día dehoy no nos preocupan, pero tendre-mos que tenerlos en cuenta. Tambiéncolaboramos con todas ellas, somospartners de todos ellos, pero tene-mos claro que cuando ellos evolu-cionen, serán más competencia quepartners.¿Y cuáles van a ser los desafíos paraILOG en los próximos años?

Actualmente tenemos un creci-miento del 20% y queremos crecermás en el área de reglas de negocio,acercándonos al 30%. También vemosuna importante aceleración en el SaaS(Software as a Service) y creemos quees una muy buena oportunidad demejorar nuestros resultados.¿Pero además de esto quieren pene-trar en otro tipo de mercado o algunanueva alianza?

Sí, todo eso junto. Somos unacompañía de 150 millones de mar-gen, y hacemos muchas cosas: ade-más de nuestros productos tenemosuna metodología con la cual imple-mentarlos, servicios de consultoríapor industria y acuerdos de colabo-ración con todas las grandes consul-

toras. Trabajamos con centros decompetencia de reglas en India yestrechamente con IBM, SAP yMicrosoft, para integrar nuestrasreglas de negocio en sus sistemas.Estamos teniendo un empuje impor-tante en China, internacionalizandoel producto para que sea realmenteun producto en chino (ese mercadoes realmente inmenso y queremosparticipar en él). Realmente estamoshaciendo muchas cosas y muy dife-rentes. Intentamos ser un jugadordominante en este espacio. Tenemosun veintitantos por ciento del merca-do y queremos llegar al 50%. Es real-mente muchísimo el trabajo.

A n a l í a E s p i n o z a Á l v a r e z Analía es socia fundadora y codirectora de Ibertia,empresa de consultoría organizacional y tecnológicaespecializada en Inteligencia de Negocio. Desde Iber-tia ayuda a sus clientes a maximizar la rentabilidad desus inversiones BI y a extender el uso de estas solucio-nes. Posee una dilatada experiencia en Business Inte-lligence, adquirida durante más de 10 años ocupandopuestos de distinta responsabilidad.

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De izquierda a derecha: Analía Espinoza, Directora de Ibertia, Pierre Haren, CEO de ILOG y Etienne Bertrand, Director General de ILOG en España.

En un mundo caracterizado por el cre-cimiento exponencial de los datos quedebe analizar cualquier organización, lapresión de la competencia y la escasezde tiempo para tomar decisiones y actuaren función de dicho análisis, es impres-cindible centrarse en la información rele-vante, dejando a un lado la superflua.

La minería de datos puede supo-ner una gran ayuda para realizar esteesfuerzo de forma más eficiente y efi-caz para el negocio. Sin embargo, pesea haber obtenido unos buenos resulta-dos allí donde se ha utilizado, no aca-ba de implantarse como práctica habi-tual. Su renovada popularidad no pare-ce suficiente para que su uso sea gene-ralizado. ¿Ha muerto? ¿Está condena-da? ¿O simplemente necesita adaptar-se a los nuevos tiempos?

Actualidad de la minería de datosLa minería de datos ha tenido sumayor éxito en el modelado del com-

portamiento de los clientes en susdiversas variantes: medir la rentabi-lidad de cliente, predecir su abando-no o cuantificar su riesgo son algunasde ellas.

En España, el uso de estas técni-cas lleva implantado desde hace tiem-po. Por ejemplo, la banca aplica mine-ría de datos en áreas como el scoringde clientes, la prevención del fraudeen diversos contextos, la ponderacióndel riesgo en créditos y mercados, laprevención del blanqueo de capitales,etc. Otro sector con tradición en el usode la minería de datos es el de las tele-comunicaciones. En este caso, aplica-do a segmentación de clientes, el sco-ring de clientes, la prevención del frau-de, el aseguramiento de ingresos, etc.

De forma general, estas tipologíasde uso se caracterizan comúnmentepor fuertes inversiones en softwareanalítico complejo y caro, que requie-ren a su vez de inversiones adiciona-les en equipos altamente especializa-dos. A estas dificultades hay que aña-

e x p e r t o s16 GRd

¿Ha mue r to l a mine r ía de da tos?

Puede decirse que la mine-

ría de datos, tal y como la

hemos entendido hasta aho-

ra, está en el fin de un ciclo.

Software analítico complejo,

que requiere de especialistas

matemáticos, con un alto cos-

te de licencias y un tiempo

del que los usuarios de nego-

cio no disponen, suponen

unas barreras que el nego-

cio no puede permitirse.

P o r J o s é M a n u e l d e l R í oD i r e c t o r G e n e r a l d e A p a r a

dir las que se encuentran en el planotécnico en el que se desarrolla el pro-ceso de minería de datos propiamen-te dicho —entendiéndose como pro-ceso el definido por las fases descritasen el CRISP-DM—. Éstas no son otrasque los problemas relacionados conla de calidad del dato, los tiempos yesfuerzos necesarios para obtenerresultados satisfactorios y la precisión.

En mi opinión, este modelo tradi-cional de minería de datos tiene los díascontados. El negocio sabe que la mine-ría de datos, gracias a su capacidad pre-dictiva, le aporta una ventaja competi-tiva superior. Y la minería de datos debeaprovechar esta oportunidad.

Calidad del datoLa calidad del dato es un problemageneralizado en las organizacionesque afecta directamente a la mineríade datos. Si bien no es su función elresolver este problema, sí debe convi-vir con él, tratando de minimizar dichoimpacto para cumplir con su misión.Por ejemplo, dentro del área de la cali-dad del dato un aspecto muy relevan-te es la incompletitud de los datos oel grado de incertidumbre sobre losmismos.

Existen técnicas como son losmodelos gráficos probabilísticos queofrecen resultados muy óptimos endichos escenarios, en contraposición alas técnicas predictivas más habituales.

El siguiente caso es una compara-tiva real que así lo demuestra. El obje-to del estudio consistía en ver la robus-

tez de las técnicas predictivas más uti-lizadas y ver su tasa de error cuandose quiere predecir el valor de unavariable objetivo (por ejemplo EsFrau-de = {Sí, No}) en un escenario dondeexiste información omitida.

Utilizando el mismo conjunto dedatos formado por información de5.000 clientes, con una preparaciónde los mismos orientada a cada unade las técnicas, y con el mismo nivelde datos omitidos de aproximadamen-te un 15%, que es un valor relativa-mente bajo, la tasa de error obtenidaen la predicción por cada una de lastécnicas fue:• Redes neuronales: 38 %• Redes neuronales con componen-

tes: 36%• Árboles de decisión: 21%• Regresión: 38%• Modelos gráficos probabilísticos: 9%

Tiempo y esfuerzoGeneralmente, el 60% del tiempo ydel esfuerzo de un proyecto de mine-ría de datos está dedicado a la prepa-ración de los datos. El 30% a la mode-lización y evaluación de los modeloscreados. Y el 10% restante se reparteentre las demás actividades. Hay queañadir que un proyecto de este tiposupone un uso intensivo de mano deobra altamente especializada en elsoftware analítico y en modelizaciónmatemática.

Por citar algún ejemplo concreto,en el caso de las entidades bancarias,para crear un modelo de prevenciónde fraude en un medio de pago se

requieren 12 meses de actividad. Estosupondría un orden de magnitud decientos o miles de millones de movi-mientos para modelar y posteriormen-te monitorizar. De los cuales un por-centaje inferior al 0,000005% seríanfraudulentos.

Sin tener en cuenta la duración totaldel proyecto, y observando únicamen-te el tiempo de cálculo, una red neu-ronal necesitaría varias semanas paraprocesar este volumen de informacióny obtener un modelo predictivo.

Existen iniciativas para acelerareste proceso como son el In-PlaceData Mining que los grandes fabrican-tes de bases de datos están impulsan-do para reducir estos tiempos. Terada-ta, Microsoft y Oracle están incluyen-do capacidades analíticas embebidasen el interior de las bases de datos. Laidea de esta novedosa aproximaciónes eliminar el proceso y las limitacio-nes de cargar y almacenar toda lainformación en memoria RAM. En sulugar, se va cargando en memoria elconjunto mínimo de datos que se uti-lizan en cada paso del procesomediante consultas que se van gene-rando dinámicamente. Los beneficiosson, por un lado, la mayor rapidez delproceso de cálculo y por otro, la posi-bilidad de trabajar con un volumensuperior de información.

