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Introducción a las columnas Sparse

Sparse

Steve_Jobs

“Ser el hombre más rico del cementerio no me importa. Irme a la cama por la noche diciendo que hemos hecho algo maravilloso, eso es lo que me importa.” – Steven Paul Jobs mejor conocido como Steve Jobs – (1955-2011) – Emprendedor y Empresario Estadounidense.

¡Saludos!

Hoy quiero hablarles de las columnas sparse algo que nos ayudara a trabajar con la información no estructurada que es hoy en día algo muy difícil de trabajar en el modelo relacional.

Las columnas sparse almacenan los valores NULL de manera muy eficiente para las tablas que contienen un alto porcentaje de valores NULL. Las columnas sparce se pueden acomodar mejorado drásticamente las velocidades de consulta cuando se utiliza junto con los índices filtrados. Cuando se utiliza con conjuntos de columnas, columnas sparce extender el límite de columnas para las tablas de conteo tradicional, proporcionando una solución mucho mejor para almacenar datos no estructurados que los antiguos e ineficientes métodos de EAV. Columna fija también representan escasos datos en un formato XML que se genera automáticamente permite la importación fácil de datos, las exportaciones y la manipulación.
Las columnas dispersas no son compatibles con las claves principales, compresión de datos, restricciones NOT NULL o valores por defecto. Las columnas que no son Sparse pueden ser alteradas para tener la propiedad Sparse, pero en su lugar se debe crear con ella. Las columnas dispersas implícitamente permiten valores NULL en la creación de tablas. Conjuntos de columnas no son compatibles con la replicación de datos, consultas distribuidas, o índices. Las columnas dispersas son compatibles con las restricciones CHECK y los índices no agrupados.

Con frecuencia las tablas incluyen columnas que admiten valores NULOS (NULL),  Aun cuando una columna admita valores nulos, dichos valores pueden consumir un espacio en disco significativo esto dependerá de la definición del tipo de datos.

SQL Server 2008 incorpora las Sparse columns, es una mejora que permite la optimización del almacenamiento “zerobyte” de valores NULOS (NULL).  Se permiten definir hasta 30,000 columnas dispersas (Sparse columns) en una tabla.

Para definir estas “Sparse column”, sólo tiene que añadir el atributo de almacenamiento “SPARSE” después de la columna de definición en un comando CREATE o ALTER TABLE,

Veamos el siguiente ejemplo:

query1

 

 

 

 

 

 

 

USE
[Test]
GO
CREATE
TABLEdbo.Paciente
(
PacienteID INT NOT NULL,
NombreCompleto VARCHAR(80) NOT NULL,
Direccion VARCHAR(50) NOT NULL,
Telefono VARCHAR(20) SPARSE NULL,
Celular VARCHAR(20)SPARSENULL,
Ciudad VARCHAR(50)NOTNULL,
Provincia VARCHAR(50)SPARSENULL,
CONSTRAINT pk_PacienteIDPRIMARYKEY (PacienteID))
GO
DROP
TABLEdbo.Paciente
GO
query2

En resumen las columnas sparse aplicaran el ZEROBYTE y ahorremos un poco más de espacio en nuestras bases de datos. Hemos visto un ejemplo detallados de cómo utilizarla esta propiedad. Soluciones con columnas sparse ofrecen muchas ventajas cuando se aplica correctamente, pero puede ser necesario si la relación de los valores NULL en valores no NULL no es lo suficientemente alta, o si la tabla no es lo suficientemente grande como para justificar el uso de un conjunto de columnas.

No olvides dejar tu comentario,

Gracias.

 
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Publicado por en enero 15, 2013 en Uncategorized

 

Funciones Ranking Microsoft SQL Server

FuncionesRanking

MartinLutherKing

“Hemos aprendido a volar como los pájaros, a nadar como los peces, pero no hemos aprendido el arte de vivir juntos, como hermanos.” – Martin Luther King (1929-1968) Pastor Estadounidense.

