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Beneficios de Big Data con analítica
Edward Roske, CEO
Oracle ACE Director
BLOG: LookSmarter.blogspot.com
WEBSITE: www.interrel.com
TWITTER: Eroske
Sobre interRel
Ganador del Premio Oracle
Solución EPM & BI del Año
Tres directores Oracle ACE
Autores de más de 10 de los libros más
vendidos de Hyperion y Essbase
Aliado Oracle Platinum
Una de las 100 empresas tecnológicas de
más rápido crecimiento en los EEUU (CRN
Magazine)
Una de las empresas de crecimiento más
rápido en los EEUU (Inc. Magazine 2007- a
la fecha presente)
Strategia
Infra-
estructura
Consultoría
EducaciónApoyo al
cliente
Libros
Fundada en 1997, tenemos la mayor
experiencia con Oracle EPM/BI de todo el
Mundo
3 nuevos libros de Hyperion Planning!
Planning 11.1.2.2/11.1.2.3: Creating
Applications
Planning 11.1.2.2/11.1.2.3: Advanced
Planning
Planning 11.1.2.2/11.1.2.3: An
End User’s Guide
Smart View 11.1.2.2: End User Guide
Essbase Studio 11.1.2.2
Essbase 11: Admin Guide
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libros y más!
Los 10 libros más vendidos sobre Hyperion
¿Qué es
Big Data?
¿Qué tipo de preguntas podemos contestar sin Big Data?
D ir e c to r o f T e c h n o lo g y
S y s te m s A r c h ite c tu re
C IO
C o r p o r a te P la n n in g
F in a n c ia l A n a ly s t
V P F in a n c e
B u d g e t D ir e c to r
D ir . F in a n c ia l R e p o r t in g
C o n t r o lle r
C F O
S a le s D ir e c to r
S a le s D ir e c to r
R e g io n a l V P
S a le s D ir e c to r
S a le s D ir e c to r
R e g io n a l V P
V P S a le s
M a r k e t M a n a g e r
P r o d u c t M a n a g e r
D ir . , P r o d u c t M a r k e t in g
D ir e c to r , P u b lic R e la t io n s
D ir e c to r , C r e a t iv e S e r v ic e s
V P M a r k e t in g
P r o d u c t io n M a n a g e r
P r o d u c t io n M a n a g e r
M a n u fa c tu r in g D ir e c to r
D ir e c to r , L o g is t ic s
V P O p e r a t io n s
C E O
¿Podemos planear una
promoción a mitad de
año? ¿Tenemos suficiente capacidad
para la producción adicional?
¿ Tenemos suficiente capacidad
para la distribución?
¿En cuánto aumentarán
las ventas?
¿Tenemos dinero suficiente
para invertir en esta iniciativa?
¿En cuánto han incrementado
los beneficios?
¿Han aumentado nuestras
iniciativas el valor
de los accionistas?
¿Cuáles son las preguntas que Big Data puede contestar?
D ir e c to r o f T e c h n o lo g y
S y s te m s A r c h ite c tu re
C IO
C o r p o r a te P la n n in g
F in a n c ia l A n a ly s t
V P F in a n c e
B u d g e t D ir e c to r
D ir . F in a n c ia l R e p o r t in g
C o n t r o lle r
C F O
S a le s D ir e c to r
S a le s D ir e c to r
R e g io n a l V P
S a le s D ir e c to r
S a le s D ir e c to r
R e g io n a l V P
V P S a le s
M a r k e t M a n a g e r
P r o d u c t M a n a g e r
D ir . , P r o d u c t M a r k e t in g
D ir e c to r , P u b lic R e la t io n s
D ir e c to r , C r e a t iv e S e r v ic e s
V P M a r k e t in g
P r o d u c t io n M a n a g e r
P r o d u c t io n M a n a g e r
M a n u fa c tu r in g D ir e c to r
D ir e c to r , L o g is t ic s
V P O p e r a t io n s
C E O
¿Qué opinion hay
sobre nuestros
productos?¿Por qué hay tanto tiempo
de inactividad de
nuestras máquinas?
¿Por qué hay retraso
en los envíos?
¿ Tenemos la variedad
de productos
correcta?
¿Hay fraude en nuestras
cuentas fiscales?
¿Por qué hay un desplome
continuo de
nuestras computadoras?
¿Está la junta directiva a punto de
terminar mi contrato?
¿Qué significa Big Data para Usted?
¿Cuáles son los dos tipos de datos?
Datos
estructurados
Datos
no estructurados
¿De dónde viene Big Data?E
str
uctu
rado
No e
stru
ctu
rado
¿Cuáles son las cuatro letras V de Big Data?
Volumen
Escala de datos
Velocidad
Velocidad de datos
Variedad
Tipos de datos
Veracidad
Inestabilidad de datos
¿Cómo obtener beneficios con Big Data?
¿Cómo analizar
Big Data?
Financial
GL
HR
DATA
Sales Distribution Custom
Dashboards Office Self ServiceReport BooksAdhoc Mobile
Business Intelligence
Cómo hacer llegar datos a los usuarios finales
¿Qué buscan los usarios en una interfaz?
