Business Intelligence y Data Warehousing en Windows

Business Intelligence y Data Warehousing en Windows
En este artículo se muestran algunos conceptos generales sobre
Business Intelligence y Data Warehousing. Se presenta la plataforma
de Microsoft SQL Server como opción para implementar el sistema y,
como alternativa a ella, se presentan también productos de Business
Objects y Embarcadero.
¿Qué es Business Intelligence?
Para cualquier empresa es fundamental estar bien informada. Esta es
la base para tomar las decisiones adecuadas para los negocios. Los
departamentos de Tecnologías de la Información brindan los medios
técnicos para poder almacenar y manejar la información, pero
muchas veces todo termina ahí. La información existe, incluso es
abundante, pero es información inútil para tomar decisiones. Sólo es
útil para realizar el trabajo de cada día. Prácticamente cualquier
empresa cuenta con aplicaciones para facturación, para contabilidad,
para gestión de relaciones con los clientes, y seguramente para otros
muchos propósitos. Lo que estas aplicaciones tienen en común entre
sí es que almacenan su información en bases de datos. La mayoría
de las veces los datos mueren en ellas, sin pena ni gloria. A estos
datos, imprescindibles para el funcionamiento de las aplicaciones de
negocio, se les conoce como información operacional.
Business Intelligence surge para aprovechar toda la información operacional y convertirla en
información estratégica, útil para tomar decisiones de negocio. Por ejemplo los datos
operacionales de una simple aplicación de facturación contienen información muy valiosa, que
puede ayudar a tomar el pulso de la empresa y a llevar a cabo decisiones de negocio. Con
ayuda de un sistema de BI los datos de facturación pueden responder a preguntas como
¿Cuáles son nuestros mejores clientes? ¿Cuáles son los productos más vendidos? ¿Cuánto
vende cada uno de nuestros comerciales? ¿Qué porcentaje supone la venta de un producto
determinado sobre el total? ¿Cómo han evolucionado las ventas de un producto concreto?
¿Cambian las ventas según las épocas del año? Y muchas más. En realidad Business
Intelligence pude aplicarse en muy diversos campos, más allá de un análisis de ventas como
el que acaba de comentarse.
¿Qué es un Data Warehouse?
Una de las principales problemáticas al implantar un sistema de BI es que la información es
dispersa, heterogénea y muchas veces incoherente. En las empresas se emplean muchas
aplicaciones distintas para cada uno de sus departamentos. Por ejemplo es habitual que se
utilice una aplicación CRM para la
gestión de clientes y otra diferente para
la facturación. Seguramente cada una
guarda diferentes datos de los clientes,
con distintos formatos y en diferentes
bases de datos. Además normalmente
la información no coincide en ambos
sistemas: puede que el sistema CRM
utilice un número de cliente diferente al
de la aplicación de facturación. Incluso
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es posible que haya incoherencias, como el caso de un cliente que haya cambiado de
dirección y dicha información sólo esté actualizada en uno de los sistemas. Es una idea
interesante la de combinar la información de ambos sistemas para poder tratarla
conjuntamente y realizar análisis del tipo de búsqueda de correlaciones entre el número de
llamadas realizadas al cliente, presente en el sistema CRM, y la cantidad facturada a cada
cliente, presente en la aplicación de facturación. Pero al estar la información normalmente
repartida en diferentes sistemas es dispersa, incoherente y heterogénea. En estas condiciones
es imposible abordar este tipo de análisis conjunto de los datos. Se necesita un paso previo.
El paso necesario para combinar la información de las diferentes aplicaciones de cada
empresa es tomar dicha información, depurarla, y traspasarla a un Data Warehouse. Al final
en el Data Warehouse se dispondrá de toda la información de todos los sistemas centralizada
y coordinada, libre de incoherencias, y lista para poder responder a nuestras preguntas. Un
Data Warehouse es simplemente una base de datos, generalmente con un esquema
específico que facilita la consulta de los datos. Esto no implica que la implantación de un Data
Warehouse sea sencilla, ni mucho menos. Un Data Warehouse puede almacenar la
información en tablas relacionales, o bien en bases de datos multidimensionales.