Las funciones de categoría devuelven un valor de categoría para cada fila de una partición. Según la función que se utilice, algunas filas pueden recibir el mismo valor que otras. Las funciones de categoría son no deterministas. Muchas personas ya utilizan y conocen estas funciones, pero en algunos casos otros no… a estos les escribo.

Esta característica está disponible desde la version de SQL Server 2005, ya hace un tiempo estas características benefician tanto a administradores de datos como a desarrolladores orientadas a resolver necesidades de la era moderna y logrando en lo mayor posible satisfacer eficientemente las diversas necesidades y requerimientos en el tratamiento de la data empresarial. Las funciones de ranking las cuales sirven para definir diferentes maneras de enumeración secuencial para los resultados, es decir, rankear un set de resultados.

Entre los diferentes usos tenemos por ejemplo, el poder enumerar secuencialmente cada fila de los resultados, también enumerar secuencialmente grupos para un set de resultados, es decir, aquí se introduce funcionalidad para usar expresiones de ranking para un conjunto de resultados. Esta característica podemos explotarla para ciertos escenarios, por ejemplo, cuando en nuestras aplicaciones .NET se requiera paginar, clasificar y ordenar los resultados en una grilla (GridView).

Anteriormente se podía usar TOP para rankear resultados, pero no podíamos especificar el orden del ranking, y si requeríamos dicha funcionalidad se tenía que crear ciertos algoritmos específicos para lograrlo. Con las funciones de ranking podemos hacer esta tarea mucho más fácil.

Las funciones de ranking son 4: ROW_NUMBER(), RANK (), DENSE_RANK() Y NTILE(integer_expression), cuyas sintaxis pasamos a verlas:

ROW_NUMBER () OVER ([<partition_by_clause>] <order_by_clause>) RANK () OVER ([<partition_by_clause>] <order_by_clause>) DENSE_RANK () OVER ([<partition_by_clause>] <order_by_clause>) NTILE (integer_expression) OVER ([<partition_by_clause>] <order_by_clause>)

Estas expresiones de ranking de basan en ciertos algoritmos que serán aplicados a una columna específica, y donde en todo momentos se usarán en combinación con las cláusulas PARTITION BY y ORDER BY.

Función ROW_NUMBER

Devuelve el número secuencial de una fila dentro de una partición de un conjunto de resultados, comenzando con 1 para la primera fila de cada partición.

Por ejemplo:

USE AdventureWorks2012; 
GO
SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY SalesYTD DESC) AS Row, 
    FirstName, LastName, ROUND(SalesYTD,2,1) AS "Sales YTD" 
FROM Sales.vSalesPerson
WHERE TerritoryName IS NOT NULL AND SalesYTD <> 0;

 El conjunto de resultados es el siguiente:

Ranking_1

Opcionalmente podemos usar la cláusula PARTITION BY con cada una de las funciones ranking.

En el ejemplo siguiente se usa el argumento PARTITION BY para crear particiones del conjunto de resultados de la consulta por la columna TerritoryName.La cláusula ORDER BY especificada en la cláusula OVER ordena las filas de cada partición por la columna SalesYTD.La cláusula ORDER BY de la instrucción SELECT ordena todo el conjunto de resultados de la consulta por TerritoryName.

USE AdventureWorks2012;

GO

SELECT FirstName, LastName, TerritoryName, ROUND(SalesYTD,2,1),

ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY TerritoryName ORDER BY SalesYTD DESC) AS Row

FROM Sales.vSalesPerson

WHERE TerritoryName IS NOT NULL AND SalesYTD <> 0

ORDER BY TerritoryName;

El conjunto de resultados es el siguiente.

