Cuadrante Mágico de BI 2018 – Gartner Business Intelligence

Cuadrante Mágico de BI 2018 – Gartner Business Intelligence

Antes de examinar el modelo de madurez de las soluciones de BI y las directrices para su desarrollo, es necesario realizar un análisis de las capacidades de las soluciones de BI, así como el mercado de estas soluciones.
Como punto de partida para esta investigación tomamos de Gartner “Magic Quadrant de plataformas de BI”,

Cuadrante Mágico de BI 2018 – Gartner Business Intelligence

En ella Gartner define plataformas de BI como plataformas de software que proporciona 12 capacidades, dividido en 3 categorías básicas:
✓ Entrega de la información;
✓ Integración;
✓ Analytics
Tecnología de la información es un campo muy dinámico de la investigación. Como parte de ella, negocio
sistemas de inteligencia (A) también se desarrollan muy rápidamente. En este artículo vamos a adherir a
la siguiente definición de BPI: “BIS se combinan las actividades de minería de datos y los datos
gestión de procesamiento y conocimiento a través de medios analíticos con el fin de presentar
información de la competencia compleja para los consumidores que atraen a los planes y tomar decisiones.”1
1. Análisis de las capacidades actuales de plataformas de BI
Antes de examinar el modelo de madurez de las soluciones de BI y las directrices para su
desarrollo, es necesario realizar un análisis de las capacidades de las soluciones de BI,
así como el mercado de estas soluciones.
Como punto de partida para esta investigación tomamos de Gartner “Magic Quadrant para BI
plataformas”, publicado en 2007 (higo. 1). En ella Gartner define como plataformas de BI de software
plataformas que proporcionan 12 capacidades, dividido en 3 categorías básicas:
✓ Entrega de la información;
✓ Integración;
✓ Analytics.
1
Artículos
A la primera categoría pertenecen las capacidades para:
✓ Generación de informes;
✓ paneles de navegación;
✓ consultas ad hoc;
✓ Integración con MS Office.
El segundo grupo incluye:
✓ infraestructura de BI;
✓ gestión de metadatos;
✓ entornos de desarrollo;
✓ Los flujos de trabajo;
✓ Cooperación.
La tercera categoría abarca las capacidades para:
✓ procesamiento analítico en línea;
✓ Visualización;
✓ Entrega de los conocimientos y la previsión;
✓ Mapas de resultados.
Cinco años más tarde Gartner publicó un nuevo “Cuadrante Mágico para plataformas de BI”,
que sigue siendo actual para 2012. En este documento plataformas de BI continúan siendo vistos como
plataformas de software, proporcionar las capacidades descritas anteriormente. Sin embargo, dos características más
se han añadido a la categoría de “entrega de conocimientos”, a saber BI basada en búsquedas
y BI móvil.
Las capacidades básicas de las plataformas de BI han sido ampliamente discutido y estudiado, Así, por esta razón no se considerarán en detalle en este documento. Más atención se
pagar a las dos nuevas características, ofrecido por Gartner.
La primera oportunidad es BI basada en búsquedas. En esencia se trata de una aplicación de una
Búsqueda en índices de fuentes de datos estructurados y no estructurados y su división (organización)
en una estructura de clasificación de las medidas y dimensiones, el cual los consumidores pueden fácilmente
navegar y explorar, utilizando una interfaz similar a Google.
La diferencia básica entre los motores de búsqueda y los almacenes de datos es que la búsqueda
Los motores son muy flexibles y compatibles con cualquier tipo de formato y tipo de información - ya
es estructurada o no,. Por lo tanto los motores de búsqueda pueden hacer frente a la cada vez más en evolución
estructuras de datos. La indexación tanto de datos existentes y nuevos (desconocido hasta el momento) no
requiere el modelado de datos adicional. arquitectura de almacenamiento de datos convencional ha limitado
capacidades para hacer frente a los datos no estructurados que son necesarias para facilitar la toma-
decisiones y de los motores de búsqueda “llenar este vacío”. En comparación, almacenes de datos requieren
el tiempo no sólo para crear el modelo de almacén, sino también para añadir nuevos datos. Otro
característica positiva de los motores de búsqueda es su facilidad de “navegación” a través de contenidos. A
cada paso de la navegación, motores de búsqueda proporcionan diferentes oportunidades para el filtrado
los resultados de acuerdo con el contenido en la multitud de datos que se han indexado y
analizada casi en tiempo real. sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS)
no tienen capacidad para el análisis de datos a menos que posean algún conocimiento sobre diferentes
tipo de datos. Es decir, un motor de búsqueda puede seguir fácilmente cualquier evento que ocurrió en una
determinado momento en el tiempo, durante el uso de RDBMS convencionales de una búsqueda se puede realizar
sólo dentro de los campos de datos estrictamente definidos

SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Paquete de servicio 05 BOBJ

SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Paquete de servicio 05 se saldrá a la venta a finales de 2o17.

SAP BusinessObjects BI (también conocido como BO o BOBJ) es un conjunto de aplicaciones front-end que permiten a los usuarios de negocios para ver, clasificar y analizar datos de inteligencia empresarial. La suite incluye las siguientes aplicaciones clave:

  • Crystal Reports — Permite a los usuarios diseñar y generar informes
  • Xcelsius / cuadros de mando — Permite a los usuarios crear cuadros de mando interactivos que contienen tablas y gráficos para visualizar los datos
  • Web Intelligence — Proporciona un entorno de autoservicio para la creación de consultas ad hoc y análisis de los datos, tanto en línea como fuera
  • Explorador — Permite a los usuarios buscar a través de fuentes de datos de BI utilizando una interfaz gráfica de usuario. Los usuarios no tienen que crear consultas para buscar los datos y los resultados se muestran con una tabla que indica el mejor partido de la información.

Se espera que esta versión para ofrecer una serie de innovaciones para los usuarios y el enfoque clave de esta versión es de alrededor

  • Empresa - escalabilidad, múltiples usuarios
  • Agilidad
  • pilar inteligente - no basta con ver los informes con formato previo, la integración con las capacidades predictivas simples
  • Big Data - HANA Vora
  • Nube - invertir en “todos los datos” en la nube
  • Hana integración con Hadoop

SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Paquete de servicio 05

SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Paquete de servicio 05

SAP BI S4 Hana gran nube Arquitectura Enterprise Data

plataforma SAP HANA ha estado disponible desde 2010, y las aplicaciones de SAP como SAP ERP y SAP Business Suite han sido capaces de ejecutar en la base de datos SAP HANA y / o cualquier otra base de datos desde el lanzamiento.

La plataforma SAP HANA S4 fue liberado bajo en febrero 2015 y SAP S4HANA fue presentado como siendo mayor actualización de SAP para su estrategia ERP y la plataforma en más de dos décadas.

La respuesta de los analistas era que se percibe como un cambio transformacional, pero planteó preguntas acerca de la funcionalidad, disponibilidad, la fijación de precios y la migración que rodea SAP HANA S4.

SAP HANA S4

Al final de 2016, SAP anunció que 5,400 clientes habían implementado SAP HANA S4 pero otros analistas disputada el viabiltiy de algunas de estas cifras, dado que incluía muchos clientes que se ejecutan realmente prueba de concepto / proyectos de prueba en vez de clientes que fueron realmente viven.

A pesar de que muchos clientes de SAP han oído hablar de SAP HANA todavía se enfrenta a muchos desafíos para obtener la base de usuarios a entender lo que significa cada opción para la migración y la implementación.

SAP HANA S4 es básicamente conocido ERP de SAP en la nube y es alimentado por el HANA base de datos en la memoria y la versión nube de S / 4hana está diseñado para escenarios híbridos combinando en las instalaciones y software en la nube.

 

YellowFin BI últimas versiones

YellowFin BI últimas versiones

YellowFin BI últimas versiones – Aleta amarilla BI es una software de inteligencia empresarial aplicación que proporciona una amplia gama de funcionalidad de análisis de inteligencia de negocios de informes de paneles y datos. Yellowfin BI permite la presentación de informes de los datos almacenados en bases de datos relacionales, cubos multidimensionales o en memoria bases de datos analíticos.