PrecisiónOtro aspecto relevante es el esfuerzointelectual requerido para construir losmodelos con la precisión requerida.Habitualmente, los estadísticos nece-

e x p e r t o s 17GRd

Generalmente, el 60% del tiempo y del esfuerzo de un

proyecto de minería de datos está dedicado a la preparación

de los datos. El 30% a la modelización y evaluación de los

modelos creados. Y el 10% restante se reparte entre las

demás actividades

sitan reducir el número de variablestotales para poder construir un mode-lo fiable y preciso. La propuesta deKxen —basada en el concepto Struc-tured Risk Management creado porVladimir Vapnik— y de Apara —basa-da en los modelos gráficos probabilís-ticos— es la automatización de estosprocesos, sin perder fiabilidad, preci-sión ni eliminar variables.

En el caso mostrado en relación ala calidad del dato, los valores obteni-dos para las técnicas de redes neurona-les, redes neuronales con componen-tes, árboles de decisión y regresión fue-ron obtenidos en sucesivas iteracionesde expertos hasta conseguir el modelofinal. Mientras que en el caso de losmodelo gráficos probabilísticos, el valorfue obtenido de forma automática.

El beneficio directo de dicha auto-matización es de gran valor, puestoque no solo se consigue disminuir elesfuerzo, y por tanto, el coste del equi-po, sino que también se alcanza una

precisión igual o superior. Incluso dan-do a los usuarios de negocio la posi-bilidad de ser casi autosuficientes a lahora de utilizar las capacidades pre-dictivas de la minería de datos.

Otros beneficios indirectos son laposibilidad de establecer estrategias demonitorización de los niveles de fiabi-lidad y precisión de los modelos vigen-tes. Hasta ahora, esta actividad se vie-ne realizando como un proyecto más,con los problemas que se han descrito.

Conclusiones finalesComo diría Abraham Lincoln, el pre-sente demanda “olvidarse” un poco dequién es mi abuelo para centrarse ple-namente en quién será mi nieto. Estoes aplicable a la minería de datos en elsentido de que el negocio necesita anti-ciparse, ser proactivo y centrarse en latoma de decisiones para sacar partidoa ese futuro. Se intuye, por tanto, una

evolución necesaria en la tecnologíade minería de datos. Esto es, una nue-va generación más cercana al negocio.

Las plataformas analíticas de estanueva generación deben ofrecer capa-cidades en tiempo real que realicenpredicciones automáticas de los esce-narios futuros más probables en los pro-cesos críticos de cualquier empresa. Serequiere cambiar el enfoque: de cono-cer qué tasa de abandonos ha tenidouna organización en el pasado —elabuelo—, o predecir qué tasa de aban-donos va a tener esa organización enel próximo mes, a identificar quiénesse van y comprender por qué se van—el nieto—. De tal forma que las orga-nizaciones puedan prepararse y tomarla mejor acción de forma proactiva.

Se trata, por tanto, de ofrecer a losusuarios de negocio la posibilidad deconocer y comprender el futuro másprobable, permitiéndoles anticiparsea él. Sus capacidades deben incluir laposibilidad de crear modelos predic-tivos de forma rápida, automática ymás precisa. Que obtengan una mayorprecisión —con menos falsos positi-vos y negativos— a la hora de prede-cir y que lo realicen en tiempo real.

Todos estos elementos deben valo-rarse en términos de costes, que uni-do a la posibilidad de recomendar lasiguiente mejor acción a realizar, eincluso automatizarla, definen la nue-va ola de la minería de datos.

El negocio ha tomado conciencia deque tomar decisiones de forma más rápi-da y fiable es una gran ventaja compe-titiva. Y que la minería de datos es unapotente arma que les debe permitir con-seguirlo. Si la minería de datos es capazde adaptarse, su uso se consolidará yextenderá. En caso contrario, permane-cerá como una herramienta de nicho.

Apara es pionera y líder en España en el desarrollode productos para la Gestión de la Decisión. Los pro-ductos de Apara, dLife y dVelox, son capaces detransformar datos en información precisa que ayu-den en el proceso global de toma de decisiones.Éstos satisfacen las necesidades de clientes de lossectores de Telecomunicaciones, Banca, Seguros,Salud y Administración Pública.


José Manuel del Río, director general de Apara

Está planificando una inversión en BI.Es una solución nueva para su organi-zación, o posee una solución maduraque necesita evolucionar, con el tiem-po ésta no se adapta completamente alas necesidades actuales, se han gene-rado nuevas y mayores expectativas y esconsciente de algunos errores cometi-dos. En cualquiera de los casos, la refle-xión que desarrollaré a lo largo de esteartículo le servirá para plantearse cri-terios de decisión sobre el caminocorrecto a seguir para un mejor y másrico conocimiento de su negocio.

¿De qué forma las necesidadescondicionan el modelo y la arquitec-tura de datos idóneos para una solu-ción BI? El siguiente ejemplo ilustra

algunas de las conclusiones que sepueden establecer con la simple for-mulación de preguntas de negocio, sinpensar ni siquiera en la herramientaCPM u OLAP con la que se colorearánlos indicadores clave o se generaránlos informes.

Durante algunos años estuve tra-bajando en la República de Atlántida.La agencia tributaria de la repúblicafuncionaba con una eficiencia reco-nocida. Yo no trabajaba en ella, era uncontribuyente más. Pero algunoshechos eran de dominio público: cual-quier ciudadano o empresa podíaobtener rápida y detalladamente todasu información fiscal usando su tarje-ta de identidad o un certificado elec-


Mode lando e l negoc io : dec i s i ón de p re sen t e y f u tu ro

Con s t r uyendo so lu c iones B I de a l t o r end im ien t o

P o r C a r l o s L u i sD i r e c t o r d e I b e r t i a

Soluciones BI de alto rendimiento estarán al alcance de cualquier empresa, si no lo están ya, gra-

cias a una revolución tecnológica de base. Modelo y arquitectura de datos impactan directamente en

su negocio, son piezas claves de su solución BI y serán los primeros beneficiados por estos cambios.

Como experto de negocio o de tecnología, debe tener clara la incidencia de estos elementos críticos.

Afortunadamente, no es complejo abordar las cuestiones más importantes; no es necesario ser un

especialista en datos. Solo necesita entender unas cuantas ideas que le permitirán participar en algu-

nas decisiones importantes.

trónico. Un parlamentario amigo mecomentaba los buenos informes quesiempre proporcionaba la agencia des-de distintas métricas claves para el des-arrollo de la política fiscal. Un día, laMinistra de Igualdad anunció una ayu-da de 300 atlantis para todas las muje-res trabajadoras con hijos menores detres años. Me sorprendió leer en laprensa que por fin la agencia habíapodido hacer una estimación aproxi-mada del coste que iba a tener estamedida para las arcas del estado, ¡tresmeses más tarde! Quizás si hubiesenpodido medir con precisión el costede la medida, antes de anunciarla, lasciudadanas de Atlántida se hubiesenpodido beneficiar de 600 atlantis.

¿Había perdido la agencia depronto su contrastada eficiencia?, evi-dentemente no. Detrás del ejemploanterior se esconden dos tipos de cues-tiones de negocio de naturaleza muydistinta, con implicaciones claras enarquitectura de los datos. Para respon-der al primer tipo de cuestiones, lasque la agencia responde eficientemen-te, podemos pensar que existe unacceso bien definido: un número deidentificación del contribuyente o unconjunto de indicadores de base pre-establecidos, renta del contribuyente,área de actividad, que facilitan la con-sulta en la base de datos. Estos acce-sos limitan la consulta a un subcon-junto controlado de los datos. Lasegunda cuestión, sin embargo, no seajusta a este patrón. Mujer, trabajado-ra, con hijos de menos de tres años:la única forma de responder es rastre-ar por completo toda la base de datosde contribuyentes.

Todas las cuestiones pueden serresueltas, de antemano no hay querenunciar a ninguna de ellas. Todavíaes un momento demasiado prematuropara rebajar las expectativas de la solu-ción. El primer paso, obligado, paradecidir la arquitectura BI consiste enlistar las cuestiones de negocio que sedesean resolver, sin restricciones pre-vias, mucho menos si éstas son tecno-lógicas. Posteriormente habrá queseleccionarlas y priorizarlas, y quizástomar la decisión de postergar algúntipo de ellas.

