Proceso de decisión de Plataformas

Proceso de decisiónde Plataformas

Fernando Alvarez FernándezNEGYTEC

III FORO DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOMadrid, 21 de Febrero de 2006

Soluciones vs. Suites de aplicaciones

2

Metodología

Inteligencia de negocio: Inicios (1996)

Inteligencia de negocio: Evolución y situación actual

Inteligencia de negocio: Perspectivas

Identificación de necesidades / Valoración de productos


Tendencias del mercado

Indice

3

El proceso de decisión para la selección de una plataforma es independiente del tipo de plataforma en su esquema conceptual de desarrollo, debiendo abordarse siempre los siguientes pasos:

Conocimiento detallado de la plataforma a seleccionar.• Conocimiento del ámbito de negocio• Conocimiento del entorno tecnológico y sus posibilidades.• Perspectivas de evolución

Conocimiento detallado de nuestras necesidades• Requerimientos usuarios finales• Requerimientos tecnológicos.• Condicionantes de la organización

Definición de las dimensiones para ponderación de soluciones / suites• Matriz básica• Matriz compleja

Presentaciones de vendedores y proveedores

Análisis y decisión final

... y con estos pasos podríamos abordar la selección de cualquier plataforma (ERP, gestor de contenidos, CPM, etc.)

Metodología

4

Asegura la integridady calidad de los datos

(data quality)

Almacena informaciónhistórica

(time-variant)

Garantiza la continuidadde la información(non-volatile data)

• Elimina incongruencias por la utilización de datos de diversas fuentes

• Aplica criterios consistentes de nomenclatura

• Optimiza las estructuras de codificación

• Comprueba las diferentes unidades de información

• La información se considera a largo plazo (de 5 a 10 años)

• Permite análisis sofisticados de:- Evolución de tendencias- Análisis comparativos- Variaciones estadísticas

• Facilita el tratamiento de la información, manteniendo la unicidad de los datos

• La información puede obtenerse cuando se considera necesario

• Permite distintos enfoques del mismo problema de negocio

Inteligencia de Negocio: Inicios (1996)

La “Inteligencia de Negocio” se definía como la habilidad de consolidar información y analizarla con la suficiente velocidad y precisión para descubrir mejoras y tomar decisiones que favorecieran ventajas competitivas.

Integra estrategia, procesos y tecnología(business-oriented)

• Es una forma de trabajo que actúa como elemento catalizador de los procesos de cambio

• No se debe confundir con un conjunto de tecnologías, aunque depende en gran medida de los avances en este campo

• Analiza funciones cruzadas de negocio: Los datos se almacenan en base a criterios que permiten obtener una visión global del negocio

5

Orientada a los procesos

Dinámica

Normalizada (OLTP)

Repetitivos

Reducido

Variado

Inmediata

Enfoque

Flujo

Estructura de datos

Procesos

Universo temporal

Modelo de datos

Disponibilidad

Orientada al negocio

Estática

Desnormalizada (OLAP)

Analíticos o heurísticos

Históricos

Relacional, Multidimensional

Según criterios

Ám

bit

o d

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ción

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do

a tr

ansa

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licación“In

teligencia d

e Negcio”

Nivel deToma de Decisión

Nivel Operativo

Factores discriminantes

en el tratamientode la información

Los sistemas transaccionales tradicionales eran poco eficientes para sintetizar un gran volumen de datos, realizar análisis multidimensionales para el estudio de tendencias y tomar decisiones de forma rápida y efectiva.


6

Nivel Operativo

Nivel Táctico(Objetos de

negocio)

Nivel Estratégico(Unidades de

negocio)

Fuentes de Datos

Transformación/Integración

Modelización(Meta-Datos)

DataWarehouse

Manipulación(Decisores)

1 2 3 n

Niveles Corporativos (Usuario final)vs

La “Inteligencia de Negocio” se crea identificando las necesidades TOP-DOWN de información de los decisores, contrastando estas necesidades con las disponibilidades en el ámbito operativo y añadiendo los datos externos e históricos de las fuentes apropiadas…


Flujo de procesos (Perspectiva TI)

7

DataDistribution

SistemasFuente

Otras Fuentes(externas)

DataWarehouse

Data Marts

Information Management

EISDSS

DecisionMaking

Data miningData surfing

DataAnalysis

• Definición de objetos de negocio

• Integración y transformación de los datos operativos en datos analíticos destinados a los procesos de decisión

• Construcción de los metadatos, que constituyen la base del “Data Warehouse”

• Distribución inteligentede datos para facilitar a cada centro decisor la información específica que necesite tratar

• Obtención de valor añadido dentro del negocio

Puede realizarse de dos formas:

- Facilitando un acceso rápido y sencillo a los datos mediante el uso de diferentes herramientas

- Tratando la información para conseguir:. Una visión global (Data Surfing). Una profundización en el análisis de los datos (Data Mining)

Procesos Básicos de la “Inteligencia de Negocio”

DataManagement

- AEB- Demográficas- B.D. Riesgos- Prospects- Reuters- .....

