proceso de decisión de plataformas
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Proceso de decisión de Plataformas. III FORO DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO. Madrid, 21 de Febrero de 2006. Soluciones vs. Suites de aplicaciones. Fernando Alvarez Fernández NEGYTEC. Indice. Metodología Inteligencia de negocio: Inicios (1996) - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Proceso de decisiónde Plataformas
Fernando Alvarez FernándezNEGYTEC
III FORO DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOMadrid, 21 de Febrero de 2006
Soluciones vs. Suites de aplicaciones
2
Metodología
Inteligencia de negocio: Inicios (1996)
Inteligencia de negocio: Evolución y situación actual
Inteligencia de negocio: Perspectivas
Identificación de necesidades / Valoración de productos
Soluciones vs. Suites de aplicaciones
Tendencias del mercado
Indice
3
El proceso de decisión para la selección de una plataforma es independiente del tipo de plataforma en su esquema conceptual de desarrollo, debiendo abordarse siempre los siguientes pasos:
Conocimiento detallado de la plataforma a seleccionar.• Conocimiento del ámbito de negocio• Conocimiento del entorno tecnológico y sus posibilidades.• Perspectivas de evolución
Conocimiento detallado de nuestras necesidades• Requerimientos usuarios finales• Requerimientos tecnológicos.• Condicionantes de la organización
Definición de las dimensiones para ponderación de soluciones / suites• Matriz básica• Matriz compleja
Presentaciones de vendedores y proveedores
Análisis y decisión final
... y con estos pasos podríamos abordar la selección de cualquier plataforma (ERP, gestor de contenidos, CPM, etc.)
Metodología
4
Asegura la integridady calidad de los datos
(data quality)
Almacena informaciónhistórica
(time-variant)
Garantiza la continuidadde la información(non-volatile data)
• Elimina incongruencias por la utilización de datos de diversas fuentes
• Aplica criterios consistentes de nomenclatura
• Optimiza las estructuras de codificación
• Comprueba las diferentes unidades de información
• La información se considera a largo plazo (de 5 a 10 años)
• Permite análisis sofisticados de:- Evolución de tendencias- Análisis comparativos- Variaciones estadísticas
• Facilita el tratamiento de la información, manteniendo la unicidad de los datos
• La información puede obtenerse cuando se considera necesario
• Permite distintos enfoques del mismo problema de negocio
Inteligencia de Negocio: Inicios (1996)
La “Inteligencia de Negocio” se definía como la habilidad de consolidar información y analizarla con la suficiente velocidad y precisión para descubrir mejoras y tomar decisiones que favorecieran ventajas competitivas.
Integra estrategia, procesos y tecnología(business-oriented)
• Es una forma de trabajo que actúa como elemento catalizador de los procesos de cambio
• No se debe confundir con un conjunto de tecnologías, aunque depende en gran medida de los avances en este campo
• Analiza funciones cruzadas de negocio: Los datos se almacenan en base a criterios que permiten obtener una visión global del negocio
5
Orientada a los procesos
Dinámica
Normalizada (OLTP)
Repetitivos
Reducido
Variado
Inmediata
Enfoque
Flujo
Estructura de datos
Procesos
Universo temporal
Modelo de datos
Disponibilidad
Orientada al negocio
Estática
Desnormalizada (OLAP)
Analíticos o heurísticos
Históricos
Relacional, Multidimensional
Según criterios
Ám
bit
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e ap
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ción
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mb
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licación“In
teligencia d
e Negcio”
Nivel deToma de Decisión
Nivel Operativo
Factores discriminantes
en el tratamientode la información
Los sistemas transaccionales tradicionales eran poco eficientes para sintetizar un gran volumen de datos, realizar análisis multidimensionales para el estudio de tendencias y tomar decisiones de forma rápida y efectiva.