La tipología de las cuestiones denegocio afecta a la arquitectura BI. En

el ejemplo, la solución de la agenciaseguramente está enfocada a dar res-puesta siguiendo algunos criterios pre-definidos de consulta, pero no rastreosen detalle o preguntas imprevisibles quesurgen con el transcurso del tiempo.

Criterios de selección¿Puede una solución BI dar respuestaa cualquier cuestión de negocio?Podemos establecer unas condicionesnecesarias, aunque no suficientes, paraacercarnos a una respuesta afirmativaa esta pregunta. En este artículo melimitaré a dos condiciones: legibilidady flexibilidad.

¿En qué consiste la legibilidad?Nuestro sistema BI debe ser capaz desatisfacer la curiosidad del usuario,encontrando respuesta a sus cuestio-nes de negocio en los datos. Comoconsecuencia, los datos no pueden seruna materia oscura, deben ser enten-dibles para quien obtiene valor de losmismos. Esto implica un cierto cono-cimiento del modelo por parte de algu-nos usuarios, aún no teniendo conoci-mientos informáticos. Esta es una dife-rencia drástica con cualquier otro tipode soluciones en Tecnología de Infor-mación. En otras soluciones informá-ticas el usuario utiliza aplicaciones:introduce los datos de entrada y laaplicación produce unos resultados,las operaciones y la base de datos que-dan ocultos. Intentar hacer esto en BIes limitar enormemente el potencialde la solución. BI es una arquitecturaorientada a la información, no unaarquitectura orientada a aplicaciones,aunque también las haya. Este cambiode mentalidad es el más difícil y segu-ramente el responsable de más pro-blemas y fricciones cuando se cons-truye una solución BI.

Flexibilidad y escalabilidad sonnecesarios para adaptarse a las nece-sidades cambiantes y crecientes delnegocio. La solución debe ser capazde responder incrementalmente a máscuestiones, con mayor detalle, preci-sión, complejidad y riqueza. Su usose extenderá a más unidades de nego-cio, mayor número de usuarios ymayor volumen de información. Sabe-mos que mercado y necesidades de

información cambian continuamente,los primeros informes dejan de tenervalidez y se detectan nuevos indica-dores clave. A esto hay que añadir lapesadilla de unos presupuestos a cor-to plazo con los que se debe construirsoluciones de un largo periodo de vali-dez. El reto de la escalabilidad y flexi-bilidad hay que asumirlo desde el prin-cipio, para no encontrarnos con unmuro infranqueable o convertir misolución BI en obsoleta incluso antesde ponerla en explotación. Pensar quela tecnología me salvará si llego aalgún atolladero es confiar en que ten-dré suerte en la lotería.

¿Cómo influye el modelo de datosen estas dos condiciones? Dos tiposde estrategias de modelización, nor-malizadas y dimensionales, son las


… el 80% de los usuarios

que usaban la solución BI

accedía al data warehouse

a través de herramientas

OLAP y solo el 20% usaban

consulta libre o minería de

datos. Pero el 80% del valor

de negocio que obtiene la

caja de ahorros proviene de

los accesos libres y la mine-

ría de datos …

habitualmente usadas en data ware-housing. Deduzcamos su idoneidadpara cada tipo de consulta y qué posi-bilidad hay de compatibilizarlas.

Modelos dimensionalesEl modelado dimensional es posible-mente la técnica más extendida paraestructurar los datos que nutren lassoluciones analíticas usuales en BI. Sebasan en el principio de que el obje-tivo principal de un sistema de decisio-nes es el análisis de rendimientos deindicadores de base, como por ejem-plo cifras de negocio: facturación,pedidos, stocks… que se obtienen através de diferentes dimensiones: porproductos, por regiones, por clientes,por tiempo. Los indicadores de basese agrupan en una tabla central deno-minada tabla de hechos que es con-sultada a través del conjunto dedimensiones. Por la forma gráfica queadquieren reciben el nombre demodelos en estrella.

Sólo echando una mirada a suestructura se puede apreciar su granvirtud: su legibilidad, es muy fácil deentender por el usuario. No solo eso,esta forma de estructurar la informa-ción está también orientada a obtenerbuenos rendimientos en los accesos,es fácil definir índices en los gestoresde base de datos para dar buenas pres-taciones siempre y cuando se respeteel acceso definido. Esta forma de orga-nizar los datos, por otra parte, encajaal dedillo con los requerimientos delas herramientas OLAP, típicamenteusadas en entornos BI.

En contra de este tipo de modeloestán su falta de escalabilidad y flexi-bilidad. Los problemas de escalabili-dad de los modelos dimensionales sonconsecuencia de que violan las reglasde normalización, que garantizan lano redundancia de los datos. Típica-mente una estrella contiene tablas dehechos con muchas filas y pocascolumnas. ¿Qué consecuencias tieneañadir una nueva dimensión de con-sulta? El de multiplicar el número defilas, y en consecuencia el tamaño dela tabla de hechos. En la práctica éstapuede convertirse en una tabla muyvoluminosa, generando problemas de

rendimiento y accesibilidad. En otraspalabras, las estrellas colapsan y elresultado puede ser un agujero negrode imposible escapatoria.

En cuanto a la flexibilidad, este tipode modelo obliga a realizar las consul-tas y generar los informes a través de lasdimensiones predefinidas. Si necesitorealizar un nuevo análisis, me apareceun indicador clave del negocio no pre-visto para el que no existe una dimen-sión de consulta, estoy obligado a redi-señar el modelo, algo que no siempre esposible en el tiempo requerido por lasnecesidades del negocio. Además, porlos problemas de escalabilidad mencio-nados, no se pueden añadir sin másnuevas dimensiones a las estrellas. Laopción es crear nuevas estrellas, y pos-teriormente establecer relaciones entreellas, dando lugar a estructuras máscomplejas, como constelaciones y snowflakes. Estas nuevas estructuras iránminando la legibilidad y obligarán a lacreación de sumarizaciones y agrega-ciones para mantener el buen rendi-miento en los accesos. Pese a estas téc-nicas, más pronto o más tarde resulta-rá muy compleja la incorporación denuevos análisis. No sólo las estrellascolapsan, los universos pueden pasardel “big bang” de inmediatos benefi-cios, a aniquilarse antes de lo previstoen un “big crunch” sin retorno.

Modelos normalizadosLa otra posibilidad sugerida es la delos modelos en tercera forma normal,me referiré a ellos como normaliza-dos. Estos modelos se diseñan paragarantizar la persistencia de los datosusando la técnica tradicional de mode-lado entidad-relación. La informaciónse organiza en entidades, que se man-tienen relacionadas entre sí a travésde asociaciones. Evitan la redundanciade los datos y constituye un modelomuy completo.

En estos modelos es sencillo incor-porar nuevos datos e información y, portanto, nuevas capacidades de análisisdel negocio. En definitiva es un mode-lo flexible y escalable. Su desventaja:la legibilidad: es un modelo más difí-cil de entender por los usuarios no téc-nicos. Cualquier pregunta de negocio

puede suponer acceder a varias tablascon relaciones no obvias entre ellas.Adicionalmente, estos modelos se aco-modan peor a los accesos y tipologíade cuestiones de negocio que resuel-ven las herramientas OLAP.

Solo he usado dos criterios paracomparar las ventajas e inconvenien-tes de cada uno de los modelos. Otrosadicionales conducen a la misma con-clusión: el modelo que mejora unascondiciones, empeora otras. ¿Pode-mos seleccionar lo mejor de los dosmundos?

Arquitectura de datosSe ha establecido anteriormente quelos modelos dimensionales son idóne-os para ser accedidos por herramien-tas OLAP. Dada la importancia deestas herramientas, no se discute portanto la necesidad de que estén pre-sentes en cualquier solución BI. Des-de mi punto de vista, un data mart noes un subconjunto de datos orientadoa un departamento o área funcionalde negocio: es una estructura de datosbasada en modelos dimensionales. Enprincipio, lo único que puede impe-dir que existan data marts corporati-vos es su límite de escalabilidad. Otracosa es que por razones de metodo-logía o de diseño se construyan datamarts departamentales.

Por otra parte, una cuestión com-pletamente distinta es si con datamarts, corporativos o no, se puederesolver cualquier tipo de cuestión denegocio. La respuesta ya la hemos esta-blecido antes, siempre estaremos res-tringidos a las dimensiones predefini-das, y los únicos cruces de informa-ción posibles son los previamente dise-ñados a través de las dimensiones.

