MicroStrategy es una plataforma de Business Inteligence del proveedor independiente del mismo nombre que lleva más de 25 años implantándose en empresas de tamaño más bien grande, y estando siempre considerada entre los líderes de BI del mercado.

La configuración clásica de MicroStrategy es de un servidor que trabaja sobre el Data Warehouse de una base de datos relacional, en modo ROLAP, y que puede servir informes y dashboards a través de entorno web, y también en aplicación Desktop, y a dispositivos móbiles Apple y Android utilizando apps nativas.

Como software empresarial de Business Intelligence, MicroStrategy funciona sobre un repositorio de metadatos que ha de crear el departamento de IT, pero es una de las herramientas que proporciona al desarrollador más objetos (filtros, métricas, indicadores, prompts, consolidaciones, cubos, plantillas, funciones..) y mayor capacidad de diseño, compartición y reutilizacion para construir una capa de metadatos robusta y de fácil mantenimiento.

El motor de traducción a consultas de los orígenes de datos genera consultas claras y eficientes, y proporciona múltiples opciones para tunear la generación de la consulta en caso de ser necesario.

El entorno de administración también es robusto y fácil de utilizar, de manera que el administrador puede gestionar de manera eficiente la seguridad y la organización de proyectos de Business Intelligence de gran envergadura y muchos usuarios.

La capacidad de desarrollo de informes o aplicaciones basadas en datos para dispositivos móbiles es otro punto fuerte de esta suite de BI, ya que proporciona una plataforma para el desarrollo de aplicaciones nativas para iOS y Android que pueden trabajar sobre el repositorio de metadatos, leyendo y también escribiendo sobre los orígenes de datos mediante los formularios transaccionales.

Las últimas versiones se conectan a diversos orígenes de datos incluyendo plataformas de Big Data como Hadoop, pueden trabajar con cubos OLAP, y mejoran bastante la administración y la capacidad analítica y de autoservicio del usuario de negocio.

El licenciamiento funciona por número de usuarios, con un mínimo de 10. El fabricante también ofrece el uso de la plataforma como servicio, en el Cloud de MicroStrategy.

Recursos sobre MicroStrategy

Página de producto de Microstrategy

Tutorial-demo de MicroStrategy

Publicaciones sobre MicroStrategy en Dataprix

Numerosos proyectos de business intelligence (BI) no alcanzan los resultados esperados. Según un informe reciente de la firma analista Dresner Advisory Services, solo un 35% de las compañías entrevistadas se muestran plenamente satisfechas con los resultados de la implementación de su solución de inteligencia de negocio.

Independientemente de su tamaño, las organizaciones que se adentran en estas iniciativas suelen padecer incontables incidencias, así como problemas de criterio durante las fases de planificación, selección de herramientas y lanzamiento del proyecto. Incluso las entidades más punteras e innovadoras en materia tecnológica suelen cometer los mismos errores, los cuales pueden conducir sus proyectos de BI al fracaso.

TOP 5 de peores prácticas en business intelligence

Este es, bajo nuestro punto de vista, el top 5 de las peores prácticas en torno al business intelligence:

1. Dependencia del ser humano para industrializar análisis
   Muchas organizaciones hablan de “industrializar análisis” al utilizar información de manera estratégica para alinear comportamientos con los resultados deseados. Una estrategia de BI puede empoderar al usuario final con información, pero en numerosas ocasiones éste carece de las herramientas necesarias para entender lo que la información realmente significa, así como las claves para alcanzar un objetivo, ya sea modificar una métrica, cambiar un producto o motivar un comportamiento.
   Confiar en el ser humano para salvar la distancia existente entre inteligencia y acción es inadecuado. Las organizaciones han de embeber el BI y la analítica en las aplicaciones y los procesos de negocio. Cuando los datos están disponibles tanto en los sistemas como en los procesos que los usuarios emplean a diario, los análisis han de convertirse en una parte inherente de las actividades operacionales. Se deben visionar en el contexto de su flujo de trabajo habitual y dar paso a la acción de manera inmediata, lo que revertirá en mejoras sensibles.
    
2. Contar con el BI en modo auto-servicio para cubrir todas tus necesidades
   El BI en modo auto-servicio tiene un propósito específico e importante: empoderar a los empleados no-tecnicos, incluso a clientes y a socios, para recuperar y analizar la información cuando lo necesiten. Instalar una herramienta de BI fácil de usar no supone contar automáticamente con un entorno de BI en modo auto-servicio.
   Una organización necesita saber qué empleados necesitan emplear información en su día a día y qué tipo de auto-servicio realmente requieren. Por supuesto, no ha de contemplar una única herramienta para todos los usuarios. El mayor error que puede cometer es adquirir una sencilla herramienta de BI en modo auto-servicio y darle a todo el mundo acceso a ella.
    
