Para muchas empresas, el software tradicional de inteligencia de negocios (BI) es costoso y requiere muchos recursos. Así son las alternativas de código abierto que requieren configuración e integración significativa. En contraste, el software-as-a-Service (SaaS) pueden reducir el costo de una implementación de BI, proporcionando la automatización y la integración previa. Compare el costo total de propiedad (TCO) de las soluciones tradicionales, de código abierto, y SaaS BI.

Traducción: HERNANDO BERNAL ALGECIRA. X-18-2014

WHITE PAPER

WHITE PAPER Comparando el costo total de Propiedad en las soluciones de inteligencia de negocios. Cómo las soluciones de BI en la nube puede reducir el TCO en un 70% frente al tradicional BI de fuente abierta.

Tabla de contenido Resumen ejecutivo.

Descripción general de los tres modelos de BI

Elementos de una implementación de Inteligencia de Negocios.

TCO de las soluciones tradicionales de BI están dominados por los gastos de personal.

Software Open Source reduce los costos de software, mientras que aumentaba Otros

Desafíos Fuente Abierta: La falta de integración del producto.

Desafíos Fuente Abierta: Complejidad Programación

BI en Nube: La reducción de TCO en un 70% a través de la automatización y virtualización BI

Un desglose de los costos.

Construcción inicial

Proyecto de Gestión y Contratación (tres años).

Precio del Hardware

Precio del Software

El tiempo de inactividad.

Conclusión

Web grafía

Resumen ejecutivo

La inteligencia de negocios (BI) proporciona a las organizaciones la visión necesaria para tomar decisiones de negocio críticas sobre la forma en que comercializan y Venden sus productos, la gestión de sus clientes, entregar bienes y servicios y gestionar sus resultados financieros. Desafortunadamente, esta idea de utilizar Software BI tradicional ha demostrado ser costosa y requiere muchos recursos y en muchos casos no cumple con las expectativas del proyecto y los usuarios finales.

La inteligencia de negocios de fuente abierta ha surgido en los últimos años como una posible manera de abordar el asunto de los costos. Sin embargo, mientras que BI de fuente abierta puede ahorrar dinero en costos de licencias de software, no lo logra en la reducción del Costo Total de Propiedad (TCO). Esto se debe a que en la implementación de fuente abierta ( Open Source) no lo hace frente a los costos de personal asociados con la implementación y mantenimiento de una solución de BI, que según IDC puede constituir el 60% de TCO durante los tres primeros años.

En concreto, la inteligencia de negocios de fuente abierta (Open Source BI) en general requiere más configuración e integración, ya que las soluciones son típicamente mucho menos integradas y requieren conocimientos de programación generales para configurar lo que resulta en una mayor necesidad de personal y costos. Debido a estos factores, Open Source ofrece poco más de 10% de ahorros en un período de tres años de TCO frente a los proveedores de BI tradicionales en el mercado. Por el contrario, el Software-as-a-Service (SaaS) modelo de entrega se basa en la automatización y la integración previa, atacando directamente a las áreas de mayor costo para soluciones de BI. La entrega de la nube altera por completo cómo se aprovisiona el software, configurado y desplegado y ofrece significativamente mayores ventajas de TCO. Al comparar el costo total de propiedad de la nube de BI con la de fuente tradicional y soluciones abiertas de inteligencia de negocios (BI) revela una dramática reducción de costes - hasta un 70% o más.

Resumen ejecutivo.

Descripción general de los tres modelos de BI

Inteligencia de negocios tradicional

Proveedores de software, de licencia tradicionales venden este con una cuota inicial, por adelantado del canon (junto con una cuota anual de mantenimiento menor.) Es responsabilidad de los clientes de dicho software la compra del hardware, instalar el software, integrar varios sub-componentes necesarios para hacer que la función de configurar el software para uso. Dado que estos derechos de licencia se entregan para varias categorías de software puede ser muy alta; la fuente de código abierto se ha convertido en una fuerte alternativa para el software.

Fuente abierta de BI

La presentación en línea de foros de código de software, las comunidades de desarrolladores de fuente abierta se comprometen a colaborar, de forma gratuita, en "proyectos", estas línea son libre de descargar e instalar, pero requiere de todos los mismos gastos de no licencias como el software tradicional .Dado que los proveedores de código abierto son instituciones con fines de lucro, un modelo de ingresos para estas empresas ha surgido en la que el software se suele dividir en dos versiones: la versión gratuita y libre y la línea comercial. La libre que es fácilmente descargable, pero le falta la clase empresarial. La versión comercial ofrece una licencia, utilizando un modelo de software tradicional de licencia del proveedor de código abierto y, al tiempo que ofrece bajos costos de las licencias. Las soluciones requieren de manera similar que el cliente se comprometa a comprar y administrar el hardware, e instalar, integrar, configurar y administrar varios componentes distintos de software.

Inteligencia de negocios en la nube

En contraste a las soluciones de fuente abierta tradicionales, Software-as-a-Service permite una entrega de software de modelos en la nube completamente diferente. Los proveedores del modelo Cloud venden no solamente software, sino también a mantener la responsabilidad de hardware, instalación, aprovisionamiento e integración en un medio ambiente de soluciones alojadas en la nube; normalmente requieren nada más que unas soluciones de navegador. Soluciones en la nube también son compradas usualmente usando un modelo de precios por suscripción por lo que se evitan los grandes costos

iniciales de fuente tradicional de código abierto en las instalaciones de soluciones tradicionales. ¿Pero qué enfoque es más rentable?

En este artículo revisamos en primer lugar los tres modelos de prestación para BI Tradicional, Fuente Abierta (open Source) y Nube (cloud) para luego establecer un modelo de TCO mediante la cual podemos evaluar lo que estos tres modelos ofrecen. Finalmente, los tres tipos de oferta de BI son evaluados en forma resumida contra este modelo .Un análisis más detallado de TCO se puede encontrar en el apéndice.

Elementos de una implementación de Inteligencia de negocios (BI)

El proceso de convertir los datos brutos en inteligencia empresarial útil adecuada para la toma de decisiones de negocio, implica una inversión significativa a lo largo del proceso de BI; desde el desarrollo hasta la implementación, implantación, y mantenimiento. En términos generales, según IDC BI está presente en 5 grandes categorías de los costos (fuente: IDC, 2007): los costes de implementación inicial, costos en la vida del proyecto, los costos de administración, costos de software, los costos de hardware y tiempo de inactividad. Para un proyecto de BI prototípico (50 usuarios, 10 a 15 fuentes de datos, con modestos niveles de transformación de datos), los costos de arrancada para el BI tradicional a tres años es como se detalla a continuación:

Más de la mitad del costo total de una solución de BI en tres años es la plantilla de personal relacionado (planilla inicial y la contratación de personal anual). De hecho, para las implementaciones más grandes, los porcentajes incrementan aún más los gastos de personal. De acuerdo con IDC, los gastos de personal del proyecto representan aproximadamente el 60% del costo total de propiedad a 3 años de un proyecto típico de BI.