¿Qué es ETL?
Como se menciona en el apartado anterior, para poder explotar la información existente en
los diferentes sistemas empresariales, hay que extraerla de ellos, transformarla y llevarla al
Data Warehouse. Una herramienta ETL está pensada expresamente para estas funciones.
Estas siglas significan Extract, Transform & Load (extraer, transformar y cargar). La
extracción consiste en leer los datos de la base de
datos original. La transformación se refiere al hecho
de limpiar la información incoherente o no válida,
adaptar los tipos de datos, los valores de los
campos, etc. Por último la carga se refiere al hecho
EXTRACCIÓN TRANSFORMACIÓN CARGA
de guardar los datos en el formato adecuado dentro
del Data Warahouse. Las herramientas ETL suelen
guardar la información transformada en tablas
relacionales con esquemas especiales. La creación de
bases de datos multidimensionales implica la utilización de otro tipo de herramientas. Estas
herramientas suelen venir con los servidores OLAP, que se comentan a continuación.
¿Qué es una base de datos multidimensional? ¿Qué es OLAP?
Para realizar el análisis de los datos es muy habitual visualizar los mismos en manera de
tablas de doble entrada. Por ejemplo, no es raro un análisis de ventas en el que se visualizan
tablas que muestran el volumen de ventas cruzando meses con tipos de producto, o meses
con comerciales, o comerciales con tipos de producto, o clientes con meses, etc. para
responder a preguntas como las mencionadas en el primer apartado de este artículo.
Partiendo de la idea de que resulta muy interesante visualizar los datos en forma de tablas
surge el concepto de dimensión. Las dimensiones son cada una de las posibles clasificaciones
que se pueden aplicar a las filas o a las columnas. Las dimensiones del ejemplo de la
aplicación de facturación podrían ser las provincias, los meses y los productos. Con dichas
dimensiones se podrían visualizar tablas
como estas:
Simplificando, para poder visualizar estas
tablas, y cualquier otra combinación de las
dimensiones, hay que mantener en el
servidor el contenido de cada una de las
posibles celdas. Estos datos se pueden
guardar en una base de datos relacional con un esquema específico, o bien almacenarse
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directamente en una base de datos multidimensional, como la
representada en esta figura. A los datos almacenados de esta
manera se les suele llamar cubos. Aunque aquí se representa un
cubo de solo tres dimensiones es posible tener cubos de cualquier
número de dimensiones.
Las dimensiones que no aparecen en filas o columnas en una
tabla se suelen llamar paginadas, y permiten determinar los datos
que aparecerán en la tabla, eligiendo uno de sus miembros. Por
ejemplo, si en las filas están los productos y en las columnas los meses, la dimensión
paginada que quedaría sería la de provincias. En la dimensión de provincias se podría elegir
una provincia concreta, lo que sería similar a cortar una rodaja del cubo concreta y visualizar
el contenido de sus celdas. Por ejemplo, la rodaja de Zaragoza sería la que queda detrás del
todo en esta figura. Esta idea es generalizable a cualquier número de dimensiones.
Las dimensiones pueden estar organizadas en jerarquías de modo que se pueden ver los
datos a diferentes niveles. Por ejemplo una jerarquía de fechas podría tener un primer nivel
llamado “Todos”, seguido de un segundo nivel que incluyera los años, otro nivel de meses, y
así sucesivamente. Utilizada como dimensión paginada se podría elegir por tanto “Todos”, un
año concreto, un mes concreto, etc. Utilizada en filas o columnas podrían mostrarse tablas
divididas por años, por meses, etc.