3. Subestimar la importancia de la preparación de los datos
   Los datos erróneos conducen a decisiones erróneas. Hay que tener en cuenta que cualquier problema de calidad de datos puede incidir muy negativamente en una organización. Diversos estudios coinciden en que en torno a un 60% de las compañías no confían en la cualificación de sus propios datos. La correcta aplicación de herramientas de BI y analítica para optimizar los denominados “datos sucios” supone una receta recomendable para anticiparnos a un posible desastre en la materia. No importa lo sofisticadas que sean las visualizaciones y las analíticas que emplee una organización, si la fiabilidad de sus datos no es de confianza. Incorporar una estrategia de gestión de calidad de datos y de gestión de datos maestros a la política global de BI ayudará a identificar y corregir la información errónea antes de que llegue al usuario final.
   Funcionalidades como el perfilado, limpieza, emparejamiento e integración de datos, así como el desarrollo de una visión única de la información proveniente de todas las fuentes, permitirá preparar y optimizar el análisis de los datos para garantizar su fiabilidad, completitud, puntualidad y consistencia. La confianza en los datos fomentará una adopción más masiva entre los usuarios, lo que sin duda traerá consigo la generación de mayor valor añadido.
    
4. Usar herramientas tácticas de BI para dar soporte a estrategias globales de BI
   Las estrategias más efectivas de BI no giran en torno a las necesidades que se producen a nivel departamental, sino que se formulan teniendo en cuenta la problemática global de toda la organización. Muchas compañías desarrollan sus estrategias de BI alrededor de un puñado de soluciones tácticas. Un ejemplo puede ser el de aquellas entidades que implementan herramientas de descubrimiento de datos desconectado que permiten al usuario generar sus propios informes, análisis o visualizaciones. Sin embargo, estas herramientas son demasiado complicadas para el típico usuario de negocio.
   Sólo los analistas y los usuarios más cualificados cuentan con las habilidades y los conocimientos suficientes como para sacar provecho de estas soluciones, lo que deja al margen a la inmensa mayoría de usuarios, entre ellos ejecutivos, responsables, empleados cara al público, clientes y partners. Como consecuencia el nivel de adopción se reduce de manera drástica y el retorno de la inversión se minimiza sensiblemente. Las compañías han de considerar a todo su espectro de usuarios –incluso más allá de su cortafuegos- y analizar cómo atender sus necesidades sin crear silos ni demasiados trastornos en los procesos de implementación. ¿Es factible que una única plataforma dé respuesta a todas las necesidades analíticas de una organización?
    
5. Ignorar fuentes de datos importantes
   Los proyectos de BI se suelen concentrar en la información contenida en los ERPs y CRMs, las bases de datos relacionales, los data warehouses y otros sistemas empresariales. Pero han aparecido otras fuentes importantes de datos con valiosos tesoros de información procedentes de máquinas, entornos móviles, redes sociales, sistemas de geolocalización o monitorización web. Las compañías que decidan ignorar estas fuentes correrán el riesgo de perder importantes oportunidades de negocio. Los datos desestructurados se encuentran especialmente poco explotados, y es que se estima que solo un tercio de ellos se emplean adecuadamente para la toma estratégica de decisiones. Para sacar todo el partido posible de sus iniciativas de BI y analítica habrá de tener en cuenta todos los activos de información disponibles, ya sean estructurados o desestructurados.

Con este artículo arranca una serie de colaboraciones de Information Builders para Dataprix en los que explicaremos en detalle cada una de las principales malas prácticas que se producen en el ámbito del BI y la analítica, hablaremos de ejemplos reales y analizaremos las claves para sortear estas situaciones inapropiadas.

Por Manuel del Pino, Manager Preventa de Information Builders Ibérica

Las herramientas de Business Intelligence pueden ser muy beneficiosas para cualquier organización. La información que se puede obtener de estas herramientas nos aporta ideas muy útiles que pueden ofrecernos ventajas competitivas. Pero también nos encontramos con errores comunes que con frecuencia hacen que nuestro Business Intelligence pierda eficacia y hasta pueda dejar de ser útil.

¿Cuáles son esos problemas que hacen que algunas empresas abandonen su Business Intelligence por completo para volver a utilizar informes tradicionales con complejos y poco amigables sistemas de informes? Hay una serie de factores que afectan negativamente al resultado de estas iniciativas de BI y que, aunque pueden variar de una industria a otra, tienen elementos comunes que se deben evitar.

1. Business Intelligence nunca debe considerarse como un proyecto finalizado

A diferencia de otros proyectos de IT tradicionales, tales como actualizaciones de servidores y migraciones, la implementación de business intelligence no tiene una fecha de finalización concreta. A medida que diferentes usuarios comienzan a utilizar los cuadros de mando y a estudiar los indicadores clave de rendimiento (KPI), y comienzan a aplicar diferentes niveles de análisis, el proyecto de business intelligence debe seguir creciendo y adaptándose, mucho más allá de la fecha en la que se inició. Los datos crecen y los usuarios hacen suyas las herramientas de BI disponibles. Al principio, la mayoría de usuarios se centran sólo en el trabajo con indicadores clave de rendimiento y cuadros de mando, pero luego siguen avanzando y empiezan a utilizar modelos predictivos y capacidades de aprendizaje que están disponibles en algunas plataformas.