YellowFin BI se basa en la sede central en Melbourne, Australia,

La última versión de aleta amarilla BI 7.3+más – construir 20170608 – publicado el 30 junio 2017

Aleta amarilla BI últimas versiones

YellowFin BI Historial de versiones

Versión aleta amarilla BI 6.2
Versión aleta amarilla BI 6.3
Versión aleta amarilla BI 7.0
Versión aleta amarilla BI 7.1
Versión aleta amarilla BI 7.2
Versión aleta amarilla BI 7.3
Versión aleta amarilla BI 7.3 Más

 

 

 

 

Tableau Hyper motor Fecha de Publicación Revisión

Tabla hiper

Tabla hiper – Tableau adquirió Chuleta en de marzo de 2016. Hyper era un alemán, startup con sede académica desarrollar un alto rendimiento, en la memoria del motor de base de datos óptima.

sistema de base de datos de alto rendimiento de Hyper está siendo integrada en la oferta de productos de Tableau y traerá una serie de nuevas capacidades a la base de clientes de Tableau. Hyper reemplazará el envejecimiento Cuadro motor de datos (TDE).

Motor Hyper cuadro de datos

Esta nueva funcionalidad permitirá a los usuarios de Tableau existentes para llevar a cabo

  • análisis más rápido de Tableau conjuntos de datos
  • La mejora de la estrategia de grandes volúmenes de datos de Tableau mediante el apoyo a grandes conjuntos de datos no estructurados
  • Mejora de la integración de datos, la transformación de datos, la agregación de datos y los datos de mezcla
  • análisis más ricos, tal como de k-medias funciones de agrupación y de la ventana
  • Tableau Hyper también se extenderá el modelo de datos híbrido.
  • Unificación de sistemas de análisis y transaccionales
  • Hyper también proporcionará herramientas para la armonización, limpieza y compleja transformación y grandes conjuntos de datos
  • La aspiración es que Hyper proporciona una llamada capacidad de “análisis instantáneos” que mostrará automáticamente varios detalles contextuales como los usuarios interactúan con sus datos. Esta será servido por el motor de base de procesamiento de la memoria.

Hyper también conservará la conectividad con el 50 más o menos fuentes de datos que Tableau apoya en la versión 10 – esto cubre fuente de datos dispares tales como Amazon Redshift, google BigQuery, Copo de nieve, y SQL 2017 servidor.

Tabla hiper
Fecha de lanzamiento de Hyper Tableau

La versión beta de Hyper ya está en marcha (temprano 2017) y se espera que la fecha de lanzamiento de Hyper Tableau ser Q4 2017 y ser lanzado con versión de la tabla 11. Hyper sustituirá al motor de datos de Tableau (TDE) a finales de 2017.

QlikView Versión 13 Fecha de lanzamiento

QlikView 13

De negocios en todo el mundo están evolucionando a un ritmo vertiginoso y la necesidad de tomar decisiones al instante también ha crecido múltiples veces. Toma de decisiones a nivel ejecutivo no es más un proceso de pensamiento intuitivo o presentimiento impulsada. Tiene que ser respaldado con los datos y en base a los datos y la información completa. Para asimilar rápidamente una gran cantidad de datos, ahora hay una gran demanda de herramientas de Business Intelligence que puede ayudar a los altos ejecutivos de dar un panorama general de la imagen completa de negocios. Estas herramientas son hoy en día una necesidad primordial ya que ayudan a la gestión de mantener un ojo en el pulso de la empresa.

Hay una gran gama de herramientas de BI que hay en el mercado hoy en día que ayudan a negocios en una u otra forma. El Cuadrante Mágico de Gartner ha clasificado a QlikView Versión 13 en el segmento del líder en la categoría de productos y BI QlikView ha sido capaz de mantener su postura de últimos trimestres que es bastante de un reflejo de la popularidad de QlikView entre los principales directores de TI del mundo de casi todos los dominios que incluyen Finanzas, Bancario, Seguros / Actuarios, automóviles, Pharma, bienes de consumo, ventas al por menor, CPG, Fabricación, Utilidades, etc..