Ranking_2

Función RANK

Rankea los datos de acuerdo a lo que se especifique para la cláusula ORDER BY, y lo hace rankeando verdaderamente la enumeración los resultados. Se diferencia de ROW_NUMBER() en lo siguiente. ROW_NUMBER() enumera así: 1,2,3,4,5… cada fila, en cambio RANK() no tendría por qué hacerlo necesariamente de la misma manera, pudiendo enumerar así: 1,2,4,4,7,8,8,8,9…

Por ejemplo:

USE AdventureWorks2012;

GO

SELECT i.ProductID, p.Name, i.LocationID, i.Quantity

,RANK() OVER

(PARTITION BY i.LocationID ORDER BY i.Quantity DESC) AS Rank

FROM Production.ProductInventory AS i

INNER JOIN Production.Product AS p

ON i.ProductID = p.ProductID

WHERE i.LocationID BETWEEN 3 AND 4

ORDER BY i.LocationID;

GO

Ranking_3

Función DENSE_RANK

Es parecido a RANK(), y se diferencia en que no produce saltos en la enumeración de los conjuntos de resultados. Es decir, la enumeración sería así: 1,2,2,3,4,5,5,6,7,8,8,9. Enumeración repetida pero secuencial, sin saltar números.

 
USE AdventureWorks2012;
GO
SELECT i.ProductID, p.Name, i.LocationID, i.Quantity
    ,DENSE_RANK() OVER 
    (PARTITION BY i.LocationID ORDER BY i.Quantity DESC) AS Rank
FROM Production.ProductInventory AS i 
INNER JOIN Production.Product AS p 
    ON i.ProductID = p.ProductID
WHERE i.LocationID BETWEEN 3 AND 4
ORDER BY i.LocationID;
GO

 Ranking_4

Función NTILE

Esta función lo que hace es limitar la numeración máxima de los resultados, por ejemplo, si es especifica NTILE(3000) entonces la numeración será hasta 3000 a partir, obviamente, desde 1.

Por ejemplo:

USE AdventureWorks2012; 
GO
SELECT p.FirstName, p.LastName
    ,NTILE(4) OVER(ORDER BY SalesYTD DESC) AS Quartile
    ,CONVERT(nvarchar(20),s.SalesYTD,1) AS SalesYTD
    , a.PostalCode
FROM Sales.SalesPerson AS s 
INNER JOIN Person.Person AS p 
    ON s.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID
INNER JOIN Person.Address AS a 
    ON a.AddressID = p.BusinessEntityID
WHERE TerritoryID IS NOT NULL 
    AND SalesYTD <> 0;
GO

 Ranking_5

Para finalizar, cabe destacar que a todas las funciones se le puede la cláusula PARTITION BY y que las mismas pueden trabajar en juntas como muestra el siguiente ejemplo.

– Trabajando las funciones Ranking todas USE AdventureWorks2012;

GO

SELECT p.FirstName, p.LastName

,ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY a.PostalCode) AS “Row Number”

,RANK() OVER (ORDER BY a.PostalCode) AS Rank

,DENSE_RANK() OVER (ORDER BY a.PostalCode) AS “Dense Rank”

,NTILE(4) OVER (ORDER BY a.PostalCode) AS Quartile

,s.SalesYTD, a.PostalCode

FROM Sales.SalesPerson AS s

INNER JOIN Person.Person AS p

ON s.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID

INNER JOIN Person.Address AS a

ON a.AddressID = p.BusinessEntityID

WHERE TerritoryID IS NOT NULL

AND SalesYTD <> 0;

FuncionesRanking

Con estas funciones se pueden crear muchas combinaciones y las mismas vienen a ayudar sobremanera a administradores de bases de datos y desarrolladores. A solucionar problemas que antes se consideraban complicados de una manera sumamente sencilla.

Espero aprendieras algo nuevo con este artículo y que fuera lo bastante sencillo, escribeme o deja tu comentario sobre cualquier duda o preguntas sobre este tema.

 

 
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Publicado por en enero 8, 2013 en Microsoft, SQL Server

 

¿Un datawarehouse? ¿Para que construirlo?

