Tendencias Clave en el Uso de Herramientas de Inteligencia de Negocio

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Tendencias Clave en el Uso de

Herramientas de Inteligencia de Negocio

El fin del Datawarehouse tradicional

Leandro J. Ruiz

Solution Architect Partner - Teradata

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Global Business Intelligence

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Global Business Intelligence a examen



El mercado de las herramientas de Business

Intelligence (BI) continuará

creciendo a una tasa anual del 11% durante los próximos 5

años.



La mayoría de las empresas ven la necesidad de expandir el uso de BI, pero también la

oportunidad de mejora de BI.

• 73% afirman que tienen el apoyo a nivel ejecutivo en las iniciativas de BI.

• Sólo el 11% califican su uso de BI como “excelente”.

• Solamente el 15% de los que se calificaron como

“excelentes” comprenden la necesidad de inversión en BI.

Source: Making Business Intelligence Work report, conducted by IDC, June 2009

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Barreras al uso de BI

 Negocio:

•

Carencia de indicadores de rendimiento bien definidos.

•

Nichos de información no compartidos para evitar pérdidas de poder.

 Tecnología:

•

El miedo de los empleados a ser

reemplazados por los sistemas de BI.

•

Las organizaciones confunden el análisis con la acción; los resultados no se tienen en cuenta para la toma decisiones.

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Los líderes en BI…



Mayor capacidad para la toma de decisiones basada en información en tiempo real.



Incremento de la necesidad de combinar datos estructurados y contenidos no estructurados.



Capacidad para anticiparse a las situaciones.



Fuerte inversión en BI por parte de la dirección.



Mayor rigor en el control de los resultados financieros de las iniciativas de BI.



Fuerte uso de las herramientas de BI:

• 23% indica que su empresa sufriría un impacto negativo “inmediato”

si el BI estuviera fuera de servicio contra el 10% de todas las organizaciones encuestadas.

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Active Enterprise Intelligence

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Inteligencia Estratégica

Inteligencia Operacional

Active Enterprise Intelligence (AEI)

Inteligencia + Velocidad = AEI

 Inteligencia – Trata la información como un activo estratégico de la empresa – integrar los datos

empresariales para tomar mejores decisiones.

 Velocidad – Extender la inteligencia – en la empresa, partners, proveedores y clientes – para posibilitar la toma de decisiones en el momento y lugar adecuados.

 Más, mejores y más rápidas decisiones.

Cientos de

Decisiones Estratégicas

Cientos de miles de Decisiones Operacionales

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Toma de decisiones automatizada

 Automatizar las decisiones:

• Muy frecuentes.

• Asociadas a procesos repetitivos.

• Donde la velocidad es crucial.

• Complejidad baja-media.

• Donde el dato esté disponible.

 No automatizar

• Las decisiones ambiguas.

• Muy complejas.

• Decisiones estratégicas.

• Sin datos disponibles.

• Procesos de negocios incompletos.

Expertos &

Estrategas

Trabajadores con conocimientos

Usuarios de primer

nivel

Decisiones por minuto

Muchas Pocas

Complejidad

Alta

Baja

Soporte a la decisión Decisiones

Automatizadas Conocimiento Humano

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INTELIGENCIA ESTRATÉGICA INTELIGENCIA OPERACIONAL

Niveles de Evolución

OPERACIONAL

¿Qué está ocurriendo?

INFORMAR

¿Qué ha ocurrido?

ANALIZAR

¿Por qué ocurrio?

PREDECIR

¿Qué ocurrirá? ACCIÓN

Hacer que ocurra!

Batch Ad Hoc Analitico Orientado a

eventos Actualizaciones

contínuas + queries tacticas

Automatización de las decisiones

Número y Tipología de Usuarios

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Integrando BI en operaciones

 ¿“Donde” se debería anadir el análisis automático para toma de decisiones?

• Procesos de negocio.

• Portales.

• Aplicaciones SOA.

• Workflows.

• Canales de contacto con clientes.