En este modelo, los costos de implementación iniciales incluyen los costos de diseño, la determinación del alcance, instalar, configurar, implementar, controlar la calidad y la capacitación en materia a una implementación de BI. Los costes de gestión en curso incluyen la aplicaciones en continua evolución (informes nuevo usuario final / cuadros de mando, nuevos cálculos, nuevos datos fuentes, etc.), la gestión del sistema y la administración y régimen general de mantenimiento. Los costos de infraestructura incluyen los costos del hardware físico así como las licencias de software adicionales. Por último el tiempo de inactividad del sistema, que se requiere para actualizaciones de hardware y software resulta en pérdida de productividad. Adicionalmente a los modelos de IDC y Birst TCO, las empresas continuamente han validado que los gastos de personal son el mayor porcentaje del TCO de una solución de BI.

Según White Paper y el grupo consultor Crimson el costo total de propiedad (TCO):

• Además de los costos de construcción inicial y continua del personal de mantenimiento, en promedio cada servidor físico requiere 0,25 empleados a tiempo completos (FTE) a gestionar

• En promedio un negocio Objeto que implemente 25 informes tarda aproximadamente cinco FTE y 90 días para implementar

De acuerdo con un informe reciente del Grupo Aberdeen, titulado "Gestión del Costo total de propiedad de Inteligencia de Negocios ":

• La mayoría de las implementaciones de BI toman entre 45 y 140 días-hombre para estar finalizadas.

La realización de un solo cambio en un informe de BI existente tarda una media de 3,2 días-hombre.

En un artículo de White Paper Nucleus Research destacó que su mejor Implementación de Microsoft BI en la compañía Superior Propano, los costos del proyecto ascendieron a US 480,161 dólares y tomó 10 meses para entregar al departamento de Finanzas y unos pocos a los usuarios de energía en otros departamentos. Estos ejemplos ilustran la naturaleza intensa del mercado de soluciones de BI, que son extremadamente intensivas

en recursos. Como resultado, el costo total de la propiedad de cualquier implementación de BI está dominado por los gastos de personal. El TCO del BI tradicional las soluciones son dependientes del Costo de personal.

- Pero ¿por qué esto? Soluciones de BI tradicionales son mano de obra intensiva para configurar y mantener porque para cada proyecto el equipo debe:

• Adquirir, instalar y mantener hardware y software.

• Desarrollar el modelo lógico de los datos para ser analizados y los metadatos que lo describe.

• Crear un esquema físico para los datos que soporta el modelo lógico de análisis dimensional, así como las rutinas de ETL específicas necesarias para rellenar y actualizar los datos.

• Elaborar los informes y cuadros de mando que proporcionan la visión resultante de los usuarios de negocios.

• Continúa atención de las solicitudes de los usuarios de negocios para informes personalizados aprovechando nuevas fuentes de datos.

Desarrollar el modelo lógico es la tarea central en cualquier aplicación de inteligencia de negocios, por lo que todos los enfoques requieren este paso y es, por su naturaleza, mano de obra intensiva. Sin embargo, este ejercicio de gran valor es eclipsado por la mano de obra necesaria para llevar a cabo los demás pasos en la implementación. Que las otras tareas principales son desproporcionadamente caras se debe a la fragmentación la arquitectura de las soluciones tradicionales de BI - muchos de los cuales se componen de varias herramientas diferentes, cada uno con un propósito específico y todos los cuales deben integrarse de forma manual para crear una solución completa para cada proyecto. Esto requiere la compra, instalación, configuración y mantenimiento de múltiples productos y luego declarando las mismas entidades lógicas en cada uno de ellos - y asegurándose de que los objetos definidos trabajan juntos como se espera en todos los productos. Teniendo en cuenta el tiempo necesario para obtener ese derecho, no es de extrañar que los gastos de personal superen fácilmente el costo de la licencia del software en el costo total de propiedad para soluciones de inteligencia de negocios tradicionales.

Software de código abierto reduce el costo del software, mientras que aumentan otros.

Al igual que las soluciones tradicionales de BI, plataformas de fuente abierta de BI están compuestas de múltiples productos dispares que requieren un esfuerzo significativo para instalar, integrar, configurar y administrar. Como resultado, las soluciones de BI de código abierto requerir gastos de personal similares a los enfoques tradicionales. Debido a que el TCO para soluciones de BI está dominado por los gastos de personal, esto significa que el software de código abierto (Open Source) puede ofrecer sólo una fracción de los ahorros globales esperados en comparación con soluciones tradicionales a pesar de ser capaz de proporcionar licencias de software a una de descuento. En un estudio realizado por Rustam Aliyev la comparación de código abierto frente a proveedores de BI tradicionales, la diferencia de costo total de propiedad al cabo de cinco años era sólo alrededor de 10%, a pesar de usar software libre.

Como sugiere este estudio, Open Source proporciona un alivio al TCO sólo para costos de licencias de software. Dado que los productos de código abierto sufren de los mismos desafíos (herramientas separadas, diferente de metadatos y de integración compleja) como tradicionales soluciones en el mercado, no generan ningún ahorro en términos de la productividad. De hecho, en comparación con las soluciones tradicionales de BI, en la mayoría de los casos los gastos de personal o de consultoría aumentan para las implementaciones de BI Open Source.

¿Por qué? En primer lugar, el código abierto BI se ha centrado tradicionalmente en entregable de componentes, lo que significa que los conjuntos de herramientas a menudo requieren configuración con programación Java y Java Server. Esto se traduce en una mayor complejidad y conocimientos técnicos más avanzados, lo que agrava los costos de capital humano de un proyecto de BI y negando cualquier ventaja en costos de licencias.

Software de Fuentes abierta Reduce otros Costos de software, mientras que aumentan los desafíos de Fuente abierta: Complejidad en programación teniendo en cuenta que cada solución de código abierto creció a partir de una serie de comunidades independientes de desarrolladores basados en Java, no es de extrañar que las soluciones de Open Source conserven la mentalidad del programador. La documentación está plagada de referencias a definiciones de clases de Java y tecnologías Java, esto requiere profundidad técnica y coloca una carga significativa para los implementadores de BI para desarrollar programación e integración de la plataforma, Java- habilidades - contratación de personal, creando así desafíos y aumentando aún más los costos de personal.

Con Pentaho, los usuarios deben entender conectores de base de datos Java como "OLAP4J" y ser capaz de entender los espacios de nombres de Java y las clases de Java.

