El diseño de un cuadro de mando para proyectos de Business Intelligence ha centrado nuestra atención en numerosas ocasiones, y no es para menos: entre todos los elementos que componen un proyecto de BI, sin duda el cuadro de mando ocupa un lugar destacado y preeminente.

Tras aprender a implementar un cuadro de mando en nuestro proyecto de inteligencia de negocio, la cuestión más urgente que deberemos abordar será la de dotarlo de la máxima eficiencia y efectividad. Recordemos que un cuadro de mando es una herramienta de ejecución, control y gestión del rendimiento que permite monitorizar el progreso de la actividad corporativa mediante el uso de distintos indicadores. Es decir, permiten evaluar la adecuación de la actividad de una organización, escalable en varios marcos temporales, a la estrategia empresarial definida con anterioridad facilitando la toma de decisiones y la adopción de nuevos criterios tácticos y estratégicos.

Hoy os invitamos a repasar las características y funcionalidades de dos de las plataformas para Business Intelligence más reputadas y con mayor fama internacional: IBM Cognos y la plataforma de MicroStrategy, dos gigantes que en esta ocasión situamos frente a frente para que muestren lo mejor de sí.

Ya avanzamos que la disputa será reñida, y que la conclusión que obtengamos tras este breve análisis no será unívoca ni cerrada, no en vano se trata de dos soluciones decanas en el ámbito del BI, que desde el inicio de sus respectivas andaduras se han mantenido en la cúspide reinando casi en solitario hasta hoy. Si bien es cierto que en el mercado existen otras plataformas de Business Intelligence, las prestaciones y las soluciones integrales que ofrecen IBM Cognos y MicroStrategy las destacan por encima del resto de la competencia. Veamos por qué.

En los últimos tiempos, en los proyectos relacionados con el Business Intelligence y el análisis de datos se viene concediendo una mayor importancia a las herramientas de visualización de datos frente a las tradicionales herramientas de mero análisis y estructuración, muchas de las cuales no integraban ninguna aplicación que permitiera visualizar la información relevante obtenida a partir de ellos entendiéndola de un modo directo e intuitivo.

La visualización de datos, en íntima consonancia con la extracción y el análisis de datos, a las cuales preceden, no es más que un conjunto de herramientas que facilitan la presentación y la comprensión de los datos expuestos, principalmente apoyadas en el uso de gráficos con múltiples formas y representaciones variables según las preferencias de los usuarios. Parece algo simple, y efectivamente así es; sin embargo, las herramientas de visualización de datos no han contado, hasta hace poco, con la consideración que merecían, copando el mercado aplicaciones que primaban el contenido por encima de la forma en presentaciones y reportes.

Es un error frecuente creer que, en las presentaciones de datos ante una determinada audiencia, lo único a tener en cuenta es la validez y relevancia de los mismos, dando una importancia menor al modo en que estos se presentan. Como decimos, un craso error con consecuencias nada deseables.

La forma, en la mayoría de las ocasiones, es tan importante como el fondo, como el contenido de aquello que se pretende transmitir, no solo en el ámbito del Business Intelligence sino en casi cualquier otra faceta de la vida, sobre todo en lo relacionado con la actividad empresarial. No debemos olvidar que la amabilidad de una presentación, sea del tipo que sea, puede determinar el éxito o el fracaso en la realización de nuestras intenciones, incluso independientemente del interés, la validez y la fiabilidad de los datos aportados. Pero, ¿qué se entiende por «amabilidad» en lo que a presentaciones de datos se refiere? Y lo más importante, ¿cómo convertir una presentación de datos en algo amable para la audiencia?

No son pocos los expertos que vaticinan un futuro íntimamente relacionado con el devenir de las tecnologías vinculadas a Big Data, sobre todo en sectores tan importantes para el conjunto de la sociedad como la educación, la cultura o la atención médica y sanitaria.

Para comprender con la suficiente amplitud qué nos depara el mañana en relación con Big Data y su aplicación a sectores tradicionalmente alejados del mundo de los negocios, en primer lugar debemos remitirnos, precisamente, al universo empresarial y dar cuenta de los principales retos que los especialistas en TI tratan de hacer frente hoy en día.

Los retos planteados por Big Data y sus repercusiones

Big Data ha dejado de ser aquel territorio inhóspito sembrado de datos por doquier, que para muchos —hace escasos años— se alzaba a lo lejos como una sombra extraña e intratable, para convertirse hoy en un universo amigo abierto no solo a los intereses comerciales y de negocio de empresas, compañías y corporaciones sino, también, para un sinnúmero de organizaciones con actividades e intereses de lo más diverso.

Se viene anunciando por activa y por pasiva desde hace tiempo: las aplicaciones y usos de Big Data Analytics han traspasado las fronteras del mundo estrictamente empresarial expandiéndose a lo largo y ancho del planeta, permitiendo que organizaciones con actividades de lo más variado se beneficien de las ventajas que aporta el análisis de datos.

El término es tendencia, muchos ya han oído hablar de ellas pero aún hay quienes se preguntan ¿qué son las ciudades inteligentes? Big data smart cities se basa en tres principios:

•  Lograr construir ciudades más inteligentes.

En el entorno actual de la abundancia de datos y la frecuente sobrecarga de información, la posibilidad de descubrir una visión única permite a las organizaciones mejorar la toma de decisiones. Big data analytics resulta en la capacidad de aprovechar las oportunidades, minimizar los riesgos y controlar los costos. Significa extraer de los datos valor para el negocio en tiempo real.