Independientemente de cual sea el almacenamiento elegido para los datos
multidimensionales, debe existir un servidor que permita acceder a ellos para visualizar las
tablas tal como se explica, según vaya requiriéndolas la aplicación cliente. A este tipo de
servidor se le llama servidor OLAP.
¿Qué es Data Mining?
La visualización de tablas a partir de cubos es sólo un ejemplo de las posibles herramientas
de análisis que ofrecen los sistemas de Business Intelligence. Una herramienta más avanzada
permite realizar Data Mining. Los procesos de Data Mining
permiten encontrar relaciones y patrones entre grandes
volúmenes de datos, mediante la aplicación de sistemas
estadísticos y de inteligencia artificial, entre otros. Una de las
aplicaciones de esta herramienta es, por ejemplo, realizar
particiones de los datos, como podría ser una clasificación de
clientes en grupos, según afinidades de los mismos encontradas
en otras dimensiones, como el tipo de productos que compran,,
los grupos de edades, etc. El Data Mining es suficientemente complejo como para requerir
muchas más líneas para llegar a un conocimiento más profundo del mismo, cuestión que
queda fuera de este artículo.
Generación de informes
El tipo de análisis más básico, y el más extendido, que ofrecen los sistemas de BI es la
generación de informes. Se podría distinguir entre informes
operacionales (que no son propiamente una parte de BI), como las
facturas o los albaranes, y los informes orientados al análisis, como
podrían ser los informes de ventas, integrantes de pleno derecho de lo
que se entiende por Business Intelligence. La desventaja de esta
herramienta es que la capacidad de análisis es limitada. Un solo
informe no suele contener demasiada información. Para realizar un
análisis más exhaustivo de la información haría falta un buen número
de informes, muchos de ellos realizados a medida. Algunas de las
ventajas son que no suelen necesitar servidores específicos para su
realización, que son sencillos de implementar y que pueden ser visualmente mucho más
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atractivos que los producidos por otras herramientas de análisis más potentes. Además la
mayoría de las empresas dispone de las herramientas necesarias para generar sus informes
operacionales, que puede reutilizarse fácilmente para realizar informes analíticos.
Alertas
Aunque puede ser un poco discutible su inclusión en la categoría de herramientas de Business
Intelligence, muchas veces se consideran como tal. Las alertas son avisos
disparados por eventos, generalmente relacionados con los datos. Un
ejemplo podría ser una alerta que se dispara cuando el nivel de stock de
un producto cae por debajo de un umbral predeterminado. Normalmente
las alertas generan pequeños mensajes con información muy concreta
que pueden enviarse por medios como el correo electrónico o un mensaje
SMS a teléfono móvil. También pueden ser informes con mayor cantidad
de información.
!
Otras opciones de Business Intelligence
En los sistemas de Business Intelligence también pueden encontrarse cuadros de mando
compuestos por indicadores de rendimiento. Los indicadores de rendimiento (PKIs) suelen
representar el estado de grandes áreas de la empresa como satisfacción de los clientes,
costes de producción, beneficios, etc. Estos indicadores suelen tomar un valor de cero a uno y
representarse al “estilo semáforo” con valor rojo, amarillo o verde
dependiendo de si el valor se considera malo, regular o bueno. Los cuadros
de mando son muy útiles para que los directivos tengan una visión de la
empresa a alto nivel. Otra herramienta avanzada es la que permite la
generación de informes o consultas ad hoc. Este tipo de herramienta
permite realizar consultas o informes a medida, de modo relativamente
sencillo, al usuario final de los informes, sin intervención de personal
especializado. Está orientada a usuarios avanzados que necesitan realizar
análisis que van más allá de los previstos en la implantación del sistema de
Business Intelligence.