Modelo deNegocio

Modelo dedatos

Modelo dedistribución

Modelo dedecisión

Inteligencia de Negocio

Aspectos Clave

Lo que implicaba un planteamiento de negocio con los siguientes modelos que debían ser definidos antes de comenzar a seleccionar la plataforma tecnológica.


8

Selección deTecnologíaempleada Orientada a Ventajas Inconvenientes

Hardware MPP - MassivelyParallell Processing

SMP - SymmetricMultiprocessing

• Interrogaciones complejas a Bases de Datos

• Data mining , DSS, EIS

• Gran volumen de transaccionesde teleproceso

• Escalabilidad ilimitada• Altos niveles de funcionalidad• Rapidez y rendimiento para los

propósitos a los que está orientada

• Tecnología estable y bien soportada• Buen ratio Precio/Rendimiento,

comparado con hardware MPP• Posibilidad de incorporar las

capacidades requeridas para Data Warehouse utilizando software específico

• Coste elevado de componentes hardware

• Tecnología emergente• Pocos proveedores de software

• Escalabilidad limitada

Relational/OLAP - On Line Analytical Process

MDD - Multidimensional Data Base

Software (*)

Las herramientasdescritas en elapartado anteriorutilizan combinaciones de ambas tecnologías

• “Queries” a aplicaciones convolúmenes de datos elevados yrelaciones relativamentesimples entre ellos

• Análisis en tiempo real

• “Queries” cruzados de grancomplejidad a un volumende datos no elevado

• Modelización. Predicción, análisis de tendencias y estadístico

• Data Marting

• Portabilidad. Todos los software obedecen a un modelo relacional

• Se accede siempre con un lenguajeSQL estándar

• Permite cambios estructurales muyrápidos en las dimensiones de datos

• Carencia de un modelo multidimensional común

• Falta de un método estándar de acceso a los datos

• Limitaciones en el rendimiento para queries que requieren cruces de información de distintas tablas

• Las librerías de funciones de cálculo estándar son limitadas

• Bajo rendimiento con cálculos complejos

• Rendimiento espectacular de los queries si el diseño obedece al modo en que se accede a los datos

Dentro del proceso de selección de Hardware y Software, y en función de los requerimientos que se habían establecido, había que tener en cuenta la utilización de diferentes tecnologías.


9

Productos ETL (Extraction, Transform and Load):

• Prism• Intelligent Warehouse• Platinum

Productos existentes en elmercado: 10

DataDistribution

SistemasFuente

Otras Fuentes(externas)

DataWarehouse

Data Marts

EISDSS

DecisionMaking


DataAnalysis

Bases de Datos para“Inteligencia de Negocio”

Comerciales• Terabytes - DB2• > 100 Gb - Oracle, Informix• > 40 Gb - Sybase, CA-Ingres,

Microsoft SQL ServerEspecializadas

• RedbrickPropietarias

• Tandem non-stop SQL, TeradataMultidimensionales

• EssBase, Express, Gentium, DSS, Commander OLAP

Productos existentes en el mercado: 25

Herramientas de Toma de Decisiones

• Altamente sofisticadas - Decision Suite, DSS Agent

• Moderadamente sofisticadas - Business Objects, Forest and Trees

• Sencillas- Powerbuilder, VB,...


Herramientas de Data Mining• AcuStar, ModelMax, SAS, Info

Navigator, Visualization Data Explorer, dBIntellect


DataManagement

Ninguna suite de aplicaciones soportaba de forma consistente el rango completo de requerimientos para el tratamiento de los datos.


La complejidad de realizar una “elección adecuada” venía marcada por las combinaciones existentes con estos productos: 7.500 variantes.