 

Facilidad de aprendizaje QlikView Versión 13

QlikView Versión 13 popularidad se puede atribuir a la gran cantidad de características que ofrece. No sólo tiene un tiempo de despliegue bajo su coste total de propiedad (Costo total de la propiedad) También es menor en comparación con otras herramientas de BI. Es fácil de aprender Qlikview ya que tiene una curva de aprendizaje baja y también es muy fácil de ser seguido y entendido para el usuario final. Dado que la mayoría de las empresas / organizaciones están desplegando QlikView para servir a su visualización y análisis de datos de negocios necesita que existe un enorme déficit de suministro de la demanda en términos de mano de obra requerida con el conjunto de habilidades deseado. QlikView Desarrolladores están teniendo una tasa de absorción muy en la industria de Analytics que ya no existe una fuerte influencia de las grandes empresas, ya que era el caso anterior. Cada tipo de negocio ya sea pequeña, mediana o una gran empresa está en busca de mano de obra que puede cuidar de instalación QlikView, preparar tableros de instrumentos, y preparar informes de negocio para ellos. En breve, la demanda de los desarrolladores de QlikView está en su mirada en este momento y es un campo prometedor para las personas que quieren entrar en el campo de visualización de datos de hoy.

 

Análisis predictivo

Análisis predictivo ayudará a su organización a revelar y predecir tendencias, anticiparse a los cambios del negocio, y la decisión estratégica unidad de muaré empírica hacer con el uso de una gama de análisis predictivo software.

El análisis predictivo se puede utilizar para describir cualquier enfoque para la minería de datos con cinco atributos:

  1. Predicción (en lugar de la descripción, clasificación o agrupación),
  2. Análisis ágil y rápida medido en horas o días
  3. Negocio altamente por ejemplo relevante. ¿por qué vendemos x muchos widgets en Nueva York (analiza ninguna torre de marfil complejo)
  4. facil de usar
  5. Resultados analíticos altamente visuales (tablas sin complejos / datos)

 

Análisis predictivo

En nuestra experiencia, la manera de tener éxito con Análisis Predictivo es capacitar a un nivel C Análisis predictivo Campeón. Recientemente se ha trabajado con una gran organización al por menor con un director financiero que fue muy agudo en el análisis predictivo para ayudar el crecimiento del negocio duro y detectar nuevas oportunidades de mercado.

 

TIBCO Spotfire Costo – Opciones y precios

Costo Spotfire – junto con muchas otras aplicaciones de software que puede ser bastante difícil de averiguar el costo de la herramienta de Business Intelligence Spotfire.

TIBCO Spotfire diseños, desarrolla y distribuye software de análisis en memoria para su uso en la inteligencia de negocio y análisis y proporciona a los usuarios con tableros ejecutivos, análisis de datos, Visualización de datos, ..

TIBCO Spotfire costos de precios

Spotfire ha existido desde principios de los años 90, pero en realidad no despegar hasta 2007, cuando la marca fue adquirida por el software de TIBCO. Un recuento exacto al cliente no está disponible, y tiene alrededor $1 mil millones en ingresos y una cuota de mercado creciente del mercado de herramientas de BI.

Si usted es un usuario corporativo, entonces es probable que usted será capaz de negociar un plan de precios a medida en función de las pleothora de diferentes opciones para elegir.

Sin embargo, para dar una idea del costo de TIBCO Spotfire Costo hay dos opciones posibles

1. Spotfire Service Cloud Personal – aprox. $300/curso, 100GB de almacenamiento, 1 asiento autor (funcionalidad ligeramente limitada en que el software de escritorio ha limitado conectividad a datos locales y puede subir sólo los archivos locales DXP).