Podríamos construir un data ware-house solo con modelos dimensionales.Este es el planteamiento de Ralph Kim-ball [1]: el data warehouse es la sumade todos los data mart (figura 1).

El planteamiento de Bill Inmon [2],por otra parte, es que el data warehou-se debe construirse desde un modelonormalizado y de él derivar las estruc-turas de los data marts. Esto compen-sará las carencias de flexibilidad yescalabilidad del modelo dimensio-


nal, permitiendo usar lo mejor de cadauno de los modelos. La cuestión defondo entre ambas metodologías, portanto, es si hay que construir o no elmodelo normalizado, sin meternos enla cuestión semántica de definir quées el data warehouse (figura 2).

El data warehouse desde el puntode vista de Inmon no es necesariamen-te corporativo, podría ser perfectamen-te departamental. De hecho, debeaprovecharse su flexibilidad y escala-

bilidad para construirlo incremental-mente, en porciones de data warehou-se, albergando paulatinamente nue-vas funcionalidades y áreas de nego-cio. Lo que identifica al data warehou-se desde este planteamiento es suestructura normalizada.

Con la metodología de Inmon,construir el modelo normalizado y apartir de él derivar los data mart impli-ca, de entrada, un trabajo adicional,porque hay que construir dos mode-

los. Esto se traduce en un mayor tiem-po de proyecto hasta obtener los pri-meros resultados. Dos modelos noconllevan necesariamente el doble detiempo: construir un modelo norma-lizado facilita la creación de datamarts dependientes y simplifica losprocesos ETL de carga de datos, queconsumen gran parte de los esfuerzosde un proyecto BI.

En mis seminarios con clientes eneste punto establezco una discusión


Figura 1. Visión de Kimball

Figura 2. Visión de Inmon

abierta, y ellos mismos valoran lospros y los contras de ambas metodo-logías en base a sus propias necesi-dades. En este artículo defenderé mipropio criterio.

Primero, volvamos a la pregunta yejemplo planteados de inicio en esteartículo. ¿De qué forma las necesida-des del negocio condicionan el mode-lo y la arquitectura de datos idóneospara una solución BI? Bill Inmon yClaudia Imholf definen tres tipos deacceso en una solución BI: • Accesos en base a criterios prede-

finidos: usados para la generaciónde informes, cuadros de mando ytodo el tipo de herramientas basa-das en accesos OLAP. El usuariopuede modificar parámetros de bús-queda, pero solo en criterios res-tringidos por las dimensiones dise-ñadas en los data marts. A este tipose ajustan las consultas que nues-tra agencia tributaria podía respon-der eficientemente. Denominaré aeste tipo de consultas accesosOLAP.

• Exploración: son consultas que sehacen para buscar nueva informa-ción en los datos, más detalles odeterminados patrones, o simple-mente cuestiones nuevas no con-templadas en el diseño inicial. Ennuestro agencia se corresponde conel segundo tipo de cuestiones.

• Minería de datos: búsquedas denueva información oculta en losdatos. A diferencia de la explora-ción, dirigidas bajo la batuta delprevio conocimiento, estos accesosbuscan relaciones que se escapana la inteligencia humana, no se pue-den deducir lógicamente o no esposible controlar todas las variablesy datos involucrados en una deter-minada cuestión de negocio. Laagencia podría estar interesada, porejemplo, en establecer en detallepatrones de comportamiento delfraude.

Los data marts se ajustan muy biena los accesos OLAP; en cambio losmodelos normalizados son más idó-neos para exploraciones y minería dedatos. Si mayoritariamente todos losaccesos necesarios en una organiza-ción son OLAP, podremos concluir

que una arquitectura exclusiva de datamart, sin construir el modelo norma-lizado, cubrirá prácticamente todas lasnecesidades, obteniendo el beneficiode una más rápida implantación de lasolución. Antes de tomar esta decisiónconviene analizar en detalle sus con-secuencias.

Apoyando lo expuesto en el pun-to anterior está muy extendido elargumento de que el 80% de lascuestiones de negocio se resuelvencon accesos OLAP. Pero hay teoríasde 80/20 para todo. En una ocasión,hablando de este tema con un clien-te, una caja de ahorros, me admitióque esto era así, el 80% de los usua-rios que usaban la solución BI acce-día al data warehouse a través deherramientas OLAP y solo el 20%usaban consulta libre o minería dedatos. Pero luego añadió que el 80%del valor de negocio que obtiene lacaja de ahorros de esta solución pro-viene de los accesos libres y la mine-ría de datos, y sólo un 20% del bene-ficio se obtiene de los accesos OLAP.Si este cliente sólo hubiese construi-do una solución para dar respuesta aaccesos OLAP habría cubierto el 80%de los accesos pero sólo 16% delvalor de negocio. Para decidir quétipo de consultas de negocio es nece-sario resolver se debe realizar un aná-lisis del ROI.

Otra cuestión a tener en cuenta esla evolución en el tiempo. Lo únicopermanente es el cambio: mercado ynecesidades de negocio cambian con-tinuamente, en unas industrias conmás rapidez que en otras, pero sabe-mos que con el tiempo la solucióndejará de ajustarse a los nuevos reque-rimientos. Siguiendo esta teoría del80/20, suponiendo que somos exper-tos en BI y con un exhaustivo conoci-miento del negocio, encontraríamosque el tercer año, dos años despuésde la puesta en marcha de la soluciónaún sin amortizar, solo se alcanzan el50% de las necesidades. Esto inclusosi todos los accesos son OLAP. Unabase normalizada dota a la soluciónde flexibilidad para ir adaptando losaccesos OLAP.

Finalmente, añado un argumentoadicional. Una solución de BI no seconstruye simplemente para hacer las

cosas mejor, se construye para hacercosas nuevas y mejores. Es imposiblesaber por adelantado todo el valorque voy a encontrar en los datos sinexplorarlos. Pensar que puedo prede-cir con precisión cuales son las con-sultas de negocio que voy a necesitares en muchísimos casos imposible; yen cierto modo supone renunciar auno de los objetivos de la soluciónBI: obtener una nueva y más ricavisión del negocio.

Hemos establecido cómo afecta ala solución BI la arquitectura de datossin mencionar ni una palabra deimplementación física ni tecnología.Éstas juegan un papel importante enla decisión final, a menudo limitan ycondicionan el diseño de la solución.En futuros artículos abordaremos comonuevas tecnologías están mejorandoeste panorama.

No hay recetas únicas. Pero podrí-amos concluir que una arquitecturaexclusiva de data mart, sin construirun modelo normalizado de base, seráapropiado solo en entornos en losque los accesos OLAP cubran prác-ticamente todas las necesidades delnegocio y cuyos mercados e indus-trias sean poco cambiantes. Tambiénpueden constituir una solución idó-nea en entornos de volúmenes dedatos limitados y consultas de pocacomplejidad en el corto plazo. Creo,no obstante, que en la mayoría de lassituaciones debe plantearse el dise-ño y construcción de un modelo nor-malizado como base para alimentarlos data marts, y dotarlos de la flexi-bilidad y escalabilidad que carecen,garantizando el valor de la soluciónen el largo plazo.

Ibertia es una compañía de consultoría organizacio-nal y tecnológica especializada en Inteligencia deNegocios. Ayudamos a nuestros clientes a maximi-zar la rentabilidad de sus inversiones BI y a exten-der su uso por la organización. Nos orientamos a laobtención de resultados combinando una dilatadaexperiencia tanto en tecnología BI como en proce-sos de negocio y gestión de equipos humanos.www.ibertia.es


Mayor no siempre significa mejor. Estotambién es cierto en el caso de los pro-veedores de software. En proyectos deselección de software, la seguridad dela inversión resulta ser consideradacomo un criterio de gran importanciaen la decisión sobre un fabricante deter-minado. Especialmente en el caso deproveedores de software pequeños, losclientes temen su insolvencia o adqui-sición por un competidor, que implica-ría la necesidad de nuevas compras oproyectos de migración costosos. Tancomprensible es esta preocupación,como equivocadas son las conclusio-nes que sacan frecuentemente las per-sonas con poder de decisión en el áreade TI en una empresa, ya que los pro-veedores de software grandes tampo-co garantizan necesariamente la con-tinuidad de una solución de software.Particularmente en áreas marginales desu gama de productos, los fabricantesgrandes suelen parar el desarrollo deproductos mucho más rápidamente quelos fabricantes pequeños que viven deuno o pocos productos.