Herramientas de SQL Server para Business Intelligence
Hasta ahora se han presentado todas las posibilidades que ofrece Business intelligence, pero
no se ha explicado nada de cómo llevarlo a cabo en la práctica. Una de las posibilidades de
implementar un sistema de Business Intelligence es utilizar la plataforma de SQL Server. La
principal ventaja es tanto su precio como su capacidad para afrontar muchas de las
funcionalidades de los sistemas de Business Intelligence. Las ausencias más destacadas son
la posibilidad de realizar informes o consultas ad hoc, la existencia de un buen cliente OLAP
(aunque pueden usarse clientes de terceros) y las herramientas de alto nivel, como los
cuadros de mando (aunque van apareciendo tímidamente complementos para Sharepoint que
presentan esta funcionalidad de modo muy restringido). Quitando estas salvedadades, SQL
Server 2000 permite implementar el resto de funcionalidades de un sistema de Business
Intelligence:
•
Data Warehouse: los datos se pueden almacenar en tablas relacionales de SQL Server
o generar bases de datos multidimensionales (cubos OLAP) según se menciona más
abajo
•
ETL: DTS (Data Transformation Services) permite extraer datos de diversos orígenes,
manipularlos, y almacenarlos en SQL Server
•
Base de datos multidimensional y servidor OLAP: SQL Server puede guardar datos en
bases de datos multidimensionales utilizando los servicios de SQL Server Analysis
Services, implementando a su vez el servidor OLAP asociado.
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•
Data Mining: El mismo servicio de Analysis Services también ofrece la posibilidad de
aplicar algoritmos de Data Mining
•
Generación de informes: Reporting Services, la más importante novedad de la
plataforma SQL Server 2000, que se puede descargar del sitio de Microsoft.
•
Alertas: SQL Server Notification Services es otro módulo adicional que se puede
descargar del sitio de Microsoft para desarrollar aplicaciones de envío de alertas.
•
Otras opciones: aunque por el momento no estén pensadas para hacer la competencia
a otras herramientas mejores de otros fabricantes, existen complementos basados en
Office y en Sharepoint Portal Services como clientes de bases de datos
multidimensionales.
Plataforma de Business Objects para Business Intelligence
Otra de las plataformas más consagradas de Business Intelligence en los sistemas Windows
es la de Business Objects. En realidad la plataforma está basada en la de Crystal Decisions,
compañía adquirida por Business Objects recientemente. El producto más popular de esta
familia es la herramienta de generación de informes Crystal Reports, ya que se incluye desde
hace tiempo en las herramientas de desarrollo de Microsoft. Pero, a parte de este producto,
existen herramientas cliente de OLAP (hasta la versión 10 denominada Crystal Analysis, ahora
BO OLAP Intelligence) y, sobre todo, una plataforma potente, segura, fiable y escalable para
la distribución y gestión de informes, y otras aplicaciones de Business Intelligence,
denominada Enterprise (antes Crystal Enterprise, ahora Business Objects Enterprise). En
cuanto a cobertura de los distintos campos de Business Intelligence, esta plataforma no cubre
ETL, ni creación de Data Warehouses, ni servidores OLAP. Es decir, está más orientada a la
parte cliente que a la servidor, pero las herramientas cliente son de excelente calidad.
Además, con la adquisición de la tecnología de Crystal por Business Objects, y la elección del
servidor Enterprise como núcleo de su plataforma, se van añadiendo las herramientas de
Business Intelligence de alto nivel en las que estaba más especializada Business Objects.
Qué plataforma es mejor
En realidad no se pude hablar de una plataforma mejor o peor. Cada cual tiene sus ventajas e
inconvenientes. Y muchas veces la elección depende tanto de las necesidades reales de la
empresa como del presupuesto disponible o de las plataformas en las que se desee desplegar
el sistema. En los próximos apartados se irán comentando alguna de las herramientas
existentes para cada una de las áreas de Business Intelligence, prestando especial atención a
las herramientas de Business Objects y de Microsoft, pero mencionando algunas otras.
DTS y otros ETLs
En esta categoría Business Objects no tiene ningún producto que presentar.