“Los que no pueden recordar el pasado están condenados a 
repetirlo.” - Jorge Santayana (1863-1952) Escritor español.

Hoy en día las empresas cuentan en su mayoría con la automatización de sus procesos, manejando gran cantidad de datos en forma centralizada y manteniendo sus sistemas en línea. En esta información descansa el know-how de la empresa, constituyendo un recurso corporativo primario y parte importante de su patrimonio.

Para aquellos que desarrollan y mantienen los sistemas de datos haciéndolos disponibles para los directivos de las empresas, el término DataWareHouse o también conocido como Almacén de Datos, ofrece la solución como ubicación central para que todos puedan acceder a la información con los reportes necesarios, dando respuesta a necesidades de diferentes tipos de usuarios.

El Datawarehouse (en lo adelante nos referiremos como DWH) surgió con el objetivo de hacer consultable la información que se tiene de una empresa tanto de meses como de años anteriores.

¿Que es un datawarehouse?

El DWH organiza y orienta los datos desde la perspectiva del usuario final, mientras que los sistemas operacionales organizan sus datos desde la perspectiva de la aplicación, para lograr eficiencia en el acceso a datos.

Los principales objetivos de un Datawarehouse son:

  • Comprender las necesidades de los usuarios por áreas dentro del negocio.
  • Determinar qué decisiones se pueden tomar con la ayuda del DWH
  • Seleccionar un subconjunto del sistema de fuentes de datos que sea el más efectivo y procesable para presentar el DWH.
  • Asegurar que los datos sean precisos, correctos y confiables y que mantengan la consistencia.
  • Monitorear continuamente la precisión y exactitud de los datos y el contenido de los reportes generados.
  • Publicar los datos.

¿Por qué se justifica construir un Datawarehouse?

Generalmente, los sistemas transaccionales o OLTP usan estructuras normalizadas, en las cuales se optimizan las inserciones y actualizaciones de artículos e incluso algunas selecciones, pero es menos probable que el sistema se organice de forma tal que produzca reportes eficientes para datos resumidos con cierta jerarquía. Y es aquí donde debería usarse el DWH, que usa los datos relevantes de fuentes existentes y los combina en una estructura que ha sido optimizada para las selecciones.

Esta es la razón por la cual se construye un datawarehouse para solucionar la problemática de tener un sistema fuente transaccional corriendo sobre un servidor Novell. Esta información se necesita que esté consultable para los clientes de la empresa de forma remota y sin embargo, por problemas de seguridad no puede estar directamente disponible desde el mismo sistema fuente. El datawarehouse ha sido la solución propuesta para que la información sea utilizada por una aplicación cliente de acceso remoto. De esta forma se aprovecha la forma en que se organizan los datos en el almacén en el modelo dimensional y se brinda a la Gerencia un grupo de informaciones organizadas en cubos multidimensionales que les permite profundizar en el análisis de la información y ver su variación en el tiempo.

Un DWH debe tener cuatro características que son primarias . Es una colección de datos orientada a un tema, integrada, variable en el tiempo y no volátil que sea útil para la toma de decisiones.

Es orientada a un tema porque tiene en cuenta los procesos de negocio de la empresa que se deseen priorizar. Es integrado porque agrupa a todos los sistemas operacionales en un sistema de información con formatos y códigos consistentes. Es variante en el tiempo porque los datos se organizan y almacenan en jerarquías en el tiempo, lo que permiten análisis comparativos de estados actuales y de períodos anteriores. Es no volátil porque se usa principalmente para operaciones de recuperación de información y no para actualizaciones.

Los DWH están en la categoría de los sistemas para el soporte de decisiones (DSS) que tienen como objetivos medir y controlar el desarrollo de las variables importantes del negocio, buscando identificar, proyectar y predecir tendencias a partir de los datos acumulados.