Business Intelligence es un sectorejemplar para este fenómeno. Ningúngran fabricante tiene las manos limpiascon respecto a la continuidad de susproductos. IBM paró el desarrollo desus herramientas de Business Intelli-gence y del DB2 OLAP Server (y nosolo los componentes OEM, sino tam-bién la parte desarrollada por IBM);Oracle muestra actualmente una rup-tura en su catálogo de productos inte-grando los frontends de BI reciente-mente adquiridos de Siebel. Asimis-

mo, Microsoft dejó desaparecer delmercado el Data Analyzer adquiridoen 2001.

Los usuarios tendrían que tener encuenta también que supuestos fabrican-tes “grandes” pueden ser adquiridos porcompetidores todavía más grandes ofusionarse con otros. En caso de queIBM, Google o Microsoft adquiriera porejemplo a SAP —lo que es absolutamen-te imaginable— ¿seguirían desarrollan-do los componentes de software que noforman parte de los productos clave paraEnterprise Resource Planning (ERP)?

Evidentemente, los fabricantes espe-cializados también suprimen productosde su catálogo. No obstante, particular-mente si el proveedor dispone de pro-ductos competitivos que resultan ser elcentro de su capacidad de negocio, laseguridad de continuidad es más altaque el supuesto puerto seguro de un granfabricante. Y aunque aquel especialistafuera tragado por un fabricante mayor, amenudo estas adquisiciones se realizanpor el deseo de obtener tecnología obuenos productos. Entonces, y salvo a

algunos casos de excepción, la empre-sa compradora les suele mantener yseguir desarrollando.

Mi consejo es que se plantee lassiguientes preguntas antes de invertiren un software:• ¿El producto de software dispone

de potencial funcional y técnica-mente comparativo en el mercado?

• ¿Constituye un producto central delcatálogo del respectivo proveedorde software?

• ¿Entra el producto en la orientaciónestratégica del fabricante?

• ¿En los últimos años se invirtió en eldesarrollo del producto, o solo sele mantiene?

• ¿Es el crecimiento del fabricantesuperior al promedio del respecti-vo segmento de mercado?

Solo si todas estas preguntas sepueden contestar afirmativamente, losusuarios disponen de un mínimo deseguridad respecto a su inversión. Elsimple tamaño de un fabricante no sir-ve de criterio de decisión.


Comp re e l p roduc to , no e l p roveedo rP o r D r . C a r s t e n B a n g e D i r e c t o r g e n e r a l d e B u s i n e s s A p p l i c a t i o n R e s e a r c hC e n t e r ( B A R C )

Por motivos de seguridad de la inversión, las empresas suelen pre-

ferir adquirir software de un fabricante grande que de uno peque-

ño. Desgraciadamente, en muchos casos resulta ser la decisión

equivocada, un error.


Contexto

Al igual que sucede en otros ámbi-tos, en el mundo del software y apli-caciones empresariales los nuevosdesarrollos surgen en respuesta auna necesidad de solucionar proble-mas de negocio.

De hecho, el problema parte de lapropia evolución del software de nego-cio, cuyos inicios se centraban en darsolución a necesidades específicas:contabilidad, compras, logística. Eneste entorno inicial, las aplicacionesse desarrollaban sin contemplar supropia interoperabilidad con otros sub-sistemas. Por lo tanto, los sistemasactuales de las empresas no puedeninteraccionar entre sí, lo que sitúa a laempresa en una posición de ciertadebilidad al no poder acceder de unaforma sencilla, rápida y fiable a la

información crítica que requiere cadaproceso de negocio.

La coyuntura de las empresasactuales ha generado nuevos retos alos que hay que hacer frente cuantoantes. Entre ellos destacan dos:• Cómo pueden las empresas hacer

frente a nuevos desarrollos y des-pliegues rápidos y eficientes de nue-vas aplicaciones y servicios con elmenor coste posible.

• Cómo aprovechar los datos y proce-sos de sus sistemas heredados ytransformarlos en servicios paraatender la demanda del negocio.

Arquitectura orientada a servicios (SOA)

El desarrollo de las ventajas compe-titivas entre las empresas tiene cada

vez más como punto de origen lasnuevas tecnologías; dicho de otraforma, el factor diferenciador de unaempresa actual son sus procesos yla efectividad de los mismos, y por lotanto los sistemas informáticos cadavez más asumen el peso de esos pro-cesos.

Por ejemplo, la necesidad de dis-poner de información exacta y segu-ra al final de un proceso para enla-zar con el desarrollo de un nuevoproceso se ha convertido en un man-dato de negocio.

En este contexto nacen nuevosentornos conceptuales de trabajo quealinean las necesidades del negociocon la infraestructura de TI. Este es elcaso de las arquitecturas orientadas aservicios (SOA, Service Oriented Archi-tecture).

Hablar de SOA es hablar demetodología, tecnología y consul-toría que permitan poner en marchala estrategia de servicios. De hecho,las empresas que optan por arqui-tecturas orientadas a servicios sonaquellas que sufren cuellos de bote-lla con las TI en procesos de servi-cio y procesos críticos para el nego-cio, o que necesitan una alta flexi-bilidad para adaptarse al entornocambiante de su sector o región deactividad.

SOA define una nueva forma deentender el desarrollo de aplicacio-nes, orientándolas al entorno Web ypermitiendo ensamblar componentesde software para que puedan ser fácil-mente reutilizables.

Ob je t ivo p r io r i t a r io : da r se r v i c io a l u sua r io

El desarrollo de las ventajas competitivas de las empresas, cada

vez más, tiene como punto de origen las nuevas tecnologías y

arquitecturas que permiten alinear las necesidades del negocio

y del usuario final con la infraestructura de TI, ofreciendo una

alta flexibilidad para adaptarse al entorno cambiante actual.

P o r F r a n c i s c o P r a t sD i r e c t o r C o m e r c i a l I T E VA S o l u t i o n s

Las aplicaciones SOA se constru-yen con el objetivo de satisfacer fun-cionalidades de negocio definidas, o loque es lo mismo, servicios. En defini-tiva, una aplicación SOA permite uti-lizar un lenguaje común de especifica-ción de los servicios y procesos denegocio entre los responsables delnegocio y los responsables de TI. SOAtransforma la TI en una herramientapara lograr verdadera ventaja compe-titiva, perfilándose como la platafor-

ma idónea para manejar los sistemasde información.

Problemas en la adopcion de SOA

Como siempre, la falta de formacióny conocimiento está al frente de losmotivos que impiden el desarrollode una nueva tecnología o tendenciatecnológica. Una encuesta recientede IBM indicaba que el 56% de losencuestados no se han decantadopor esta tecnología por esos mismosmotivos.

Otro de los cambios importantesque ha de asumir una empresa es lanecesidad de invertir fuertemente ensoftware y servicios de consultoríapara reorientar sus sistemas hereda-dos hacia una arquitectura SOA.Dicho de otra forma, SOA solo esta-rá al alcance de aquellas empresasque ven en las tecnologías de lainformación un elemento para sermás competitivo y eficiente.

Beneficios SOA

• Esta arquitectura implica un impac-to en la forma de trabajar de las per-sonas así como en el negocio, quepermite una mayor alineación entrenegocio e IT.

• Asimismo, la arquitectura SOAaporta simplicidad tecnológica conun nivel de abstracción idóneo paraalinear el negocio con las nuevastecnologías.

• SOA fomenta la reutilización y eli-mina redundancias, facilita el des-arrollo incremental y reduce losriesgos técnicos.

Como consecuencia final, se con-sigue un aumento de la productividadde los usuarios finales (consumidoresde servicios) y una mejora en la efi-ciencia de los procesos. Podríamosdecir que SOA permite adaptarse demanera más rápida y flexible a loscambios del mercado

Puntos de entrada en SOA.Premisas

Existe una serie de factores que hayque tener en cuenta para poder esta-

SOA se mueve en un merca-

do que ya se ha convertido

en un estándar avalado por

la industria TI y que mueve

más de 135.600 millones de

euros en todo el mundo

GARTNER GROUP

“En 2008 SOA será una prác-

tica prevaleciente en la inge-

niería de software, dando fin

a 40 años de dominación de

arquitecturas de software

monolíticas”

ITIL Y SOA

Conceptos complementarios y no suplementarios

En el foco de ambas tendencias está la ayuda a las operaciones de TI para ser másproductivas y eficientes. Ambas están consiguiendo la atención de las empresas, al sercapaces de aportar soluciones a la poca flexibilidad que las aplicaciones tienen de for-ma habitual.