Microsoft proporciona la herramienta Data Transformation Services, incluida como parte de
Microsoft SQL Server. Esta herramienta dispone de una interfaz visual que permite definir
flujos de datos, que se guardan en lo que se denominan paquetes DTS. Estos paquetes
constan, como poco, de una conexión con el origen de datos, una serie de transformaciones a
aplicar sobre ellos, y una conexión para destino de los datos.
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Las transformaciones pueden ser sencillas
operaciones predefinida, o bien scripts o
programas que realizan un tratamiento
avanzado de los datos. Adicionalmente, a parte
de las transformaciones, se pueden añadir otro
tipo de acciones, como envío de notificaciones
por correo, ejecución de otros paquetes,
transferencia de elementos específicos de SQL
Server entre distintos servidores (tales como
inicios de sesión o procedimientos
almacenados), etc. Cada una de estas acciones
va enlazada con la anterior definiendo un flujo.
Los encales, además, pueden ir condicionados al
éxito o fracaso de la operación anterior, de
modo que se puede, por ejemplo, enviar una
notificación por email si hay algún fallo en alguna operación del paquete, o anular operaciones
anteriores cuando falla una acción (por ejemplo, borrar una serie de registros que ya se
hubieran creado en la base de datos de destino).
La ventaja del ETL de Microsoft es que es bastante flexible y, especialmente, asequible, ya
que viene incluido en SQL Server. Los inconvenientes son que está muy orientado a SQL
Server y que únicamente se puede ejecutar en la plataforma Windows. El estar muy orientado
a SQL Server no significa que no se puedan utilizar diversas fuentes y orígenes de datos, pero
siempre es mucho más fácil hacer todo si el origen y sobre todo el destino, son SQL Servers.
Para mencionar otra herramienta de
ETL se ha elegido una de las más
potentes, desarrollada por la
empresa Embarcadero Technologies,
especializada en herramientas de
diseño, gestión y administración de
base de datos. Esta herramienta de
es DT/Studio. Comparte con
Micrososft DTS la posibilidad de
programar las tareas de flujos de
datos mediante un diseñador visual.
Una de las fortalezas de esta
herramienta es que viene con un
gran número de funciones, incluidas
las de transformación, predefinidas, más de 1.100, que pueden utilizarse directamente desde
el diseñador visual con gran sencillez. Estas funciones son tanto de transformación, como
para realizar otras acciones, y no están atadas a una tecnología de servidor de base de datos
concreta. La herramienta está desarrollada en Java, y permite programa extensiones tanto en
Java como en JavaScript. La ventaja de estar programada en Java es que se puede utilizar en
diferentes sistemas operativos, con lo que
tampoco ata al entorno Windows. DT/Studio se
integra perfectamente en toda la gama de de
productos especializados en la gestión, diseño
y administración de bases de datos de
Embarcadero Technologies, lo cual es otra gran
ventaja. Otra fortaleza de DT/Studio es que, a
parte de las herramientas para ETL incluye
herramientas adicionales, como una de
modelado visual de bases de datos, que ofrece
incluso la posibilidad de realizar ingeniería inversa sobre modelos de datos existentes, lo que
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ayuda enormemente en la fase de análisis. Esto permite utilizar esta herramienta no sólo
como ETL orientado a creación de data Warehouses, sino como una potente manera de
migrar datos entre distintas aplicaciones y plataformas. Otra ventaja es que soporta de
manera nativo XML como origen de datos. Quizás el principal escollo para decidirse por esta
potente herramienta sea el precio, pero éste se rentabiliza rápido si los proyectos que se van
a abordar tienen una cierta complejidad: el ahorro de tiempo que ofrece esta herramienta es
muy grande.
