En Litebi, llevamos mucho tiempo trabajando en el campo del Business Intelligence. Hemos construido muchos sistemas, para muchos sectores y por lo general, el concepto central del proyecto era ese: el Data Warehouse.
El Data Warehouse (traducido cómo Almacen o Bodega de datos normalmente) es un concepto central a partil del cual (junto con los Sistemas de Información ejecutiva y unas cuantas siglas más) se desarrolla hace más de una década el concepto del Business Intelligence. En esencia consiste en contruir un gran almacen de datos que recoja la información empresarial de fuente de datos heterogéneas, la integre, la limpie, la almacene históricamente, y la deje disponible para el análisis.
Aquí tenéis un poco para leer si os interesa.
Los grandes teóricos de esto (Ralph Kimball y Bill Inmon) llevan tirándose a la cabeza libros y artículo durante años sobre los diferentes enfoques para construir el DW. Pero siempre con algo en común, el data warehouse es algo que se hace a lo grande, algo costoso, complejo y que desde luego requiere de alguien que se haya leido los libros que ellos escriben (cómo el excelente The Data Warehouse toolkit) o al menos asistido a una de sus conferencias.
El resultado de esto es que mucha gente sale corriendo asustada al oir hablar simplemente del término, asociado a proyectos de muchos meses de duración, grandes inversiones, etc...
Y a veces, ese enfoque gigantesco, es lo correcto. Si eres una gran corporación, que decide afrontar todas sus necesidades analíticas a la vez, es posible que te merezca la pena ir a por todas desde el primer momento.
Sin embargo, en Litebi pensamos que en un 99% de los casos esto es "matar moscas a cañonazos". Rara vez las necesidades analíticas de una empresa (sea esta del tamaño que sea) requieren la construcción de un data warehouse completo. Y en muchas ocasiones es más inteligente ir escalando peldaños hacia la construcción del sistema analítico. O al menos ahorrarse el despliegue del mismo (incluyendo la adquisición de equipo, la compra una Base de datos, etc...).
Ese es nuestro objetivo.
En el centro de Litebi está liteSpace, al que nos gusta referirnos cómo un "espacio analítico" o un "Data Warehouse gestionado". La idea es bien sencilla, ser capaz de ofrecer las ventajas de un Data Warehouse clásico (responder a las necesidades analíticas del cliente, integrar información de cualquier origen, dar cobertura a toda la organización, etc...) pero sin la complejidad, el riesgo y el coste qué este tipo de proyectos suelen conllevar.
¿Cómo lo hacemos? En parte gracias al modelo SaaS que elimina la necesidad de gestionar el Data Warehouse por el cliente (y el hardware, y el despliegue...), y en parte gracias a que tenemos una tecnología capaz de permitir a cualquiera definir el "que" quiere analizar a través de interfaces web (modelos dimensionales) y dejar que sea Litebi el que haga todo el trabajo duro entre bastidores (construcción de modelos, optimización de los mismo, diseño de metadatos, etc..).
Esto permite que nuestros clientes tengan potentes sistemas analíticos desplegados en cuestión de semanas y con un mínimo de riesgo, inversión y preocupaciones. Es decir, todas la ventajas del Business Intelligence, y del modelo SaaS.
Ni que decir tiene que estamos encantados de realizar demostraciones a cualquier que desee ver cómo funciona :)
Saludos.
Sin embargo, en Litebi pensamos que en un 99% de los casos esto es "matar moscas a cañonazos". Rara vez las necesidades analíticas de una empresa (sea esta del tamaño que sea) requieren la construcción de un data warehouse completo. Y en muchas ocasiones es más inteligente ir escalando peldaños hacia la construcción del sistema analítico. O al menos ahorrarse el despliegue del mismo (incluyendo la adquisición de equipo, la compra una Base de datos, etc...).
Ese es nuestro objetivo.
En el centro de Litebi está liteSpace, al que nos gusta referirnos cómo un "espacio analítico" o un "Data Warehouse gestionado". La idea es bien sencilla, ser capaz de ofrecer las ventajas de un Data Warehouse clásico (responder a las necesidades analíticas del cliente, integrar información de cualquier origen, dar cobertura a toda la organización, etc...) pero sin la complejidad, el riesgo y el coste qué este tipo de proyectos suelen conllevar.
¿Cómo lo hacemos? En parte gracias al modelo SaaS que elimina la necesidad de gestionar el Data Warehouse por el cliente (y el hardware, y el despliegue...), y en parte gracias a que tenemos una tecnología capaz de permitir a cualquiera definir el "que" quiere analizar a través de interfaces web (modelos dimensionales) y dejar que sea Litebi el que haga todo el trabajo duro entre bastidores (construcción de modelos, optimización de los mismo, diseño de metadatos, etc..).
Esto permite que nuestros clientes tengan potentes sistemas analíticos desplegados en cuestión de semanas y con un mínimo de riesgo, inversión y preocupaciones. Es decir, todas la ventajas del Business Intelligence, y del modelo SaaS.
Ni que decir tiene que estamos encantados de realizar demostraciones a cualquier que desee ver cómo funciona :)
Saludos.
El Blogger: Javier Gimenez
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