Tradicionalmente, las empresas han ido implantando las bases de datos para ir almacenando su información en miles y miles de registros a los que poder acceder en un momento dado para su consulta o modificación: clientes, pedidos, ventas, cobros, etc.
Sin embargo, paulatinamente nos hemos dado cuenta que dentro de la masa bruta de información contenida en las bases de datos, se puede extraer conocimiento esencial sobre el funcionamiento de la empresa que puede ayudar a tomar decisiones y seguir estrategias para conseguir llegar de la forma mas eficaz a los objetivos deseados.
• Que productos se venden más y bajo que condiciones.
• Niveles de stock y su correspondencia con las ventas.
• Clientes con determinado perfil que compran un producto también han comprado otro.
Imaginemos el caso de una empresa que se dedica a la distribución de moda a múltiples establecimientos en un amplio territorio, tras un análisis adecuado, llega a la conclusión de que en las provincias costeras y mas cálidas se venden productos de colores mas claros y tejidos mas ligeros que en los establecimientos situados en las provincias de interior o del norte del país. Este ejemplo que a simple vista puede parecer obvio, resulta clarificador de cómo una empresa puede orientar su producción, los niveles de stock en sus establecimientos, su logística y distribución de una manera mucho más eficaz para lograr optimizar su negocio.
Para que esta información pueda llegar a los directivos de la empresa, sin que estos tengan que montar un rompecabezas en un bosque de datos en el que muchas veces no saben como acceder ni son conocedores de los lenguajes de programación para realizar consultas de la información existente, se requiere la implantación de un sistema de inteligencia empresarial que simplifique el uso de esta información para facilitar la toma de decisiones.
Este sistema de inteligencia empresarial se constituirá sobre los siguientes elementos:
- Un almacén de datos alternativo al principal denominado Data Warehouse, con ello conseguiremos mayor rapidez de respuesta en las consultas, mayor cantidad de datos disponibles o historial, eliminación de ruido o datos no significativos, etc.
- Un sistema de alimentación de este almacén de datos mediante una serie de herramientas ETL (Extract, Transform and Load), dedicadas a extraer, transformar y cargar la información contenida en la base de datos principal de la empresa.
- Un sistema de cubos OLAP (On Line Anlitical Processing) para la distribución de estos datos a sus destinatarios mediante objetos de negocio que proporcionen dimensiones o ejes simples para facilitar su análisis.
- Herramientas para poder representar dichos datos mediante tablas, gráficas y reportes que puedan ser distribuidos a los actores de la empresa.
Microsoft ofrece todas estas herramientas en la suite SQL Server 2008, tanto en su edición standard como en la entrerprise, que puede complementarse con MS Office y Sharepoint para la configuración del Front-End que se ofrece al usuario final.
Dentro de las herramientas disponibles en SQL Server 2008, utilizaremos:
- MSSQL, Microsoft SQL Server, que es el motor de base de datos de SQL Server que se ha optimizado para albergar nuestro Data Warehouse mediante esquemas en estrella.
- SSIS, SQL Server Integration Services donde se configurarán los procesos ETL para alimentar el Data Warehouse y automatizar su administración.
- SSAS, SQL Server Analysis Services, que nos permitirá realizar el Data Mining y generar los cubos OLAP para ofrecerlos a los usuarios que podrán de esta manera consultar los datos de una forma mas sencilla e intuitiva.
- SSRS, SQL Server Reporting Services, el servidor de informes que nos permitirá la configuración y diseño de los reportes de Business Intelligence formados por tablas, gráficos, indicadores de nivel y visuales, cartografía, etc.
Finalmente, para completar la arquitectura de nuestra solución de Business Intelligence, contamos con distintas herramientas que pondremos a disposición del usuario final, para que pueda explotar los datos:
- Sharepoint, como portal web colaborativo en el que quedaría integrada nuestra solución de Business Intelligence.
- Microsoft Office, principalmente a través de Excel como herramienta de explotación de datos decisionales, al que se pueden añadir complementos como PowerPivot, que facilita la manipulación de datos a cualquier usuario sin necesidad de ser desarrollador.