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Soluciones de manejo, administración, gobernabilidad y rentabilización de sus datos. Calidad de Datos, Business Intelligence, Integración de Información, MDM, Gobernabilidad y Automatización de Procesos.
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Nuestras soluciones de Integración, son capaces de conectar datos y transacciones, para su transporte masivo o en tiempo real, adaptándonos a los requerimientos específicos de velocidad, inmediatez y oportunidad requeridos por sus procesos críticos de negocio, brindando agilidad y versatilidad a su organización. Contamos con las capacidades, prácticas y tecnologías necesarias resolver todas las necesidades de integración y movimiento de información de su negocio.
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SOA: Antecedentes y Fundamentos
SOA es más que una evolución de TI, pues muchas de sus bases están fundadas en paradigmas y tecnologías anteriores. Para comprender mejor en que consiste esta arquitectura se debe conocer la historia de sus orígenes y al mismo tiempo cómo se encuentra influenciada por las tendencias y movimientos actuales, por lo que también está en evolución.
La siguiente imagen muestra algunos de los elementos o paradigmas que sirvieron de base para construir lo que actualmente se conoce como SOA.
Marco de trabajo SOA
La mayoría de los negocios tienen documentado su plan de acción donde se define el propósito del negocio, sin embargo, sea que se cuente con esta documentación o no, la información ahí contenida se encuentra obsoleta, dada la evolución constante del negocio y su entorno. En SOA se tiene la premisa de que si el diseño del negocio puede mantenerse y transcribirse, existe un gran potencial para alcanzar la recolección oportuna de la información de diseño lo que redundará en su beneficio.
Enterprise Service Bus
Un Enterprise Service Bus (ESB) representa una pieza crucial de la infraestructura usada por las corporaciones al momento de construir soluciones basadas en una Arquitectura Orientada a Servicios (SOA). Un ESB ofrece capacidades de conexión entre aplicaciones nuevas y las ya existentes dentro de una empresa, con un conjunto de características que permiten la administración y el monitoreo de interacciones entre aplicaciones.
Information Services
Como continuación del análisis a la arquitectura SOA, el siguiente elemento o componente que se abordará serán los “Information Services” o Servicios de Información.
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Artículo 1
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Artículo 2
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Artículo 3
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Business Process Management
Sabemos que un negocio debe estar preparado para adaptarse y reinventarse, de acuerdo con la demanda del mercado al que atiende, sin embargo, esta tarea en el dia a dia se convierte en algo muy complejo de administrar. Nuestra área de BPM le ayuda, no solo a descubrir la manera en la que operan sus procesos principales, sino también a crear toda una cultura de procesos, alrededor de la cual, sea capaz de encontrar grandes beneficios y ahorros. Nuestra metodología de BPM cubre desde la definición, hasta la puesta en marcha de medios que permitan orquestar personas y transacciones, de modo que el cliente es habilitado para acceder a nuevos niveles de ahorro en costo operativo, a un nivel de riesgo muy atractivo para esta industria.
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Permita que BPM sea el orquestador de sus sistemas de información
La mayoría de las empresas no dominan sus procesos, más bien pareciera que los procesos fomentan su ineficiencia y retraso competitivo.
Implementar la Gestión de Procesos a través de los Modelos de negocios indica el punto de partida hacia la adopción de BPM.
Data Quality and MDM
Nos enfocamos en cuidar la inversión realizada en el activo más valioso que su compañía posee: Sus datos. Identificamos los datos que son mas relevantes para su negocio (Los de mayor retorno de inversión). Hecho lo anterior, podemos conocer el estado actual en el que se encuentran, de modo que podamos trazar un plan de acción para llevarlos al nivel óptimo de calidad en una relación costo-beneficio equilibrada. De esta forma, los datos quedan listos para poder ser administrados de forma centralizada, convirtiéndose en un proceso de administración de datos maestros (MDM) de modo que podamos asegurar no solo que contamos con una vista completa del negocio, sino que los datos se mantienen en su nivel óptimo de usabilidad y aportación de valor para usted.
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How MDM and Data Services Platforms Can be Complementary
As the service-oriented architecture model matures, data services and data services platforms are the emerging approach to solving the specific problem of data access in SOA. SOA applications tend to access multiple, heterogeneous data sources, adding an integration concern on top of the data access problem itself. In this context, master data management solutions can contribute nicely to solving data inconsistency issues.
Intelligent Enterprise-Beyond Data Cleansing
The year 2000 will see an increase in the number of business failures from past years. The cause of this increase? Defective data design, such as the Y2K defective date design, as well as other data design problems that force knowledge workers to use fields in ways not originally intended to store the information they need to perform their jobs.
The Five Common Excuses For Not Re-engineering Legacy Data
For organizations moving data from multiple operational systems to a new data warehouse or client/server environment, adhering to any of the following "excuses" for ignoring data quality could lead to a data disaster. Outlined here are actual reasons we've gathered from Fortune 500 companies for avoiding data re-engineering. These companies opted to avoid investigating, reconditioning, and consolidating data from multiple sources before migrating the information to new relational databases.