Por ejemplo, para obtener una lista de conectores compatibles, hay que saber para hacer referencia a la clase org.pentaho.reporting.engine.classic.core Java ".MetaAttributeNames ". Como otro ejemplo, los usuarios deben entender las clases de Java con el fin de utilizar las fuentes de datos, que son, como la mayoría de los objetos del proyecto, instancias de clases de Java (por ejemplo org.pentaho.reporting.engine.classic.core ".

MetaTableModel "es una clase de interfaz java).

La definición de Pentaho Reporting "DataSource", tomado de la comunidad Wiki, es:

Data Sources proporcionan metadatos Table Models que regresan que implementan la "org.pentaho.reporting.engine.classic.core.Meta Table Model". El Meta-Data es Data Attributes, que son un mapa de teclas <> namespace.name y valores arbitrarios.

Esta complejidad técnica se demuestra además por algún desarrollo reciente en publicaciones de la comunidad que ilustran la complejidad de la instalación y el uso de estas soluciones:

Soy un novato. Cuando traté de modificar el HelloWorld.xaction con 2.0.0 liberación, me encontré con un par de dificultades:

• Pensé que estaba usando el "repositorio basado en archivos", pero aun así me pareció necesaria para iniciar sesión en la consola de administración en http: // localhost: 8099, seleccione Administración »Servicios» Solución Repositorio »Actualizar. Una vez que me di cuenta de esto, hice el cambio de ese archivo Xaction a "lo hice" efectivamente.

• Esa cotización% realmente me molestó. No hubo HelloWorld_ en.properties en las soluciones de Pentaho por lo que nunca ponen nada allí. Sí lo que desea es utilizar esa función cotización% y no hay tal archivo, basta con crear en la misma carpeta con la línea:

Creo que el párrafo Plug-in de instalación no está actualizado. Puede descargar los plugins aquí:

• SourceForge (Design Studio) contiene el mencionado anteriormente

1. org.pentaho.designstudio.editors.actionsequence_X.XXXzip

2.-org.pentaho.designstudio.editors.core_X.XXXX 0.zip

• SourceForge (Informe Asistente de Diseño) contiene la versión legado de pentahoreport-

Diseño-wizard-XXX.zip (reemplazo para el org mencionado.

Pentaho.designstudio.editors.core_X.X.X.XX-0.zip)

Soy nuevo en Pentaho y simplemente familiarizarse con él, así que no lo sé lo que pasó con el asistente para informes. Tal vez el asistente no está incluido en el paquete .core o .actionsequence.

Como Pentaho, Jaspersoft está construido sobre un marco de Java. De hecho, Jaspersoft Implementa todas las expresiones personalizadas como expresiones de Java. Al informe compilación, estas expresiones se extraen de la definición de informe y alimentados al compilador de Java para crear una clase Java personalizada. Como resultado, con el fin para poder construir expresiones de cualquier complejidad en Jaspersoft, un desarrollador

debe tener conocimientos básicos de Java, las clases de Java y expresión Java sintaxis. De hecho, en la pantalla de abajo, se puede ver que cada campo de texto tiene una clase Java asociada y expresiones asociadas que se construye con Java expresión y la sintaxis de invocación de método.

BI en la Nube: La reducción de TCO en un 70% a través de Automatización y Virtualización de BI.

A diferencia de las plataformas tradicionales de BI y de código abierto, la Nube de BI fue diseñada para reducir radicalmente los costos globales al ofrecer una suite de software completamente integrada que

automatiza gran parte de la configuración manual requerida por otras herramientas. Para ejemplo, Birst fue desarrollada como una solución integrada, por un de equipo de desarrollo con un objetivo: rápida habilitación, implementaciones de BI más fáciles. Birst hace esto, cambiar el enfoque para el desarrollo del modelo de datos lógico que describe los datos en términos de negocio. Una vez desarrollado ese modelo, Birst aprovecha su plataforma integrada para automatizar la creación del modelo de datos físico y el esquema, las rutinas ETL completas e incrementales que requiere para poblar el esquema y los metadatos que describen el modelo lógico. El resultado es que los desarrolladores en un despliegue Birst pueden comenzar a desarrollar informes y cuadros de mando tan pronto como el modelo lógico se completa - a diferencia de las implementaciones utilizando otros enfoques para la cual no es típicamente meses de esfuerzo entre el diseño del modelo lógico y la construcción de los informes y cuadros de mando para los usuarios finales. Mediante el uso de la automatización activada por una totalmente integrada plataforma, Birst reduce radicalmente los costos de personal necesarios para un proyecto de BI tanto en construcción inicial y en los costos anuales de personal. Además, debido a los costos de hardware Nube comparte soluciones a través de muchos clientes, la categoría de costeo de hardware no sólo se resume en la suscripción de software, costos que se reducen en gran medida - otra fuente de grandes ahorros. Por último, porque proveedores de soluciones cloud le administran sus sistemas al mejor tiempo de actividad y estándares de desempeño, los clientes que utilizan las soluciones de la nube de BI también verán una reducción significativa de los gastos de tiempo de inactividad como se define anteriormente. Para fines de comparación, considere una implementación de BI típico con 50 usuarios, 10-15 fuentes de datos diferentes y niveles modestos de transformación de datos y la limpieza necesaria. Al proporcionar nuevos niveles de abstracción y la automatización, el TCO puede impactar y reducirse hasta en un 70% o más.

Un desglose de los costos.

El costo total de cada implementación de inteligencia de negocios está compuesto de los costos iniciales y en curso, ambos de los cuales se describen aquí en detalle para las soluciones tradicionales, las soluciones de código abierto y Birst. La discusión detallada que sigue tiene por objeto expresar cómo Birst reduce radicalmente el costo total de la propiedad a través de todo el ciclo de vida del proyecto.

Construcción inicial.

La implementación inicial consta de los pasos y el esfuerzo requeridos para comenzar inicialmente un proyecto de BI. Mediante la automatización, pre-integración y entrega como un servicio, gran parte de este trabajo puede ser reducido o eliminado. Detallamos cada paso a continuación y la reducción de TCO que las soluciones de la nube entrega. Modelo Lógico de Negocio, este es realmente el núcleo de una solución de BI. Incluye las definiciones de negocios de todos elementos de datos que se utilizarán para crear informes y cuadros de mando y conducta de análisis. Esto incluye todas las métricas necesarias y KPI, jerarquías, niveles dentro esas jerarquías, teclas de nivel y atributos

empresariales. También incluye la definición de cómo estas entidades lógicas se refieren a la fuente de datos físicos.

Las soluciones de BI de mejores prácticas comienzan con la definición del modelo de negocio de primera y luego proceder con la aplicación de dicho modelo de negocio. El trabajo que se requiere para esta fase depende de un profundo conocimiento del negocio y preguntas que se abordan. Aquí es donde las habilidades únicas de un analista de negocios o desarrollador de BI son necesarias. En términos generales, esta definición de negocio es independiente de cualquier herramienta que se utiliza para ponerlo en práctica.

Fuente de datos Transformación / Validación.