BI

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Valor

Eventos de negocio

Datos recogidos

Acción a tomar Inteligencia producida

Tiempo

Tiempo de Acción

TDWI The Business Case for Real-Time BI

Based on concept developed by Richard Hackathorn, Bolder Technology

Aceleradores de decisiones

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Perfiles Distintos, Necesidades Distintas

Inteligencia Estratégica Inteligencia Operacional Usuarios Planificadores, Analistas,

Gerentes

Call Centers, Agentes de Venta, Proveedores, Logísitca,

Consumidores

Población 10-100 10-10.000

Tiempo de

Respuesta De segundos a horas Inmediato: de 1 a 5 segundos Actualización Cargas batch A pocos minutos de los eventos Acceso Herramientas de BI - Excel Portales, Tableros, Aplicaciones, Alertas

Disponibilidad Business Critical

Baja Toleracia a las Fallas

Mission Critical

Sin Tolerancia a las Fallas

Plan de Recupero ante Desastres

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Características de la Solución

Escalabilidad Facilidad de Gestión del Sistema

Alto Rendimiento Interoperabilidad Neutralidad ante

Aplicaciones

Gestión de Información Multitemperatura

Disponibilidad Administración de

Carga de Trabajo Mixta

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Teradata Teradata

Active Active

Data Warehouse

Availability^Active Active Workload

Management

Clave para el Active Enterprise Intelligence

Active Events Active Access

Active Load

Active Enterprise Integration

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Active Access

Active Events

 Eventos Simples y Complejos

•

Origen dentro del ADW

−

Datos cargados

•

Origen en Procesos y Aplicaciones

−

Emiten mensaje de software

 Monitoreo de métricas, KPIs, umbrales, etc.

 Teradata y Aliados

•

Triggers, queue tables, stored procedures

•

TIBCO, webMethods, IBM WebSphere

Work Flow

Reglas de Negocio Filtrado

Detección

ADW

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Usuario Operativo

Datos

Históricos y Actuales

Active Access

 Tiempo de Respuesta Interactivo

• Consultas Tácticas

• “Web speed” 1-5 seg

 Agregan contexto y detalle

• Consultas y Data Mining

• Soporte a Decisiones

 Se envían a través de portales, tableros y aplicaciones

 Teradata y Socios

• PPI and join indexes, reserved AMP, Teradata Active System Management, Teradata Miner

• BEA Liquid Data, WebSphere II,

MicroStrategy, Hyperion, IBI, Business Objects, Cognos

Notificaciones Alertas

Análisis

Procesamiento del

Evento

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Active

Events Active Access

Teradata Active Data Warehouse

Active Load

 Carga de Datos Frecuente

•

24 horas al día

•

La frecuencia la determinan los objetivos de negocio

 Datos actualizado

•

Latencia en minutos u horas

•

Tiempo Real? Demasiado caro Es necesaria una buena razón

 Teradata y Socios

•

TPump, FastLoad, Multiload, TASM, Replication

•

WebSphere MQ, JMS, MSMQ, Informatica, WebSphere

DataStage

Mini Batches Message

Queues Web

Services

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Enterprise Service Bus

Active

Events Active Access

Teradata Active Data Warehouse

Active Enterprise Integration



Diseño basado en Eventos



Interactúa con la Arquitectura existentes



Application components

• Aceleran la implementación



Modernos estándares abiertos

• XML, SOAP, UDDI, etc.



Teradata y Partners

• TAP, Logical Data Models

• TIBCO Rendevous, JBoss, SAP NetWeaver, Biztalk, BEA

WebLogic Aqualogic y Liquid Data, WebSphere WAS and II, etc.