2. Un sólo cuadro de mando no se ajusta a todos los usuarios

A pesar de que muchas organizaciones tienen retos comerciales comunes, lo más probable es que tengan diferentes necesidades de business intelligence. Esto también es cierto para los diferentes tipos de usuarios dentro de los mismos departamentos u organizaciones. Por ejemplo, en un hospital, enfermeras y médicos trabajan ambos para mejorar la salud de los pacientes, pero probablemente dirección de enfermería y dirección médica necesiten ver diferentes visualizaciones y puntos de vista de los datos. Además, el director financiero del hospital y el gerente, necesitarán también ver diferentes objetivos estratégicos, y eso además requerirá indicadores clave de rendimiento y cuadros de mando únicos para cada uno de esos grupos.

3. Unos gráficos llamativos no siempre son capaces de ofrecer los conocimientos adecuados

Los datos pueden ser una de esas áreas críticas que, si no se ejecuta correctamente, puede no ser capaz de transmitir los conocimientos adecuados. Esto es consecuencia de una falta de comprensión acerca de cómo asignar qué datos a qué gráficos. Algunos proveedores de business intelligence se centran demasiado en mostrar diferentes gráficos, colores y efectos, pero se pierden el aspecto más importante: mostrar el gráfico correcto para los datos correctos.

4. Unos costes demasiado altos de licencia pueden significar una implantación menos completa

Business intelligence no debe orientarse únicamente a ejecutivos y directivos. Se trata de una herramienta que puede proporcionar información muy valiosa a usuarios de todos los niveles. Sin embargo, los altos costes de licencias, históricamente han provocado que las organizaciones se vean obligadas a comprar sólo un número limitado de licencias con el fin de mantener los costes bajos. De esta forma, se suelen centrar en la implantación de herramientas BI solo para la alta dirección. Afortunadamente, muchas de estas plataformas ya se ofrecen como un servicio, por lo que la fijación de precios se basa en suscripción con unas precios más asequibles.

5. Diferentes fuentes de datos no deben interponerse en el camino de BI

Con los años, muchas organizaciones han pasado de tener los datos almacenados en diferentes formatos en sus servidores, a tener datos almacenados en diferentes data centers. La creciente popularidad de software basado en un modelo SaaS (Software as a Service), muchas organizaciones se han dado cuenta de que una porción considerable de sus datos está en la nube, y las plataformas de business intelligence tradicionales pueden no ser capaces de conectarse a esos servicios con el fin de hacer uso de esos datos. Es por lo tanto imperativo buscar herramientas de BI que den soporte a múltiples fuentes y que aseguren que la conexión entre estos diferentes centros de información esté disponible. Un ejemplo de diferentes fuentes podría ser un servicio de nómina alojado online, un sistema de CRM también online, una herramienta ERP interna e incluso las diferentes plataformas de redes sociales.

Conclusión

Las organizaciones siguen tratando de simplificar sus operaciones. Y como consecuencia, necesitan encontrar maneras de hacer que los negocios crezcan y sean más eficientes utilizando todos los datos que tienen para comprender mejor lo que ocurre. Se trata de una tarea cada vez más crítica que pueden acometer invirtiendo más en la solución de business intelligence que ya tengan o adoptando una nueva. Pero a este respecto, los líderes de los departamentos de IT deben asegurarse de que cualquier nuevo proyecto de BI evite los retos y problemas más comunes que pueden causar que el proyecto fracase.

En este Case Study podrás ver cómo Lantares colaboró con Panasonic Iberia para mejorar el nivel de acierto de su proceso de planificación a través de IBM Cognos Planning.

Dividida en dos grandes áreas –gran consumo y sistemas profesionales-, la compañía se dedica a la comercialización de aparatos eléctricos y electrónicos, con una amplia gama que incluye televisores LCD y plasma, cámaras de foto y vídeo, sistemas de audio, equipos de aire acondicionado, etc.

Antes de implantar la solución de IBM Cognos, la compañía carecía de una solución sólida que soportase el proceso mensual de planificación de ventas (rolling forecast), basado en Excel hasta entonces.

La elección de Lantares como partner de implantación se debió a la propia recomendación de IBM, ya que Lantares posee una amplia experiencia con la tecnología de Cognos en esta área.

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En mi anterior artículo esbocé de manera somera cuáles son las cinco peores prácticas en el universo del business intelligence (BI) y la analítica. Estas actuaciones habitualmente impiden a las organizaciones obtener resultados satisfactorios de los proyectos en los que se embarcan, que, además, suelen adolecer de periodos de adopción realmente lentos.

Tanto en éste como en los siguientes cuatro artículos que desarrollaré para Dataprix, analizaré cada práctica individualmente, y expondré la historia real de una empresa que consiguió evitarla.

La primera práctica incorrecta que se suela aplicar en torno al business intelligence tiene que ver con la dependencia del ser humano para generalizar en las organizaciones los procesos de análisis de información. Los usuarios de negocio habitualmente carecen de las habilidades y la formación necesarias para convertir los datos que nos facilitan la inteligencia y analítica de negocio en acciones concretas y, en última instancia, en resultados. Sí, pueden recuperar cierta información, pero habitualmente no comprenden lo que significa, o cómo debería ser utilizada para dirigirse hacia un objetivo deseado. Por consiguiente, el escenario de BI y analítica desarrollado no proporcionará el valor esperado.

