Alimentación a sistemas para la toma de decisiones (BI, Analytics)

La Inteligencia de Negocio (Business Intelligence, BI o sistemas decisional) consistía anteriormente en consolidar los datos del pasado, luego analizarlos con el fin de asistir en la toma de decisiones sobre acciones con consecuencias futuras.
Con el advenimiento de las tecnologías y el desarrollo de la información instantánea y tiempo real, los casos de uso se han multiplicado: de ahora en adelante hay que actuar considerando acciones con resultados inmediatos.

Las consecuencias:

  • El dato decisional tradicional es cotejado en tiempo real con el dato operacional utilizado por las aplicaciones, los servicios, etc. De estas forma, pasamos de una consolidación para la próxima semana, a unos cuantos días, luego a 24h, a necesidades de consolidación en tiempo real. Dicho en forma breve: de un sistema decisional por lotes a una “BI on the fly” o decisional al momento.

  • • Una falta de interconexión de las soluciones de integración de datos:
    • Un ETL para la BI
    • Una herramienta para las tuberías de datos
    • Un EAI o ESB para necesidades de intercambio tradicionales
    • Un framework para los API / Microservicios

     

Business Intelligence, décisionnel, cas concret avec les étiquettes de prix dans un supermarché

En el mundo físico: con la etiqueta-precio electrónico en un supermercado, uno puede ajustar fácilmente y rápidamente los precios en función del tráfico, de la competencia, …

En el mundo e-commerce: obtener los precios de la competencia y ajustar sus tarifas en consecuencia

¿Cuáles son los desafíos de la Business Intelligence (BI) hoy en día?

La BI “tradicional” confrontada a la tecnología Big Data

Business Intelligence, Décisionnel et technologie Big Data

La aparición de ecosistemas como Hadoop ha permitido resolver de manera diferente las limitaciones asociadas a la volumetría o a la complejidad, particularmente el procesamiento de datos no estructurados. Constituyendo un sistema de almacenamiento confiable, simple y reputadamente barato, de ahora en adelante es posible implantar lagos de datos (Datalakes) para absorber un diluvio incesante de datos (generados por objetos conectados IoT, redes sociales, etc.).

La minería de datos ha creado un espacio para tecnologías provenientes del Big Data que facilitan el uso del aprendizaje de máquina (Machine Learning, ML) así como del aprendizaje profundo (Deep Learning).

El desafío para los directores de sistemas de información (DSI) es manejar con destreza todas estas tecnologías y construir un sistema coherente y confiable que permita, en función de la necesidad, pasar de una BI descriptiva a una BI predictiva o incluso prescriptiva.

Ejemplo: en el área del mercadeo, se apunta cada vez más a la persona, en relación a un contexto dado, haciendo uso de los datos recolectados.

Customer Data Centric – La toma de conciencia de las empresas sobre el valor del dato / Data

La relación con el dato ha cambiado: hace algunos años, el dato era un elemento adjunto, una consecuencia de una actividad, generado por una aplicación. Hoy en día, el dato está en el corazón de la actividad de la empresa: es la raíz del negocio y no más un elemento resultante a ser analizado.

Las empresas se convierten en organizaciones centradas en el dato (Data Centric) e impulsadas por el dato (Data driven). El dato se multiplican, reviste diferentes tipos y orígenes.
Entonces se hace necesario implantar un sistema de gobierno de datos.

Hay que aportar agilidad y reactividad mientras se mantiene la misma eficacia.

Desde que el dato se hace central, hay que modelar de forma diferente los sistemas de información.
Nos convertimos en organizaciones centradas en datos del cliente (“Customer Data Centric”) y esto implica una revisión progresiva de la manera de concebir un sistema de información.