Puede encontrar más información de este producto en:
http://www.embarcadero.com/products/dtstudio/index.html
Servidor OLAP y minería de datos
Dentro de la plataforma Microsoft, la herramienta más asequible, y no por ello menos
potente, para la implementación de un servidor de bases de datos OLAP, con capacidades
para minería de datos, es Microsoft Analysis Services. Aunque viene incluido en SQL Server,
este producto se puede instalar por separado, sin necesidad de instalar el servidor de bases
de datos. Posee todas las funcionalidades necesarias para crear bases de datos
multidimensionales, con almacenamiento multidimensional, relacional o híbrido (MOLAP,
ROLAP o HOLAP), capacidad para mantener los datos distribuidos entre varios servidores,
posibilidad de almacenar los cubos en particiones independientes, dos tipos de
funcionalidades de
minería de datos, soporte
de diferentes tipos de
dimensiones incluyendo
algunos avanzados (por
ejemplo relaciones padrehijo en una única tabla,
dimensiones irregulares,
etc.) y una serie más de
funcionalidades. En
definitiva, aunque no hay
espacio para dar una
explicación detallada de
todas sus
funcionalidades, es un
servidor muy flexible, con
capacidad para satisfacer
la mayoría de las
necesidades de servicios
OLAP de una empresa.
Para gestionar Analysis Services se utiliza la herramienta Analysis Manager, que incluye las
herramientas necesarias para crear dimensiones y cubos, generarlos y hacer vistas previas de
los datos, tal como se muestra en la figura.
Clientes de OLAP y Microsoft Analysis Services
Un cliente OLAP, como poco, debe ser capaz de ofrecer al usuario la posibilidad de visualizar
los datos en forma de tablas y manipular las vistas de los datos del cubo, permitiendo elegir
cuales son las dimensiones de filas y columnas y cuales son las paginadas. Además debería
incluir la posibilidad de visualizar gráficos.
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Precisamente lo que más se echa de menos en la plataforma de Microsoft es un buen cliente
OLAP. Microsoft ofrece la posibilidad de conectarse a su servidor OLAP desde Excel. Esta
funcionalidad está soportada nativamente en las últimas versiones de Excel y, para Excel
2003, existe incluso un
complemento específico que
se puede descargar desde
Microsoft. Los datos OLAP se
visualizan en tablas y gráficos
dinámicos. El problema es que
se queda corto en capacidad
de análisis y visualización, no
permite su publicación en web
y otra serie de importantes
limitaciones.
La herramienta de generación
de informes, Reporting
Services, del mismo modo que
Crystal Reports, son capaces
de utilizar este servidor OLAP
como origen de datos, pero
sólo permiten mostrar una
vista estática de los datos, lo
cual las hace prácticamente inútiles para el análisis, ya que el interés de OLAP estriba
precisamente en su dinamismo.
Un poco más potente que Excel, para visualización de datos OLAP, es la herramienta Data
Analyzer de Microsoft. Añade funcionalidades para ordenación, filtrado, resaltado con colores
por rangos de valores, etc. pero tampoco es la herramienta ideal.
En esta área vence el pulso la herramienta de Business Objects, llamada Crystal Analysis, que
en la versión XI ha pasado a llamarse Business Objects OLAP Intelligence, y presenta algunas
mejoras. La ventaja que presenta esta herramienta es que, más allá de permitir realizar una
vista avanzada de los datos de un cubo, permite crear aplicaciones analíticas más complejas.
Las aplicaciones analíticas constan de varias páginas, cada una de las cuales presenta una
vista diferente del cubo
(distinta organización de filas,
columnas y dimensiones
paginadas, filtrados y
ordenaciones concretos,
distintos tipos de gráficos,
etc.). Pero el mayor interés
radica en que se pueden
añadir botones, y otro tipo de
controles, en cada una de
dichas páginas, que permiten
por ejemplo pasar de unas
páginas a otras, modificando
las vistas automáticamente
(por ejemplo cambiando el
filtrado o la ordenación), de
modo que es posible guiar al
usuario para seguir una línea
de análisis predeterminada.