Pero existen ciertas diferencias:ITIL: “Information Technology Infrastructure Library” es un entorno de trabajobasado en las mejores prácticas, cuyo objetivo es facilitar la aportación de servi-cios tecnológicos de gran calidad. Ofrecen guías metodológicas tanto a nivel estruc-tural como en políticas de sistemas, aplicaciones y gestión de servicios de TI. SOA: “Service Oriented Architecture” tiene el foco en los desarrolladores de soft-ware y responsables de TI con el fin de crear aplicaciones más integrables y flexi-bles, cuya orientación es aportar servicios que cubran necesidades del negocio.

Es importante destacar que no todas las empresas pueden conseguir el alineamientoentre ambas culturas, ya que la distancia entre los departamentos de operación de TI(centrados en ITIL y por lo tanto en el control de sus entornos de operación) y el depar-tamento de desarrollo de software centrado en dar servicio puede provocar una fisu-ra irreconciliable.

Como suele suceder en muchas ocasiones, se hace necesario un cambio cultural que per-mita romper las barreras en pro de un objetivo común.


blecer con éxito una estrategia SOA.Un proyecto SOA:• No es algo puntual; es un cambio

de mentalidad y afecta a la organi-zación, por lo tanto hablamos deestrategia más que de un proyecto.

• Es necesario poder definir indica-dores que nos permitan medir elavance de la estrategia SOA.

• Hemos de abordar la estrategia con unavisión de dar servicio, y ha de ser inde-pendiente de la tecnología utilizada.

• Como en cualquier plan, es necesa-rio asignar un presupuesto que per-mita el correcto desarrollo de lanueva arquitectura.

• Es indispensable considerar la for-mación como un puntal clave parael correcto desarrollo.

Nuevas propuestas orientadas a dar servicioSAAS (Software as a Service)

Los inicios

En los años 80 y 90 se populariza-ron los ASP (Application Service Pro-viders), los cuales hacían el hostingde aplicaciones cliente-servidor deterceros. En esencia, se trataba detransferir las aplicaciones de losclientes a pequeños data centersdonde se hospedaban.

El hecho es que un solo ASP dabaservicio a varias aplicaciones de uncliente, por lo que el ASP no podíaaportar un gran conocimiento de cadauna de estas aplicaciones. En esteentorno, el cliente se veía obligado atener en casa el conocimiento y expe-riencia sobre cada una de estas aplica-ciones para garantizar su correcto fun-cionamiento.

El alto coste del mantenimientode los centros de datos y la falta debeneficios de esta tecnología para elcliente final hizo que muchos pro-veedores finalizaran sus servicios enmodelo ASP.


SAAS y SOA - separemos conceptos

Como siempre, las terminologías son un laberinto para aquellas personas que no estánen contacto directo y riguroso con las nuevas tecnologías. La complejidad aumentacuando se habla sobre productos con orientación a dar servicios (SOA) en términos decapacidades SaaS.

Utilizar SaaS (Software as a Service) puede ser una parte importante de una estrate-gia SOA en un momento determinado, pero no necesariamente utilizar una aplicaciónen SaaS implica que estemos creando una arquitectura orientada a servicios.

De hecho, el conflicto tiene un origen puramente semántico en la definición de servicio.

Servicio en SaaS hace referencia a una aplicación liberada como un servicio: Ej: elbuzón de voz del teléfono de casa, el cual se nos presenta como un servicio a mediday que incluso podemos personalizar dentro de unos límites.

Servicio en SOA: no tiene nada que ver con lo anterior, ya que hace referencia al con-junto de transacciones reutilizables que en su conjunto dan lugar a un proceso.

SOA se refiere a una tendenciaestructural y SaaS a un modelo deentrega.

SOA habla de cómo está estructura-do el software y SaaS define el usoque se hace de una aplicación.

Francisco Prats, Director Comercial de ITEVA Solutions

Gartner estima que SaaS

representaba el 5% del mer-

cado en 2005, pero que en

2011 alcanzará el 25%, con

un volumen de negocio de

15.500 millones de dólares

Saas, el mismo modelo, evolucionado y adaptado

SaaS es un modelo de distribuciónde software en el cual el desarrolla-dor provee el servicio de manteni-miento, operación diaria y soportea las aplicaciones usadas por elcliente. El cliente únicamente ha dedisponer de la lógica de negocio dela aplicación SaaS que utiliza. Porlo tanto, las actividades son admi-nistradas de forma centralizada y noen la oficina del cliente, y la distri-bución de la aplicación tiene elmodelo de uno a muchos, es decir,se realiza un producto y éste mismoes utilizado por varios clientes simul-táneamente.

Ventajas

• El cliente no necesariamente debetener un área especializada paradar soporte al sistema, por lo quebaja sus costes y su riesgo deinversión.

• La responsabilidad de la opera-ción recae en la empresa provee-dora del software. Esto significaque la garantía de disponibilidadde la aplicación y su correcto fun-cionamiento es parte del servicioque da la compañía proveedoradel software.

• La empresa proveedora no desatien-de al cliente. El servicio y atencióncontinua del proveedor al clientees necesaria para que este últimosiga pagando el servicio.

• La empresa proveedora suminis-tra los medios seguros de accesoen los entornos de la aplicación.Si un fabricante de software quie-re dar servicios SaaS debe ofreceraccesos seguros para que no seinfiltren datos privados en la redpública.

Business Intelligence como servicioAl igual que está sucediendo enotros entornos informáticos, losfabricantes de Business Intelligenceestán experimentando una reestruc-

turación debido a la madurez delsector, y esto hace que muchos deellos inicien un proceso de reflexiónacerca de qué tipo de estrategia tec-nológica y comercial van a seguir enel futuro.

La forma de luchar contra la ferozcompetencia en el actual mercadopasa por la especialización y el soft-ware como servicio (SaaS).

Existen actualmente varias solucio-nes de BI que ya están avanzando enesta línea. Debido a mi experienciapersonal con las soluciones de Cog-nos, lo tomaré como referencia paraexplicar la evolución de estos mode-los de negocio.

La innovadora arquitectura de lassoluciones de Business Intelligence,su interfaz basada en Web, así comoel grado de seguridad y escalabili-dad que garantizan sus aplicacioneshan convertido esta tecnología en laplataforma perfecta para los provee-dores SaaS. Ofrece capacidades BIde tipo empresarial a las organiza-ciones mediante un entorno en hostde bajo riesgo y reducido coste, ydemuestra una vez más las ventajasdel BI y su papel estratégico paraayudar a las compañías a obteneruna mejor visibilidad y conocimien-to sobre el rendimiento de la organi-zación.

Añadiendo la tecnología de BI enestos entornos, los clientes podrán man-tener los mismos beneficios de SaaS queestán logrando gracias a sus fabricantesde aplicaciones, mientras obtienen lascapacidades para una mejor toma dedecisiones en el BI empresarial dispo-nible a través de informes, cuadros demando, tableros de control, análisis ygestión de eventos.

¿Hacia dónde vamos? BI operacional como servicio(SaaS)

Al unir la potencia de las tecnologíasactuales, nos encontramos con nue-vos entornos muy completos capacesde satisfacer las necesidades de losusuarios más exigentes.

Este es el caso de nuevas solucionesde BI operacional, gracias a las cualeslos usuarios pueden monitorizar lascontribuciones en tiempo real proce-dentes de sistemas transaccionales.

Por ejemplo, en el caso de CognosNow para Salesforce (proveedor deCRM como servicio) los usuariospodrán realizar análisis e informes, asícomo controlar los indicadores clavesde su rendimiento en tiempo real y versu evolución en el mismo momentoen que se produce el cambio en lostransaccionales.

Con estas nuevas tecnologías y el apoyo de consulto-ras especializadas como ITEVA Solutions, los responsa-bles operativos de sectores como servicios financieros,fabricación o retail podrán observar la información másrelevante en el momento en que la necesiten, lo queles permitirá reforzar su capacidad para gestionar lasactividades del negocio cotidianas relativas a publici-dad, eficiencia operativa o control de inventario.