Los datos que se manejan en el DWH son informacionales, esto significa que son datos resumidos y periódicos a diferencia de los datos operacionales.

Cuáles pudieran ser consultas típicas en este sistema para la toma de decisiones de la empresa.

  • ¿Cuál ha sido el total de ingresos de los clientes por meses y años?
  • ¿Cuáles han sido los pagos realizados por los clientes y por qué conceptos?
  • ¿Cuáles han sido los principales productos que aportan a nuestros ingresos?

Con la creación de un DWH, se persigue un sistema de fácil comprensión y de rápida ejecución que significa datos de alta calidad, con un diseño que permita los cambios y además, una salvaguarda segura para proteger la información.

 
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Publicado por en septiembre 4, 2012 en BI - Inteligencia de Negogios

 

Descarga la prueba gratuita de Office 365 (beta)

 

"El futuro tiene muchos nombres. Para los  débiles es lo 
inalcanzable. Para los temerosos, lo desconocido. Para 
los valientes es la oportunidad."
-Victor Hugo (1802-1885) Novelista francés.

Microsoft ya anuncio que la disponibilidad de una versión beta pública (gratuita) de Office 365, la nueva version del software de productividad para oficina en la nube. Esto es en otras palabras un servicio de suscripción que permite tener acceso a sus documentos, email y aplicaciones de Office desde cualquier computadora o teléfono móvil, ya que todo esta en la nube.

Office 365 se presenta en dos modalidades, una orientada a las empresas con menos de 25 empleados con una suscripción mensual y soporte, cuyo precio mensual partirá de los 6 dólares.   La otra versión de Office 365 está orientada a empresas más grandes que realizan la suscripción por un año y obtienen soporte las 24 horas al día los 7 días de la semana y configuración avanzada, que saldrá por 24 dólares al mes.

Office 365 incluye Microsoft Office Web Apps y varias herramientas como SharePoint Online, Exchange Online o Lync. El servicio ofrece correo electrónico, calendario, la colaboración en documentos Office y páginas web, conferencias, mensajería instantánea y la posibilidad de acceder a estos servicios desde cualquier dispositivo o navegador.

Microsoft ofrece una garantía de operatividad del 99,9% y servicios de seguridad. Además, han anunciado el lanzamiento de Office 365 Marketplace, una tienda de aplicaciones para que los usuarios completen su suite con más de 100 apps y 400 servicios profesionales.

Puedes realizar tu descarga desde este Link:  http://www.microsoft.com/es-es/office365/online-software.aspx

Fuente:

http://www.lomasnuevo.net

 
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Publicado por en agosto 23, 2012 en Microsoft

 

SQL SERVER – Descargar SQL Server 2012 Developer Training Kit – Actualización de julio 2012

La oxidación por falta de uso gasta mucho más las herramientas que el propio trabajo. 
-Benjamin Franklin

Hola, una vez más navegando por la web el encontre que esta disponible una nueva actualización para la instalación de SQL Server 2012 Developer Kit. El cual es muy conveniente y hay muchos prefieren descargar kit de instalación en lugar del instalador web. Este kit ya es un recurso único, que ofrece una visión completa del producto en pocas palabras. Un desarrollador puede aprender de muchos lugares – libros, webcasts, tutoriales, blogs, etc Sin embargo, he encontrado que los kits de desarrollador de formación son el mejor punto de partida para cualquier producto. Comience con ellos primero, ver cuáles son las nuevas características y cuál es el mensaje de un nuevo producto viene con. El SQL Server 2012 Developer Training Kit incluye contenido técnico con laboratorios, demostraciones y presentaciones diseñadas para ayudarle a aprender cómo desarrollar SQL Server 2012 de base de datos y soluciones de BI. El contenido nuevo y actualizado se harán públicos periódicamente y se puede descargar on-demand usando el instalador web.