Otra ventaja de esta
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herramienta es la posibilidad de conectarse a diferentes fuentes OLAP, no quedándose
restringida a MS Analysis Services, como en el caso de las herramientas de Microsoft.
También añade la posibilidad de realizar cálculos sobre los datos, como crear nuevos
miembros calculados en las dimensiones existentes o realizar análisis estadísticos de
tendencias de los datos. Por último, al estar integrado en la familia de productos de Business
Objects Enterprise, es muy fácil publicar las aplicaciones analíticas en Internet, para hacer
despliegues empresariales sin emplear apenas esfuerzo en ello. Esta es una visión muy
somera de las posibilidades de esta herramienta, pero que demuestra su gran flexibilidad
como cliente OLAP. Podría ser el complemento ideal a una familia de productos de Business
Intelligence casi completa, como es la de Microsoft SQL Server.
Informes con Reporting Services o Crystal Reports
Crystal Reports se puede considerar la herramienta estándar de generación de informes en el
entorno Windows. Esto es debido a que, como se comentaba más arriba, esta herramienta ha
venido en los entornos de desarrollo Microsoft desde hace años (y, como poco, seguirá
apareciendo en Visual Studio.NET 2005).
El producto con el que se a comparar Crystal Reports es Reporting Services de Microsoft.
Primero se comentan las ventajas que presenta Crystal Reports frente a Reporting Services.
Una de las ventajas de Crystal Reports frente a Reporting Services es que su diseñador visual
es una herramienta independiente, específica para diseñar informes, al contrario que el de
MS, que se integra como una herramienta más de Visual Studio. Es interesante hacer notar
que en Visual Studio viene integrada una versión del diseñador de Crystal Reports mucho más
reducida y pobre que el diseñador comprado como herramienta independiente. La vista previa
de Crystal Reports es
mucho mejor que la de
Reporting Services, y se
puede trabajar
directamente sobre ella, al
contrario que en la
herramienta de Microsoft.
Y, desde la versión XI,
existe incluso una vista
previa HTML para apreciar
el aspecto que tendría el
informe publicado en la
web. Otro problema de
Reporting Services es que
requiere Visual Studio.
Esto hace que el diseñador
de Crystal sea mucho más
simple de utilizar e
intuitivo, apto para
cualquier usuario
avanzado, mientras que el
de MS prácticamente
requiere que la persona
que diseña los informes
sea un desarrollador. En la
captura de pantalla se
aprecia la potente interfaz de Crystal Reports. Por otro lado Crystal Reports es mucho más
flexible en cuanto al manejo de diferentes orígenes de datos, pudiendo realizar informes
desde orígenes de datos muy diversos, incluyendo muchos no existentes en la herramienta de
MS. Otra de las grandes diferencias es que Crystal puede integrarse en una aplicación de
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escritorio, y no requiere ningún componente de servidor, mientras que Reporting Services
obliga a que exista un servidor de SQL
Server y no puede integrarse en
aplicaciones de escritorio: sólo
funciona a través del web. Por otro
lado, si Crystal Reports se integra
dentro de la plataforma Enterprise, se
permite el acceso a datos específicos
de diversos ERPs o CRMs, como SAP,
Peoplesoft o BAAN, y la autorización
de los usuarios se integra con la de
dicha plataforma. Finalmente, la
última ventaja que se mencionará de
Crystal Reports es que la parte de
generación de informes (no la de
diseño) es multiplataforma, existiendo
versiones para diferentes sistemas
operativos, incluyendo varios tipos de Unix, entre los que se encuentra Linux.
Ambos entornos de generación de informes se pueden emplear en aplicaciones Web, campo
en el que empatan. Es decir, no se puede decir que uno sea mucho mejor que el otro a la
hora de integrarlo en el Web, con la salvedad de la posibilidad multiplataforma de Crystal
Reports, que permite integrarlo en aplicaciones que no dependen de IIS. Crystal Reports se
puede integrar en aplicaciones .NET, COM y Java.