ConsistenciaFacilidad de
usoInteractividad
Flexibilidad Rapidez Coherencia
EficienciaCliente
Delgado
Mínimaformaciónnecesaria
¿Cómo analiza
Oracle
Big Data?
Essbase
Common Enterprise Information Model
EndecaDimension
Management
Interactive Dashboards
Reporting &Publishing
Query &Analysis
Detect& Alert
OfficeIntegration
Search Embedded Mobile Scorecards
ERP Analytics
Planning &Forecasting
Financial Close and Reporting
StrategyManagement
Profitability Management
CRM Analytics
Industry Analytics
Data
So
urc
es
BI/
EP
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Pla
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BI
/ E
PM
Ap
plic
ations
OLTP & ODSSystems
Data WarehousesData Marts
PackagedApplications
(Oracle, SAP, Others)
ExcelXML/Office
BusinessProcesses
OLAPSources
Exadata Unstructured & Semi-Structured
Oracle Business Intelligence Foundation Suite
BI Server
Un vistazo a OBIEE
Un vistazo a OBIEE
Un vistazo a OBIEE
Un vistazo a OBIEE
Un vistazo a OBIEE
Un vistazo a OBIEE
27
Aplicación móvil Oracle BI
Informes móviles
Pasos necesarios para
la integración de Oracle BI
con Big Data
30
1. Evaluación del estado actual de los datos
Evaluación de las cuestiones y necesidades mas difíciles e.j: Colección de datos de demasiadas fuentes y diferentes sistemas para una presentación de
informes consistente
e.j: Poner el análisis improvisado y la analítica avanzada en las manos del usuario final,
reemplazando informes generados por SQL
Otras cuestiones importantes ¿Dónde estan los datos guardados? ¿Dónde se deben guardar los datos ¿De cuántas fuentes?
¿Existe un almacén de datos? ¿Es completo?
¿Cuáles son los requisitos del rendimiento de peticiones?
¿Cuáles son los requisitos para el tiempo de entrega de datos (e.j. tiempo real, cada noche)?
¿Cuáles son las áreas temáticas?
¿Cómo son los informes?
¿Cuál es el periodo de tiempo para la implementación?
¿Quienes son mis usuarios y que necesitan poder hacer?
¿Cómo tienen los usuarios que visualizar y analizar los datos?
¿Qué cálculos y directivas necesitan ser incluidas?
¿Es necesario actualizar el origen?
3
2. Prioridades y planificación
Dar prioridad a los requisitos para entender el enfoque principal
Dar un enfoque por fases durante la implementación. No es
necesario construirlo todo a la misma vez
Desarrollar el equipo correcto
Asegurar la comunicación entre las fuentes de almacén de datos,
fuentes de datos no estructurados y fuentes BI
¡Ustedes están en el mismo equipo!
¡Trabajen juntos!
Empiecen desde abajo
Área temática en BI Server, Essbase, or Endeca
Y finalmente…
3. Implementación / Exito
Siguientes fases/ Mejoras continuas
Sumario…
http://bit.ly/ORABigData34
Resolución de problemas comunes de acceso de datos
Problemas comunes de acceso de datos La solución
Falta de una estrategia única de entrega de
información
Business Intelligence (BI) junto con su almacén de datos y datos no
estructurados forman la información completa
Consultas de IT y de usuarios finales Un espacio de trabajo común con herramientas fáciles de usar pone
los informes y el análisis en las manos de los usuarios finales
Silos de información BI produce un modelo de empresa que elimina los silos de
información en bases de datos y diferentes sistemas
Visibilidad limitada BI facilita una mejor visibilidad de las claves métricas y de los
factores que favorecen el crecimiento del negocio
Co-relaciones limitadas BI facilita una manera de corelacionar la información relevante a
través de las bases de datos y de los sistemas
Diferentes necesidades de los usuarios
finales
Un espacio de trabajo común provee el acceso a la información
tanto a los usuarios finales de nivel básico y los de nivel avanzado
BI permite la customización a diferentes usuarios finales de un
modelo de empresa común
Problemas comunes del almacén de datos
Problemas comunes del almacén
de datos
La solución
Cambios en el almacén de datos
conllevan una pérdida de tiempo
Incorporación de cambios y nuevas fuentes al almacén de datos a nivel
virtual BI y a nivel físico en el almacén de datos
Acceso inmediato a informes para nuevas fuentes ya que están incluidos
en esquemas lógicos o a través de descubrimiento de la información
Falta de capacidad de manejo de
datos no estructurados
Uso de Hadoop para almacenar datos o simplemente para minar datos a
través del nivel BI
Latencia de datos Acceso a tiempo real o casi tiempo real con Business Intelligence
Costosas estructuras agregadas El principal propósito de OLAP es almacenar datos agregados para el
rápido análisis y la producción de informes
Elimine agregaciones del DW y use OLAP
Cambios constantes de "Business
Definitions”
BI proporciona un modelo para cambios fáciles de “business definitions”
Dimensiones comunes y
definiciones comunes
Business Intelligence proporciona un modelo de empresa común para la
información mientras que permite presentaciones y visualizaciones
customizadas de los términos y dimensiones específicas al usuario final
Beneficios de Big Data con analítica
Edward Roske, CEO
Oracle ACE Director
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