Inteligencia de Negocio: Inicios (1996)
6
Nivel Operativo
Nivel Táctico(Objetos de
negocio)
Nivel Estratégico(Unidades de
negocio)
Fuentes de Datos
Transformación/Integración
Modelización(Meta-Datos)
DataWarehouse
Manipulación(Decisores)
1 2 3 n
Niveles Corporativos (Usuario final)vs
La “Inteligencia de Negocio” se crea identificando las necesidades TOP-DOWN de información de los decisores, contrastando estas necesidades con las disponibilidades en el ámbito operativo y añadiendo los datos externos e históricos de las fuentes apropiadas…
Inteligencia de Negocio: Inicios (1996)
Flujo de procesos (Perspectiva TI)
7
DataDistribution
SistemasFuente
Otras Fuentes(externas)
DataWarehouse
Data Marts
Information Management
EISDSS
DecisionMaking
Data miningData surfing
DataAnalysis
• Definición de objetos de negocio
• Integración y transformación de los datos operativos en datos analíticos destinados a los procesos de decisión
• Construcción de los metadatos, que constituyen la base del “Data Warehouse”
• Distribución inteligentede datos para facilitar a cada centro decisor la información específica que necesite tratar
• Obtención de valor añadido dentro del negocio
Puede realizarse de dos formas:
- Facilitando un acceso rápido y sencillo a los datos mediante el uso de diferentes herramientas
- Tratando la información para conseguir:. Una visión global (Data Surfing). Una profundización en el análisis de los datos (Data Mining)
Procesos Básicos de la “Inteligencia de Negocio”
DataManagement
- AEB- Demográficas- B.D. Riesgos- Prospects- Reuters- .....
Modelo deNegocio
Modelo dedatos
Modelo dedistribución
Modelo dedecisión
Inteligencia de Negocio
Aspectos Clave
Lo que implicaba un planteamiento de negocio con los siguientes modelos que debían ser definidos antes de comenzar a seleccionar la plataforma tecnológica.
Inteligencia de Negocio: Inicios (1996)
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Selección deTecnologíaempleada Orientada a Ventajas Inconvenientes
Hardware MPP - MassivelyParallell Processing
SMP - SymmetricMultiprocessing
• Interrogaciones complejas a Bases de Datos
• Data mining , DSS, EIS
• Gran volumen de transaccionesde teleproceso
• Escalabilidad ilimitada• Altos niveles de funcionalidad• Rapidez y rendimiento para los
propósitos a los que está orientada
• Tecnología estable y bien soportada• Buen ratio Precio/Rendimiento,
comparado con hardware MPP• Posibilidad de incorporar las
capacidades requeridas para Data Warehouse utilizando software específico
• Coste elevado de componentes hardware
• Tecnología emergente• Pocos proveedores de software
• Escalabilidad limitada
Relational/OLAP - On Line Analytical Process
MDD - Multidimensional Data Base
Software (*)
Las herramientasdescritas en elapartado anteriorutilizan combinaciones de ambas tecnologías
• “Queries” a aplicaciones convolúmenes de datos elevados yrelaciones relativamentesimples entre ellos
• Análisis en tiempo real
• “Queries” cruzados de grancomplejidad a un volumende datos no elevado
• Modelización. Predicción, análisis de tendencias y estadístico
• Data Marting
• Portabilidad. Todos los software obedecen a un modelo relacional
• Se accede siempre con un lenguajeSQL estándar
• Permite cambios estructurales muyrápidos en las dimensiones de datos
• Carencia de un modelo multidimensional común
• Falta de un método estándar de acceso a los datos
• Limitaciones en el rendimiento para queries que requieren cruces de información de distintas tablas
• Las librerías de funciones de cálculo estándar son limitadas
• Bajo rendimiento con cálculos complejos
• Rendimiento espectacular de los queries si el diseño obedece al modo en que se accede a los datos
Dentro del proceso de selección de Hardware y Software, y en función de los requerimientos que se habían establecido, había que tener en cuenta la utilización de diferentes tecnologías.
