¿Cómo funciona el Business Intelligence?El uso del Business Intelligence (BI) en las compañías se ha desarrollado debido a la

necesidad de información de calidad frente a la multitud y dispersión de sus datos. Las

herramientas de BI lo que hacen es ayudar a facilitar la toma de decisiones y generar

un conocimiento que de otra forma sería difícil, y sobre todo, costoso de obtener.

Las fuentes de datos en las empresas se suelen encontrar de forma desordenada

entre la multitud de herramientas muy heterogéneas. El Business Intelligence trata,

mediante herramientas como ETL(Extract, Transform and Load) de organizar y

homogeneizar, de una forma asíncrona, toda esa disponibilidad de información en

un Data Warehouse (o almacén de datos) independiente de los distintos almacenes

de origen, a partir del cual, se organiza y agiliza las consultas de datos a través de

estructuras multidimensionales denominadas cubos OLAP (On-Line Analytical

Processing).

Qué son y cómo funcionan las herramientas ETL (Extract, Transform and Load)

La función principal de las herramientas ETL (Extraer,

Transformar y Cargar) consiste en trasladar la información

de los entornos transaccionales (ERP, CRM, e-commerce,

etc.) a un entorno analítico homogéneo. Sus funciones se

resumen en:

Realizar la extracción (E-T-L) de los datos de las fuentes

heterogéneas y dispersas en el entorno de la empresa a

través de conectividad ODBC, JDBC, procesos batch,

instrucciones SQL, ficheros planos (CSV, TXT, …), XML

¿Cómo?

Provocando el menor impacto sobre esas fuentes de

origen (sin realizar transacciones sobre ellas, sin

provocar caídas de rendimiento, etc.)

Analizando y cribando datos, desestimando aquellos que no cumplan con

los objetivos del Business Intelligence

Homogeneizando de la información en un formato común.

Realizar la transformación (E-T-L) de los datos extraídos a través de su manipulación

automática adaptándola al modelo de negocio:

Crear nuevos valores calculados.

Preparación de totales y agrupaciones.

Optimización de la calidad de los datos.

Realizar la carga (E-T-L) de los datos en el Data Warehouse o en varios Data Marts

(almacenes de datos sectorizados).

Estructuración datos en base a la granularidad deseada.

Aplicación restricciones de integridad, rangos de datos permitidos...

Optimización de la calidad de los datos.

¿Qué es el Data Warehouse?El Data Warehouse (almacén de datos) es un repositorio de datos de carácter

analítico fácilmente accesible, consistente, histórico y orientado a la toma de

decisiones. Sus funciones son:

Integración de los datos provenientes de diversas fuentes en una

estructura única.

Información accesible y ágil. Datos a un clic de ratón y con tiempos de

espera lo más próximo a cero.

Información consistente. Integridad de los datos.

Independizar la información analítica de la transaccional, quedando así

protegida esta última de accesos indebidos o no autorizados.

Periodificar la información. Disponer de diferentes snapshots en el tiempo

nos permitirá estudiar la evolución de cada dimensión.

Soportar las decisiones. Disponer de información cualitativa y cuantitativa

de calidad que nos permita disponer de una base sólida para la toma de

decisiones con el menor riesgo posible.

Características de los Motores OLAPLos sistemas transaccionales (OLTP - Online Transaction Processing) suelen ser lentos a

la hora de las consultas en comparación con las tecnologías de procesamiento analítico

on-line (OLAP). Para agilizar esas consultas se recurre a estructuras multidimensionales

denominadas hipercubos o cubos OLAP que contienen las variables a analizar y las

distintas dimensiones. Entre sus funciones:

Diseñados para agilizar las consultas.

Consolidación de los datos en base a las distintas dimensiones a analizar.

Preparar información y estructurarla de forma que pueda responder de

forma ágil a las consultas (pre cálculos, agrupaciones, etc.)

Hoy en día, disponer de un Business Intelligence o entorno analítico de información

en las empresas se hace imprescindible ante un volumen de datos cada vez

mayor. Los datos en sí no aportan ningún valor, para ello deben convertirse

en información, y a partir de ésta, generar conocimiento.

Sólo se puede analizar esos datos cuando se han estructurado, homogeneizado,

agrupado, ordenado, etc.

Para ello hay que realizar un esfuerzo en determinar las dimensiones que se quiere

analizar (clientes, comerciales, productos, zonas, países, empresas, etc.) y que variará

en función de la granularidad deseada, así como de establecer las métricas que

aporten valor a esas dimensiones (valores mínimo, máximo, medio, mediana, etc, en

cuanto a precios, unidades, comisiones, ventas, etc) y que cada empresa requerirá.

Por Sergio Martínez.

Autor web Mundo.erp

Director desarrollo e implantación ERP, Daemon4, S.L.L. 

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