Jaspersoft, la suite de BI más extendida en todo el mundo

La compañía informa de más de 80000 implantaciones en todo el mundo y dispone de la más grannde comunidad de open source BI con más de 65000 desarrolladores registrados cooperando en más de 300 projectos relacionados con Jasper.Trabajando con sus parterns, JasperSoft ha extendido su alcance a segmentos clave del open source y mercado de SaaS a través de la distribución y relaciones con partners tecnológicos con compañías tales como Ingres, MySQL, Salesforce y Sun Microsystems. El éxito de la compañía ha sido posible debido a las rápidas e innovadoras mejoras en la familia de productos, mejoras que han sido reconocidas en la industria con numerosos premios el pasado año."Ninguna otra solución de BI es empelada por tantas organizaciones o es embebida en tantas organizaciones como la suite de BI de JasperSoft", apuntó Brian Gentile, CEO de Jaspersoft. "Y, observamos la adopción de los productos de Jaspersoft incrementándose a un ritmo creciente", que achacamos a la innovación de la comunidad open source y la creciente demanda para la elección y flexibilidad en la rápida y consolidada industria de BI"

BI y tecnologías emergentes

Via "intelligent enterprise" leo una noticia relativa a las tecnologías que tendrán un mayor impacto en el uso más amplio del business intelligence según un estudio de Gartner. Según la consultora "como resultado de esta innovación los grupos de trabajo serán menos dependientes de los departamentos de IT para reunir los requerimientos de BI. Los equipos de BI necesitan entender cómo distribuir estas tecnologías emergentes para orientar la adopción del business intelligence pero hacerlo de una manera que no perjudique la arquitectura y los estándares del BI de la organización". Las tecnologías emergentes a las que hace referencia el artículo son:

• Visualización interactiva a través de la utilización de la web 2.0
• Análisis en memoria (contribuyendo a esta tendencia nos encontramos con la caída de los precios de la memoria y la prevalencia de los 64 bits)
• La búsqueda integrada en el sistema BI, que contribuye a encontrar informes de entre los cientos o miles de éstos existentes en las grandes organizaciones.
• Software as a service (SaaS) que analizan, integran e informan a partir de diferentes fuentes tanto en compañías de medio tamaño (especialmente) como en grandes corporaciones.
• Finalmente, SOA (serviced oriented arquitecture)
  

El documento original en concreto se denomina "Emerging techonologies will drive self-service business intelligence"

buenos datos, buenas decisiones

Leo en BI Review un interesante artículo en relación a la calidad de datos y toma de decisiones. La mayoría de las organizaciones dedican un tiempo y recursos significativos para asegurar la calidad y disponibilidad de los datos pero de forma comparativa se presta poca atención a analizar los datos y transformarlos en decisiones, aspecto que constituye el primer objetivo de la medida de rendimiento. No obstante es posible establecer una serie de pasos denominados “cadena de valor del rendimiento de informes”:

1. CONTEXTUALIZAR: El primer paso al trabajar con una medida de rendimiento implica transformar datos en información respondiendo el “qué” (qué sucedió, dónde sucedió y cuándo sucedió”.
2. ANALIZAR: El siguiente paso implica responder el “por qué” para transformar la información en conocimiento ¿Por qué sucedió? ¿Cuál puede ser la causa raíz? ¿Hasta qué punto el resultado se ha controlado?
3. SOCIALIZAR: dado nuestro entendimiento del rendimiento (tras el análisis previo), ¿qué deberíamos hacer? ¿qué acciones deberíamos tomar? Esto puede implicar identificar escenarios, presentar opciones y realizar recomendaciones (entre opciones) para la acción.
4. COMUNICAR: El último paso, comunicar, implica transformar las decisiones en acciones y se trata la actividad más importante de todas ellas. Una vez que el equipo a tomado una decisión, debe ser comunicado a todos aquellos que pueden actuar en la decisión e influir en los resultados de rendimiento futuros. De otro modo, los pasos 1 y 3 habrán sido realizados en vano. ¿Quién necesita saberlo? ¿Cuándo necesita saberlo?¿Quién lo comunicará?¿Cómo se comunicará? Estos cuatro pasos son importantes para pensar al tiempo que se recapitulan datos y se preparan análisis de rendimiento cada mes como soporte a la reunión de revisión estratégica y operacional. Las organizaciones que desarrollan esta capacidad llegan a ser “organizaciones de aprendizaje".