Los datos rara vez provienen de un único sistema de fuente, totalmente integrada o en una forma que pueden ser simplemente agregados (resumido o contado) a fin de generar las métricas de negocio requeridas. Muy a menudo los datos necesitan ser validados y transformados.

Ejemplos de tales operaciones de validación y de transformación incluyen: el rechazo de un record malo, manejo de valores perdidos, jerarquía de elementos primarios y

secundarios desenrollado, análisis de la secuencia basada en el tiempo, la lógica de negocio de propósito especial, registro de coincidencia permanente y las búsquedas, etc.

En tanto en las instalaciones y conjuntos de herramientas de BI de fuente abierta, la transformación de datos y limpieza se realiza utilizando herramientas ETL independientes (por ejemplo, la caldera). Estas herramientas están diseñadas para el movimiento de datos generalizado que involucran los siguientes pasos: se unen a una fuente de datos de origen, extraer una serie de filas, crear algún tipo de transformación de las filas, y la salida a una potencialmente diferente salida de datos. Estas herramientas ETL proporcionan mecanismos de bajo nivel para mover datos entre ubicaciones arbitrarias y manipularlas durante el proceso. Como resultado, pueden ser utilizadas para transformación y limpieza de datos como parte de una analítica de flujo de datos. Además, se pueden utilizar para mover datos de un sistema en sí y para la integración de los sistemas transaccionales. Esta generalidad tiene un costo de complejidad, redundancia y la falta de integración. Todos los esquemas deben ser definidos independientemente en la herramienta de ETL, separada de la BI bajo la herramienta. Esto resulta en metadatos redundantes y aumento significativamente de la complejidad. Tales herramientas ETL tienen sus propios metadatos, modelo desarrollador, los métodos, la sintaxis, bibliotecas, etc. Ello requiere una formación y experiencia adicional. Por otra parte, la redundancia crea y aumenta considerablemente el riesgo al modificar elementos y como todos los impactos deben ser analizados y compensados. El cambio de una columna de origen en una base de datos de fuente requiere el examen de metadatos ETL junto con la de los metadatos de informes y análisis. Birst, por otro lado, tiene un motor de transformación centrado en la limpieza que se integra directamente en el flujo de datos analíticos. Se usan los mismos elementos del modelo de negocio y las definiciones que se utilizan en los informes y cuadros de mando y, por tanto, no requiere los metadatos redundante o configuración que existe cuando se utiliza el movimiento de datos de herramientas de propósito general. Debido a esquemas, fuentes, objetivos y elementos de metadatos no necesitan definir la cantidad de trabajo requerido para implementar la transformación y de lógica la limpieza se reduce significativamente. Por otra parte, la sintaxis de la transformación de Birst es idéntica a la de los componentes de informes y análisis.

Modelo físico de datos.

El modelo físico de datos representa la tabla física, archivo o cubo real, estructura que se requiere para contener los datos con fines de análisis. Esta estructura debe ser diseñada para soportar:

• Flexibilidad analítica - debería ser obvio cómo esta estructura se va a consultar a fin de producir la más amplia gama de los resultados analíticos.

• Historial - una gran razón para el uso de sistemas de análisis es ser capaz de guardar instantáneas históricas de datos que cambian con el tiempo con el fin de analizar secuencias e identificar patrones y tendencias. El esquema debe ser capaz para apoyar el almacenamiento y consulta de las versiones actuales e históricas de los datos empresariales importantes.

• Rendimiento - la creación de una estructura eficiente que, independientemente de la consulta, el sistema puede llevar rápidamente juntos los resultados de diferentes lugares con el fin de servir hasta los resultados.

En el mundo del almacenamiento de datos, por lo general se trata de la conversión de un esquema normalizado original, en uno des-normalizado diseñado específicamente para las características anteriores. De hecho, de acuerdo con Ralph Kimball, el autor de "El kit de herramientas de Data Warehouse", fundador de Metáfora y Redbrick Sistemas:

Sólo existe una metodología esquema estándar que es capaz de expresar datos en un formato único y uniforme que se ve lo mismo en las capas atómicas como en todas las capas de agregados, y al mismo tiempo no requiere esquema dependiente de programación: el esquema en estrella, también conocida como la dimensión modelo. Esquemas de estrella son compatibles con todas las formas que se describen en la presente columna. Todas las posibles relaciones de muchos a uno y muchos-a-muchos, los datos son susceptible de representación en un esquema en estrella, por lo que el esquema en estrella es el ideal en la plataforma para consultas ad hoc.

La construcción de una estructura de este tipo implica la creación de (entre otras cosas):

• Las tablas de hechos

• Las tablas de dimensiones

• Dimensiones lentamente cambiantes (DCS)

• Teclas de sustitutos

•Dimensiones de los copos de nieve

• Índices adecuados y estrategias de indexación

• Estrategias de partición de datos

• Creación del registro Valor perdido

La construcción y el diseño de estos componentes tienen habilidades altamente especializadas y puede tomar una cantidad significativa de tiempo. Accesos directos en el

diseño del modelo de datos muy a menudo conduce a problemas en la línea donde los análisis imprevistos simplemente no se pueden lograr sin un rediseño y recarga de la base de datos.

Birst obvia la necesidad de estos pasos manuales por completo; la automatización la creación del esquema físico y la gestión mediante la comprensión de los requisitos empresariales lógicos a través de la definición del modelo lógico.

Birst automatiza todo el proceso de diseño e implementación de diagramas físicos mientras que proporciona todos los beneficios de un esquema moderno de estrella con todas las funciones de infraestructura.

Carga inicial del esquema de destino, una vez que un esquema físico está diseñado que permite el cálculo de todos los elementos en el modelo lógico, el esquema debe cargarse con la fuente de datos. Cargado ese esquema tradicionalmente implica dos fases diferentes: carga inicial y carga incremental. La carga inicial típicamente incluye datos históricos volver a un período determinado. Las cargas incrementales proporcionan la carga del recientemente cambio de datos o de los datos necesarios a efectos de instantáneas (típicamente al día). Cada una de estas estrategias implica diferentes técnicas y desafíos.

Para la carga inicial, los siguientes son elementos clave para lograr: • carga a granel de datos históricos - dados los volúmenes de datos, la carga a granel normalmente proporciona el mejor mecanismo para mover los datos en la base de datos. La fuente de datos normalmente necesita ser formateada de una manera muy específica y la carga a granel pueden ser muy meticulosa hasta con la más mínima de las desviaciones de los datos con el formato correcto (columnas nulas, citas adecuadas, fecha /formatos de hora, etc.)

• La estadificación de los datos - los datos normalmente se cargan en un área de ensayo de donde luego puede ser cargados al esquema de destino. Las tablas de etapas necesitan ser requeridas para ser diseñadas y mantenidas.