Aquí está la actualización Descargar SQL Server 2012 Developer Training Kit (actualizado en julio de 2012)

Developer kit también contiene video como así también detalles de cómo ejecutar los laboratorios también. Sugiero todos los entusiastas de SQL Server debe descargar este kit de desarrollo e instalarlo. Creo que he probado la mayoría de los laboratorios, así visto todos los vídeos de este kit de entrenamiento. Sin embargo, cada vez que vea este video otra vez que aprendo algo nuevo, que no he encontrado antes. Me gustaría saber su opinión acerca de lo que es su característica favorita en SQL Server 2012 y cuál es su método preferido de aprendizaje de SQL Server.

Referencia: Pinal Dave ( http://blog.sqlauthority.com )

 
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Publicado por en agosto 20, 2012 en SQL Server

 

Excel 2013 y BI

La novedad atrae la atención y aún el respeto, pero la costumbre lo hace desaparecer pronto; 
apenas nos dignaríamos a mirar el arco iris si éste permaneciese por mucho tiempo 
en el horizonte.-  Berthold Auerbach

El 16 de julio de 2012, Office 2013 Vista previa fue lanzado al público ( descarga). Excel 2013 ahora incluye una gran cantidad de los componentes de SQL Server BI directamente en la instalación inicial, así como las mejoras realizadas a las de inteligencia de negocios (BI) en Excel. Aquí están los detalles:

  • Gran parte de la funcionalidad de PowerPivot central, incluido el xVelocity en memoria motor de análisis, se ha incorporado en el modelo de datos en Excel. Esto hace que la capacidad de importar millones de filas en una tabla y crear relaciones entre las tablas, incluidas las fuentes de datos dispares. Al agregar una conexión, ahora se puede elegir importar varias tablas
    El complemento PowerPivot es ahora por defecto se instala junto con Excel. Todo lo que necesitas hacer es activarlo en las opciones. Hay una serie de características nuevas en allí como categorizaciones e integración DataMarket nuevo
  • Pover View ha convertido ahora en un complemento de Excel por lo que ahora pueden trabajar con Vista inteligente fuera de línea en Excel. Puede ser conectado con el modelo de datos de Excel o para un análisis externo ejemplo servicios. SharePoint no es necesario. Power View también admite algunas nuevas visualizaciones, como gráficos, gráficos de sectores, temas y más
  • Quick Explorar, gráficos de tendencias, análisis rápido y flash de relleno: Mejorar la productividad al permitir la configuración de sus datos con flash de relleno, utilizando un análisis rápido para obtener una vista previa y aplicar formato condicional, sugerir y crear gráficos, tablas dinámicas y tablas, y el uso rápido Explorar para navegar fácilmente multidimensional y modelos de datos tabulares y crear gráficos de tendencias para analizar la información en el tiempo.
  • Interactuar con las tablas dinámicas de Excel en la web y compartir con nadie. Consulte Uso de tablas dinámicas en Office Excel Web App

Más información:

¿Qué hay de nuevo en Excel 2013 Vista previa

Excel 2013 de Impacto para los usuarios de BI

Power View cumplir con Microsoft Excel 2013 , Power View cumplir con Microsoft Excel 2013 Parte 2

¿Qué hay de nuevo en Office 2013 BI – (Parte 1 – BI personal con Excel) , ¿Qué hay de nuevo en Office 2013 BI: (Parte 2 – Power View Mejoras) , ¿Qué hay de nuevo en Office 2013 BI: Parte 3 – Mejora de la productividad , ¿Qué hay de nuevo en la oficina BI 2013: Parte 4 – Nuevas funciones de Excel Web Reports

Excel 2013 y BISM Multidimensional , Power View en Excel 2013 Primera parte: gráficos circulares , Power View en Excel 2013 Segunda parte: Mapas

Presentación de Excel 2013

Microsoft Business Intelligence en Excel 2013, SharePoint 2013 y SQL Server 2012 Service Pack 1

El anuncio de Microsoft SQL Server 2012 Service Pack 1 (SP1) Community Technology Preview 3 (CTP3)

