Information Toolbox

Protección y Privacidad de los Datos - Buenas Prácticas y razones para Protegerlos

2014-11-10T11:28:00.000-03:00

Les comparto un white paper que elaboramos con una explicación sobre las buenas prácticas y las razones para proteger los datos sensibles.

Descarga: Whitepaper - Proteccion y Privacidad de Datos

Caso de Exito Comercial Mexicana - IBM Netezza

2014-10-08T10:20:00.000-03:00

Aca les paso el caso de exito de Netezza en Comercial Mexicana, un retailer en Mexico.

La CIO de Comercial Mexicana nos cuenta como Netezza le ayuda hacer su negocio mas facil.

http://www.youtube.com/watch?v=JlTvpOaPXu0&feature=youtu.be

WatsonAnalytics ofrece una poderosa herramienta analítica “freemium”

2014-09-17T10:18:00.003-03:00

El día de ayer fue anunciada de manera pública la solución de #watsonanalytics, que es una solución de calidad de datos, capacidades predictivas, colaboración y flexibilidad para que cualquier analista de negocio pueda llegar extraer valiosas conclusiones y correlaciones de las fuentes de datos empresariales; sin tener que contratar a un “data scientist”.

Uno de los puntos más interesantes de la solución es que es una solución #cloud, así que cualquier persona o compañía puede acceder a estas capacidades de una manera rápida y sencilla sin tener que tener software preinstalado, solo se requiere un browser. El acceso a la solución es bajo un modelo #freemium, esto significa que si no se superan algunos límites (que por ahora asumimos son de tamaño de la información analizada) el servicio no tiene costo.

Otro elemento clave de la solución es su capacidad de incorporar información que puede provenir de archivos Excel, bases de datos empresariales, sistemas de almacenamiento cloud como Google Drive y Box. Y en general este proceso de importación se simplifica de manera importante.

Por último el producto incorpora capacidades de calidad de datos, que es uno de los talones de aquiles en muchos de los análisis que realizan los analistas de negocio, ya que sin calidad de datos: si se analiza basura, las conclusiones son basura.

Mas información en: https://www.ibm.com/analytics/watson-analytics/index.html?SOURCE=default&S_CMP=wacom

Forrester Research ubicó a IBM como Líder en Big Data Streaming Analytics

2014-08-21T17:33:00.001-03:00

Hace 1 mes aproximadamente salió el primer reporte de Forrester Research que analiza las plataformas de Big Data Streaming. En este informe, IBM fue posicionado en la categoría de líder, obteniendo el puntaje más alto en performance y escalabilidad.

El reporte llamado "The Forrester Wave™: Big Data Streaming Analytics Platforms, Q3 2014," evalua 7 soluciones comerciales de big data streaming analytics de distintos vendors para diagnosticar el estado del mercado de análisis de streaming de datos.

Forrester define a las soluciones de streaming analytics como: “Software que puede filtrar, consolidar, enriquecer y analizar datos con un alto rendimiento provenientes de múltiples fuentes de datos vivas y dispare, en cualquier formato para identificar patrones simples y completos que permitan visualizar el negocio en tiempo real, detectar situaciones urgentes y automatizar acciones inmediatas.”

El reporte descata a IBM InfoSphere Streams como una solución fuerte en la industria por que tiene una gama completa de operadores y herramientas de desarrollo que permiten satisfacer hasta el más desafiante caso de uso. También destaca las inversiones significativas de IBM en el ámbito de investigación.

A continuación les dejo algunos links con más información:

Reporte de Forrester: https://www14.software.ibm.com/webapp/iwm/web/signup.do?source=sw-infomgt&S_PKG=ov25865&S_CMP=is_bdanalyst29_bdminvideo

Prensa IBM: http://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/44418.wss

Blog IBM Big Data Hub: http://www.ibmbigdatahub.com/blog/just-released%E2%80%94-forrester-wave-big-data-streaming-analytics-platforms-q3-2014

The Forrester Wave: Big Data Hadoop Solutions, Q1 2014

2014-07-02T16:44:00.001-03:00

Han pasado dos años desde que Forrester Research publicó su primer Hadoop Wave. Hace unas semanas publicó un nuevo informe, The Forrester Wave ™: Big Data Hadoop Solutions, Q1 2014 donde IBM se encuentra posicionado como líder.

Siendo una de las nueve empresas evaluadas, segun el informe, IBM aporta "herramientas analíticas avanzadas, una presencia e implementaciones globales" que hacen de BigInsights una "solución completa de Big Data atractiva para muchos clientes."

