BI es el acrónimo de Business Intelligence

2010·ENE·28, ed. 2010·JUL·22 © Javier de Lorenzo-Cáceres

Transformar y combinar los datos para extraer la información, convertirla en potentes indicadores y presentarla a los que han de tomar las decisiones con el objetivo de mejorar la empresa de forma proactiva, podría ser una definición sencilla de BI.

Según un informe de Gartner escrito por Andreas Bitterer, el despliegue de herramientas BI libres se habrá multiplicado por 5 en 2012: "Las plataformas BI libres serán cada vez más populares entre las medianas empresas y como soluciones departamentales en compañías más grandes.".

Las empresas que ya han implantado un ERP y si éste no dispone de una solución BI, buscarán una solución BI independiente, a ser posible libre, como Pentaho. Igualmente, la solución BI de Open ERP se desarrolló de forma independiente, para funcionar con Open ERP u otro sistema ERP.

Toda solución BI debe realizar tres tareas:

1. Recolectar los datos de forma automática.
2. Analizar los datos, extraer la información y convertirla en conocimiento empresarial.
3. Usar ese conocimiento para mejorar la empresa.

Dicho se otra forma, las soluciones BI permiten construir y escalar una pirámide DIKW, para lo cual será necesario una herramienta más o menos compleja, según el escenario, el origen de los datos, lo que permite clasificar las herramientas o soluciones BI:

Consultas e Informes

En el mejor de los casos tendremos todos los datos en una sola BD y entonces el resultado de una consulta SQL puede ser suficiente. Un informe es la misma consulta en papel. Nuestro sistema ERP debería facilitar las consultas e informes requeridos o al menos la creación de consultas e informes personalizados, pero si no es así, es posible recurrir a una herramienta externa como Jasper Reports que podemos integrar en el sistema.

Integración de Datos, Minería de Datos (Data Mining) y ETL (Extract, Transform, Load)

Si nuestro sistema no está totalmente integrado, entonces será necesario extraer los datos desde diferentes sistemas y distintas bases de datos y seguramente habrá que homogeneizarlos entre sí, creando un almacén de datos (Data Warehouse) o un Data Mart, según el objetivo que persigamos. La solución más conocida es usar Kettle, que ahora se llama Pentaho Data Integration y se incluye en la suite Pentaho-BI-Suite. También muy conocida es la herramienta Talend Open Studio (http://es.talend.com/index.php) cuyo vídeo de demostración es muy ilustrativo http://www.talend.com/demo/index.php

Proceso Analítico

Mientras que los indicadores BI suele presentarse en forma de tablas que pueden representarse gráficamente mediante barras, tartas o curvas en un eje cartesiano, de modo que algo como un perfil ortogonal de frecuencias relativas y frecuencias relativas acumuladas se entiende a simple vista con la sola intuición, igualmente intuitivos pero algo menos familiares resultan los típicos cubos de tres o más dimensiones (como el legendario Borland Cube Decision), en parte porque requieren una gran cantidad de proceso que hasta ahora los ordenadores apenas podían soportar, porque normalmente, para extraer el indicador final es necesario analizar una gran cantidad de datos. Sin embargo, con frecuencia una consulta SQL cuyo resultado es una tabla, no es suficiente para realizar un análisis de tendencias o previsión o predicción empresarial y necesitamos utilizar una consulta MDX o Multidimensional.

OLAP, ROLAP, MOLAP, HOLAP

El reto es aún mayor si se implementa en línea (web), pues el sistema debe responder suficientemente rápido a las consultas para permitir una exploración interactiva, aún cuando se están analizando muchos millones de registros que ocupan varios gigabytes.