Para industrializar realmente el desarrollo de análisis en el seno de una organización, la estrategia de BI debería incluir la implementación de un entorno cohesionado que proporcione conclusiones basadas en datos. Si bien, debería ir un paso más allá y empoderar al usuario para que pueda actuar sobre ese análisis y generar el impacto deseado. Una vía muy apropiada radica en utilizar apps precisas que hagan posible la monitorización permanente de métricas e indicadores clave.

El caso de éxito de una organización humanitaria

La organización humanitaria Food for the Poor es un gran ejemplo de cómo un usuario no técnico puede operacionalizar conclusiones.  Esta institución ha desarrollado apps, cuadros de mando y documentos analíticos, disponibles vía web y dispositivos móviles para directores y empleados de once departamentos distintos. Con escasa o inexistente asistencia por parte de TI, estos trabajadores pueden generar fácilmente sus procesos de analítica en modo auto-servicio para monitorizar todo tipo de actividades, identificar posibles incidencias y ejecutar distintas mejoras. Y todo con el objetivo de tomar sus propias decisiones al poder responder a cuestiones operacionales específicas y alcanzar vías interactivas en tiempo real para maximizar la eficiencia de las subvenciones y fondos que recibe la institución.

Por ejemplo, el departamento de proyectos, que supervisa iniciativas de ayuda humanitaria en numerosos países, está continuamente distribuyendo fondos para áreas tan variopintas como ganadería, vivienda, alimentación o sanidad. La información relativa al número, cantidad y tipos de donaciones que provienen de cada socio ayuda a los trabajadores de Food for the Poor a calibrar el progreso de cada objetivo marcado. Cuando se reclaman los fondos para nuevos proyectos, ellos podrán monitorizar estrechamente los ingresos y gastos para, de manera instantánea, revisar y optimizar la manera en que los fondos se aplican a cada país.

Muchas empresas están dando pasos para operacionalizar sus sistemas de BI y analítica con objeto de embeberlos directamente en sus aplicaciones y procesos. Cuando estas tecnologías se integran de manera transparente en los sistemas de las organizaciones, los procesos de análisis se convierten en un elemento inherente a sus actividades operacionales. Será entonces cuando se puedan visionar en el contexto de su flujo de trabajo habitual, y ayuden a fomentar la toma de decisiones basadas en datos y la puesta en marcha de acciones de manera rápida y precisa.    

Por Manuel del Pino, Manager Preventa de Information Builders Ibérica

Para que conozcas las posibilidades de la tecnología y cómo explotarla para minimizar el riesgo hemos creado la guía gratuita que te proponemos: "BI en el sector seguros. Fraude, analítica predictiva y Solvencia II".

La detección del fraude y la adecuación a los tres pilares de la Directiva Solvencia II concentran toda la atención de las empresas del sector seguros. Las nuevas herramientas de BI y las técnicas de analítica predictiva permiten a las aseguradoras optimizar sus procesos y obrar la transformación que la nueva realidad requiere de forma efectiva.

Esta Guía te va a permitir:

• Entender la transformación en la industria de los seguros que requiere la adecuación a los requisitos de Solvencia II.
• Conocer cómo optimizar el control, el rendimiento y la comercialización de los productos de seguros y la liquidación de reclamaciones mediante la herramienta adecuada de BI.
• Identificar los distintos tipos de fraude y los desafíos que implican para las empresas aseguradoras.
• Descubrir los modos de prevenir el fraude gracias a BI y la analítica predictiva que permiten su detección temprana, como es el caso del software IBM SPSS y la plataforma IBM Cognos. 

Descárgate la guía AQUÍ.

En mi anterior artículo analicé la dependencia que las organizaciones tienen de los humanos para industrializar patrones, así como la necesidad imperiosa de que éstas implementen estrategias de BI que incorporen un amplio entorno que no solo proporcione tendencias, sino que también empoderen al usuario para actuar sobre esa tendencia de manera operacional y generar un impacto específico.

En el marco de las cinco peores prácticas que se suelen producir en los entornos de inteligencia y analítica de negocio, hoy toca desgranar el segundo error más habitual: considerar que el self-service BI puede solucionar por si mismo las necesidades de todo tipo de usuario en este ámbito.

El self-service BI ha sido diseñado para proporcionar a los analistas y a algunos usuarios no técnicos acceso a fuentes de información a través de herramientas de descubrimiento de datos y reporting en modo auto-servicio. Numerosos informes demuestran que el porcentaje de usuarios que se encuentra dentro de esta categoría está creciendo gradualmente, si bien el número de usuarios que se muestran realmente productivos con este tipo de soluciones es reducido.