Lea el informe para saber porque IBM InfoSphere BigInsights fue nombrado como líder y cómo está posicionado respecto de otros proveedores de Hadoop.

https://www14.software.ibm.com/webapp/iwm/web/signup.do?source=sw-infomgt&S_PKG=ov22272&S_TACT=109HF53W&S_CMP=is_bdanalyst27

What’s new in IBM InfoSphere Information Server v11.3

2014-07-02T13:24:00.000-03:00

Si v11.3, parece que se saltearon la v10. Esto se debe a que IBM busca la sincronización de las versiones de los productos de la suite de Governance, entre ellos InfoSphere Information Server (InfoSphere MDM también sacó su v11.3).

Dejando de lado la cuestión de números, les cuento que el 24/6 anunciaron la liberación al mercado de la versión 11.3 de InfoSphere Information Server.

A continuación les hago un resumen de las nuevas características más relevantes según mi opinión. Igualmente les dejo dos links con información complementaria, uno más resumido y otro más detallado sobre las nuevas características de esta nueva versión:

Resumen: http://www-01.ibm.com/software/data/integration/info_server/whatsnew.html
Detalle publicado en el Knowlegde Center (el nuevo Infocenter): https://www-01.ibm.com/support/knowledgecenter/SSZJPZ_11.3.0/com.ibm.swg.im.iis.productization.iisinfsv.whatsnew.doc/topics/whats_new_11.3.html

Mejoras generales de la suite:

Single sign-on para todos los clientes del tipo Web
Opción de instalar WebSphere Application Server Liberty Profile, una versión mucho más liviana, más rápida de instalar y más fácil de mantener que la versión clásica de WAS y que WAS ND por supuesto
Opción de implementar InfoSphere Information Server en la nube

Nuevo producto: InfoSphere Information Governance Catalog (InfoSphere Business Glossary, InfoSphere Business Glossary Anywhere e InfoSphere Metadata Workbench consolidados)

Mejor visualización de los reportes de linaje de datos debido a cambios en la arquitectura y a un nuevo visualizador (no requiere Adobe Flash Player). También se pueden ver desde iPhones, iPads y otros dispositivos móviles
Mejoras en el workflow de creación, aprobación y publicación del glosario de negocio
Copia automática al repositorio de metadatos de la metadata operacional generada por la ejecución de procesos InfoSphere DataStage e InfoSpehre QualityStage

Mejoras en InfoSphere Information Governance Dashboard

Vistas SQL, reportes y dashboards de Cognos incluidos durante la instalación
Documentación completa de los objetos que se pueden consultar en el repositorio de metadatos

Mejoras en InfoSphere DataStage e InfoSphere QualityStage:

Soporte a REST webservices using HTTP (usando el Hierarchical Data stage)
Mejoras en la performance del Sort stage
Escritura de archivos Microsoft Excel (usando el Unstructured Data stage)

Mejoras en InfoSphere Information Analyzer:

Mejoras en la performance del análisis de múltiples columnas para clave primaria, de la ejecución de reglas de datos, del análisis de columnas y de la interfaz de usuario
Soporte a fuentes de datos Netezza y Hive

Mejoras en Data Quality Console:

Soporte a los registros “Clericals” generados en los procesos de “Match” para facilitar su gestión a través de la consola

Ya está disponible la nueva versión de Optim 9.1!

2013-01-08T09:39:00.000-03:00

Si bien la version 9.1 fue anunciada en el último IOD, algunos paquetes de productos se están liberando actualmente.

InfoSphere Optim v9.1 posibilita la gestion del ciclo de vida de los datos y su seguridad. Este release se enfoca en expandir la integración de Optim con otros productos de InfoSphere (Business Glossary, DataStage, y más!) y con el portfolio de Guardium para permitir la toma de desiciones rápidamente y al mismo tiempo asegurar estar compliance.

InfoSphere Optim v9.1 está diseñado para soportar entornos de big data como ser Teradata y Netezza.

Adicionalmente InfoSphere Optim v9.1 brinda servicios de enmascaramiento para permitir a los usuarios enmascarar datos en tiempo real en sistemas productivos y no-productivos para de-identificar datos sensitivos brindando protección en aplicaciones, bases de datos, reportes, etc.