Cubos de n-dimensiones

Los cubos realizan análisis multidimensionales y facilitan cálculos complejos, análisis de tendencias y un sofisticado modelado de datos. Mientras una base de datos relacional, es decir, una estructura de tablas relacionadas, almacena los datos en filas y columnas, un conjunto de datos multidimensional consiste en ejes y celdas. Por ejemplo,

Ejemplo extraído de http://doc.openerp.com/bi/index.html#book-bi-link

La riqueza de esta vista es mayor de la que presentaría una BD relacional porque la primera columna es en realidad un árbol jerárquico de tres niveles en el que la celda TOTAL (nivel 1) es la suma de Libros, Revistas y Tarjetas de felicitación (nivel 2) y la celda Libros (nivel 2) es la suma de Ficción y No-Ficción (nivel 3). La columna variación no es una novedad, simplemente un campo calculado. Las dimensiones (productos, tiempo y medidas como cantidad y unidades de medida - euro -) son sólo un ejemplo de las muchas que podrían usarse para categorizar y filtrar el conjunto de datos. El conjunto de dimensiones, jerarquías y medidas se denomina cubo.

Este sencillo ejemplo muestra como se pueden obtener los detalles más pequeños a partir de los datos almacenados durante años. Más allá del conocimiento de las cosas, la inteligencia es la comprensión de las relaciones entre ellas. Este conocimiento de las relaciones puede ser útil para administrar recursos y procesos empresariales, formular políticas, presupuestos y pronósticos, diseñar políticas estratégicas de marketing y mucho más; las posibilidades son infinitas, pero las más usuales son,

• Departamento financiero: presupuestos, ubicaciones de costes basados en actividad, análisis de rendimiento financiero, y modelado financiero.
• Departamento de ventas: análisis y previsión de ventas,
• Departamento de marketing: análisis de investigación de mercados, previsión de ventas, análisis de promociones, análisis de clientes, y segmentación de mercado/cliente.
• Producción: planificación de producción y análisis de defectos.

La multidimensionalidad supera toda forma de presentación de los datos. Existen bases de datos multidimensionales, pero seguramente es más sencillo almacenar los datos en una BD relacional y manipularlos usando OLAP. En el caso concreto de Open ERP, el sistema BI de Open Object pretende ser un completo sistema BI escrito en Python que implementa un cubo HOLAP y un motor de consulta MDX basado en SQLAlchemy.

Un mundo de acrónimos

• OLAP (Online Analytical Processing): proceso analítico en línea; analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, normalmente mediante operaciones de sólo lectura, para generar cubos.
• OLAP cube: cubo OLAP, cubo multidimensional o hipercubo.
• HOLAP (Hybride OLAP): OLAP híbrido = ROLAP + MOLAP.
• ROLAP (Relational Online Analytical Processing): OLAP relacional.
• MOLAP (Multidimensional OLAP): OLAP multidimensional.
• MDX (Muldimensional Expression): expresiones multidimensionales.
• MDX query: consulta MDX.
• OLTP (Online Transaction Processing): proceso de transacción en línea; leer y modificar uno o pocos registros.

Nomenclatura ó terminología

Esquema

Un conjunto de n dimensiones, la meta-descripción de los cubos.

Jerarquía

Un esquema se divide en jerarquías que se dividen en dimensiones. El propósito principal de la jerarquía es asegurar que diferentes ejes no usan dimensiones de la misma jerarquía.

Dimensión

Es un atributo o conjunto de atributos por el que se pueden dividir medidas en sub categorías. Es una estructura de árbol que define los ejes del cubo. Pueden ser definidos explícitamente o recursivos. Una dimensión se divide en niveles. (En el ejemplo, las dimensiones usadas son productos, tiempo y medidas)

Nivel

Un nivel de sub categorías definido por dimensiones.

Medida

Meta dato de la cantidad que se mide y que puede ser un vector de objetos como en el ejemplo (cantidad, unidad de medida). (En el ejemplo la unidad de medida es el euro)

Cubo

Conjunto de n ejes, una instancia de un esquema mapeado a una consulta SQL mediante sus ejes.

Miembro

Un punto en una dimensión que está determinado por un conjunto de valores de atributo que puede computar una parte de la consulta SQL. (En el ejemplo, Total, Libros, Ficción, etc. son miembros)

Eje

Se compone de un conjunto de miembros. (En el ejemplo, los miembros Total, Libros, Ficción, etc. componen el eje de las filas)

Valor

Una instancia de una medida, un caso concreto del cubo. (En el ejemplo, la tabla en sí es un valor)