Transaction Systems

Service Brokers

Integration Adapters BPM and

Workflow

Business Rules

Data Integration

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Speed

25

Speed

10

Active

Events Active

Access

Query and Reporting Active

Load

Teradata Active Data Warehouse

Active Workload Management

 Gestión de colas de trabajo

 Administra dinámicamente la prioridad de las tareas

•

Giro la perilla – Aumenta la prioridad

 Rápidos tiempos de respuesta

•

Performance, performance, performance

 Teradata y Socios

•

Teradata Active System Management

Speed

60 ^Speed75

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Active

Events Active Access

Disaster Recovery Warehouse

Teradata Warehouse Data

Nodo Redun Activo

Ruteo de Consultas

Nodo Redun Activo

Active Availability



Configurable desde Business

Critical hasta Mission Critical



Procedimientos de Recupero Ejecutables

• Rápido recupero ante fallas

• Disaster Recovery



Hardware redundante



Software de Recupero ante Fallas incorporado



Teradata y Partners

• Cliques, Hot standby nodes, Fallback, Dual Active, Teradata Query Director

• Teradata Business Continuity Solutions

• GoldenGate

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Active Workload Management

Active Availability

Teradata Data Warehouse

Workflows and Web Services

Active Load

Enterprise Service Bus

Active

Event

¹

Active

Access

Vuelo

Cancelado Búsqueda de

Equipaje

Nuevo Vuelo

Eventos a Acciones – Logística de Transporte

2

3 4

5

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HistoriaDSS

La temperatura de los datos se determina por:

• Frecuencia de acceso

• Frecuencia de actualización

• Mantenimiento de los datos

• Profundidad histórica

El DW Multitemperatura

Caliente Frio

Muchos accesos

Inteligencia operacional Historia a procesar

Cumplimiento normativo Análisis de tendencias Profundidad histórica

Templado

Táctico

ActualDSS

Los DW multi-temperatura tienen la capacidad de priorizar el uso del sistema basándose en reglas de negocio mientras maximizan el uso del almacenamiento con un aumento de la

capacidad

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Active Analytics: SAS y Teradata

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 Compromiso Corporativo a los más altos nivels

 Desarrollo conjunto de productos con equipos de I&D dedicados

 Creación de Centro de Exelencia (CoE) SAS – Teradata

 Consejo de Recomendaciones para Productos conjunto

 La Alianza crece cada trimestre, incorporando nuevos productos

 Ya existen productos y soluciones disponibles en el mercado

 Fuerte interés por parte de Clientes y Prospectos

La Alianza Estratégica entre SAS y Teradata

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

Un ambiente analítico robusto, incluyendo un DW corporativo, BI tradicional e integración de datos

• Las soluciones, aplicaciones y herramientas de SAS integradas con la tecnología de base de datos Teradata – los dos líderes de la industria

 Soluciones que le permiten al usuario focalizarse en las oportunidades de mayor valor de negocio

• Expande el uso de modelos analíticos para aumentar la ventaja competitiva

 Reducción en la complejidad de IT y en el costo de la toma de decisiones

• Crea una única plataforma corporativa escalable y flexible

• Mejora la calidad y consistencia de los datos

• Reduce las transferencias de datos y problemas de latencia

• Disminuye el Costo Total de Propiedad

La Alianza entre SAS y Teradata proporciona:

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SAS ^® In-Database Processing for Teradata

ScoringSAS Data

Teradata EDW

Enfoque Tradicional

Data

Teradata EDW

Proceso In- Database

SAS Analytic

Modeling SAS

Analytic Modeling

ModelingSAS ScoringSAS

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SAS® Scoring Accelerator for Teradata

SAS® on Windows SAS® on Windows

CC CC

SAS Formats

score UDF score UDF

Teradata

SAS® Enterprise Miner

Export

Extension %publish

score.sas score.sas

score.xml score.xml

formats formats

CC

SAS® Scoring Accelerator for Teradata permite a los clientes convertir

modelos creados en SAS® Enterprise Miner en funciones específicas de Teradata que se ejecutan directamente en el entorno Teradata In-Database.

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SAS ^® Scoring Accelerator vs. Scoring SAS Tradicional

16,400 125,000

250000

375000

500000

625000

750000

0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 700,000 800,000

1 2 3 4 5 6

Number Teradata Nodes

Obs / Second Scored

External Process In place via UDF Optimized I/0

Escalabilidad lineal del rendimiento

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Conclusiones

 El Data Warehouse ha evolucionado hasta convertirse en un elemento clave para las empresas.

 Es necesario eliminar los silos de datos y crear un único punto de información con todo el

conocimiento corporativo.

 El uso del Data Warehouse debe extenderse en toda la organización para asistir y automatizar la toma de decisiones.

 Producir inteligencia (Active Analytics) en la

primera línea, orientada a la facturación, control de costes, gestión de riesgos y mejora de la

experiencia del cliente.

 Las soluciones analíticas deben ser capaces de operar en tiempo real.

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