Desde el punto de vista de licenciamiento, a partir de la versión 9.1 hay un cambio, y los productos se licencian por la suma de los tamaños de las bases productivas (por TB). Relacionado con este cambio, IBM a lanzado 2 versiones, Workgroup y Enterprise, las cuales permitir adecuarse mejor al presupuesto de los clientes.

Para más información acerca de lo que incluye cada una de las versiones, les dejo el link a la carta de anuncios de IBM: http://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?subtype=ca&infotype=an&supplier=897&letternum=ENUS212-331

What’s new in IBM InfoSphere Information Server 9.1

2013-01-07T17:21:00.000-03:00

Como ya algunos sabran el ultimo 15 de diciembre se liberó al mercado la version 9.1 de la plataforma de integracion de datos IBM InfoSphere Information Server. La liberación se produjo en simultaneo para todas las plataformas soportadas.

A continuación les dejo un link a un PDF con información detallada sobre esta nueva version.

http://www-01.ibm.com/software/data/integration/info_server/v91.html

La Protección de los Datos en los entornos de Sistemas no Productivos

2011-10-06T14:44:00.001-03:00

La necesidad de protección de la privacidad y la confidencialidad atraviesa industrias y fronteras globales. Aunque proteger los datos es un paso necesario tanto en los ambientes de Producción como en los ambientes no-productivos, deben aplicarse medidas diferentes en dichas áreas. Los métodos para proteger la privacidad en ambientes de producción simplemente no soportan las necesidades de los equipos de desarrollo, testing, quality assurance y training.

La solución OPTIM Data Privacy de IBM permite a las compañías un método para des-identificar datos en una forma válida para su utilización en ambientes no productivos,mientras se protege la privacidad de los datos. Implementar Optim ayuda a las organizaciones a cumplir con las regulaciones de privacidad de la información y a proteger la confidencialidad de la información
sensible a través de la organización.

Por lo general, en los niveles de utilización de los sistemas se emplean procedimientos de seguridad mucho más estrictos que en los ambientes de testing, desarrollo o entrenamiento. Sin embargo, por requerimientos de las organizaciones globales y por las regulaciones gubernamentales cada vez más exigentes, en muchos mercados es necesario definir programas para garantizar la seguridad y la protección, aún en dichos ambientes.

Hoy en día, la gente común paga sus facturas, accede a las cuentas bancarias y realiza compras desde su PC, notebook o teléfono celular. Toda la información que es colectada, manejada y almacenada tiene un alto atractivo potencial para quienes pretenden sacar beneficios de ellos, tanto legal como ilegalmente.

Asegurar que los datos confidenciales se mantengan protegidos y seguros a través de todos los sistemas de una organización se ha convertido en un factor crítico para muchos negocios.
Quienes roban información se aprovechan de las vulnerabilidades en redes, sistemas de identificación y en la infraestructura, deficiencias que presentan muchas empresas en sus servidores, puntos de acceso y bases de datos.

Casi todos los países disponen de legislación sobre la privacidad de los datos personales que utilizan empresas y organizaciones, y también existen leyes y resoluciones específicas para establecer procedimientos y políticas para el cuidado de los datos en los sectores que manejan información crítica, como los bancos y las entidades financieras.

El incumplimiento de estas reglas puede causar innumerables problemas, incluyendo costos legales, indemnizaciones, procesamiento para los ejecutivos, daños irreversibles en la imagen y la marca, y amenazas sobre la continuidad del negocio.

Los datos que las organizaciones debe prestar sumo cuidado en proteger son:

Datos de Clientes, incluyendo nombres, direcciones, números de cuenta e información de pago de tarjetas de crédito.
Datos de Empleados, incluyendo nombres, números de servicios sociales y de salud, direcciones de correo y números de teléfono.
Secretos de Comercialización, incluyendo datos financieros, costos de mercaderías vendidas (listas de inventarios), información acerca de novedades en actualizaciones de productos.

Toda esta información es manejada en múltiples bases de datos de producción y en otros repositorios de la compañía, donde por lo general se han tomado ciertos recaudos de seguridad para restringir el acceso y salvaguardar su confidencialidad

Los métodos estándar para proteger la privacidad en los ambientes de Producción suelen no ser efectivos cuado son aplicados a los ambientes “no productivos”, en los cuales los desarrolladores, testers y docentes requieren acceso a los datos reales. Es habitual que las compañías utilicen datos reales de clientes para el testeo de las aplicaciones durante el proceso de desarrollo. No se trata de un acto doloso, sino de un “descuido” con un costo potencial insospechado para cualquier organización.