10

Based on chart by Jeffrey Tash, Database Decisions, Inc. (617) 332-3101Based on chart by Jeffrey Tash, Database Decisions, Inc. (617) 332-3101

RemoteProcedureCalls—6

MessageQueuing—9

ObjectRequestBroker—8

InterprocessCommunication—4

SecurityServices—7

TerminalServices—11

TimeServices—2

ConversationalServices—2

Word ProcessingSpreadsheets

Drawing/PaintingDesktop Publishing

Communications

RDBMS—19ODBMS—9

Trans. Mgrs.—7Work Flow—11

Remote FileAccess—7

DirectoryServices—7Remote Database

Access- APIs—5- Protocols—3- Gateways—10- Propagators—10

Message RoutingServices- APIs—4- LAN e-Mail—9- MTAs/Gateways—7- Public Carriers—6

MIDDLEWARE

NETWORKING

NETWORKMANAGEMENT

Network Mgmt.Systems—14

Network Mgmt.Protocols—14

Protocols—10 Inter-Networks:- Intelligent Hubs—5- Routers—6

Networks—19 Wiring—6

CLIENTS NETWORKS SERVERS

GUI—7OS—19

Hardware—7

MiddlewareNetworking

Network Mgmt.

NOS—7OS—17

Hardware—11

A la complejidad de elección de herramientas con los elementos tradicionales de una plataforma de “Inteligencia de Negocio” se le podía añadir otra, derivada de la utilización de una infraestructura cliente/servidor:


Las posibles combinaciones en este caso serían 76* 1049.

11

Desde el punto de vista tecnológico el aspecto que más ha evolucionado es el relacionado con la integración de los datos, haciendo que se haya incorporado como parte fundamental de la estrategia corporativa de las compañías.

Inteligencia de Negocio: Evolución y situación actual

Enterprise Application Integration (EAI)Right-Time ETL (RT-ETL)

Enterprise Data Replication (EDR)

Enterprise Information Integration (EII)

Extract, transform & load (ETL)Enterprise Content Management (ECM)

Data IntegrationApplications

Data sources

Centralized data

Components of a data integration solution.

Data targets

Data IntegrationProducts

Data IntegrationTechnologies

Data IntegrationTechniques

Data Consolidation

Virtual business view

Data FederationDistributed

data

Fuente: TDWI (The Data Warehouse Institute)

Data Integration Techniques.

Data Propagation

12

Desde el punto de vista tecnológico el aspecto que más ha evolucionado es el relacionado con la integración de los datos, haciendo que se haya incorporado como parte fundamental de la estrategia corporativa de las compañías.


Enterprise Application Integration (EAI)Right-Time ETL (RT-ETL)

Enterprise Data Replication (EDR)

Enterprise Information Integration (EII)

Extract, transform & load (ETL)Enterprise Content Management (ECM)


Data sources

Centralized data

Components of a data integration solution.

Data targets

Data IntegrationProducts

Data IntegrationTechnologies

Data IntegrationTechniques

Data Consolidation

Virtual business view

Data FederationDistributed

data

Fuente: TDWI (The Data Warehouse Institute)

Data Integration Techniques (1996).

Data Propagation

13

Esta estrategia de integración empresarial óptima tiene su núcleo en una ingeniería tecnológica explícita para la gestión y explotación de los datos.


Data qualitymanagement

Metadatamanagement

Systemsmanagement

Enterprise application integration (EAI)

Right-time ETL (RT-ETL)

Enterprise information integration (EII)

Enterprise data replication (EDR)

Extract, transform, load (ETL)

Enterprise content management (ECM)

Web services(services-oriented-architecture)

Data Integration Management

Data Integration Technologies

Change dataCapture (CDC)

Data transformation (restructure,Cleanse, reconcile, aggregate)

Datapropagation

Dataconsolidation

Datafederation

Data Integration Techniques


Master DataManagement (MDM

Customer DataIntegration (CDI)

Dispersed internal & external data

Integrated data

Source Target

Enterprise data integration

architecture.

Fuente: TDWI (The Data Warehouse Institute).

Cortesía de BI Research

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Esta estrategia de integración empresarial óptima tiene su núcleo en una ingeniería tecnológica explícita para la gestión y explotación de los datos.


Data qualitymanagement

Metadatamanagement

Systemsmanagement

Enterprise application integration (EAI)

Right-time ETL (RT-ETL)

Enterprise information integration (EII)

Enterprise data replication (EDR)

Extract, transform, load (ETL)

Enterprise content management (ECM)

Web services(services-oriented-architecture)

Data Integration Management

Data Integration Technologies

Change dataCapture (CDC)

Data transformation (restructure,Cleanse, reconcile, aggregate)

Datapropagation

Dataconsolidation

Datafederation

Data Integration Techniques


Master DataManagement (MDM

Customer DataIntegration (CDI)

Dispersed internal & external data

Integrated data

Source Target

Enterprise data integration architecture

(1996).

Fuente: TDWI (The Data Warehouse Institute).