• Tabla de dimensiones de carga - debe garantizar que las restricciones únicas de atributos dimensionales se mantienen y que las claves suplentes requeridas son creadas. Además, los vínculos con las otras tablas de copo de nieve se deben configurar.

• Mesa Informativa de carga – historial de cargas de tablas de importación. Debe garantizar que todas las relaciones clave pertinentes a dimensiones se establecen y mantienen (a menudo requieren operaciones de búsqueda).

Carga Incremental del esquema de destino.

Como cambian los datos de origen y los nuevos datos que se disponga, es necesario actualizar la base de datos analítica con estos cambios. En lugar de volver a cargar el toda la base de datos cada vez (que, para volúmenes de datos más grandes, puede ser prohibitivamente caro), los cambios en los datos deben ser detectados y luego propagar la base de datos analítica. Hacer esto requiere una complejidad adicional, datos inalterados deben ser preservados y los nuevos datos deben integrarse adecuadamente en la estructura. Por lo general esto requiere:

• Para cada dimensión, la detección de cambios y actualizar atributos. Por ejemplo: la detección de que la dirección de un cliente determinado ha cambiado y la actualización del registro de cliente de manera apropiada. Hacer esto de manera eficiente puede ser difícil y caro de instalar (suma de comprobación y otros esquemas pueden ser desplegado para asegurar que sólo los registros que cambiaron necesitan ser actualizados.)

• Adición de métricas informativas adicionales - para información transaccional que necesita se agregan, asegurándose de que los nuevos elementos (como pedidos, envíos, etc.) son añadido a la base de datos.

• Grabación de instantáneas históricas - ser capaz de registrar adecuadamente las instantáneas de diversos atributos. Para ello es necesario ser capaz de salvar muchas versiones de un determinado registro (digamos, por ejemplo, un registro de cliente en los que su estado puede cambiar.)

Esto permite el análisis de los cambios en el estado de los registros y el efecto en varias métricas o resultados. El tratamiento adecuado de los datos instantáneos frente a datos transaccionales es fundamental para la mayoría de los análisis de negocio reales, además de ser capaz de gestionarse fácilmente.

Estos diversos mecanismos requieren detectar si un registro de datos de origen debe cambiar un registro de datos de la analítica existente, agregar un nuevo registro, o grabar una instantánea correlacionada con los anteriores. La capacidad de hacer esto impulsa poderosa capacidad de análisis, pero la mano de codificación de la ETL o scripting requerido para crear estos resultados pueden ser muy ardua y propensa a errores.

Birst elimina la necesidad para el funcionamiento de este proceso manual por automáticamente detectar cambios en los registros de dimensiones, añadiendo automáticamente de hecho nuevas métricas y grabación automática y gestión de conjuntos de datos instantáneos.

Métricas de negocio lógicas y cálculos.

Las métricas de negocio son el núcleo de una aplicación de BI. Ellas son la razón de por qué BI existe y que son los hechos que impulsarán las decisiones empresariales. Como resultado, su definición y el cálculo son críticos. Además de ser importante, pueden también ser muy complejas. Algunos indicadores pueden parecer sencillos calcular en un primer momento, pero después de un examen a menudo hay más lógica compleja de negocios incrustada en estos cálculos que son importantes a tener en cuenta con el fin de llegar a un resultado significativo. Dos cosas son fundamentales para poder entregar este tipo de resultados:

• Un motor OLAP potente y expresivo que permite métricas sofisticadas para especificar y calcular fácilmente.

• Una plataforma que permite la creación rápida, despliegue, las pruebas y la iteración en métricas para asegurar que los resultados son lo que necesita el negocio.

Tradicionalmente las plataformas de BI han favorecido una u otra de estas dos necesidades lo que resulta en un ambiente difícil para crear cálculos clave:

• Soluciones de análisis relacionales han permitido la creación de una implementación simple, de una sola métrica de pasada, pero las métricas más complejas (cuota cálculos, período-más de-período comparaciones, cálculos de niveles múltiples, etc.) requieren metadatos muy complejos para llevarse a cabo.

• Los sistemas basados en Cubo tienen lenguajes de consulta de gran alcance (por ejemplo MDX) que es muy expresivo, pero la redefinición de las relaciones a menudo requiere de recarga y la redistribución de los cubos y en general todos los datos críticos no se cargan en un cubo único, requiere la creación de otro cubo.

Birst proporciona esta facilidad por tener un poderoso lenguaje de expresión (es decir dimensional y que permite cálculos, se encuentran típicamente en un sistema basado en el cubo), manteniendo al mismo tiempo la velocidad y la flexibilidad para crear, implementar y volver a implementar métricas que incluso mejor que su competencia, y que los sistemas relacionales no pueden igualar. Esto se permite por expresiones más sencillas de poder calcular los elementos más complejos y permitiendo iteraciones mucho más rápidas en las definiciones métricas (con despliegue instantáneo) para garantizar su exactitud y utilidad (minimizando el tiempo de desarrollo y de los residuos).

Informe y Diseño de la Dashboard

Los informes y cuadros de mando tienen dos casos de uso de los usuarios finales muy diferentes. Los formatos de informes están diseñados para empacar una gran cantidad de información para una base amplia de distribución en un formato donde los usuarios consultan para ver los datos, la exploración no es necesaria. Los informes se pueden imprimir y se presentarán en un pixel perfecto. La Dashboard está diseñada para encajar en una porción más estrecha de la pantalla, pero permite el filtrado interactivo y de búsqueda de manera que los usuarios pueden "Sacar" de un tablero de instrumentos la información que necesitan. Como resultado, en el tradicional Suites de BI, informes y cuadros de mando son en realidad creados con diferentes productos que requiere trabajo potencialmente significativo para abordar todos los usuarios clave.

Además, muchos productos de informes y paneles de instrumentos están tan centrados en formatos, que requieren del usuario final para hacer una cantidad considerable de configuración e incluso de programación. Los productos de informes a menudo requieren un profundo conocimiento del lenguaje de consulta SQL, así como de programación en lenguaje C # o Java.

La naturaleza de bajo nivel de estas herramientas, donde los metadatos lógicos son ligeramente apalancados, y la duplicación de esfuerzos para diferentes interfaces de usuario crea una gran carga para los diseñadores de BI. Birst, por otra parte, unifica el desarrollo de informes y cuadros de mando. Todos los elementos de informes se pueden componer en cuadros de mando y todos los elementos de panel de impresión en forma de píxel perfecto.

No se requiere la duplicación del trabajo y cada objeto se puede entregar en cualquier tipo de uso. Por otra parte, toda la fuerza del modelo de metadatos, la lógica de Birst está a disposición de los diseñadores de informes, haciendo informes mucho más fáciles de crear. La creación de informes y cuadros de mando en Birst toma la mitad del esfuerzo requerido por productos de BI tradicionales.

Configuración de hardware y Aprovisionamiento.