Existen otros muchos tipos de categorías de usuarios, tales como empleados de negocio, trabajadores de back-office, managers, e incluso clientes y socios de negocio, que tienen amplias y variopintas necesidades de información. Ellos no gozan de la preparación suficiente o carecen del ánimo necesario para emplear tiempo a la hora de crear sus propios informes analíticos. Si bien, necesitan respuestas a una serie de cuestiones, habitualmente compuestas por contextos de datos predeterminados. Estos usuarios son candidatos para usar InfoApps y cuadros de mando, compuestos por interfaces analíticas intuitivas y flexibles que permiten monitorizar, investigar y posibilitar indicadores de rendimiento. Habitualmente estas interfaces ofrecen un vistazo rápido de las alertas en tiempo real cuando tienen lugar ciertas situaciones críticas.

Una adecuada estrategia de BI debe cubrir a todos

La institución sanitaria Halifax es un ejemplo paradigmático de organización que ha apostado por un entorno de BI y analítica que atiende las necesidades de una red de usuarios diversa. Por un lado, la entidad proporciona a sus usuarios más avezados tecnología que les permite generar sus propias visualizaciones analíticas, así como reportes sofisticados. Pero también facilita InfoApps y cuadros de mando al personal clínico y administrativo para que pueda interactuar con la información de manera independiente. Por ejemplo, los administradores del área de urgencias pueden monitorizar la actividad actual del paciente, actualizada al minuto, para registrar datos como el número de pacientes entrantes, el tiempo que ha permanecido un paciente en una habitación específica, las pruebas médicas solicitadas o el análisis de los objetivos de rendimiento alcanzados por el hospital. Además, cuenta con un cuadro de mando que permite que enfermeras y facultativos puedan compartir información de los pacientes de manera rápida y fiable. Esto es especialmente útil cuando por ejemplo un paciente es trasladado de una a otra dependencia, y el sistema puede mostrar qué pacientes son enviados, quiénes regresan en un periodo determinado de tiempo o en qué condiciones se encuentran en el momento de su traslado.

En numerosas ocasiones el problema radica en la propia definición del self-service BI. Si se trata solo de herramientas de auto-servicio, podemos afirmar con seguridad que no cubrirán todas sus necesidades. Pero si esas herramientas incluyen InfoApps y cuadros de mando en modo auto-servicio, entonces dé por hecho que sí podrán hacerlo. Más allá de la definición, necesitará una combinación de herramientas y apps para dar respuesta a todas las necesidades de su organización en materia de inteligencia y analítica de negocio.

Permanezca atento a mi siguiente artículo, en el que analizaré la tercera mala praxis en el campo del Business intelligence: el precio de subestimar la importancia de la preparación de los datos.

Esta guía para la correcta selección por parte del usuario de negocio de una solución de software de Rendimiento Corporativo (EPM o CPM) analiza el proceso de compra habitual de una solución de este tipo, y proporciona 10 tips o recomendaciones a tener en cuenta en las diferentes fases del proceso con el objetivo de realizar la selección de la mejor solución, o la que mejor se adapte a las necesidades de cada negocio.

Estos son los 10 puntos clave, explicados en el documento, para el éxito en la selección de una solución de CPM:

Clearly articulate business requirementes Business requirements drive technical requirements Don't skip technology due-diligence RFP process requires close collaboration No Proof of concept (PoC) = no go Also pay attention to what they don't say (or do) Reference customers don't mind tough questions Implementation starts before the contract is signed Being one-in-a-million isn't always good Determine the true cost of ownership

Rellene el formulario para acceder a la descarga de este White Paper y conocer en detalle estas recomendaciones, fruto de la observación y la experiencia, creadas para complementar y guiar por el buen camino el proceso de selección de una solución de CPM.

Madrid, 24 de enero de 2017-. Notilus, solución para la gestión de los gastos profesionales desarrollada por DIMO Software, ha incorporado en su oferta la herramienta para auto-reserva online Notilus Booking Tool, desarrollada por la compañía Traveldoo.

Esta solución permite a los profesionales gestionar directamente su política de viajes y sus reservas de alojamiento, así como los medios de transporte. Se puede acceder a estas herramientas de forma online, configurándose por el usuario según sus necesidades. Esta tecnología ofrece la sincronización de los datos compuestos por preferencias, conductas de compra y tarjetas de fidelización del cliente.

Con Notilus Booking Tool, la plataforma se dota de su propio SBT (Self Booking Tool) para proponer una alternativa más a las empresas en la gestión de sus desplazamientos profesionales. En algunos clics, los viajeros de negocios podrán comparar y reservar trenes, aviones de grandes líneas y low cost, hoteles, coches de alquiler, etc.

Gilles Bobichon, director de negocio de Notilus, comentó: "Notilus Booking Tool se inscribe en la continuidad de nuestra estrategia y de la actividad travel de la compañía. El hecho de adquirir un SBT va a permitirnos ofrecer una herramienta "end-to-end" que va a administrar el conjunto del proceso de los desplazamientos profesionales, desde la reserva, pasando por la nota de gastos, hasta la explotación de los datos. La decisión de integrar la tecnología Traveldoo para este SBT se ha basado en los valores compartidos y una experiencia de usuario deseada en nuestra solución Notilus”.

