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MicroStrategy anuncia nuevos reproductores de visualización.

Analista BI — Fri, 29 Aug 2008 20:22:44 +0000

El proveedor de software de BI, MicroStrategy anuncio que el ultimo release, tendrá visualizaciones avanzadas, esto para los Dashboard dinámicos empresariales.
Entre las características de visualización que se destacan están:
• El Bubble Grid widget
• El Funnel widget
• El waterfall widget
Para poder ver los demos consulte http://www.microstrategy.com/digital-dashboard/demos.asp.

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Mejorando Business Intelligence: El poder de las métricas

Analista BI — Fri, 29 Aug 2008 20:09:42 +0000

Este artículo nos habla sobre la importancia que tienen las métricas en los proyectos de BI. La información que es más relevante para los negocios como
¿Cómo realizo el cambio?
¿Vale la pena los gastos, para obtener el resultado deseado?
¿Son seguros los resultados a través del tiempo?
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Balanced Scorecard

Analista BI — Thu, 28 Aug 2008 20:29:25 +0000

El Balanced Scorecard como concepto ayuda a traducir la estrategia de la compañía en acción.
A través de la visión y estrategia define los factores de éxito de la empresa estableciendo medidas de rendimiento que refleja los aspectos importantes del negocio.

El BSC no es un sistema de control de la compañía, pero provee informes para ayudar a alinear factores críticos.
El BSC puede ser visto como un sistema de aprendizaje para mejorar y alcanzar los objetivos.

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Master Data Management: Poniendo los límites para el crecimiento de datos

Analista BI — Thu, 28 Aug 2008 20:24:13 +0000

Los negocios de hoy en dia, los datos son el alma de muchas organizaciones. Sin embargo, tanto los recursos como la tecnología sigen avanzando, la cantidad de datos de las organizaciones sigue creciendo, en muchas compañías presentas numerosos cambios en los data management; por lo que presentan redundancia e inconsistencia de datos, fallas de integridad de datos y discrepancias en los reportes.

La solución a esto es el master data management (MDM). Esta proporciona una verdadera y única versión de los datos empresariales más importantes y elimina la confusión de múltiples datos.

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Selayang Pandang Data Warehouse (bagian II)

KnightDNA — Thu, 28 Aug 2008 15:36:10 +0000

Lanjutan dari artikel sebelumnya.

Arsitektur Data Warehouse
Secara umum, ada tiga macam arsitektur yang sering ada pada data warehouse, yaitu:

Standar
Pada arsitektur ini, data warehouse langsung mengambil data yang berasal dari berbagai data sumber tanpa adanya tahapan pengumpulan di tempat sementara sebelum masuk ke data warehouse.

[caption id="attachment_148" align="aligncenter" width="414" caption="Arsitektur Data Warehouse Standar"][/caption]
Dengan staging area
Pada arsitektur ini, data warehouse membersihkan dulu data yang berasal dari berbagai data sumber ke suatu tempat penampungan antara (disebut dengan staging) sebelum masuk ke data warehouse. Proses pembersihan ini akan dijelaskan lebih rinci pada proses ETL (akan dibahas pada posting selanjutnya :P ).

[caption id="attachment_149" align="aligncenter" width="431" caption="Arsitektur Data Warehouse dengan Staging"][/caption]
Dengan staging area dan beberapa data mart
Pada arsitektur ini, data warehouse akan dibagi lagi menjadi beberapa upabagian (subset) sesuai dengan tujuan maupun penggunanya (misal: subset penjualan perusahaan, subset pemasaran perusahaan, maupun subset inventaris perusahaan). Upabagian dari data warehouse ini biasa disebut sebagai data mart. Data mart itu sendiri tidak selalu dipadang sebagai sesuatu yang diturunkan dari data warehouse (pendekatan top-down), tapi data mart itu bisa dipandang sebagai komponen penyusun data warehouse (pendekatan bottom-up).

[caption id="attachment_150" align="aligncenter" width="488" caption="Arsitektur Data Warehouse dengan Staging dan Data Mart"][/caption]

Catatan:

Hal, yang patut Anda perhatikan adalah bahwa staging itu bisa memiliki beberapa tingkatan (level), jadi data yang dijumlahkan (di-summarize) pada staging bisa memiliki level penjumlahan yang berbeda. Contohnya: staging data transaksi pada data warehouse suatu dealer motor bisa dijumlahkan per transaksi, per pelanggan, atau bisa jadi harian atau bulanan, tergantung dari kebutuhan user terhadap data warehouse.

Bersambung

-KnightDNA-