Sistemas de anclaje se deben configurar y aprovisionar. Dada la naturaleza de las plataformas web que escalan a más de unos pocos usuarios, varios elementos son requeridos:

• Un servidor de base de datos con los subsistemas de E / S de disco apropiado necesarios para apoyar un alto volumen de lectura. Normalmente los sistemas RAID de alta gama o ambientes SAN se requieren con canales paralelos de E / S con el fin de garantizar un rendimiento predecible. Además, si se utilizan bases de datos relacionales, el cuidado se debe tomar para separar los archivos de base de datos en los diferentes ejes del disco de

archivos de registro de base de datos o bases de datos de archivos temporales con el fin de evitar los conflictos durante las consultas analíticas. Es muy costoso configurar un servidor de base de datos con la cantidad de memoria y la CPU necesarias.

• En caso de existir algún requisito de alta disponibilidad, un servidor secundario debe ser agrupado con el primario para asegurar la conmutación por error y recuperación. El agrupamiento activo frente a pasivo puede añadir más gastos y la complejidad de la necesidad de beneficio de tiempo de actividad.

• Un número suficiente de servidores front-end web están obligados a asumir la carga para el usuario final. Los usuarios finales que requieren más interactividad, mayor es la demanda en el servidor web. Estas máquinas deben ser relativamente de gama alta para manejar la concurrencia.

Se requiere una infraestructura de equilibrio de carga para asegurar que las sesiones de usuario gestionadas a través de estos diversos servidores web se sucedan sin problemas y que el sistema genere las escalas para el número correcto de usuarios finales.

• Es necesario proporcionar mecanismos de copia de seguridad y recuperación de desastres.

• Igualmente es importante proporcionar Infraestructura de seguridad para garantizar "dentro del perímetro".

Birst incorpora infraestructura de base de datos la mejor de su clase con redundancia y escalabilidad como factores clave. Multiempresa, de Birst permite que los costos de este tipo de infraestructura pueda ser compartida a través de muchos clientes.

Instalación y configuración de software.

Instalación y configuración de software es uno de los paquetes más apreciados en estas categorías. No es raro escuchar historias sobre ocho instalaciones por semana para los principales productos de BI. Tengamos en cuenta que para muchas organizaciones necesitan todos los servicios para ajustarse a una imagen certificada de IT-. Esa imagen incluye un conjunto conocido de software, paquetes de servicio, conductores, etc. Es raro ver el software empresarial estándar como productos de BI para ser completamente compatible con estas imágenes y, como resultado el tiempo considerable que se gasta en parches, actualización de la instalación de controladores, el cambio de configuración del sistema operativo, etc. sólo para obtener el software en ejecución.

Además de instalar el software de BI, varios otros caros y complicados componentes de software deben estar instalados, configurados y gestionados:

• Servidores de aplicaciones (por ejemplo, WebLogic, IIS, WebShere, Tomcat, etc) - esta incluye la instalación del software de base junto con cosas como la configuración del puerto, SSL y gestión de certificados, infraestructura de autenticación, registro, clustering, conmutación por error, etc.

• Los servidores de bases de datos - existen costos significativos en la creación y el mantenimiento de bases de datos analíticas incluidas las estrategias de almacenamiento de base de datos, partición, autenticación, copia de seguridad, conmutación per error clustering y recuperación.

• Configuración de Single Sign-On.

Como un servicio completamente gestionado, ninguno de estos puntos de dolor existe con BI en Nube.

Entrenamiento.

Con menos partes en la formación de productos expuestos y que requiere, la formación en los módulos de Birst pueden ser más centrada y eficiente, como resultado los usuarios finales pueden ser más productivos en menos tiempo y por mucho menos dinero.

Informe de Gestión y Contratación (tres años).

La eliminación de muchos de los elementos más costosos proporciona una reducción del 70% en contratación de personal y los costos de gestión para SaaS.

Gestión de Hardware

La Infraestructura de hardware necesita ser mantenida en el nivel de la plataforma de manera continua. Esto incluye el monitoreo de hardware, hardware de rutina mantenimiento / reemplazo, y la dirección general de sistemas a nivel de TI:

• Error de hardware / reemplazo

• Espacio en disco de supervisión / gestión

• RAID / gestión de sistemas SAN / Almacenamiento

• La desfragmentación

• Parches de nivel de OS / mejoras

• La gestión de red (firewall, enrutamiento, ancho de banda, etc.)

• Gestión de activos / contable

• Gestión de Cluster (hardware redundante, de prueba de fallos, etc.)

Todos estos artículos se incluyen con BI en nube y Birst.

Administración de bases de datos.

La Administración de la base de datos es otro elemento clave de costo. Para bases de datos relacionales, lo que incluye:

• Carga de datos / monitoreo y manejo de fallas (y tal vez la ejecución)

• Índice de reequilibrio / tuning

• Índice / tabla de desfragmentación

• Base de datos de copia / replicación (por ejemplo, entorno de prueba en comparación con la producción)

• Seguridad y gestión de la política de seguridad

• La gestión de archivos de base de datos

Para las tiendas de cubo de datos, índice y gestión de ficheros se reduce, pero el cubo de recarga es un problema más grande. Además, la proliferación de cubos incrementa otras posibilidades. Birst se encarga de automatizar todas las tareas de gestión de base de datos.

Datos lógicos cambios de modelo.

Como los cambios del negocio, su uso y el alcance de BI tiene que adaptarse. Nuevas métricas, nuevas fuentes de datos, y las nuevas reglas de negocio y las prioridades se vuelven importantes.

Estas prioridades deben ser entendidas y definidas. Una vez definida, la solución de BI necesita acomodarse de forma flexible y rápida. Estas actividades son relativamente independiente de la solución de BI que se utiliza porque están relacionadas con las necesidades subyacentes del negocio.

Datos físicos cambios de modelo.

Una vez que se determinan los cambios en un modelo lógico, deben ser implementados físicamente. Estos suelen incluir cambios de esquema (por ejemplo, la adición de un nueva columna a una tabla) y la adición de nuevas fuentes de datos. Las infraestructuras tradicionales de BI requieren modificaciones manuales de esquemas y de rutinas de carga existentes. Birst propaga automáticamente el esquema requerido y los cambios del modelo de base de datos en su almacén de datos físico subyacente. Esto elimina la necesidad de gestionar las estructuras físicas de bases de datos y mantenerlos en sincronía con la lógica de modelos de metadatos.

-Desarrollo-para Dirección de Producción.

