Qlik View apuesta por la tecnología asociativa en BI
Alerta sobre la importancia de definir el modelo de negocio
El incesante crecimiento del volumen de datos que manejan las organizaciones requiere de una arquitectura sólida que soporte grandes volúmenes de información. Junto a esto, la necesidad de avanzar en el análisis de datos se convierte en un reto a tener en cuenta por las empresas. Qlik View, especializada en soluciones de Business Inteligent (BI), apunta hacia la tecnología asociativa como la alternativa al modelo relacional de análisis de bases de datos.
Transformar los datos de las organizaciones en información útil y ésta en un activo adicional para una empresa es uno de los principales retos al que las compañías se enfrentan en sus procesos de Business Intelligence. Para ello, desde Qlik View se aboga por una optimización de estos procesos, en los que el paso de un paradigma de análisis de datos relacional a un modelo asociativo, se convierta en algo básico. Desde este punto de vista, Camino Santa Teresa, responsable de desarrollo de negocio de Qlik View España, apunta hacia esta “innovadora tecnología asociativa como el camino hacia el nuevo Business Intelligence que permite reducir el proceso de conexión. La lógica asociativa de consultas almacena cada valor con sus asociaciones sin establecer nada previamente y, posteriormente, el usuario decide cuáles van a ser sus criterios a la hora de gestionar los datos”. La responsable señala que otra de las ventajas que conlleva la solución es que “dispone de cuatro capas en las que existe una integración de todas las fuentes, utilizando código SQL para agrupar todas las bases de datos. Este modelo permite un análisis interactivo de manera que el profesional decide en cada momento qué quiere hacer con esos datos”.
Consideraciones previas
Sin embargo, desde la firma también se advierte sobre la necesidad de considerar una serie de aspectos que influyen en la elección, como elemento previo antes de implantar una solución de BI. De acuerdo con Joan Viñas, director de operaciones de Houndline, consultora especialista en BI, “existen factores críticos de riesgo que hay que tener en cuenta en el proceso de diseño del BI. Identificar el modelo de negocio, las reglas e indicadores, los usuarios clave, las fuentes de información, los diferentes niveles de calidad de la información de origen o los tiempos de actualización y acceso a los datos resulta imprescindible”. En este sentido, Viñas también resalta la importancia de tener en cuenta factores como el data clearing, o lo que es lo mismo, la limpieza y depuración de los datos, su extracción, transformación y posterior cargo. “Se trata -según apunta el responsable- de tener en consideración los costes visibles, pero también los ocultos, normalmente olvidados, y que dependerán de la infraestructura, sistemas y bases de datos, entre otros aspectos, de cada empresa”. Por ello, desde Houndline también se apunta hacia la alineación de las necesidades del cliente con la tecnología, algo en lo que la lógica asociativa desempeña una importante labor. “La tecnología asociativa permite ofrecer una suite completa de BI que sea escalable, fácil de usar, con una curva de aprendizaje mínima, permitiendo reducir la implantación de meses a semanas. La solución de Qlik View aporta todos estos beneficios”, concluye Viñas.
Transformar los datos de las organizaciones en información útil y ésta en un activo adicional para una empresa es uno de los principales retos al que las compañías se enfrentan en sus procesos de Business Intelligence. Para ello, desde Qlik View se aboga por una optimización de estos procesos, en los que el paso de un paradigma de análisis de datos relacional a un modelo asociativo, se convierta en algo básico. Desde este punto de vista, Camino Santa Teresa, responsable de desarrollo de negocio de Qlik View España, apunta hacia esta “innovadora tecnología asociativa como el camino hacia el nuevo Business Intelligence que permite reducir el proceso de conexión. La lógica asociativa de consultas almacena cada valor con sus asociaciones sin establecer nada previamente y, posteriormente, el usuario decide cuáles van a ser sus criterios a la hora de gestionar los datos”. La responsable señala que otra de las ventajas que conlleva la solución es que “dispone de cuatro capas en las que existe una integración de todas las fuentes, utilizando código SQL para agrupar todas las bases de datos. Este modelo permite un análisis interactivo de manera que el profesional decide en cada momento qué quiere hacer con esos datos”.
Consideraciones previas
Sin embargo, desde la firma también se advierte sobre la necesidad de considerar una serie de aspectos que influyen en la elección, como elemento previo antes de implantar una solución de BI. De acuerdo con Joan Viñas, director de operaciones de Houndline, consultora especialista en BI, “existen factores críticos de riesgo que hay que tener en cuenta en el proceso de diseño del BI. Identificar el modelo de negocio, las reglas e indicadores, los usuarios clave, las fuentes de información, los diferentes niveles de calidad de la información de origen o los tiempos de actualización y acceso a los datos resulta imprescindible”. En este sentido, Viñas también resalta la importancia de tener en cuenta factores como el data clearing, o lo que es lo mismo, la limpieza y depuración de los datos, su extracción, transformación y posterior cargo. “Se trata -según apunta el responsable- de tener en consideración los costes visibles, pero también los ocultos, normalmente olvidados, y que dependerán de la infraestructura, sistemas y bases de datos, entre otros aspectos, de cada empresa”. Por ello, desde Houndline también se apunta hacia la alineación de las necesidades del cliente con la tecnología, algo en lo que la lógica asociativa desempeña una importante labor. “La tecnología asociativa permite ofrecer una suite completa de BI que sea escalable, fácil de usar, con una curva de aprendizaje mínima, permitiendo reducir la implantación de meses a semanas. La solución de Qlik View aporta todos estos beneficios”, concluye Viñas.
