El Blog de CMI Gestión

Hace unos días aterricé por casualidad en el Blog de Guerrilla BI y me encontré con un post sobre un script hecho por Torben Seebach para el editor de texto Notepad++ que permite resaltar la sintaxis en documentos de Qlikview.

Puede parecer poco importante, pero realmente es muy útil, sobretodo si trabajas con pestañas en el editor de script.

El artículo original está en inglés y describe algunas funciones del editor Notepad++.

Las instrucciones básicas para instalar el editor y el script son las siguientes:

- Descargar e instalar Notepad++

- Descargar el fichero zip con el script

- Poner el fichero QlikView Script.xml en C:\Archivos de programa\Notepad++\plugins\APIs

- Poner el fichero userDefineLang.xml en %APPDATA%\Notepad++ (Pon esta ruta en la barra de direcciones del explorador de archivos).

Con esto debería funcionar en Windows XP, Vista, Server 2003 y 2008. Probablemente funcione en Windows 7, pero no lo han probado todavía. Yo lo estoy usando con Windows XP y funciona de maravilla.

Muchas gracias a Torben Seebach por su trabajo.

Saludos.

Francisco Páez

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Se denomina Inteligencia empresarial o inteligencia de negocios (Business Intelligence, BI) al conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa. Este conjunto de herramientas y metodologías tienen en común las siguientes características:

* Accesibilidad a la información. Los datos son la fuente principal de este concepto. Lo primero que deben garantizar este tipo de herramientas y técnicas será el acceso de los usuarios a los datos con independencia de la procedencia de estos.

* Apoyo en la toma de decisiones. Se busca ir más allá en la presentación de la información, de manera que los usuarios tengan acceso a herramientas de análisis que les permitan seleccionar y manipular sólo aquellos datos que les interesen.

* Orientación al usuario final. Se busca independencia entre los conocimientos técnicos de los usuarios y su capacidad para utilizar estas herramientas.

En el primer artículo dedicado a este tema os comentaba cómo la implantación de una solución de Business Intelligence en una PYME es muy diferente de como se hace en las grandes organizaciones.

También hice referencia a algunas de las soluciones que se presentaron en el Forum sobre B.I. organizado por BARC, en Barcelona en Julio de 2008.

En esta ocasión me gustaría profundizar en los detalles específicos de los desarrollos de Business Intelligence aplicados en pequeñas empresas.

En primer lugar, en estos casos, es muy difícil encontrar:

1. Un buen sistema de información, basado en una solución integrada, tipo ERP.
2. Una cultura de empresa preparada para asumir los retos que supone la toma de decisiones basada en un buen sistema de información.
3. Predisposición a colaborar por parte de las personas que tienen que trasladar sus islas de conocimiento al sistema de la organización.

En segundo lugar, en estos casos, es muy fácil encontrar:

1. Resistencia al cambio.
2. Falta de liderazgo del proyecto por parte de la Dirección.
3. Miedo a compartir la información que cada uno ha ido atesorando como si fuese suya, en lugar de pertenecer a la organización.

Con respecto al sistema de información, es fácil comprender que si el BI está fundamentado en analizar datos de una manera sencilla e intuitiva, lo más importante es que la empresa disponga de esos datos, en un formato estructurado y accesible.

Aunque lo recomendable es que estén en una base de datos centralizada en un servidor, si la organización tiene varias herramientas interconectadas (aunque sea de una manera poco ortodoxa), se pueden extraer datos de diferentes fuentes de información para luego ser transformadas en el sistema de BI.

Este proceso se conoce como ETL (Extract - Transform - Load) y podéis ver su estructura cuando se emplea con un Datawarehouse en el siguiente esquema.

En las grandes organizaciones disponen de unas bases de datos enormes, por lo que solo son capaces de analizar el 20% de los datos disponibles. En este sentido, las pequeñas empresas tienen ventaja, al poder incrementar drásticamente este %.

Al disponer de bases de datos muy grandes, necesitan extraer parte de la información  (la necesaria para el análisis que se pretenda realizar) a un servidor intermedio conocido como Data Warehouse. De esta manera se consiguen dos objetivos principales:

1. Reducir la carga del servidor, al evitar las consultas directas de los usuarios.
2. Disponer de la información necesaria para el análisis de una forma más clara y usable.

Dentro del Data Warehouse se montan los Data Marts, que son almacenes más pequeños con una estructura de datos orientada a cada tipo de análisis que se va a realizar.

El paso final consiste en extraer la información de los Data Marts para presentar informes de resultados y datos de análisis. La mayor parte de las soluciones de BI realizan esta función, apoyándose en los almacenes de datos montados previamente.