Muy a menudo, las soluciones de informes y paneles de instrumentos son construidos por uno o más individuos para el consumo por parte de un conjunto diferente de los individuos. Los que consumen los informes y cuadros de mando (y potencialmente de análisis ad hoc) están protegidos de la aplicación real. Una vez que el sistema se entrega, informes adicionales, datos lógicos cambios de modelo, etc., deben ser incorporados en la solución. Ese proceso de desarrollo puede implicar alterar funcionalidad existente. Como resultado, generalmente es inapropiado para hacer nada más que informe y el desarrollo bombardeado en un entorno de producción. Las mejores práctica implica la creación de un entorno de desarrollo o de aceptación del usuario, donde nuevos artículos pueden ser añadidos o modificados, y los datos / metadatos se pueden agregar, suprimir o alterar a voluntad sin interrumpir una producción.

Con el fin de lograr esto, las implementaciones de inteligencia de negocios tradicionales requerirá de la configuración de una instancia redundante de la pila de tecnología de BI que menudo implica la duplicación de ambas infraestructuras de software y hardware. Además de la carga añadida de más hardware y software para gestionar, el entorno de desarrollo tendrá sus propios metadatos, datos y configuración. Ejemplos de artículos que pueden ser diferentes en un desarrollo de medio ambiente incluyen:

• Definiciones de origen de datos

• Jerarquías

• Definiciones de métricas

• Normas de seguridad / filtros

• Los procesos de ETL

• Las definiciones de esquema

• Informes

• Cuadros de Mando

Cuando llegue el momento para promover estos cambios en una producción el entorno de los desafíos puede ser considerable. Ventanas de tiempo especiales deben ser utilizadas para asegurar el tiempo de inactividad del sistema de producción debe ser mínimamente perjudicial. Algunos metadatos deben moverse desde el desarrollo hasta la producción, mientras que otros no. Por ejemplo, los usuarios que se definen en un desarrollo pueden no ser los mismos usuarios definidos en una instancia de producción,

pero las definiciones y los informes de métricas se deben transferir. Mover los metadatos más adecuada y sincronizar estos sistemas puede requerir significativa gastos generales cada vez que una "liberación" se produce. Birst virtualiza la infraestructura de aplicaciones de BI y hace que sea fácil de mantener varias instancias simultáneamente. No tiene por qué ser una infraestructura adicional instalada, administrada o mantenida. Además, los elementos individuales pueden ser migrados desde el desarrollo hasta la producción de una forma automática, por lo que el desarrollo de la gestión de producción es drásticamente más simple.

Nuevo informe / Dashboard Design

El entregable final de una solución de BI es de alguna forma de los datos presentados para el consumo individual. Hay tres modos principales de información distribución que ha evolucionado a lo largo de los años:

• Informes - informes es el núcleo de BI y el modo dominante de la información consumo. Los informes están destinados a difundir ampliamente la información en una forma publicada, que requiere mínima interacción del usuario para consumir. Informes presentes la información, que ya está destinada a ser utilizada. Un informe es típicamente altamente formateado con vistas múltiples, agregaciones y niveles de detalle presente. Los informes son a menudo diseñados para su utilización fuera de línea y se diseñan generalmente para imprimir como referencia. Con los años, el informe escrito viene convertido en el estándar de facto para la generación de informes.

Dashboards - Dashboards están diseñados para proporcionar a los usuarios una más estrecha ventana a los datos, junto con los controles que permiten a los usuarios interactuar con estas vistas para operar con los datos presentados. Cuadros de mando lo mejor de su clase proporcionan un alto nivel de interactividad y permiten que los usuarios finales realicen operaciones de filtrar, ordenar, búsqueda, y en general, navegar a través de varias vistas y visualizaciones de datos.

•Análisis Especial / OLAP - Para los usuarios avanzados y los analistas de negocio, hay necesidad de una herramienta más rica para explorar los datos y la búsqueda de respuestas. Dimensionar herramientas OLAP (normalmente con una interfaz de usuario de pivote tabla) permiten a los usuarios tamizar a través de segmentos de datos en forma arbitraria con el fin de analizar diversos segmentos. Estas herramientas requieren generalmente un mayor grado de habilidad y están destinadas a un público limitado con un profundo conocimiento tanto de la herramienta y de los datos.

Dado que las suites de BI convencionales, incluyendo todas las principales suites de BI de código abierto, son colecciones de herramientas independientes diseñadas por separado,

hay una herramienta distinta para cada uno de los efectos anteriores (en algunos casos más de uno.) Los diseñadores son a menudo obligados a elegir entre coger una de estas herramientas y que atiendan a una en particular, a grupo de usuarios finales, o la perspectiva de la construcción de una solución en múltiples herramientas. Para aquellos que eligen esta última, varios productos se deben instalar, configurar, implementar, e integrar. Además, los metadatos deben duplicarse y sincronizarse, y debe extenderse la capacitación para hacer frente a diferentes usuarios interface. Esto aumenta considerablemente el alcance y la complejidad de un proyecto de BI.

Con Birst, los tres modos de análisis están contenidos dentro de un producto, un interfaz de usuario, y uno de implementación. Los metadatos se comparte entre ellos y todas las tres formas se basan en el mismo objeto subyacente. Para cualquier informe, (bandas) se puede aprovechar opcionalmente para producir mejores informes. Además, para cualquier informe, un OLAP / Pivot UI se puede aprovechar para la exploración de datos. Todos los informes pueden ser simplemente arrastrados directamente sobre un tablero de mando sin necesidad de la codificación, la duplicación, o reelaborar.

Aplicación de parches y actualizaciones de Software.

Todas las instancias del sistema informático son blancos móviles. Con el tiempo, cada capa de software se vuelve más y más fuera de fecha. Los administradores de sistemas deben elegir cuándo y si los parches de software individuales se instalan en cada una de las capas (sistema operativo, base de datos, ETL, informes, cuadros de mando, la aplicación servidor, etc.).La Instalación del parche requiere un control cuidadoso; como cualquier parche que es incompatible con otras capas de la pila o no tenerlo instalado correctamente puede resultar en un sistema que no funcione. Por otra parte, estos parches pueden no ser reversibles. La mejor práctica implica parchar entornos de desarrollo primero para asegurar que los parches trabajen según lo planeado. Si los administradores de sistemas que no pueden aplicar parches a tiempo las incidencias de riesgo aumentan de manera considerable o mucho peor, los agujeros de seguridad que pueden surgir continuamente en todas las capas de software se prestan a la vulnerabilidad. Esto hace que la perspectiva de contar con un sistema fuera de fecha sea particularmente riesgosa.

Los parches generalmente se instalan a la aplicación en el lugar. Las actualizaciones de software están generalmente más graves y difíciles de manejar. Mejoras a menudo implican revisiones graves para el proceso y requieren una planificación y un trabajo significativo de implementar. Además, muchos vendedores cobran cuotas de licencia adicionales para actualizaciones, mientras que al mismo tiempo detienen el apoyo de las

versiones anteriores de sus productos. Las instalaciones de software no están en la versión actual por no recibir parches y correcciones como regularmente (mantenimiento general se des prioriza) debe ser, y por lo tanto los sistemas están particularmente en riesgo.