2. Spotfire Grupo de Trabajo de la nube ($2000/curso, 250GB de almacenamiento, 1 / 5 asientos consumo autor / 1 analistas) y le da el mismo autor la capacidad de leer 17 diferentes tipos de archivos locales (dxp, FANFC, sbdf, sfs, xls, xlsx, XLSM, XLSB, csv, TXT, mdb, mde, accdb, ACCD, sas7bdat,udl, log, env), conectividad a fuentes de datos estándar (ODBC, OleDb, Oráculo, Proveedor de Microsoft SQL Server Data compacto 4.0, .Proveedor de datos .NET para Teradata, ADS Información Composite servidor de conexión, Microsoft SQL Server (incluyendo Analysis Services), Teradata y TIBCO Spotfire Mapas. También permite autor para hacer el análisis predictivo, previsión, y secuencias de comandos idioma local).

TParte de la nube Spotfire® Plataforma Spotfire® TIBCO
la fijación de precios $200/mes o $ 2000 / anual
precio de suscripción
Suscripción, Licencias permanentes y Plazo
licencias 1 Asiento de autoría (incluye autoría en línea y fuera de línea) Por pedido del cliente
Nube de almacenamiento de datos 250GB 0GB

TIBCO Spotfire versión 6 Revisión

TIBCO Spotfirees una herramienta de visualización de datos y anayltics que permite a los usuarios el acceso, analizar y crear informes dinámicos en una variedad de fuentes de datos.

Spotfire, en mi opinión es una herramienta mejor dirigido a aquellos usuarios que son verdaderos analistas de datos o el uso de la nueva buzzord “Los científicos de datos“.

Spotfire también mantiene el coste total de propiedad bajo, permitiendo a los usuarios crear y publicar una vez a muchos (sin licencia) los usuarios más de internet / intranet, como PDF o como informes de MS PowerPoint.

Si se utiliza correctamente con un buen todo entendimiento ronda del Spotfire contenido de datos puede ofrecer valor inmediato si usted es un investigador de mercado, un representante de ventas, un científico o un ingeniero de procesos, ya que permite identificar rápidamente las tendencias y patrones en los datos críticos para el negocio.

Spotfire puede acceder a los datos en varios lugares, como en el escritorio o en un sistema de archivos de red. Incluso puede acceder a sus datos si se encuentra en las bases de datos remotos a través de la función de Información Enlace, sin tener que involucrar a su departamento de TI cada vez que desee hacer una nueva pregunta. Sin embargo, para los usuarios de negocios típicos más necesitará el aporte de sus departamentos de TI para hacer las tablas de bases de datos subyacentes y campos understanddable. Por ejemplo haciendo Tabla 123_xyx / 4455gt campo para ser “Ventas Cantidad”.

Spotfire le permite filtrar los datos de forma interactiva, y ayuda al usuario de negocios profundizar en los datos para dar respuesta al instante y en un formato visual y understable – el viejo adagio de un “una imagen vale más que mil palabras” y en ninguna parte es esto más cierto que en el caso de los datos de Google Analytics.

Durante nuestra Revisión Spotfire hemos sido capaces de crear una variedad de visualizaciones de colores en forma de gráficos de movimiento, gráfica de barras, tablas cruzadas, gráficos de dispersión y muchos más que

Spotfire también tiene una serie de características ingeniosas y cuadros de mando con la cartografía a nivel de calle muy similaur a Google Maps.

En una reciente presentación que estaba en el director financiero de un Mundial 100 minorista, afirmó que ahora quería que su equipo de cara al futuro para deshacerse de la presentación Powerpoint y presentar los datos a él mediante Spotfire – claramente un entusiasta de este tipo de herramienta!

Informes estáticos puede ser limitante para los usuarios de negocio, por lo tanto Spotfire Versión 6 le permite crear informes dinámicos que ayudan al usuario en el planteamiento de nuevas preguntas de negocio y los datos de difusión. Visuations de datos pueden ser fácilmente convertidos en sus informes para mostrar a los colegas y clientes.