Algunas herramientas de BI (como QlikView) permiten realizar todo el proceso sin necesidad de montar un Data Warehouse, con el consiguiente ahorro de costes de montaje y mantenimiento, a la vez que se simplifica el proceso necesario para la obtención de datos de análisis.

Finalmente, os dejo un video curioso sobre la “Historia del Business Intelligence”.

Saludos.
Francisco Páez

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Una de las herramientas más actuales en Gestión Empresarial es el BRMS (Business Rules Management System).

El Sistema de Gestión de Reglas de Negocio se relaciona con otras herramientas de Gestión, interactuando a distintos niveles para asistir en la toma de decisiones.

Básicamente, el Sistema permite al usuario definir sus reglas de Negocio, de forma que se van aplicando automáticamente en la toma de decisiones. En su relación con otras herramientas, se conecta con los sistemas BPM (Business Process Managemement) y con los de Business Intelligence.

Las reglas de negocio son un componente clave en cómo se toman las decisiones en una empresa. En efecto, cada vez que se toma una decisión dentro de una organización es porque se ha consultado reglas definidas, las cuales en muchos casos se encuentran escritas en manuales de políticas que los responsables de decisiones deben conocer para desarrollar su gestión cotidiana. Así, las transacciones son completadas por personas basándose en el conocimiento formal o informal (documentado) de las reglas y políticas de negocio de su organización.

Con un sistema BRMS, los analistas del negocio determinan y escriben la lógica del negocio. Todo lo que necesitan es escribir una regla. Normalmente, una regla de negocio se expresa, con un “Si”, es decir, si existen tales condiciones, “Entonces” deben ejecutarse tales opciones y/o acciones o bien “en caso contrario”, ejecutarse tales otras. La relación entre esas condiciones y las acciones a llevar a cabo crea una regla de negocio, la cual puede o no estar relacionada también con otras reglas. Un sistema BRMS permite que los analistas del negocio puedan ver y entender las reglas sin tener que depender del departamento de informática para realizar las modificaciones.

Las reglas de negocio a menudo están codificadas dentro del software, dificultando su acceso y modificación e incrementando los costes. Gracias a que permite hacer una gestión explícita de las reglas de negocio independientemente del software de las aplicaciones, el BRMS se ha convertido en la tecnología clave para las arquitecturas orientadas a servicios (SOA), la gestión de los procesos de negocio (BPM) y otras iniciativas tecnológicas innovadoras.
Con las herramientas actuales, el usuario dispone de una interfaz amigable para reprogramar por si mismo sus reglas de negocio.

En su relación con el Business Intelligence, el BRMS tiene dos facetas:

1. Cuando el BRMS toma una decisión (como por ejemplo aprobar una solicitud de un producto o crédito) añade información que describe cómo o por qué se tomó la decisión. Con ella aporta un elemento crítico para justificar o entender una decisión, yendo más allá del tradicional “aprobado” o “rechazado” y entregando mejores condiciones para el análisis, entender e incluso archivar reglas y referencias para el futuro.
De esta forma, las organizaciones pueden superar la brecha entre cómo se cree que deben tomarse las decisiones y cómo son tomadas en la realidad. Otra ventaja es que la inteligencia de negocios basada en un sistema BRMS provee a la organización de un conjunto de reglas de negocio bien definidas y que pueden ser utilizadas en última instancia no sólo para analizar tales decisiones, sino también para reducir el costo y el riesgo asociado a la propia automatización de las decisiones.
2. El BRMS hace uso de las funciones de Minería de Datos (Data Mining) para la simulación de distintos escenarios.

Uno de los usos prácticos de esta herramienta lo aplican las entidades bancarias. Por ejemplo, para la concesión de un préstamo, el personal de una oficina utiliza un herramienta apoyada en un BPM. Este sistema tiene definidos los procesos necesarios y las condiciones que tienen que cumplirse para la concesión del préstamo. Conforme el empleado bancario va avanzando a lo largo del proceso, se van produciendo puntos de bifurcación donde hay que tomar decisiones. En estos puntos, el sistema BMP lanza una consulta al sistema BRMS y este le devuelve la solución para continuar el proceso, en función de los datos disponibles hasta el momento y de las reglas de negocio definidas.