La actividad de Viajes y gastos profesionales en el seno de DIMO Software, intensifica su estrategia para poder acompañar a las empresas en su despliegue de la gestión optimizada de sus desplazamientos y gastos profesionales. De esta forma, Notilus creó su propio hub de comunicación en 2014 con Notilus TravelHub, un punto único de entrada que orienta al viajero hacia el canal de reserva idóneo. La compañía está convencida desde hace varios años de que una combinación "inteligente" de los modos de reserva (Online y Offline) constituye la mejor elección para gestionar de forma óptima los viajes de negocios, lo que denominamos un “Open Booking controlado”.

Acerca de Notilus (www.notilus.es)

 DIMO Software, especialista en el mercado del Travel & Expense Management, ha desarrollado el software Notilus para permitir a las empresas gestionar de forma sencilla y eficaz todos os procesos relacionados con los viajes de negocios: solicitudes de viaje, reservas online y offline, notas de gastos, facturas de proveedores, reporting, gestión de la flota de vehículos, gestión de los gastos telefónicos, etc. Notilus, con 1500 clientes y más de 2 millones de usuarios en 80 países, dispone de varios módulos para responder a las distintas necesidades en la gestión de viajes y gastos profesionales.

¿Se imagina hablar de su negocio con su sistema de BI?

Inteligencia Artificial y Lenguaje Natural

IBM Watson Analytics ofrece capacidades de autoservicio guiadas en respuesta a las demandas de negocio. Ofrece un enfoque de la analítica permitiendo a los usuarios solucionar retos individuales o de grupo. Es la guía de descubrimiento de datos y análisis predictivo con visualizaciones automáticas y que permite la creación de cuadros de mando sin esfuerzo utilizando lenguaje natural y tecnología cognitiva.

Podrá capturar la información de forma eficaz, crear sus propios paneles de instrumentos y acceder a esta información en el mismo formato desde todas partes, en todo momento y desde cualquier dispositivo. El enfoque de autoservicio guiado anticipa la intención del usuario, ofrece recomendaciones y automatiza el proceso de la analítica para obtener resultados de un modo rápido e independiente. Además, IBM Watson Analytics le permite compartir información al instante y colaborar con equipos, organizaciones y ecosistemas para amplificar el valor.

IBM Watson Analytics se basa en una plataforma que ofrece predicción, escalabilidad, gobierno, seguridad y rendimiento. Y todo, con lenguaje natural. Con un entorno para equipos, departamentos y grandes empresas, reducirá el tiempo de análisis.

En este Case Study podrás ver cómo Lantares colaboró con Panasonic Iberia para mejorar el nivel de acierto de su proceso de planificación a través de IBM Cognos Planning.

Dividida en dos grandes áreas –gran consumo y sistemas profesionales-, la compañía se dedica a la comercialización de aparatos eléctricos y electrónicos, con una amplia gama que incluye televisores LCD y plasma, cámaras de foto y vídeo, sistemas de audio, equipos de aire acondicionado, etc.

Antes de implantar la solución de IBM Cognos, la compañía carecía de una solución sólida que soportase el proceso mensual de planificación de ventas (rolling forecast), basado en Excel hasta entonces.

La elección de Lantares como partner de implantación se debió a la propia recomendación de IBM, ya que Lantares posee una amplia experiencia con la tecnología de Cognos en esta área.

Descarga el Caso de Éxito AQUÍ

Saima Solutions presentó, durante la mañana del 7 de marzo, Watson Analytics. Francisco Prats, Director General de Saima, se encargó de adentrarnos en una entretenida jornada sobre Watson Analytics que llevó a Saima a ser el primer Partner de IBM en España en hacer una demostración delante de tantos clientes.

El IBM Client Center de Barcelona presentó el máximo aforo del que tenía disponibilidad, dejando patente la expectación que IBM Watson Analytics suscita sobre el valor que puede aportar a compañías de todo tipo y tamaño, como las que participaron: servicios auxiliares, fabricación, retailers de moda, laboratorios farmacéuticos, servicios médicos privados y automoción, entre otras.

La documentación presentada durante la jornada, además, facilitaba el conocimiento de Watson Analytics para ayudar a todos los departamentos de la empresa (ventas, marketing, operaciones, finanzas, atención al cliente, recursos humanos e IT, entre otros) en la visualización de datos, la búsqueda automática de patrones de comportamiento y al análisis de social media.

“Se acerca un cambio tecnológico importante que se comportará como un tsunami, cambiándolo todo. En este sentido, solo IBM tiene la capacidad, visión y estrategia para mantener el liderazgo en esta transición”, comentaba Francisco Prats, Director General de Saima Solutions.

Madrid, 9 de marzo de 2017.- La Agencia Tributaria (AEAT) ha homologado la solución para la gestión de notas de gastos y viajes profesionales Notilus, desarrollada por DIMO Software.