Datahub, any type of exchange

Utilizar la potencia de la nube para la BI

datahub flexible it

Para 2023, 75% de todas las bases de datos estarán en plataformas en la nube, reduciendo el paisaje de los DBMS (Sistemas de Gestión de Bases de Datos) de los vendedores e incrementando la complejidad para la gobernanza e integración de datos.”
Gartner, enero 2019

El movimiento hacia la nube parece inevitable. Como complemento de las bases de datos tradicionales, aparecen nuevas soluciones como Google BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift.
Estas tecnologías explotan las capacidades intrínsecas de la nube para responder a los retos asociados a grandes volúmenes de datos y a la necesidad de alto rendimiento para el procesamiento de estos datos.
El sistema decisional tradicional a veces “se queda sin aliento”: sistema de tarifas inadaptado a los nuevos desafíos, obsoleto técnicamente, incapaz de soportar la carga exponencial de las nuevas necesidades.

El reto es poder utilizar inteligentemente cada tecnología de acuerdo a su capacidad mientras se permite que estas tecnologías coexistan e intercambien datos (se alimenten mutuamente).

 

Descubra algunos de nuestros conectores en la nube

Exigencia de los usuarios – Pasar de la Visualización del Dato o BI en tiempo real e Interactivo

Real time busines intelligence streaming

Durante mucho tiempo, el reporte decisional – frecuentemente institucional – era estático, disponible luego de horas de cálculo, a veces incluso editado durante la mañana con una salida automática hacia la impresora del servicio concerniente.
Además, el lunes en la mañana era frecuentemente sinónimo de estrés y de actividad intensa a nivel del servicio informático.

El fenómeno se ha acentuado con la multiplicación de aparatos móviles en el marco profesional (tableta, teléfono inteligente, …) Ahora hace falta poder consultar y hacer análisis sobre el terreno. Los usuarios viven con una necesidad instantánea y son más exigentes en relación a la velocidad del procesamiento de los datos. Con mucha frecuencia desean igualmente intervenir ellos mismos a nivel del dato. Se habla entonces de “Self service BI” / Mobile BI.

 

Para 2023, 75% de todas las bases de datos estarán en plataformas en la nube, reduciendo el paisaje de los DBMS (Sistemas de Gestión de Bases de Datos) de los vendedores e incrementando la complejidad para la gobernanza e integración de datos

¿Cómo funciona Stambia con Teradata Vantage?

La simplicidad de un diseño con sólo unos clics

El mapping universal

Stambia permite simplificar la manera de diseñar flujos de integración de datos. La noción de mapeo o mapping universal ofrece una visión orientada al negocio que no requiere competencias técnicas durante la fase de mapeo (diseño de relaciones entre objetos). El enfoque descendente o "top-down" permite concentrarse en el "Qué" y de dejar que el "Cómo" sea generado automáticamente por la plataforma.


Gestión unificada de todo tipo de proyecto

Este tipo de mapping permite responder a todo tipo de necesidad de integración de datos. Esto ofrece la capacidad de procesar, con las mismas competencias, proyectos de inteligencia de negocio o de Big Data, así como proyectos orientados al tiempo real (streaming, API, Web Services...). La curva de aprendizaje de la integración de datos en el seno de las organizaciones se facilita por medio del uso de una visión universal de la transformación de datos.


La BI as a service

La posibilidad de Stambia de exponer en pocos segundos Servicios Web complejos permite extender las capacidades decisionales de las organizaciones. En efecto, todo dato de tipo analítico puede ser expuesto: datos agregados, datos de detalle, referenciales o dimensiones de datos. Esta funcionalidad no requiere una herramienta complementaria, con lo que se garantiza un nivel de reactividad excepcional a un costo casi nulo.

stambia designer mapping datawarehouse stambia unified data integration for Business Intelligence Analytics projects
 

El rendimiento del modo ELT

datahub infrastructure ELT for analytics performance

El modo ELT como motor de rendimiento

Stambia es una solución que favorece el uso de la delegación de transformaciones, más comúnmente llamada ELT (Extract, Load and Transform). Esta filosofía utilitaria permite obtener los mejores rendimientos.