Understanding the Cost-Benefit Quality Curve
Anyone who begins a major data quality enhancement project is likely to have high expectations for the improvements that will result. The users of the existing data will understand all its failings and will be eager to work with the enhanced quality that will result from a project. I have often heard people use words like 99.9 percent accuracy, 99.9 percent completeness or real-time data access. While these are laudable goals, they are surprisingly difficult to achieve. And it's never been clear to me that the end users actually need these quality levels. As John Kay observed, "In a world of imperfect knowledge and irresolvable uncertainty - of unknown unknowns - the quest for exact knowledge gets in the way of useful knowledge."
What Businesses Must Do to Improve Data Accuracy
Justly or not, IT tends to take the rap for data accuracy issues, in spite of the fact that IT itself -- or, more precisely, data management (DM) practitioners -- are never entirely to blame. Individual lines of business also contribute to data accuracy woes.
Business Intelligence
Nuestra área de Inteligencia de Negocios cuenta con soluciones creadas específicamente para ayudarle a crear proyectos de BI rentables y exitosos. Si ya cuenta con un proyecto de Inteligencia de Negocios en marcha, nuestras prácticas son capaces de exprimir el máximo retorno sobre la inversión realizada en sus proyectos anteriores. Si aún no cuenta con alguno, contamos con la capacidad de ayudarle a descubrir sus actuales necesidades de soporte a la toma de decisiones, y en conjunto con usted, crear una estrategia alineada con su planeación empresarial, a fin de apoyar de la mejor forma y al menor riesgo, la consecución de sus objetivos de negocio.
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Business Intelligence: Sus orígenes
Se denomina inteligencia empresarial, inteligencia de negocios o BI (del inglés business intelligence), al conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa para facilitar la toma de decisiones, con este fin es necesaria la comprensión del funcionamiento actual y la anticipación de acciones para dar una dirección bien informada a la empresa.
Bill Inmon
William Harvey Inmon (20 de Julio de 1945, California) reconocido por muchos como el “Padre del Data Warehouse”, título recibido por haber sido quien acuñó el término “Data Warehousing”, quien escribió el primer libro sobre el tema, quien ofreció la primera conferencia junto con Arnie Barnett; quien escribió la primer columna en una revista y el primero en ofrecer clases de Data Warehousing en el mundo.
Ralph Kimball
Autor ampliamente reconocido en materia de Data Warehouse y Bussines Intelligence. Es considerado como “Gurú del Data Warehouse” y reconocido por su plena convicción en que un Data Warehouse debe ser diseñado para ser entendible y veloz. Forma parte de la lista del “Database Hall of Fame”. Su metodología denominada “Dimensional Modeling (DM)”, o también conocida como “La Metodología Kimball”, ha llegado ha convertirse en un estándar en el área del soporte de decisiones.
Bill Inmon - Ralph Kimball
Para comenzar a tratar el tema de las similitudes y diferencias existentes entre los dos paradigmas más representativos del Data Warehouse, iniciaremos con una breve descripción de cómo se constituye cada uno de ellos.
Visión Complementaria en BI: Decision Intelligence
Si bien se sabe que Bill Inmon y Ralph Kimball encabezan los paradigmas más representativos dentro de la práctica de BI, también se han generado otros puntos de vista que se diferencian y/o complementan a las concepciones antes mencionadas (temas abordados en los capítulos precedentes), y es precisamente este tema el que se desarrollará a partir de este artículo.
Visión Complementaria en BI: Operational BI
En el artículo anterior se hizo mención del Operational BI, donde se habló de que existen hoy en día tres maneras o tres tipos de decisiones en un ambiente de negocios: decisiones estratégicas, decisiones tácticas y decisiones operativas, y precisamente de éstas últimas son de las que nos ocuparemos en este artículo.
Visión Complementaria: Inteligencia de Negocios en Tiempo Real (RTBI)
Para poder responder en tiempo real, un sistema RTBI debe de reaccionar a los eventos cuando estos ocurren, no minutos, ni mucho menos, horas después. Con este tipo de sistemas, una empresa también puede establecer estrategias de largo plazo para optimizar sus operaciones. En resumen este tipo de sistemas deben de contar con los siguientes elementos.
¿Por que fracasan las iniciativas de BI?
Es común encontrarnos en el mercado, un ruido excesivo y abrumador alrededor de los cambios tecnológicos, y las oleadas de modas que, cual tempestad, abruman hasta al CIO más experimentado del mundo. Por un lado es el “Big Data”, por otro los “Analythics”, el nuevo hardware para almacenar los datos del universo, las aplicaciones móviles, y esos discursos vendedores sobre lo que la industria (generalmente planteada como TU industria) está haciendo en torno al BI, y el abrumador mensaje sobre la manera en la que nuestros competidores nos están rebasando, hacen de este negocio, uno de los más redituables, pero de los más odiados en la industria.
Del BIG DATA al BIG PROBLEM!
El abrumante ciclo de vida de la tecnologia, da vuelcos y pasos, a una velocidad, que ni el mismo súper héroe Flash puede seguir el ritmo. Y es que en la férrea competencia por alcanzar y/o mantener un lugar en el mercado, los “mega-vendors” buscan estrategias que les permitan encontrar nuevos umbrales de valor que les permitan mantener o incrementar sus ganancias y posición de mercado.
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