Inteligencia de Negocio: Inicios (1996)
9
Productos ETL (Extraction, Transform and Load):
• Prism• Intelligent Warehouse• Platinum
Productos existentes en elmercado: 10
DataDistribution
SistemasFuente
Otras Fuentes(externas)
DataWarehouse
Data Marts
EISDSS
DecisionMaking
Data miningData surfing
DataAnalysis
Bases de Datos para“Inteligencia de Negocio”
Comerciales• Terabytes - DB2• > 100 Gb - Oracle, Informix• > 40 Gb - Sybase, CA-Ingres,
Microsoft SQL ServerEspecializadas
• RedbrickPropietarias
• Tandem non-stop SQL, TeradataMultidimensionales
• EssBase, Express, Gentium, DSS, Commander OLAP
Productos existentes en el mercado: 25
Herramientas de Toma de Decisiones
• Altamente sofisticadas - Decision Suite, DSS Agent
• Moderadamente sofisticadas - Business Objects, Forest and Trees
• Sencillas- Powerbuilder, VB,...
Productos existentes en el mercado: 20
Herramientas de Data Mining• AcuStar, ModelMax, SAS, Info
Navigator, Visualization Data Explorer, dBIntellect
Productos existentes en el mercado: 10
DataManagement
Ninguna suite de aplicaciones soportaba de forma consistente el rango completo de requerimientos para el tratamiento de los datos.
Inteligencia de Negocio: Inicios (1996)
La complejidad de realizar una “elección adecuada” venía marcada por las combinaciones existentes con estos productos: 7.500 variantes.
10
Based on chart by Jeffrey Tash, Database Decisions, Inc. (617) 332-3101Based on chart by Jeffrey Tash, Database Decisions, Inc. (617) 332-3101
RemoteProcedureCalls—6
MessageQueuing—9
ObjectRequestBroker—8
InterprocessCommunication—4
SecurityServices—7
TerminalServices—11
TimeServices—2
ConversationalServices—2
Word ProcessingSpreadsheets
Drawing/PaintingDesktop Publishing
Communications
RDBMS—19ODBMS—9
Trans. Mgrs.—7Work Flow—11
Remote FileAccess—7
DirectoryServices—7Remote Database
Access- APIs—5- Protocols—3- Gateways—10- Propagators—10
Message RoutingServices- APIs—4- LAN e-Mail—9- MTAs/Gateways—7- Public Carriers—6
MIDDLEWARE
NETWORKING
NETWORKMANAGEMENT
Network Mgmt.Systems—14
Network Mgmt.Protocols—14
Protocols—10 Inter-Networks:- Intelligent Hubs—5- Routers—6
Networks—19 Wiring—6
CLIENTS NETWORKS SERVERS
GUI—7OS—19
Hardware—7
MiddlewareNetworking
Network Mgmt.
NOS—7OS—17
Hardware—11
A la complejidad de elección de herramientas con los elementos tradicionales de una plataforma de “Inteligencia de Negocio” se le podía añadir otra, derivada de la utilización de una infraestructura cliente/servidor:
Inteligencia de Negocio: Inicios (1996)
Las posibles combinaciones en este caso serían 76* 1049.
11
Desde el punto de vista tecnológico el aspecto que más ha evolucionado es el relacionado con la integración de los datos, haciendo que se haya incorporado como parte fundamental de la estrategia corporativa de las compañías.
Inteligencia de Negocio: Evolución y situación actual
Enterprise Application Integration (EAI)Right-Time ETL (RT-ETL)
Enterprise Data Replication (EDR)
Enterprise Information Integration (EII)
Extract, transform & load (ETL)Enterprise Content Management (ECM)
Data IntegrationApplications
Data sources
Centralized data
Components of a data integration solution.
Data targets
Data IntegrationProducts
Data IntegrationTechnologies
Data IntegrationTechniques
Data Consolidation
Virtual business view
Data FederationDistributed
data
Fuente: TDWI (The Data Warehouse Institute)
Data Integration Techniques.
Data Propagation
12
Desde el punto de vista tecnológico el aspecto que más ha evolucionado es el relacionado con la integración de los datos, haciendo que se haya incorporado como parte fundamental de la estrategia corporativa de las compañías.
Inteligencia de Negocio: Evolución y situación actual
Enterprise Application Integration (EAI)Right-Time ETL (RT-ETL)
Enterprise Data Replication (EDR)
Enterprise Information Integration (EII)
Extract, transform & load (ETL)Enterprise Content Management (ECM)
Data IntegrationApplications
Data sources
Centralized data
Components of a data integration solution.