Greenplum ha sacado a la luz una nueva versión de su base de datos para business intelligence. Entre las nuevas características podemos destacar:
Carga en paralelo de hasta 3.5 terabytes por hora. La mejora de la versión introdujo soporte nativo para funciones analíticas en paralelo que posibilita la ejecución más rápida de operaciones complejas.
La nueva versión ofrece soporte para flujos de datos externos. El upgrade ofrece gestión más eficiente de cargas de trabajo que versiones previas y escaneos de CPU optimizados más rápidos.
G3 está certificado para operar con software de BI de business objects, cognos, microstrategy, pentaho y SAS; y tecnología de integración de datos de IBM e Informática.
La escalabilidad fue un objetivo fundamental de la última versión de Greenplum. "Con G3, tomamos un software que era ya líder en precio/rendimiento y lo hicimos más rápido, más escalable y más versátil". Entre los inversores de Greenplum se encuentra Sun Microsystems, que recientemente compró la compañía de BBDD rival de opensource MYSQL AB por un billón de dólares. La BBDD Greenplum y el sistema de almacenamiento de gran escala Thumper se han combinado para formar el "Sun/Greenplum Data Warehouse Appliance". Thumper combina hardware de servidor y hasta 24 terabytes de espacio en disco. Thumper se conoce también como "the Sun Fire X4500". Entre las compaías de internet que usan la BBDD Greenplum están Skype, iCrossing, Didit, VideoEgg y Comcast Enterteinment Group.

Crecimiento lento en el mercado de BI

Según Gartner el crecimiento de dobles dígitos del mercado de BI finalizará en el año 2011 debido en parte a la madurez del mercado y a la consolidación de los distintos "vendors". Entre las tendencias en la industria se encunetran cómo el query and reporting y las capacidades de procesamiento analítico online no se considerarán factores críticos o diferenciales. Las tecnologías emergentes que se esperan incorporar en los productos de los vendors pure-play incluyen dashboards, modelado predictivo, técnicas de visualización interactiva, análisis en memoria y "search enterprise". No obstante, los mayores "pure-play vendors" como SAS, Microstrategy e Information Builders así como pequeñas compañías como Arcplan, Panorama y Qliktech necesitarán impulsar acciones de márketing para permanecer visibles frente a los 4 grandes (Microsoft, IBM, Oracle y SAP). Norteamérica, europa occidental y japon se experan que representen las 6/5 partes de los ingresos de software BI para el 2011. Sin embargo el crecimiento en dobles dígitos se espera en otras regiones como Asia/Pacífico, Europa Oriental, Medio Este, África y Laninoamérica.

Calidad de datos, datos estructurados y no estructurados

Leo en dmreview un interesente artículo denominado "Data quality, structured and unstructured data". A pesar de la importancia creciente de la gestión de datos dentro de las organizaciones lo cierto es que no se está realizando convenientemente por la empresas.
Y es fundamental tener en cuenta la importancia de los datos no estructurados en una organización. Según estudios realizados por la industria BI se indica que hasta el 85 por cierto de los datos de una compañía residen en áreas clasificadas como no estructuradas (emails, videos, fotos, blogs, mesajería instantánea, wikis...). Y mientras todas estas herramientas y recursos incrementan la comunicación también representan información perdida ya que no se organiza convenientemente de forma que ayude a la toma de decisiones. Por otro lado nos encontramos con la CALIDAD DE DATOS, reconocida como uno de los procesos más importantes en el área de gestión de datos. Sin un marco de trabajo de gestión global de la calidad de datos es casi imposible alcanzar el objetivo de la INTELIGENCIA DE DATOS. Constituye por tanto un reto para las organizaciones gestionar conmenientemente la CALIDAD DE DATOS por un lado y los DATOS NO ESTRUCTURADOS por otro, gestión de datos global en definitiva. Y es aquí donde se cuestiona la capacidad del software comercial para llevar a cabo esta labor frente la OPEN SOURCE. La carencia de la flexibilidad de las soluciones comerciales hacen que el análisis de datos no estructurados en el proceso de análisis de datos estructurados sea una tarea casi imposible lo que lleva a las organizaciones a obviar esta tipología de datos en aras de los datos estructurados para la toma de decisiones. Por no mencionar el elevado coste de las licencias que las hace únicamente asequibles a las grandes corporaciones. Las soluciones de datos basadas en open source pueden hacer del análisis de datos no estructurados y datos estructurados parte de una jerarquía global de la gestión de datos creando una solución que es global, precisa y focalizada en el proceso de gestión de datos a largo plazo.

sigue habiendo movimientos en business intelligence

Business Objects ofrecerá a sus clientes la posibilidad de emplear la tecnología de analísis predictivo de dataming SPSS como parte de de la plataforma business objects XI. Los usuarios de Business Objects XI con la tecnología de análisis predictivo de datamining podrán explotar las predicciones de negocio para tomar decisiones que ayuden a generar ingresos, posibiliten control de gastos y mitigen el riesgo. Resulta interesante la cantidad de movimientos en el ámbito de BI a la que estamos asistiendo no creeis?