Cortesía de BI Research

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DataDistribution

DataWarehouse

DM

DM

DM

EISDSS

DecisionMaking


DataAnalysis

DM

DataManagement

Otro de los cambios más destacables es la aparición de un nuevo entorno, el colaborativo, orientado a facilitar el trabajo en grupo de los usuarios finales. Es el mundo de los portales de negocio, las intranet y extranet.

Entorno de “Inteligencia de Negocio”

Entorno “Transaccional”

Datostransaccionales

Maestro de datos

integrados

Entorno Colaborativo

Datos web demedios digitales

Documentos

Información decolaboración

Batch data.

Near-real-time data

Point-in-time data


Operational Data Store

(ODS)

16

Como conclusión de todo lo comentado anteriormente se puede presumir que desde el punto de vista del usuario el Data Warehouse desaparecerá como elemento específico.

Mayor conectividad de los datos a través de toda la empresa: cualquier fuente, cualquier destino, en cualquier momento.

Negocio orientado al tiempo real: captura, transformación y suministro sin tiempo de espera (que a veces no significa rabiosamente real – no perder la perspectiva -.)

Fusión de los entornos operativo (transacciones y procesos) y de gestión (datos consolidados).

Existencia de una capa semántica a nivel corporativo facilitada por la interoperabilidad de los servicios Web a nivel de lectura y escritura: arquitectura SOA como estándar.

Reducción de las ventanas batch (nuevas tecnologías de compresión, partición avanzada, etc.)

Consolidación y reducción de Data Warehouse y Data Marts.• Mejora de rendimientos• Garantía de control de acceso y calidad a los departamentos• Fusiones y adquisiciones• Mayor conocimiento frente a criterios “propietarios” de algunos vendedores

Inteligencia de Negocio: Perspectivas

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DataDistribution

DataWarehouse

DM

DM

DM

EISDSS

DecisionMaking


DataAnalysis

DM

DataManagement

Y desde el punto de vista de TI, a largo plazo, tendremos un Data Warehouse único para ambos entornos.

Entorno de “Inteligencia de Negocio”

Entorno “Operativo /

Transaccional”

Datostransaccionales

Maestro de datos

integrados

Planificación, presupuestos, previsiones.

Near-real-time data

Point-in-time data

BPA.- Business Process Automation

BPM.- Business Process Management

BAM.- Business Activity MonitoringBPM.- Business Performance Management

CPM.- Corporate Performance Management

EPM.- Enterprise Performance Management

Actualmente ya se están consolidando DW, Dmarts y ODS en bases de datos replicadas por niveles.

?

Entorno “Transaccional”

Operational Data Store

(ODS)

Inteligencia de Negocio: Perspectivas

18

A la hora de valorar nuestras necesidades debemos intentar incluir todas las características que consideremos de cierta relevancia para nuestra organización.


Multidimensional analysis and OLAP

Modeling and visualization

Data Mining

Business Planning, Budgeting and Forecasting

KPI's

Consolidation

Scorecard/Dashboard

Executive Information System (EIS)

Decision Support System (DSS)

End-user query and reporting

FUNCIONALIDAD

Disponibilidad formación del vendedor

Navegación hacia aplicaciones externas

Transiciones de pantallas y de funciones

Funciones de menu configurables, faciles de comprender y orientadas a procesos

Ayuda on-line configurable

Navegación

Interfase gráfica de usuario, aspecto

AMIGABILIDAD (usuario)

Escalabilidad y capacidad multi-site

Nueva versión en los próximos 15 meses

Integración con aplicaciones de terceros

Flexibilidad para implementar modificaciones

Soporte otras B.D.

Soporte DB/2

Soporte SQL Server

Soporte Oracle DB

Soporte OSX (Mac)

Soporte Linux

Soporte UNIX

Soporte Windows

Arquitectura

TECNOLOGIA

Captura de eventos y datos en tiempo real

Conectividad con paquetes de software

Monitorización y pruebas

Conectividad con el mainframe / sistemas legacy

Multiples tecnologias de integración de datos

Change Data Capture (CDC)

Curva de aprendizaje

Gestión de metadatos

Data Profiling y Gestión de calidad

Fuentes de origen y destino

Seguridad de los datos

Transformacion de datos y agregación

Rendimiento y escalabilidad

INTEGRACION DE DATOS

Espectativas de futuro

Crecimiento de los últimos 12 meses

Soporte, desarrollos en curso

Cuota de mercado

Referencias de clientes

Disponibilidad (integradores, terceros y consultores)

Reputación del vendedor

Capacidad financiera del vendedor

Posicionamiento relativo en el ámbito de cobertura

POSICIONAMIENTO DE MERCADO

Compañías que pueden realizar la implantación

Cronograma de implantación

Coste de mantenimiento

Coste de implantación (incluyendo configuración, formación, consultoría, etc)

Precio del producto

IMPLANTACION

19

A continuación debemos proceder a una valoración, que típicamente utiliza una matriz donde podamos aplicar uno o varios criterios de ponderación, para cada uno de los apartados considerados.