Data targets
Data IntegrationProducts
Data IntegrationTechnologies
Data IntegrationTechniques
Data Consolidation
Virtual business view
Data FederationDistributed
data
Fuente: TDWI (The Data Warehouse Institute)
Data Integration Techniques (1996).
Data Propagation
13
Esta estrategia de integración empresarial óptima tiene su núcleo en una ingeniería tecnológica explícita para la gestión y explotación de los datos.
Inteligencia de Negocio: Evolución y situación actual
Data qualitymanagement
Metadatamanagement
Systemsmanagement
Enterprise application integration (EAI)
Right-time ETL (RT-ETL)
Enterprise information integration (EII)
Enterprise data replication (EDR)
Extract, transform, load (ETL)
Enterprise content management (ECM)
Web services(services-oriented-architecture)
Data Integration Management
Data Integration Technologies
Change dataCapture (CDC)
Data transformation (restructure,Cleanse, reconcile, aggregate)
Datapropagation
Dataconsolidation
Datafederation
Data Integration Techniques
Data IntegrationApplications
Master DataManagement (MDM
Customer DataIntegration (CDI)
Dispersed internal & external data
Integrated data
Source Target
Enterprise data integration
architecture.
Fuente: TDWI (The Data Warehouse Institute).
Cortesía de BI Research
14
Esta estrategia de integración empresarial óptima tiene su núcleo en una ingeniería tecnológica explícita para la gestión y explotación de los datos.
Inteligencia de Negocio: Evolución y situación actual
Data qualitymanagement
Metadatamanagement
Systemsmanagement
Enterprise application integration (EAI)
Right-time ETL (RT-ETL)
Enterprise information integration (EII)
Enterprise data replication (EDR)
Extract, transform, load (ETL)
Enterprise content management (ECM)
Web services(services-oriented-architecture)
Data Integration Management
Data Integration Technologies
Change dataCapture (CDC)
Data transformation (restructure,Cleanse, reconcile, aggregate)
Datapropagation
Dataconsolidation
Datafederation
Data Integration Techniques
Data IntegrationApplications
Master DataManagement (MDM
Customer DataIntegration (CDI)
Dispersed internal & external data
Integrated data
Source Target
Enterprise data integration architecture
(1996).
Fuente: TDWI (The Data Warehouse Institute).
Cortesía de BI Research
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DataDistribution
DataWarehouse
DM
DM
DM
EISDSS
DecisionMaking
Data miningData surfing
DataAnalysis
DM
DataManagement
Otro de los cambios más destacables es la aparición de un nuevo entorno, el colaborativo, orientado a facilitar el trabajo en grupo de los usuarios finales. Es el mundo de los portales de negocio, las intranet y extranet.
Entorno de “Inteligencia de Negocio”
Entorno “Transaccional”
Datostransaccionales
Maestro de datos
integrados
Entorno Colaborativo
Datos web demedios digitales
Documentos
Información decolaboración
Batch data.
Near-real-time data
Point-in-time data
Inteligencia de Negocio: Evolución y situación actual
Operational Data Store
(ODS)
16
Como conclusión de todo lo comentado anteriormente se puede presumir que desde el punto de vista del usuario el Data Warehouse desaparecerá como elemento específico.
Mayor conectividad de los datos a través de toda la empresa: cualquier fuente, cualquier destino, en cualquier momento.
Negocio orientado al tiempo real: captura, transformación y suministro sin tiempo de espera (que a veces no significa rabiosamente real – no perder la perspectiva -.)
Fusión de los entornos operativo (transacciones y procesos) y de gestión (datos consolidados).
Existencia de una capa semántica a nivel corporativo facilitada por la interoperabilidad de los servicios Web a nivel de lectura y escritura: arquitectura SOA como estándar.
Reducción de las ventanas batch (nuevas tecnologías de compresión, partición avanzada, etc.)
