Cuadrante Mágico de BI 2018 – Gartner Business Intelligence

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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 para BI
plataformas”,

Cuadrante Mágico de BI 2018 – Gartner Business Intelligence

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
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

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