El ELT también es garante de una escalabilidad automática e inmediata de los procesamientos sin costos adicionales del lago de la solución de integración de datos.


La potencia del ELT para la nube y el Big Data

La nube se ha convertido en la arquitectura privilegiada de las direcciones informáticas de las empresas, especialmente en las plataformas que permite implementar estrategias de tipo "No-Software" y "No-Hardware".

El modo ELT ofrece una arquitectura ligera (sin motor) que satisface las exigencias de las iniciativas Cloud (en la nube) en el seno de las organizaciones, garantizando altos rendimientos y simplicidad en la arquitectura.

La lógica es idéntica para los proyectos Big Data. Stambia, por su enfoque ELT, va a permitir sacar provecho de toda la potencia de las plataformas Big Data y No SQL sin añadir complejidad en la arquitectura.

 

 

Industrialización de los flujos

La industrialización es un elemento clave en los proyectos informáticos en torno al dato. Un abanico de posibilidades se ofrece a las empresas para explotar el dato de manera ágil y eficaz. Sin embargo, una vez culminan las fases de experimentación y de innovación con los equipos del negocio, viene la fase de industrialización.

Stambia es la solución ideal para la industrialización de los flujos de datos.

La visión con base en plantillas permite encapsular el know-how técnico y reutilizarlo en el modo industrial, sin necesidad de que los usuarios dominen los detalles técnicos.

Industrial Business Intelligence with Data flow
 

La proximidad con nuestros clientes

stambia Customers review with BI project and analytics

Nuestros clientes nos recomiendan. Para Stambia es la mayor recompensa.

Stambia, antes que ser una solución tecnológica, es un equipo de expertos apasionados por su profesión. Buscamos comprender las necesidades de nuestros usuarios y ofrecerles lo mejor, generando para cada uno el nivel de valor esperado.

¿Y si usted redescubriese con Stambia lo que es un soporte informático de calidad y equipo de desarrollo a su servicio?

 

¿Cómo acelerar la Inteligencia de Negocio / Analítica?

Modos de integración inteligentes

Stambia permite generar modos de integración adaptados a todos los casos de uso en el área de la Inteligencia de Negocio (Business Intelligence):
  • Alimentación en modo anula y reemplaza: en este modo los datos son eliminados y realimentados completamente (útil para inicializar los datos o asegurar la coherencia de ciertos datos de referencia)
  • Alimentación en modo incremental: en este modo solo las últimas modificaciones son tomadas en cuenta. Este tipo de integración es útil para los datos voluminosos (los hechos). Puede ser acoplada a funcionalidades de detección de eventos en las fuentes con el fin de optimizar el flujo y de asegurar que los datos sean recientes.
  • Alimentación en modo historizado, a veces llamado dimensiones de lenta evolución (SCD en inglés). Este modo permite rastrear en el tiempo las modificaciones en los datos con el fin de hacer análisis más exhaustivos de la evolución de los datos:
  • Alimentación automática de los modelos Data Vault. Existen un sinnúmero de modelados para los sistemas de Inteligencia de Negocio. Los modelos en estrella o el modelado Data Vault son algunos ejemplos. Stambia es compatible con estos diferentes modelos y permite una alimentación automática de la tablas y dimensiones o satélites asociados.
stambia mapping integration type SCD Slowly Changing Dimensions

Integration types

Incremental

Cancel & Replace

Slowly Changing Dimensions

Data Vault

Specific / homemade template

La posibilidad de hacer evolucionar la plataforma

stambia ETl unified solution for any Data analytics projects

Stambia es una plataforma adaptable. Las plantillas, tecnologías y conectores entregados en modo estándar pueden evolucionar muy rápidamente para cubrir necesidades específicas.

El soporte de Stambia, la red de aliados y con mucha frecuencia los mismos usuarios, pueden crear sus propias lógicas de integración de datos u optimizar los componentes técnicos, para luego reutilizar estas modificaciones en proyectos ulteriores.