Notilus, con 1500 clientes y más de 2 millones de usuarios en 80 países, se convierte de esta manera en la primera y única aplicación homologada por la AEAT que engloba toda la gestión de los viajes profesionales: solicitud de reservas off-line y on-line, reconciliación de facturas de viajes, gestión de las notas de gastos, control de los límites, integración de los movimientos de tarjetas bancarias, foto de los recibos, facturas de proveedores de taxi/gasolina/peaje/telefonía, informes, etc. Permite realizar análisis multidimensionales consolidados y detallados en tiempo real y ofrece una visión global a 360° de todos los datos relacionados con los viajes de negocios.

De esta forma, la homologación se traduce en que los justificantes que la herramienta digitaliza tendrán la misma validez legal que los tickets originales. Antes las empresas debían guardar todos los documentos originales en papel en un archivo exclusivamente por motivos legales y esto suponía un trabajo extra: los documentos se podían perder, la tinta de los tickets desaparecía, aumentaba la carga administrativa. Ahora, frente a una inspección o una auditoría, ya no es necesario contar con los tickets originales.

DIMO Software, editor e integrador con una exitosa trayectoria de más de 20 años de experiencia en el mercado sigue desarrollando Notilus, plataforma modular e innovadora que permite un mayor control y eficacia en la gestión de los gastos de viajes. La solución está disponible por módulos, así cada cliente elige los suyos en función de sus necesidades. La solución Notilus cumple con las expectativas de todo tipo de empresas gracias a su capacidad de parametrización, su disponibilidad en 6 idiomas, y la posibilidad de usarla en tabletas, móviles y ordenadores. Se adapta perfectamente al sistema informático existente en la empresa y se implementa en poco tiempo debido a la experiencia de su equipo de proyecto.

Acerca de DIMO Software (www.dimosoftware.com)

Desde hace 21 años, DIMO Software aúna sus funciones de editor e integrador de programas de gestión con vistas a alcanzar un objetivo común: ofrecer a sus clientes los programas más innovadores para que puedan centrarse en lo esencial; su negocio. Para ello, DIMO Software abarca ocho áreas de especialización: Viajes y gastos profesionales, CRM, Business Analytics, Desmaterialización y procesos, Gestión de RRHH, Gestión fiscal, Mantenimiento y Finanzas. Las soluciones editadas y distribuidas por DIMO Software están dirigidas a las medianas y grandes empresas de todos los sectores de actividad, así como a las instituciones públicas. DIMO Software, presente en Lyon, París, Nantes, Biarritz, Madrid, Toronto y Montréal, ha mantenido un crecimiento regular desde 1995. Actualmente cuenta con 353 empleados, 6.000 clientes en 90 países y una cifra de negocios de 34,6 millones de euros.

Numerosas organizaciones elaboran estrategias de business intelligence (BI) a escala empresarial en torno a un puñado de soluciones tácticas (como herramientas de descubrimiento de datos), que resultan demasiado complejas para el usuario de negocio. Desafortunadamente, esta aproximación deja a importantes figuras del tablero (como directivos, empleados cara al público, clientes y socios) en la oscuridad, lo que genera numerosos dolores de cabeza tanto en la parcela técnica como administrativa. En torno a este campo radica la mala práctica que analizaremos hoy.

La compañía de servicios financieros BGL Group ha comprendido que un plan ambicioso de BI debe poner el acento en todo el espectro de necesidades organizacionales, con objeto de promover un uso más amplio de los datos y un mejor disfrute de la información. La compañía estaba buscando una plataforma que pudiera transformar rápidamente los datos en sofisticados reportes y cuadros de mando. Debido al amplio rango de usuarios que debían acceder a esta información, BGL Group necesitaba que esos informes se encontraran disponibles a través de un extenso abanico de formatos, pero siempre de manera sencilla y en modo auto-servicio. También resultaba fundamental que los informes y cuadros de mando fueran customizables e interactivos. Pero, ante todo, la clave estribaba en que todos y cada uno de los usuarios pudieran extraer el máximo partido de los datos que manejaban a diario.

Objetivos clave

BGL se marcó cuatro grandes retos en torno a la gestión de su información. En primer lugar, maximizar el valor de sus activos de datos con la vista puesta en todos los usuarios. Por otro lado, proporcionar información a nivel interno de manera más consistente y eficaz. Cómo no, mejorar los procesos y erradicar ineficiencias en torno a la gestión interna y la distribución de información. Y, por último, suministrar de manera segura datos a socios y clientes, más allá del cortafuegos.

Al margen de una plataforma global adecuada, para un proyecto ambicioso de BI y analítica también resultan muy útiles las apps de BI, ya que proporcionan al usuario una vía simple e intuitiva para emprender análisis de información avanzados. Son tan fáciles de usar como una app de consumo, por lo que cualquiera, tenga o no algún tipo de conocimiento técnico, podrá sacar partido de ella.

Para su proyecto de BI no debería tener que decidir entre herramientas o apps, ya que ambas son necesarias. Mientras que sus usuarios de negocio se decantarán por las apps, sus analistas y usuarios más capacitados técnicamente continuarán demandando soluciones analíticas sofisticadas para dar cabida a unos requisitos informacionales más complejos. Una única plataforma integral compuesta por una red diversa de funcionalidades y herramientas ayudará a colmar de manera eficiente las necesidades de cualquier tipo de usuario, proporcionando cuadros de mando a los directivos; herramientas guiadas de descubrimiento de datos ad hoc a los usuarios avanzados; y apps de BI, tableros y documentos analíticos a los usuarios de negocio, clientes y socios.