Consolidación y reducción de Data Warehouse y Data Marts.• Mejora de rendimientos• Garantía de control de acceso y calidad a los departamentos• Fusiones y adquisiciones• Mayor conocimiento frente a criterios “propietarios” de algunos vendedores
Inteligencia de Negocio: Perspectivas
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DataDistribution
DataWarehouse
DM
DM
DM
EISDSS
DecisionMaking
Data miningData surfing
DataAnalysis
DM
DataManagement
Y desde el punto de vista de TI, a largo plazo, tendremos un Data Warehouse único para ambos entornos.
Entorno de “Inteligencia de Negocio”
Entorno “Operativo /
Transaccional”
Datostransaccionales
Maestro de datos
integrados
Planificación, presupuestos, previsiones.
Near-real-time data
Point-in-time data
BPA.- Business Process Automation
BPM.- Business Process Management
BAM.- Business Activity MonitoringBPM.- Business Performance Management
CPM.- Corporate Performance Management
EPM.- Enterprise Performance Management
Actualmente ya se están consolidando DW, Dmarts y ODS en bases de datos replicadas por niveles.
?
Entorno “Transaccional”
Operational Data Store
(ODS)
Inteligencia de Negocio: Perspectivas
18
A la hora de valorar nuestras necesidades debemos intentar incluir todas las características que consideremos de cierta relevancia para nuestra organización.
Identificación de necesidades / Valoración de productos
Multidimensional analysis and OLAP
Modeling and visualization
Data Mining
Business Planning, Budgeting and Forecasting
KPI's
Consolidation
Scorecard/Dashboard
Executive Information System (EIS)
Decision Support System (DSS)
End-user query and reporting
FUNCIONALIDAD
Disponibilidad formación del vendedor
Navegación hacia aplicaciones externas
Transiciones de pantallas y de funciones
Funciones de menu configurables, faciles de comprender y orientadas a procesos
Ayuda on-line configurable
Navegación
Interfase gráfica de usuario, aspecto
AMIGABILIDAD (usuario)
Escalabilidad y capacidad multi-site
Nueva versión en los próximos 15 meses
Integración con aplicaciones de terceros
Flexibilidad para implementar modificaciones
Soporte otras B.D.
Soporte DB/2
Soporte SQL Server
Soporte Oracle DB
Soporte OSX (Mac)
Soporte Linux
Soporte UNIX
Soporte Windows
Arquitectura
TECNOLOGIA
Captura de eventos y datos en tiempo real
Conectividad con paquetes de software
Monitorización y pruebas
Conectividad con el mainframe / sistemas legacy
Multiples tecnologias de integración de datos
Change Data Capture (CDC)
Curva de aprendizaje
Gestión de metadatos
Data Profiling y Gestión de calidad
Fuentes de origen y destino
Seguridad de los datos
Transformacion de datos y agregación
Rendimiento y escalabilidad
INTEGRACION DE DATOS
Espectativas de futuro
Crecimiento de los últimos 12 meses
Soporte, desarrollos en curso
Cuota de mercado
Referencias de clientes
Disponibilidad (integradores, terceros y consultores)
Reputación del vendedor
Capacidad financiera del vendedor
Posicionamiento relativo en el ámbito de cobertura
POSICIONAMIENTO DE MERCADO
Compañías que pueden realizar la implantación
Cronograma de implantación
Coste de mantenimiento
Coste de implantación (incluyendo configuración, formación, consultoría, etc)
Precio del producto
IMPLANTACION
19
A continuación debemos proceder a una valoración, que típicamente utiliza una matriz donde podamos aplicar uno o varios criterios de ponderación, para cada uno de los apartados considerados.
Identificación de necesidades / Valoración de productos
Puntuación Global
Pro
du
cto
1
Pro
du
cto
2
Pro
du
cto
3
Pro
du
cto
4
Pro
du
cto
5
Pro
du
cto
6
Pro
du
cto
7
Pro
du
cto
8
Pro
du
cto
9
Pro
du
cto
10
Pro
du
cto
11
Pro
du
cto
12
Pro
du
cto
13
Pro
du
cto
14
Pro
du
cto
15
Pro
du
cto
16
Pro
du
cto
17
Pro
du
cto
18
Pro
du
cto
19
Pro
du
cto
20
Co
nta
do
r p
ara
med
ias
.