Las nuevas características disponibles en Spotfire v6 son:

  • Mapeo de mapas Google estilo Nivel avanzado e integración
  • La capacidad de seleccionar de forma interactiva un subconjunto de datos en un gráfico y luego profundizar / a través de los datos en el
  • Una gama de nuevas características gráficas
  • El texto se puede colocar fácilmente en la parte superior de imágenes
  • Integración mejorada y la capacidad de enviar datos en dispositivos móviles
  • Visualizar, explorar y analizar los datos en el contexto de ubicación
  • Ampliar la comprensión de la situación con varias capas geo-analytics
  • Mashup nuevas fuentes de datos para proporcionar precisa geo-codificación de toda la empresa
  • Mejora de autoría basada en Web

Las fuentes de datos que Spotfire Versión 6 puede conectarse a son:

• Cloudera Colmena CDH4, CDH5
• Cloudera Impala CDH4, CDH5
• Información Composite servidor (ADS) 6.1, 6.2
• Plataforma de Datos Hortonworks 1.3, 2.0
• HP Vertica 6.1
• IBM Netezza 6.1, 7.0
• Analysis Services de Microsoft 2008, 2012
• Microsoft SQL Server 2005, 2008 R2, 2012
• MySQL 5.1, 5.5, 5.6
• Oracle y Oracle Exadata (Oracle 11gR1 y R2)
• Oracle Hyperion Essbase 9.3, 11.1
• Pivotal Greenplum 4.1, 4.2, 4.3
• HAWQ Pivotal
• PostgreSQL 8.4, 9.0, 9.1, 9.2
• SAP HANA SPS6
• Almacén SAP NetWeaver Business 7.0.1
• Teradata Aster 5.0, 5.11
• Teradata 12.10, 13.00, 13.10, 14.00, 14.10

¿Qué es un científico de datos?

La ciencia de datos es el estudio de la extracción del conocimiento generalizable a partir de datos, sin embargo, la palabra clave es ciencia. Incorpora diferentes elementos y se basa en las técnicas y teorías de muchos campos, incluyendo procesamiento de señales, matemáticas, modelos de probabilidad, aprendizaje automático, programación, estadística, ingeniería de datos, reconocimiento de patrones y aprendizaje, visualización, modelado de la incertidumbre, almacenamiento de datos, y computación de alto rendimiento con el objetivo de extraer significado de los datos y la creación de productos de datos. La ciencia de los datos es una palabra de moda, utilizado a menudo de forma intercambiable con el análisis o datos grandes, que a menudo se abusa de la comercialización de cualquier cosa que implica el procesamiento de datos, en particular, a volver a la marca de inteligencia y análisis de negocio enfoques competitivos existentes. Ciencia datos no tiene por qué ser siempre de grandes datos, sin embargo, el hecho de que los datos está ampliando hace grandes datos es un aspecto importante de la ciencia de datos.

Un practicante de la ciencia de datos se denomina un científico de datos. Datos científicos resuelven problemas de datos complejos mediante la utilización de una profunda experiencia en alguna disciplina científica. En general se espera que los científicos de datos son capaces de trabajar con diversos elementos de las matemáticas, estadísticas e informática, aunque no se requiere experiencia en estos temas. Sin embargo, un científico de datos es más probable que sea un experto en sólo una o dos de estas disciplinas y competentes en otros dos o tres. Esto significa que la ciencia de datos debe ser practicado en equipo, donde todos los países miembros del equipo hay experiencia y competencia en todas las disciplinas.

Los buenos datos científicos son capaces de aplicar sus habilidades para lograr un amplio espectro de resultados finales. Algunos de estos incluyen la capacidad de encontrar e interpretar las fuentes de datos ricos, gestionar grandes cantidades de datos a pesar de hardware, software y limitaciones de ancho de banda, combinar fuentes de datos en conjunto, garantizar la coherencia de conjuntos de datos, crear visualizaciones para ayudar en la comprensión de datos, construir modelos matemáticos utilizando los datos, presente y comunicar las intuiciones de datos / conclusiones a especialistas y científicos en su equipo y si es necesario a un público ingenuo. Los conjuntos de habilidades y competencias que los científicos emplean datos varían ampliamente. Los científicos de datos son una parte integral de la inteligencia competitiva, un campo emergente que abarca una serie de actividades, como la minería de datos y análisis, que puede ayudar a las empresas obtener una ventaja competitiva.

Datos técnicas científicas de impacto la forma en que accedemos a los datos y realizar investigaciones a través de varios dominios, incluyendo las ciencias biológicas, informática médica, ciencias sociales y las humanidades.