Iteva Solutions es una empresa formada por unequipo de profesionales altamente cualificados y conmuchos años de experiencia en proyectos de BI y CPM.Iteva es Gold Reseller Partner de Cognos. www.iteva-solutions.com.


BUSINESS INTELLIGENCE operacional aplicado a la gestión de clientes CRM en modelo SaaS

No cabe duda, el sector va a sufriruna revolución, renovándose com-pletamente en un plazo de 4 años;nadie sabe que nos puede deparar elfuturo. Lo que sí está claro es que elpapel de las tecnologías de la infor-mación en esta revolución será deci-sivo, y el que mejor sepa aprovechar-las obtendrá una ventaja competitivafundamental.

Bull, conocedor de este sector,está presente en una de las principa-les cadenas televisivas de ámbitonacional, Telecinco, habiendo dise-ñado y desarrollado su data warehou-se de Marketing de Publiespaña, asícomo los procesos de integración detodas sus fuentes de información y laimplementación de sus soluciones deexplotación, dirigidas a facilitar lalabor de los departamentos estratégi-co y publicitario.

El equipo actual de Bull participóen el pasado (2000/01) en proyectosmuy ambiciosos y estratégicos que hanpermitido predecir las audienciaspublicitarias o la optimización de laubicación de los pases publicitarios.

Proyectos de elevado valor añadidodesarrollados por un equipo mixto deprofesionales expertos en minería dedatos y analistas de negocio de la pro-pia cadena.

Telecinco es una de las empresaslíderes del sector audiovisual en Espa-ña, tanto en audiencia como en ingre-sos publicitarios, que la sitúan entrelas televisiones más rentables deEuropa.

Publiespaña es la empresa delgrupo Telecinco responsable de lacomercialización de la publicidadque se emite en Telecinco. Publies-paña genera más del 90% de losingresos del grupo.

Publiespaña es pionero en este tipode innovaciones tecnológicas, comosistema para afianzar su liderazgo ytener, de esta manera, una posiciónprivilegiada ante el nuevo escenarioque se avecina. De alguna forma, lavisión del departamento de Desarro-llo Estratégico tiene algo que ver eneste éxito. Dicho equipo de profesio-nales, liderado por D. Javier LópezCaniego, director del departamento,

c a s o s d e e s t u d i o30 GRd

Bus i ness In t e l l igen cecomo so lu c i ón e s t r a tég i ca an t e l a nueva revo lu c i ón

de l se c to r aud iov i sua lP o r J o s é M a r í a A r c e A r g o s ( G e r e n t e B I ) & P a t r i c i a G óm e z A n s í a ( C o n s u l t o r B I & D W ) B u l l E s p a ñ a , S . A .

A pesar del brillante futuro del sector, la aparición de nuevos operadores y tecnologías obliga al sector a

evolucionar en los sistemas de medición y en el análisis de esta información. Se hace imprescindible dis-

poner de todos los datos correctamente integrados para obtener, de forma rápida y efectiva, la informa-

ción que sustente nuestras decisiones.

trabaja en equipo con los responsa-bles de las diferentes áreas de nego-cio para analizar cómo aprovechar lasnuevas oportunidades que plantea elmercado, con proyectos tecnológicosinnovadores que les ayudan a poner asu disposición las mejores solucionesde negocio.

Explorando en busca de tecno-logías innovadoras descubrieron lascapacidades de Business Intelligen-ce, las cuales les han ayudado aintroducir cambios significativos ensu negocio. Los altos ejecutivos dePubliespaña demandaban una visiónglobal y sencilla de los procesos fun-damentales que forman parte de lacadena crítica de valor para el nego-cio. En definitiva, requerían unosCuadros de Mando Integrales, comoherramienta perfecta para poder con-seguir esta visión global y, por tan-to, ayudar a la detección y correc-ción precoz de cualquier anomalíaque pueda afectar a la consecuciónde los objetivos a corto, medio y lar-go plazo de la compañía.

Publiespaña aprendió que laconstrucción de un Cuadro de Man-do Integral no es, ni mucho menos,solamente un proyecto tecnológico,sino que es, en gran medida, el esta-blecimiento de una serie de políti-cas de empresa y procedimientos detrabajo encaminados a homogenei-zar y sistematizar la gestión delnegocio de la compañía, intentandopoder evaluar con valores mediblestodos los aspectos de la compañía.Por esta razón, antes de emprenderun proyecto de este tipo la organi-zación tiene que estar “madura” des-de el punto de vista organizativo yen la forma de definir y medir susobjetivos.

Publiespaña disponía, en el año2004, de un sistema de informacióno data mart de marketing, el cual nopodía ofrecer toda la potencia deeste tipo de soluciones, no lograndosatisfacer las capacidades y losrequerimientos de un negocio quesu organización demandaba. Poraquellos años el sistema tenía unascarencias importantes, tanto desdeel punto de vista de integración defuentes como de diseños o estructu-ras de datos. Por todo ello, su capa-

cidad de análisis online era reduci-do, no permitiendo analizar tenden-cias, cruzar información, analizarcomportamientos, etc. Fruto de todoello, Publiespaña inició un estudiocompleto de viabilidad de sus siste-mas, de sus fuentes y la integraciónde las mismas.

Tras dicho estudio y después dela aprobación por parte de Publies-paña, se determinó ampliar las capa-cidades analíticas del data warehou-se de marketing existente sobre lagestión de los espacios publicitarios,y mediante la incorporación de datosprovenientes de fuentes externas,añadir el máximo nivel de detalleposible para todas las variables denegocio incluidas, así como infor-mación histórica sobre dichas varia-bles. En función de este objetivogeneral se trazaron los siguientesobjetivos:• Valorar la posibilidad de integrar

y cruzar la información proceden-te de fuentes como SOFRES,INFOADEX, IOPE (audiencia,inversión publicitaria y notorie-dad) y las fuentes internas de lacompañía. Valorando las alterna-tivas y los esfuerzos necesariospara disponer de un nuevo datawarehouse de marketing de lacompañía.

c a s o s d e e s t u d i o 31GRd

Figura 1. Pantalla principal de la aplicación de validación, que muestra los pre-cruces generados automáticamente

para la confirmación por parte de los responsables de marketing de Publiespaña

Para dar soluciones en la ges-

tión y seguimiento de los pla-

nes estratégicos de la compa-

ñía, los sistemas de BI son fun-

damentales y están suponiendo

una revolución en la gestión y,

hasta me atrevería a decir, en

la concepción de dichos planes

estratégicos

• Realizar el diseño del modelo dedatos de nuevo data warehousede marketing, así como el diseñode los procesos de carga, tal ycomo resultó el estudio de viabi-lidad.

• Implementar el nuevo data warehou-se de marketing de la compañía.

Para la consecución de estosobjetivos se implicó a los principa-les interlocutores del departamentode marketing, para conocer las fuen-

tes al uso y conocer sus necesidadesde información y requerimientos decruce sobre las mismas, así como alos interlocutores de sistemas, pararealizar una primera evaluaciónsobre el modelo y contenido deldata mart existente, permitiendoestablecer las opciones de integra-ción de los datos acorde a los reque-rimientos, ratificadas por los casosy pruebas definidos y desarrolladospor el equipo de proyecto.

Con base en el estudio de viabi-lidad, se diseñó y construyó tanto elalmacenamiento de datos con carac-terísticas ROLAP como el diseño delos procesos de carga necesarios.Una vez obtenida la validación fun-cional de la fase de diseño, se cons-truyeron y automatizaron los proce-

sos de carga, así como una aplica-ción auxiliar para la validación (figu-ra 1), por parte de los usuarios fina-les, de la integración de nuevosdatos externos, cuyo principal come-tido es establecer una equivalenciaválida entre las marcas/modelos yanunciantes que reporta Sofres ensus mediciones de audiencia y lasmarcas y anunciantes existentes enla base de datos de Publiespaña.

Dicha integración es el punto departida para numerosos análisis que

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Figura 2. Informe que muestra la relación entre Anunciantes Sofres y Anunciantes Publiespaña, y los GRP por minuto para un día de au-

diencia en las principales cadenas de TV.

Figura 3. Gráfico evolutivo sobre el total de GRP por Sectores Sofres (todas las cadenas de TV).