En caso de dificultad, los equipos de Stambia están disponibles y pueden entregar nuevos componentes o nuevos conectores en tiempo record (de algunos días a algunas semanas), permitiendo a los usuarios operar en modo ágil teniendo siempre una solución al alcance de la mano.

Más que solo conectores

Stambia ofrece componentes listos para usar que permiten gestionar las plataformas modernas más de moda, así como los sistemas históricos más antiguos.

Stambia ofrece funcionalidades extendidas para plataformas en la nube como Snowflake, Big Query, Redshift, o para plataformas Big Data.

Hacer cohabitar la BI tradicional con plataformas de nueva generación, o simplemente migrar de una hacia la otra, no había sido nunca tan fácil.

more than only connectors

El respeto de la vida privada integrado

Business Intelligence Data Privacy requirement

Numerosos componentes están disponibles en el modo estándar en la solución, sin requerir la instalación de una herramienta complementaria. Es el caso de herramientas para la protección de la vida privada.

Este componente, integrado naturalmente en la herramienta de desarrollo (Designer), va a permitir gestionar numerosas especificaciones impuestas por los proyectos proyectos GDPR (General Data Protection Regulation – protección de Datos en Europa ), especialmente en todo lo que concierne a la anonimización de datos y automatización de tareas y alertas.

Potencia de los metadatos para el linaje de datos y la gobernanza

Gracias a su mapping universal que simplifica la visión del desarrollo de los flujos de datos, Stambia propone funcionalidades de linaje de datos simples y eficaces.

Los metadatos de Stambia son abiertos (almacenados en XML) y pueden ser fácilmente exportados hacia soluciones de gobernanza de los sistemas de información o simplemente exportados hacia tablas para análisis de inteligencia de negocio.

Una visión fina y completa de los flujos de datos, desde las fuentes hacia los destinos, está a disposición de aquellos que toman decisiones para responder a los desafíos de trazabilidad del dato.

Impact Analysis Data Lineage

Especificaciones técnicas

EspecificaciónDescripción

Protocolo

HTTP REST / SOAP

Formato de salida

XML, JSON + todo formato específico

Conectividad
  • Todo sistema de base de datos (Relaciona, NoSQL, …)
    • Oracle
    • PostgreSQL
    • MSSQL
    • MongoDB
    • ElasticSearch
  • • En la nube: Amazon Web Service, Google Cloud Platform, Microsoft Azure
  • • Aplicaciones ERP : SAP, Microsoft Dynamics, ...
  • • Aplicaciones SAAS : Salesforce, Snowflake...

Para saber más, consulte nuestra  documentación técnica

Descripción

  • Cumple con WSDL, WSI
  • Swagger 2.0 (S19.1)
  • OpenAPI (Swagger 3.0)
  • Exposición en modo CRUD

Ejecución

  • A través de Stambia Runtime con la posibilidad de gestionar un modo Cluster y Load balancing con Apache
  • Integración a los Load balancer existentes (F5, Juniper, Fortinet, Riverbed, …)
  • Integración nativa a planificadores disponibles en el mercado (Opcon, Visual Tom, $universe, ...)
  • Segurización llave de encriptado, gestión de usuario / contraseña, TLS
  • Compatible con un contenedor de aplicaciones (Docker, ...) y una plataforma de orquestación de contenedores (Kubernetes, ...)
  • Compatible con arquitecturas en la nube (Google Cloud Platform/ GCP, Azure, Amazon)
Versión del Designer de Stambia A partir de Stambia Designer s18.2.0
Versión del Runtime de Stambia A partir de Stambia Runtime S17.3.0
Notas complementarias
  • Ambiente de desarrollo: todo sistema que soporte Stambia Designer (Windows, MacOS, Linux)
  • Ambiente de ejecución: todo sistema que soporte un ambiente Java (mínimo JRE 1.7)

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