Los ambientes “no productivos”, pueden causar un tremendo problema a la organización y deben ser tratados con los más altos niveles de seguridad. Los acuerdos de confidencialidad estándar que se suelen firmar entre una empresa y sus empleados, suelen ser poco efectivos para disuadir a un empleado descontento que tenga la intención de tomar una base de datos con información crítica que puede tener un valor incalculable en otra empresa o en la calle. Una notebook de un desarrollador conteniendo una base de datos de testing puede ser perdida o robada. Bases de Datos clonadas y remitidas a través de la web pueden ser fácilmente interceptadas.

La realidad es que las bases de datos de testing no precisan contener información de identificación verdadera, sino que sólo deben tener datos que “parezcan” reales.

Algunas compañías suponen que alcanza con encriptar los datos. Pero la encripción no siempre es adecuada para los ambientes no productivos. El proceso de encripción disfraza los datos y los convierte en un formato decodificado para protegerlos dentro de una base de datos. Los datos son entonces desencriptados a su original estado para poder ser visto en las interfases de usuario, reportes y otras actividades de desarrollo y testing. Con frecuencia, los desarrolladores y testers verán los datos desencriptados cuando trabajen con las pantallas de la aplicación, ingresen datos, corran reportes y cuando realicen sus actividades de desarrollo y testing. A pensar de que la encripción puede ser un buen escudo de protección ante el robo de los datos directamente desde la base, no sirve ante el apropiación de
los datos una vez desencriptados (por ejemplo, si los usuarios hacen copias de datos ya desencriptados).

Cuando los datos son exportados fuera de la base de datos y se vuelcan en una planilla de calculo o cualquier otro formato de archivo, la encripción no funciona como mecanismo de protección y por ende, los datos se encuentran en riesgo. Si los datos pueden ser vistos, pueden ser copiados.

La mejor solución es la de asegurar que los datos estén protegidos en caso de caer en las manos equivocadas. El punto es no tanto evitar que los roben, sino evitar que puedan usarlos una vez que los roben.

Des-Identificar o Enmascarar es un camino que asegura que el robo, la exposición o perdida de datos no pueda ser utilizada por nadie. En un ambiente no productivo, el enmascaramiento de datos es un proceso que remueve o transforma sistemáticamente elementos de datos confidenciales que pueden identificar a un individuo, cliente o cuenta bancaria. Las técnicas de enmascaramiento habilitan a los desarrolladores, testers y entrenadores a utilizar datos realistas y producir resultados válidos, mientras siguen cumpliendo con las reglas de protección de la privacidad.

Muchas organizaciones cuentan con un proceso establecido en relación al manejo de información (data management) como así también en cuanto hace al gobierno de los datos (data governance). Contar con prácticas bien definidas para proteger los datos a través de todo el ciclo de vida de los mismos y de las aplicaciones ayuda a mantenerlos protegidos en todas las actividades de desarrollo, testing y entrenamiento.

OPTIM provee:

Capacidades de des-identificacion que encmascaran los datos de la aplicación con datos realistas, pero ficcionados.
Capacidades de reconocimiento de enmnascaramiento para las aplicaciones, que aseguran que los datos enmascarados conservan la estructura y las características de la información original.
Preservación del contexto a través de rutinas empaquetadas de enmascaramiento que hacen muy simple la des-identificación de los elementos de datos como números de tarjetas de pago, números de documentación de identidad y direcciones de correo.
Capacidades de enmascaramiento persistentes que propagan los valores enmascarados reemplazados consistentemente a través de las aplicaciones, bases de datos, sistemas operativos y plataformas de hardware.
Integridad referencial de los datos enmascarados que aseguran que el desarrollo y testing sean exitosos.
Ayuda para el cumplimiento de las regulaciones y requerimientos nacionales y globales de privacidad de datos.
Fácil implementación y simplicidad de uso.

Con Optim, las compañías pueden des-identificar los datos en una forma que es valida para el uso en los ambientes de desarrollo, testing y training, protegiendo la privacidad.

Optim provee una variedad de capacidades de enmascaramiento probadas para des-identificar los datos de una organización. Usando datos numéricos o de caracter, números secuenciales, expresiones aritméticas, antigüedad de fechas y otras técnicas.

Optim sustituye datos de clientes con contexto adecuado por datos ficcionados que se parecen a la información original y producen resultados de test acertados. Optim es escalable a través de las aplicaciones, bases de datos, sistemas operativos y plataformas de hardware.