“El nuevo data warehouse de

Publiespaña, desarrollado por

Bull España, nos va a permitir

analizar, de manera sencilla,

información muy valiosa de

fuentes heterogéneas. De esta

manera, nos aportará una visión

global integrada sobre aspectos

del mercado y de nuestros clien-

tes que hasta ahora era impen-

sable, debido a la complejidad

de extracción, integración y aná-

lisis de dicha información”

J a v i e r L ó p e z C a n i e g o Director Desarrollo Estratégico

de Publiespaña

aportan un conocimiento estratégicosobre el mercado publicitario y elcomportamiento de los anunciantespermitiendo obtener, de manera másfácil, información como el share deinversión que realizan los clientes deTelecinco en relación a la inversióntotal en publicidad, cuáles son los sec-tores que más invierten en publicidady cómo se distribuye por cadenas deTV. Las figuras 2 y 3 muestran infor-mes ejemplo del producto de dichaintegración.

Finalmente, creó un modelo parala explotación ad hoc de la informa-ción almacenada en el nuevo datawarehouse usando la herramientaMicrostrategy, ya disponible enPubliespaña.

Esta solución fue construidasiguiendo un esquema y una orga-nización de la información simila-res a los de otros sistemas de repor-ting OLTP existentes en la empresa,para facilitar el uso y manejo porparte de los usuarios. Se crearon unaserie de indicadores base y otrosderivados que en conjunto suman100 indicadores, dimensiones, jerar-quías, y una serie de filtros y selec-ciones dinámicas para agilizar el

proceso de creación de consultas y/oinformes. Es importante destacar losofisticado y complejo del modelode datos del data warehouse imple-mentado por Bull España, S.A. paraPubliespaña.

Para Publiespaña es importantedestacar el ahorro de tiempos con elnuevo sistema y la posibilidad de cru-zar información de alto valor estraté-gico para la compañía, así como unamayor flexibilidad del sistema parafuturas ampliaciones, opciones denavegación y dinamismo en la explo-tación de los datos.

Como resultado final, Publiespa-ña cuenta con un robusto modelo dedatos con características OLAP, bajogestor relacional (ROLAP), que lesgarantiza la escalabilidad de la solu-ción, dotando a Publiespaña de lospilares adecuados para crecer enfunción de sus necesidades y estarpreparados ante los nuevos retos delsector.

Sin lugar a dudas Publiespaña, gra-cias a sus inversiones en BI, cuentacon los sistemas más sofisticados ypotentes de su sector. ¿Será todo elloparte de su éxito, tanto en audienciascomo en ingresos?

Acerca de Bull España, S.A.

Bull está particularmente presente enla implementación de sistemas deinformación para la toma de decisio-nes en diversos sectores de actividad,tanto para Administraciones públicascomo las empresas privadas.

El equipo del área de BusinessIntelligence de Bull España, S.A. estáformado por consultores de recono-cido prestigio, con contrastadas refe-rencias profesionales y con un pro-fundo know-how, y reconocidos porsu absoluta independencia y com-promiso con la transferencia delconocimiento.

Para más información, visitewww.bull.es.

J o s é M a r í a A r c eGerente Área de Business IntelligenceBull España, S.A.Autor del Blog “Business Intelligence Blog (BIB)”http://josemariaarce.blogspot.com

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Claves del éxito:

• La alta implicación de los usuarios y el responsable del departamento de Desarro-llo Estratégico, algo que no siempre es sencillo.

• La aportación de los profesionales de Bull en dos temas sumamente importan-tes: el diseño lógico y físico del data warehouse, y en los complejos y sofistica-dos procesos de ETL.

• Las indudables capacidades de análisis ad-hoc de la solución de Microstrategy.

Beneficios:

• Subsanar un problema muy importante: la integración de las fuentes externase internas, así como la automatización de dichos procesos.

• Poner a disposición de toda la organización un único y robusto núcleo de infor-mación depurada y con calidad, que permitirá a Publiespaña afrontar sus nue-vos retos.

• Explotación del sistema mediante una interfaz amigable y bajo los propios con-ceptos del negocio, diseñado y desarrollado a la medida de los usuarios.

• Importantes capacidades de cruce de información, lo cual permite consultar infor-mación que antes no era posible, y todo con un espectacular ahorro de tiempo,lo que al final es ahorro de costes.

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Casi todos los proyectos de sistemasdecisionales empiezan con una tomade requisitos, de la que se supone quese deben sacar todas las característi-cas del sistema que vamos a implan-tar, y que suelen firmar tanto el clien-te como el proveedor, en un “pacto desangre”. Yo mismo he utilizado estemétodo de implantación y contractual,pero soy consciente de que se trata deun total sinsentido que en ocasionesderiva en una lucha a muerte entre elproveedor del servicio y el cliente quelo contrata.

Por una parte, el cliente intentaque se haga el mayor número de fun-cionalidades con el mismo dinero; porla otra, el consultor intenta que porese dinero solo se realicen las funcio-nalidades contratadas inicialmente. Enlas reuniones de seguimiento de losproyecto es fácil oír frases del tipo“esta modificación no entra en losrequisitos iniciales”, respondida gene-ralmente por la tan típica “pues yo lanecesito para poder tomar decisionescorrectas y si no, no me sirve nada delo que hay hecho”.

Al final, este tipo de proyectoshacen que el consultor informático seaun híbrido entre analista y abogado,desarrollando habilidades legales parasalvaguardarse en caso de conflictojurídico. El resultado es frustración porambas partes: consultor por no poderhacer bien su trabajo, y cliente porsentirse estafado.

Pero muchos errores se puedenevitar si tenemos en cuenta las siguien-tes “verdades”:

• Principio de requisitos indefinidos deHumphrey: para un nuevo aplicati-vo, los requerimientos no serán total-mente conocidos hasta que el usua-rio no lo haya usado. Es improbableque alguien conozca todos los requi-sitos del sistema desde el primer día.

• Lema de Wegner: es imposibledefinir completamente un sistemaiterativo.

• El principio de incertidumbre de Ziven la ingeniería del software: laincertidumbre es inherente e inevi-table en el proceso de desarrollo deaplicaciones.

• Nada es construido a la perfeccióna la primera.

• La regla del 80-20 (el 80% de lasfuncionalidades del proyecto se rea-lizan con el 20% del tiempo, y el20% restante —los detalles— con-sumen el 80% del tiempo restante).

El error no está en el contrato en sí,sino en el hecho de creer que la tomade requisitos es la única vía de trabajoy creer que te permite definir correc-tamente un sistema de carácter deci-sional. Imbricado dentro del mismoproceso de construcción, en la meto-dología de trabajo tradicional que notiene en cuenta ciertos principios decarácter social y humano.

La incertidumbre y el cambio con-tinuo son el estado natural de los siste-mas decisionales, pero parece ser quemuchas organizaciones aún no sonconscientes de ello. La idea de “finali-zar” un proyecto carece de sentido por-que éste debe seguir adaptándose, tal y

como se adaptan los procesos a lascambios en el mercado y competen-cia. Por eso, el prototipado y el uso con-tinuo del sistema decisional por partede los usuarios mientras se esta desarro-llando son dos prácticas que nos ayu-darán en conseguir los objetivos.

Para que un proyecto tenga éxito,la complicidad y el contacto continuoentre el cliente y el equipo de desarro-llo es fundamental. El cliente debe sery sentirse parte del equipo. Además,las interacciones que haga el equipocon el usuario final deberían ser igualde fluidas, siendo este usuario unmiembro más del equipo. De estamanera ambos entenderán las dificul-tades del otro y trabajarán de formaconjunta para solucionarlo.

Si todo esto funciona bien, esobvio que la elección de las herra-mientas y el proceso mismo de des-arrollo pasan a estar en un plano total-mente secundario en la ecuación deléxito del proyecto.

¿Entonces, los requisitos?.. .Obviamente son necesarios, perodebemos tomarlos como un ejerciciomás de la metodología de trabajo yno como esa verdad inmutable decarácter contractual.

J o r g e F e r n á n d e z G o n z á l e zProfesor asociado Universitat Politécnica de Catalunya Director de consultoría Business Intelligence de Abast Solutions Autor del blog “Sistemas decisionales, algo más que Business Intelligence” (http://sistemasdecisionales.blogspot.com)

P o r J o r g e F e r n á n d e z G o n z á l e z

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Gestión del Rendimiento #3

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