Como muestra de que la tecnología BRMS empieza a ser una referencia, en los últimos meses se han producido importantes movimientos corporativos para incorporar estas herramientas en plataformas de primer nivel:

- En octubre del pasado año SAP compró Yasu (Un BRMS Indio) con el objetivo de reforzar su plataforma SAP NetWeaver de BPM.
- Por su parte, IBM anunció el pasado mes de julio su intención de comprar ILOG, la compañía francesa segundo líder mundial de BRMS por 340 Millones de Dólares. El objetivo de IBM es el mismo que el de SAP, reforzar su línea de BPM con una maniobra rápida y eficaz.

Recientemente tuve ocasión de hablar con José Gabriel García Ortega, Director Gerente de Delta-R, la primera empresa española (ubicada en Petrer, Alicante) en desarrollar una herramienta propia de BRMS (onRules). Están empezando la fase comercial, después de haber desarrollado varias herramientas, y llevar a cabo un proyecto piloto para una entidad bancaria.

Desde aquí les deseo mucha suerte.

** Actualizado 21/11/08

Según las últimas noticias aportadas por José Gabriel García, Oracle anunció que ha acordado adquirir RuleBurst Holdings Limited, la empresa matriz de Haley Limited, proveedor líder en software de modelado y automatización de políticas, con el objeto de crear una solución end-to-end para las agencias de servicios sociales.

Gracias José Gabrial por la aportación.

Saludos.
Francisco Páez

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Aunque la mayoría de los proyectos de Business Intelligence (B.I.) se llevan a cabo en las medianas y grandes empresas, cada vez son más los pequeños empresarios que se conciencian de la necesidad que tienen sus organizaciones de aplicar los sistemas de información como ayuda en la toma de decisiones.

Para atender las necesidades de estas empresas rara vez puede acudirse a las mismas soluciones que se emplean en las medianas y grandes corporaciones, principalmente por tres razones:

1. Su elevado coste de licencias.
2. Su alto periodo de desarrollo e implantación.
3. La necesidad de montar cubos OLAP e incluso un Data Warehouse.

Afortunadamente, los fabricantes de estas soluciones son conscientes de este mercado emergente que son las pequeñas empresas, por lo que van apareciendo nuevas herramientas orientadas a este segmento.

Entre las soluciones existentes, algunas de ellas expuestas en el último Forum sobre B.I. organizado por BARC el pasado 1 de julio en Barcelona, me gustaría destacar en esta primera entrega, las siguientes:

1. QlikView. Se trata de una herramienta desarrollada por la firma sueca QlikTech, basada en un sistema patentado con tecnología AQL (Lógica Asociativa de Consultas).
La tecnología AQL patentada por QlikTech reside en la memoria RAM y funciona de una forma realmente diferente, construyendo y manteniendo una base de datos no relacional, asociativa y altamente eficiente en espacio. La ventaja de la arquitectura AQL es que la fuente de datos está integrada en la memoria RAM e inmediatamente disponible para el análisis offline.
Las principales ventajas que presenta QlikView frente a las soluciones con arquitectura OLAP son:
- Orientado a todos los usuarios y no solo a personal técnico.
- Tiempo de formación necesario inferior a 4 horas.
- Corto periodo de desarrollo (3-6 semanas).
- Instalación en menos de una semana.
- Bajo coste de licencias.
Además de los desarrollos de B.I., QlikView facilita enormemente el diseño de paneles para Cuadro de Mando Integral (BSC) y Cuadros de Mando Operativos (Dashboard).

2. DataCycle Reporting. Software generador y distribuidor de informes Excel por correo electrónico de la firma ApeSoft.
El funcionamiento es diferente de otras soluciones, ya que los informes se definen previamente y se generan de forma automática cuando se cumplen los requisitos exigidos. Una vez generados, son enviados a los usuarios por correo electrónico.
Las ventajas de este sistema son:
- Solo se paga una licencia para el servidor de informes.
- El visor de la información es Excel, integrado en la mayoría de los puestos de trabajo y conocido por los usuarios.
- Su bajo coste permite distribuir informes dinámicos a multitud de usuarios.

3. Smile. Aunque utiliza un Data Warehouse basado en un servidor SQL Server de Microsoft, esta herramienta, de la firma Estrategia y Dirección es otra alternativa para las pequeñas empresas a la hora de implementar desarrollos de B.I. o sistemas de Cuadro de Mando Integral.
Utilizando procesos de carga de datos automáticos, el sistema puede obtener información de numerosas fuentes de datos (AS/400, DB2, Oracle, Excel, ficheros de texto, etc.) y pasarla a cubos OLAP sobre un SQL Server para, posteriormente, presentar la información necesaria para cada solución implementada.

En próximas entregas seguiré hablando de algunas soluciones más disponibles para resolver las necesidades de análisis en las pequeñas empresas.

Saludos.
Francisco Páez

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