¿Qué hay de nuevo en Power View en Excel 2013 y en SharePoint 2013

Creación de mapas en Excel 2013 utilizando Power View

Oficina 2013 Preview – Habilitación de PowerPivot en Excel

Excel 2013: Completo y potente herramienta de autoservicio de BI

¿Cuáles son los grandes cambios en Excel 2013 para BI? , Creación de una solución BI simple en Excel 2013, Parte 1 , Creación de una solución BI simple en Excel 2013, Parte 2

El ir all-in con Excel 2013

PowerView con SSRS 2012 modo nativo y Excel 2013

¿Por qué SharePoint 2013 (ECS) es ideal para multi dimensional!

Office 2013 Store y BI

Fuente:
James Serra en Blog James Serra

 
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Publicado por en agosto 20, 2012 en BI - Inteligencia de Negogios

 

¿Qué es la inteligencia de Negocios o BI?

La inteligencia consiste no sólo en el conocimiento, sino también en la destreza de aplicar los conocimientos en 
la práctica.” 
Aristóteles (384 AC-322 AC) Filósofo griego.

La inteligencia de negocios o BI, es un término genérico que se refiere a una variedad de aplicaciones de software utilizadas para analizar los datos en bruto de una organización. BI como disciplina se compone de varias actividades relacionadas, incluyendo la minería de datos, procesamiento analítico en línea, consultas e informes.

Las empresas utilizan BI para mejorar la toma de decisiones, reducir los costos e identificar nuevas oportunidades de negocio. BI es más que reportes corporativos y más de un conjunto de herramientas para persuadir a los datos de los sistemas empresariales. Los directivos pueden utilizar BI para identificar los procesos de negocios ineficientes que están maduros para la re-ingeniería.

Con las herramientas de BI de hoy en día, la gente de negocios puede entrar y empezar a analizar los datos por sí mismos, en lugar de esperar a que se ejecute informes complejos. Esta democratización del acceso a la información ayuda a los usuarios una copia de seguridad-con-números duros decisiones empresariales que de otro modo se basaría únicamente en intuiciones y anécdotas.

A pesar de BI es una gran promesa, las implementaciones pueden ser acosadas por los desafíos técnicos y culturales. Los ejecutivos tienen que asegurarse de que los datos que alimentan las aplicaciones de BI son limpios y coherentes, de modo que los usuarios confían en él.

El objetivo básico de la Business Intelligence es apoyar de forma sostenible y continuada a las organizaciones para mejorar su competitividad, facilitando la información necesaria para la toma de decisiones. El primero que acuñó el término fue Howard Dresner que, cuando era consultor de Gartner, una consultora internacional especializada en tecnología de Información y Comunicación, popularizó Business Intelligence o BI como un término paraguas para describir un conjunto de conceptos y métodos que mejoraran la toma de decisiones, utilizando información sobre que había sucedido (hechos). Mediante el uso de tecnologías y las metodologías de Business Intelligence pretendemos convertir datos en información y a partir de la información ser capaces de descubrir conocimiento.

Para definir BI partiremos de la definición del glosario de términos de Gartner: “BI es un proceso interactivo para explorar y analizar información estructurada sobre un área (normalmente almacenada en un datawarehouse), para descubrir tendencias o patrones, a partir de los cuales derivar ideas y extraer conclusiones. El proceso de Business Intelligence incluye la comunicación de los descubrimientos y efectuar los cambios. Las áreas incluyen clientes, proveedores, productos, servicios y competidores.”

Mas adelante estaremos descomponiendo más detalladamente esta definición…

Por lo pronto espero tus comentarios y preguntas al respecto…

¿Tienes una pregunta para mi?

Fuentes:
http://www.cio.com
Business Intelligence: Competir con la Información.

 

 
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Publicado por en agosto 20, 2012 en BI - Inteligencia de Negogios

 
 
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