Por Manuel del Pino, Manager Preventa de Information Builders Ibérica

La última mala práctica que vamos a analizar en esta serie de artículos radica en los errores que se cometen a la hora de reunir toda la información disponible para una estrategia de inteligencia y analítica de negocio. Un proyecto de este tipo ha de aglutinar todas las fuentes internas y externas, así como los datos tanto estructurados como desestructurados.

Las organizaciones que ignoran diversas fuentes de datos llegarán a conclusiones parciales que les conducirán a tomar decisiones erróneas y a perder oportunidades de negocio, entre otras circunstancias.

La tecnología por la que apueste su compañía ha de facilitar al usuario el acceso a cualquier tipo de dato disponible, así como su optimización para el análisis, sin que sea necesario adentrarse en un largo proceso de codificación o en un proyecto engorroso de integración. Solo una plataforma unificada con amplias funcionalidades para el acceso y la integración de datos, así como para la gestión de los metadatos, será capaz de acometer estos retos con garantías.

Ejemplos prácticos

La Universidad Central de Washington ha incorporado fuentes de información externas a un escenario cohesionado que combina análisis, gestión de datos, distribución de información y reporting. Conocida como SMART, esta plataforma se encuentra disponible para todos los empleados y profesores del campus. Los datos residen en un data warehouse y en tres data marts. Cada uno contiene datos procedentes de sistemas tanto internos como externos.

Al poder sacar partido de todos los activos de información disponibles, la universidad ha conseguido intensificar la eficiencia de su sistema de reporting tanto federal como estatal. También ha aumentado la precision de sus datos, lo que le ha permitido mejorar la retención de estudiantes, su planificación estratégica y sus programas de acreditaciones y admisiones.

Otro ejemplo significativo en este campo es el del Departamento de Policía de Houston. Los datos desestructurados juegan un papel relevante en el centro de lucha contra el crimen en tiempo real de este organismo. Sus funcionalidades de búsqueda han sido diseñadas para analizar documentos tantos estructurados como desestructurados –por ejemplo, para extraer datos adicionales de personas, vehículos y notas de oficiales, así como de bases de datos de gobiernos externos-.

Esta información se incorpora a un informe que contiene los detalles de las llamadas de emergencia. La integración de todos estos datos ayuda a los analistas a proporcionar a los agentes información de gran utilidad cuando se encuentran de camino a la escena del crimen.

Por Manuel del Pino, Manager Preventa de Information Builders Ibérica

Madrid, 18 de abril de 2017.- La aplicación para la gestión de notas de gastos y viajes profesionales Notilus, homologada por la AEAT y desarrollada por Dimo Software, se ha adaptado para ayudar a las empresas a cumplir con la inmediatez de suministro de información que requiere el SII, nuevo sistema de gestión de IVA que entrará en vigor el 1 de julio del 2017.

La AEAT va a implantar el SII como medida para modernizar y agilizar la gestión del IVA, basado en la información en tiempo real de las transacciones comerciales. Las empresas tendrán un máximo de cuatro días como límite de tiempo desde que se contabiliza una factura hasta que la notifique a Hacienda. En un principio, el SII sólo será obligatorio para un colectivo de 63.000 contribuyentes, formado por grandes empresas con una facturación anual de más de 6 millones de euros, grupos de IVA e inscritos en el régimen de devolución mensual, que representan aproximadamente el 80 por 100 del total de la facturación empresarial del país. El resto podrán optar por acogerse voluntariamente.

Debido a este nuevo sistema de gestión de IVA que supone un mayor control e inspección por parte de la AEAT, cada vez más empresas necesitarán implementar una herramienta que ayude a cumplir los requerimientos de la Agencia Tributaria. En este caso, Notilus facilita la recuperación de los datos vinculados a las facturas de gastos de viajes, a través de interfaces automáticas. A partir de allí, la empresa sólo tiene que añadir la fecha de contabilización de las facturas para poder mandar toda la información requerida por la Agencia Tributaria.

Según Gaëlle Cheveu, Responsable de Notilus en España, “de esta forma, nuestra compañía ofrece de nuevo eficiencia y rapidez en el proceso de gestión de gastos y permite cumplir con los plazos de la AEAT”.

Acerca de Notilus (www.notilus.es)

DIMO Software, especialista en el mercado del Travel & Expense Management, ha desarrollado el software Notilus para permitir a las empresas gestionar de forma sencilla y eficaz todos os procesos relacionados con los viajes de negocios: solicitudes de viaje, reservas online y offline, notas de gastos, facturas de proveedores, reporting, gestión de la flota de vehículos, gestión de los gastos telefónicos, etc. Notilus, con 1.500 clientes y más de 2 millones de usuarios en 80 países, dispone de varios módulos para responder a las distintas necesidades en la gestión de viajes y gastos profesionales.