Puntuación Global

Pro

du

cto

1

Pro

du

cto

2

Pro

du

cto

3

Pro

du

cto

4

Pro

du

cto

5

Pro

du

cto

6

Pro

du

cto

7

Pro

du

cto

8

Pro

du

cto

9

Pro

du

cto

10

Pro

du

cto

11

Pro

du

cto

12

Pro

du

cto

13

Pro

du

cto

14

Pro

du

cto

15

Pro

du

cto

16

Pro

du

cto

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Pro

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cto

18

Pro

du

cto

19

Pro

du

cto

20

Co

nta

do

r p

ara

med

ias

.

FuncionalidadEnd-user query and reporting 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Decision Support System (DSS) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Executive Information System (EIS) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Scorecard/Dashboard 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Consolidation 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

KPI's 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Business Planning, Budgeting and Forecasting 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Data Mining 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Modeling and visualization 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Multidimensional analysis and OLAP 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

TOTAL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4

Amigabilidad (usuario)Interfase gráfica de usuario, aspecto 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Navegación 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Ayuda on-line configurable 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Funciones de menu configurables, faciles de comprender y orientadas a procesos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Transiciones de pantallas y de funciones 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Navegación hacia aplicaciones externas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Disponibilidad formación del vendedor 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Funcionalidad 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0Amigabilidad (usuario) 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0Tecnología 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0Integración de datos 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0Posicionamiento de mercado 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0Implantación 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0MEDIA GLOBAL 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

20

Si lo que se está buscando es una aproximación óptima en cada área, la opción de las soluciones provee normalmente una funcionalidad más rica, pero los costes, la integración de los datos y otros factores pueden hacer de las suites una alternativa atractiva.

Costes: Los costes de licencia y mantenimiento son superiores para soluciones, pero algunas funciones especializadas pueden reducir costes y aumentar ingresos.

Capacidad de negociación: una vez integrado como cliente, la capacidad de negociar precios, añadir módulos o volver atrás es mayor en las soluciones.

RRHH: La facilidad y homogeneidad de la formación estandarizada asociada con las suites, junto con la rápida curva de aprendizaje de los usuarios es un factor determinante a tener en cuenta.

Soporte: Siempre es más operativo funcionar con un solo vendedor (suite) que con múltiples vendedores (soluciones) con diferentes políticas e intereses.


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De otra parte, las suites suministran un conjunto de aplicaciones con una base de datos común y una interfase de usuario consistente de tal forma que todos los módulos tienen un aspecto familiar. El inconveniente puede ser la escasa funcionalidad de alguna aplicación con el consiguiente perjuicio para sus usuarios.

Integración de datos: Las suites parten con ventaja siempre que sean el resultado del desarrollo de una sola compañía y no de sucesivas adquisiciones.

Funcionalidad: las soluciones están normalmente más especializadas, mejor orientadas a la web y son tecnológicamente más avanzadas. No obstante, las suites están empezando a ponerse al día.

Tamaño de la organización: si es grande y compleja puede requerir analizar funcionalidades avanzadas (Solución).

Cultura y estilo de gestión: Si tiene un sistema de gestión centralizado, puede tener prioridad un acceso fácil a los datos compartidos. Soluciones no-críticas pueden ser sacrificadas por la mayor eficiencia de las suites


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Las tendencias actuales muestran que muchas organizaciones están empezando a adoptar una estrategia integrada de datos/sistemas (suites), rellenando los “gaps” existentes con soluciones especializadas.

Algunos vendedores de suites ofrecen ahora una experiencia “one-stop shopping” adquiriendo o actuando como socios de determinadas soluciones, lo que simplifica los problemas de integración.

Las grandes corporaciones están más predispuestas a las soluciones específicas que contemplen sus necesidades específicas dirigidas cada vez con más énfasis a la integración corporativa de datos.

Las compañías medianas integran sus productos desde el punto de vista básico de coordinación con la arquitectura de la Inteligencia de Negocio y no están tan preocupadas por el funcionamiento en tiempo real y los servicios web.

Tendencias del mercado

¿Soluciones o Suites de Aplicaciones? No hay una respuesta final. Sigue siendo una cuestión a debate.

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"Saber que se sabe lo que se sabe y que no se sabe lo que no se sabe; he aquí el

verdadero saber.".

Confucio.

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