Dentro de la gran variedad de herramientas de Business Intelligence Cloud (BI Cloud), SAP Datasphere, Azure Synapse Analytics y Google BigQuery se han convertido en una parte fundamental de la estrategia empresarial moderna.
Estas populares soluciones proporcionan a las organizaciones las herramientas necesarias para visualizar y transformar datos en decisiones estratégicas, aprovechando la potencia y la flexibilidad de la nube.
¡Vamos a descubrirlas!
¿Qué es Business Intelligence Cloud?
Transformar datos en decisiones estratégicas. Esa es la misión del Business Intelligence Cloud (BI Cloud).
¿Cómo lo hace? Mediante el uso de tecnologías en la nube para recopilar, procesar, analizar y visualizar datos empresariales que ofrecen insights valiosos para tomar decisiones.
Características y funcionalidades clave del BI Cloud
La principal característica de este sistema es el almacenamiento y procesamiento en la nube, eliminando la necesidad de infraestructuras locales y permitiendo una mayor flexibilidad.
Esto, además, se logra mediante un acceso remoto y a partir de la colaboración entre equipos, desde cualquier lugar del mundo.
Con el BI Cloud, podemos integrar los datos desde diversas fuentes, incluyendo bases de datos locales, sistemas en la nube y servicios web, así como lograr un análisis en tiempo real, visualizar los datos 24/7 fácilmente, y escalar recursos según las necesidades.
Los grandes componentes del Business Intelligence Cloud
Para llevar a cabo todas estas funciones, BI Cloud se disgrega en:
- Almacenamiento en la nube: Elementos como Amazon S3, Google Cloud Storage o Azure Blob Storage pueden guardar grandes cantidades de datos.
- Procesamiento analítico: Incluye servicios y plataformas que permiten el procesamiento analítico de datos, como Azure Synapse Analytics, Google BigQuery, SAP Datasphere o Amazon Redshift.
- Herramientas de visualización como Power BI, Tableau o Google Data Studio, para crear informes interactivos y dashboards.
- ETL en la nube: Utiliza servicios de Extract, Transform, Load (ETL) en la nube, como Azure Data Factory o Google Cloud Dataflow, para la integración y transformación de datos.
Todo esto es posible mediante una gestión simplificada y global, ya que todo se gestiona desde la nube, e integrada con servicios Cloud para proporcionar soluciones integrales y un análisis aquí y ahora.
Veamos a continuación tres de los sistemas más importantes de BI Cloud: SAP Datasphere, Azure Synapse Analytics y Google BigQuery.
SAP Datasphere
Es la evolución de SAP Data Warehouse Cloud, un servicio de datos integral que permite a todos los profesionales de datos brindar un acceso escalable y continuo a datos comerciales de misión crítica.
Se trata de una plataforma de gestión de datos altamente escalable y flexible, diseñada para ayudar a las organizaciones a administrar y aprovechar sus datos de manera eficiente.
Esta solución permite la recopilación, integración, procesamiento y análisis de datos en tiempo real, habilitando la toma de decisiones basada en información precisa y actualizada.
Dentro del ecosistema de Sap Datasphere, destacan dos herramientas: Sap Analytics Cloud y Analysis for Office.
SAP Analytics Cloud (SAC)
Es el sistema de BI en la nube de SAP, su mejor herramienta cloud para análisis de datos, una plataforma integral de análisis empresarial que combina capacidades de Business Intelligence, planificación y predicción, permitiendo tomar decisiones más informadas y estratégicas.
Esta solución no sólo ayuda a visualizar la situación actual de la empresa, sino que realiza predicciones y planificaciones estratégicas empresariales con ayuda de la inteligencia artificial (AI) y del machine learning.
Analysis for Office
Se utiliza para facilitar la creación de informes y análisis de datos en entornos empresariales.
Analysis for Office destaca por integrarse estrechamente con Microsoft Excel. Así, realiza acciones típicas como utilizar fórmulas de Excel, generar gráficos de una forma muy sencilla, aplicar formato condicional, filtrar datos, etc. Esto facilita a los usuarios trabajar con familiaridad en un entorno que es más conocido.
Azure Synapse Analytics
Anteriormente conocido como SQL Data Warehouse, es una plataforma integral ofrecida por Microsoft Azure que combina análisis de datos y procesamiento de big data.
Permite la exploración de grandes conjuntos de datos y facilita la implementación de soluciones de análisis en tiempo real. La integración con herramientas como Power BI proporciona una experiencia completa de Business Intelligence en la nube.
Características y ventajas de Azure Synapse Analytics
Azure Synapse Analytics utiliza un sistema de almacenamiento distribuido que permite manejar grandes volúmenes de datos y escalar horizontalmente para satisfacer las demandas cambiantes o realizar análisis en tiempo real de grandes conjuntos de datos.
Se integra con Power BI y el Ecosistema Azure, ofrece capacidades avanzadas para el procesamiento de big data, opciones de precios flexibles y permite la ingestión de datos desde diversas fuentes, incluyendo datos en tiempo real y datos no estructurados.
Power BI para el análisis de datos
Dentro del Ecosistema Azure, destaca la herramienta para análisis de datos Power BI.
Ésta permite la visualización de datos, facilitando a los usuarios crear informes interactivos y paneles de control.
La integración con otras herramientas de Azure, así como con servicios externos, lo convierte en una solución versátil para la generación de informes y el análisis de datos.
Google Big Query
Es un servicio de procesamiento analítico en la nube ofrecido por Google Cloud.
Diseñado para abordar necesidades analíticas complejas y grandes volúmenes de datos, BigQuery permite a las organizaciones realizar consultas SQL rápidas y escalables en conjuntos de datos masivos sin la necesidad de administrar infraestructuras.
Características y ventajas de Google Big Query
BigQuery destaca por su capacidad de procesamiento rápido, permitiendo la ejecución de consultas SQL complejas en grandes conjuntos de datos con rapidez y eficiencia.
Además, es un servicio sin servidor, por lo que los usuarios no necesitan preocuparse por la gestión de la infraestructura subyacente.
Se integra fácilmente con herramientas populares de visualización de datos, como Google Data Studio, Tableau y otros, y escala automáticamente según las necesidades de la carga de trabajo.
Asimismo, ofrece características de seguridad avanzadas, incluyendo encriptación de datos en tránsito y en reposo, así como la posibilidad de gestionar el acceso a los datos de forma granular.
Finalmente, emplea un modelo de pago por uso, lo que significa que las organizaciones pagan solo por los recursos que consumen.
Estas son tres de las herramientas de Business Intelligence Cloud más populares en el mercado, aunque la elección de una u otra dependerá de las necesidades y objetivos específicos de cada empresa. En cualquier caso, SAP Datasphere, Azure Synapse Analytics y Google BigQuery ofrecen características únicas, por lo que la decisión debe basarse en factores como la integración con otras herramientas existentes, la complejidad de los datos, el presupuesto y la preferencia por una interfaz particular.