Por mencionar algo que en su momento podrá ser ventajoso para Reporting Services, pero
hoy en día aún no lo es, hay que destacar que la definición de sus informes sigue un estándar
abierto de XML, llamado RDL, de modo que antes o después distintos fabricantes podrán
presentar sus herramientas independientes de diseño para Reporting Services. El campo en el
que parece más indiscutible que Reporting Services es más ventajoso es el económico, al
menos cuando se habla de medianas empresas. Sus precios pueden ser sensiblemente
inferiores, dependiendo de la configuración requerida. Pero cada caso requiere un estudio
detenido.
En cuanto a la exportación a otros formatos también el ganador es Crystal Reports, aunque
las exportaciones más usuales, a PDF, Excel y HTML, están soportadas en ambos lados, por lo
que en la práctica podría hablarse de empate.
Plataforma Enterprise de Business Objects frente a Reporting Services
Se trata de enfrentar dos herramientas algo diferentes entre sí. Dependiendo de lo que se
espere de ellas cualquiera de las dos puede ser más ventajosa.
Lo que tienen en común ambas plataformas es la posibilidad de funcionar como servidores de
gestión de informes, con capacidad para aplicar seguridad (autenticación de usuarios y
permisos), planificación de informes (para que se generen según programación por calendario
o repetitiva, por ejemplo), visualización los informes a través del web, archivado de informes
ya generados, exportación a diversos formatos, entrega de informes (por ejemplo a través de
correo electrónico), etc. Ambas plataformas son escalables, fiables, etc. aunque la de
Business Objects tiene una arquitectura más flexible. Si sólo se requiere la generación de
informes y su presentación en el web, en la mayoría de las configuraciones la plataforma de
MS es más barata.
Pero el que la plataforma de Business Objects sea más cara viene justificado por varios
motivos. A parte de algunas ventajas concretas de la familia de las herramientas de Business
Objects sobre las de Microsoft, estás son algunas de las funcionalidades y características
exclusivas y concretas del entorno Enterprise, inexistentes en el de Microsoft: capa de meta-
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datos con seguridad asociada (Business Views, y ahora también universos de BO);
multiplataforma, con capacidad de instalación en diversos sistemas operativos y servidores de
aplicaciones; integración con herramientas de aplicaciones analísticas OLAP (Crystal Analysis
o BO OLAP Intelligence); versiones específicas para integración con ERPs como SAP, BAAN o
Peoplesoft; etc. Además la madurez de esta plataforma permite la existencia de diversos
complementos, entre los que se puede destacar los de Office. Estos complementos permiten
copiar y pegar partes de informes en cualquier aplicación de Office, por ejemplo un diagrama
de Crystal Reports, para posteriormente poder refrescarlos contra el servidor Enterprise de la
manera más sencilla, mediante etiquetas inteligentes o menús y barras de herramientas que
se integran dentro del entorno de Office, sin perder de vista la autenticación de usuarios y la
autorización para realizar determinadas operaciones.
En definitiva, como plataforma exclusivamente para realizar informes podría optarse por la de
MS. Pero si se desea implantar una solución en entorno no Microsoft o disponer de
herramientas de mayor nivel, habría que decantarse por la plataforma de Crystal Enterprise.
La complejidad y la cantidad de funcionalidades de las diversas
herramientas de BI es tan grande como la complejidad y la cantidad
de necesidades diferentes a las que puede enfrentarse una empresa.
Aunque aquí han tratado de resumirse las más importantes, muchas
de ellas se han quedado fuera. Desde Danysoft le invitamos a conocer
nuestro mundo de servicios y soluciones para asesorarle al abordar
sus proyectos de BI, y ayudarle a elegir la plataforma que mejor se
adecue a sus requisitos.
Jorge Bustos – Equipo Técnico Danysoft
[email protected] | www.danysoft.com
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