FuncionalidadEnd-user query and reporting 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Decision Support System (DSS) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Executive Information System (EIS) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Scorecard/Dashboard 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Consolidation 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
KPI's 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Business Planning, Budgeting and Forecasting 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Data Mining 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Modeling and visualization 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Multidimensional analysis and OLAP 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
TOTAL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4
Amigabilidad (usuario)Interfase gráfica de usuario, aspecto 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Navegación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Ayuda on-line configurable 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Funciones de menu configurables, faciles de comprender y orientadas a procesos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Transiciones de pantallas y de funciones 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Navegación hacia aplicaciones externas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Disponibilidad formación del vendedor 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Funcionalidad 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0Amigabilidad (usuario) 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0Tecnología 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0Integración de datos 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0Posicionamiento de mercado 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0Implantación 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0MEDIA GLOBAL 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
20
Si lo que se está buscando es una aproximación óptima en cada área, la opción de las soluciones provee normalmente una funcionalidad más rica, pero los costes, la integración de los datos y otros factores pueden hacer de las suites una alternativa atractiva.
Costes: Los costes de licencia y mantenimiento son superiores para soluciones, pero algunas funciones especializadas pueden reducir costes y aumentar ingresos.
Capacidad de negociación: una vez integrado como cliente, la capacidad de negociar precios, añadir módulos o volver atrás es mayor en las soluciones.
RRHH: La facilidad y homogeneidad de la formación estandarizada asociada con las suites, junto con la rápida curva de aprendizaje de los usuarios es un factor determinante a tener en cuenta.
Soporte: Siempre es más operativo funcionar con un solo vendedor (suite) que con múltiples vendedores (soluciones) con diferentes políticas e intereses.
Soluciones vs. Suites de aplicaciones
21
De otra parte, las suites suministran un conjunto de aplicaciones con una base de datos común y una interfase de usuario consistente de tal forma que todos los módulos tienen un aspecto familiar. El inconveniente puede ser la escasa funcionalidad de alguna aplicación con el consiguiente perjuicio para sus usuarios.
Integración de datos: Las suites parten con ventaja siempre que sean el resultado del desarrollo de una sola compañía y no de sucesivas adquisiciones.
Funcionalidad: las soluciones están normalmente más especializadas, mejor orientadas a la web y son tecnológicamente más avanzadas. No obstante, las suites están empezando a ponerse al día.
Tamaño de la organización: si es grande y compleja puede requerir analizar funcionalidades avanzadas (Solución).
Cultura y estilo de gestión: Si tiene un sistema de gestión centralizado, puede tener prioridad un acceso fácil a los datos compartidos. Soluciones no-críticas pueden ser sacrificadas por la mayor eficiencia de las suites
Soluciones vs. Suites de aplicaciones
22
Las tendencias actuales muestran que muchas organizaciones están empezando a adoptar una estrategia integrada de datos/sistemas (suites), rellenando los “gaps” existentes con soluciones especializadas.
Algunos vendedores de suites ofrecen ahora una experiencia “one-stop shopping” adquiriendo o actuando como socios de determinadas soluciones, lo que simplifica los problemas de integración.
Las grandes corporaciones están más predispuestas a las soluciones específicas que contemplen sus necesidades específicas dirigidas cada vez con más énfasis a la integración corporativa de datos.
Las compañías medianas integran sus productos desde el punto de vista básico de coordinación con la arquitectura de la Inteligencia de Negocio y no están tan preocupadas por el funcionamiento en tiempo real y los servicios web.
Tendencias del mercado
¿Soluciones o Suites de Aplicaciones? No hay una respuesta final. Sigue siendo una cuestión a debate.
NEGYTEC (Negocio y Tecnología)C/Las Campanillas, 66, 1º B
24008 LEONTel: 987 084 089
"Saber que se sabe lo que se sabe y que no se sabe lo que no se sabe; he aquí el
verdadero saber.".
Confucio.