Como un servicio, los clientes de Birst no tienen que preocuparse de ningún software parches o actualización. Todo se gestiona de forma automática y los usuarios finales están siempre en la versión actual con costo cero de actualizaciones.

Infraestructura de Seguridad y Gestión.

Además de mantener el software remendado, la seguridad también debe gestionarse para una solución en las instalaciones. La mayoría de las organizaciones tienen generalmente un valor de perímetro bajo cubierta (dentro y fuera del firewall), pero dentro del firewall la seguridad es un problema. Los sistemas donde está instalado el software de BI requieren anti-virus y la gestión interna de los cortafuegos. Estos sistemas también deben ser bloqueados abajo para evitar el acceso indebido de cualquier persona que tenga acceso a un entorno de red. Esto incluye típicamente gestión de la seguridad de usuario adecuada, el sistema de gestión de la política de seguridad (que a menudo necesita ser sintonizado específicamente para trabajar con los paquetes de software instalados), cifrado interno y gestión certificado de seguridad, así como el potencial de gestión de red (restricciones de subred, etc.). Todos estos elementos se gestionan de forma automática y asegurado dentro de Birst.

Gestión de copias de seguridad y recuperación de desastres.

Entornos de inteligencia de negocios son cada vez más de misiones críticas. Como resultado, el fallo del sistema debe tener vigilancia en contra, y el tiempo de recuperación puede ser importante. La política de copia de seguridad adecuada debe mantenerse para asegurar que el sistema se puede restaurar si se produce algún problema con el sistema. El entorno regulatorio de hoy también a menudo pide un mecanismo adecuado de recuperación de desastres para etapas críticas del sistemas de negocio. La implementación de desastres a recuperar puede ser muy cara y difícil de probar o de auditar.

Birst proporciona copia de seguridad y recuperación de desastres como parte del servicio de BI en la nube. Además, la totalidad de los casos de BI pueden ser copiados o clonados en un solo clic. Es además una herramienta de desarrollo útil, esto protege contra desarrollo con errores en los datos o la solución está irreparablemente dañada por un error involuntario.

Entrenamiento.

Tener un solo producto, integrado con una sola capa de metadatos e interfaz de usuario consolidada, Birst requiere sustancialmente menos formación en el tiempo.

Los costos de Hardware.

El aprovisionamiento del hardware de BI puede ser un desafío. La diferencia operativa de los sistemas, en los que todas las pantallas de usuario generan una bien definida y coherente carga de trabajo, los informes de BI y consultas pueden variar de trivial, a muy costoso (agregación de millones o miles de millones de filas de datos.) Por lo tanto, se debe normalmente a la disposición de hardware para manejar muchos usuarios, y emitir peticiones de análisis complejos simultáneamente. Esta carga de procesamiento extremadamente variable requiere el aprovisionamiento de mayor potencia de cálculo y, en general resulta en el uso de hardware más barato que en los sistemas informáticos convencionales. No es raro tener CPU y disco utilizar a 1-4% con el fin de manejar picos infrecuentes de 60-80%. Estos usos escasos dan lugar a requisitos de hardware en particular caros. Basado en la virtualización en la nube del hardware no se ocupa de esta ya que estos sistemas deben permanecer en y el uso de CPU en todo momento como la carga de usuarios que es impredecible.

Esto se agrava si se requiere algún grado de nivel de servicio. Para mantener el tiempo de actividad los niveles de servicio, hardware redundante debe estar disponible para clustering y error de conmutación (failover), a menudo duplicando los costos de infraestructura de hardware.

La arquitectura multi-tenant de Birst (única para soluciones de BI en la nube) permite un entorno de servidor escalable, de no compartición que no sólo permite a Birst escalar decenas de miles de usuarios, pero los saldos de carga a través de una serie amplia de las máquinas. Eso permite los niveles más altos de uso de la máquina y la inherente redundancia y error de conmutación.

Los costos de Software.

Además del hecho de que el modelo de licencia de soluciones en las instalaciones puede ser muy caro, el modelo de licencia en sí es más difícil de aceptar financieramente. Software con licencia requiere grandes pagos por adelantado que normalmente se reconocen como gastos de capital. Los gastos de mantenimiento también deben ser pagados en el tiempo.

Mientras que las versiones de la comunidad de las soluciones de código abierto son gratuitas, la versión empresa también tiene tasas unidos a ellos. Estas tarifas pueden

seguir una licencia o modelo de suscripción, pero son necesarios si un cliente desea recibir apoyo técnico (que a menudo es crítico para soluciones de BI dada su complejidad.)

Birst se ofrece como un servicio y por lo tanto aprovecha un modelo de suscripción que no sólo cuesta menos en total durante un período de tres años que la instalación de soluciones, pero por lo general se pueden incluir en los presupuestos de explotación y no requerir la capitalización o depreciación.

El tiempo de inactividad

La pérdida de productividad puede ser costosa. El poder de la inteligencia de negocios es su capacidad de permitir a los usuarios de negocio supervisar las operaciones de cerca y hacen decisiones críticas basadas en hechos. Después que una organización construye esas capacidades en sus procesos empresariales normales, la eliminación de esa capacidad puede paralizar una organización, lo que hace que sea aún menos eficaz de lo que era antes que el sistema fuese instalado inicialmente. Trabajadores inactivos y la productividad perdida es un enorme costo.

El tiempo de inactividad proviene de dos fuentes principales:

• Planificado tiempo de inactividad - Debido a las cargas de datos, -desarrollo-a la producción migraciones, upgrades, etc.

• El tiempo de inactividad no planificado - Debido a un fallo del sistema.

Birst prevé cargas de datos sin tiempo de inactividad y el desarrollo-top production automatizado la migración sin necesidad de actualizaciones. Birst también proporciona unos mayores niveles de servicio que por lo general se puede lograr internamente (o si iban a ser logrados, requeriría la inversión en infraestructura significativa.)

Conclusión

Desde la parte crítica de los costos en una implementación de BI se relacionan con el capital humano y los costos de integración. Unidades de soluciones pre-integradas y consolidadas de Birst de costo total significativo de propiedad (TCO), ventajas sobre ambos en las instalaciones, proveedores tradicionales y las alternativas de código abierto. Usando Birst elimina muchos de los costos en una implementación de BI que resulta en una reducción del 70% en el costo total de propiedad y un 65% reducción del tiempo de valor.

WEBGRAFÍA

BIRSThttp://www.enterprisemanagement360.com/wp-content/

files_mf/1386070240wpcomparingthetotalcostofownershipbi_finalweb_022

513.pdf

www.birst.com

PDF. Executive IT White Papers & Case Studies.

Boletín de noticias volumen 7 número 33 Septiembre 25-2014

Traducción: Ing. Hernando Bernal Algecira X-18-2014 - hbernal19@gmail.com