Optim respeta el contexto de negocios de elementos de datos específicos. Por ejemplo, capacidades preempaquetadas aseguran enmascarar números de Documento de Identidad, números de Tarjetas de Crédito y direcciones de email.

La capacidad para asegurar datos confidenciales ayuda a reducir riesgos legales que podrían derivar en penalidades financieras. Adicionalmente, la compañía podrá mantener ventajas competitivas con el cuidado de la privacidad, reforzando la confianza de los clientes, y desarrollando mejores oportunidades de negocios.

IBM Cognos Express - Descripcion y Funcionalidades

2011-10-04T10:12:00.001-03:00

La inteligencia de negocios es una práctica cada vez más popular en el mundo empresarial y las pequeñas y medianas empresas están llamadas a hacer parte de esta tendencia para ser competitivas en el mercado.

Aunque gran parte de las empresas practican de alguna manera la inteligencia de negocios, con Cognos Express pueden ir más allá al entregar información verídica, unificada y exacta a los encargados de la toma de decisiones, con el fin de que éstas sean acertadas, y así disminuir costos y aumentar la productividad.

Cognos Express es la herramienta perfecta para las medianas empresas que buscan una solución de inteligencia de negocios y planificación, fácil de instalar, fácil de usar y que se ajuste a su presupuesto. Cognos Express ofrece funcionalidades de consulta, informes, planeación, elaboración de presupuestos y análisis basado en Web y en Excel proporcionando a estas empresas la información que necesitan para analizar la situación
de su negocio y determinar estrategias y planes de mejora basándose eninformación real, consistente y unificada. Cognos Express ofrece todas sus funcionalidades de inteligencia y planeación en una sola herramienta, con una sola consola de manejo de contenido, administración y seguridad. Ha sido diseñado para que los usuarios sin grandes conocimientos en tecnología puedan adoptarlo rápida y fácilmente y puedan crear sus propios reportes y análisis de forma sencilla.

Esto habilita y brinda independencia de trabajo a los usuarios finales reduciendo considerablemente la carga de trabajo del personal de IT. Esta es una herramienta que se instala fácilmente, ya que viene pre-configurada e incluye todo lo que se requiere para empezar a trabajar inmediatamente generando un rápido retorno de beneficios. Además, es una herramienta modular que puede ser implementada de forma gradual según sus necesidades; así que es posible implementar uno o los cuatro módulos en su totalidad para utilizar todas o algunas de las funcionalidades incluidas:

IBM Cognos Express Reporter: Ofrece a los usuarios las funcionalidades de arrastrar y soltar para crear, consultar y modificar reportes de tipo financiero, operativo/operacional, ejecutivo, Ad Hoc y cuadros de mando que pueden compartir en una interfaz amigable y común con todos los usuarios de la organización, a través de la Web, en formato .PDF y .XLS, entre otros.

IBM Cognos Express Advisor: Permite realizar análisis rápidos de datos complejos, crear escenarios what-if y compartirlos con todos los usuarios a través de una interfaz enriquecida de gráficos y visualización. Puede desmenuzar los datos tanto como quiera con las funcionalidades de drill-down, drill-up y drill-through en tiempo real con datos en memoria.

IBM Cognos Express Xcelerator: Puede aprovechar sus conocimientos en Excel y hacer análisis multidimensional, hacer planificación usando la capacidad de re-escritura y escenarios what if conservando la interfaz de sus datos en Excel pero ampliando la capacidad de análisis y la unificación de sus datos que le brinda el motor de Cognos Express.

IBM Cognos Express Planner: Ofrece capacidades de planeación, elaboración de presupuestos y proyecciones reemplazando los procesos manuales de planeación con procesos estructurados y automatizados en un modelo de contribución en el que pueden participar usuarios financieros y no financieros agregando datos y viendo los planes actuales en un entorno intuitivo permitiendo visualizar el impacto que tendrían ciertas decisiones o comportamiento en tiempo real.

Information Server Workgroup Edition 8.5

2011-09-29T12:12:00.000-03:00

En un mundo cada vez más inteligente como en el que nos movemos, en donde existen más y más instrumentos interconectados a través de la Web y por lo menos con algo de inteligencia, es imposible no estar relacionado con la cantidad de datos que estos instrumentos producen a cada instante.

Las organizaciones y empresas de cualquier segmento del mercado no son ajenas a esta explosión de información (grandes organizaciones como pequeñas y medianas empresas), más aun cuando existe un claro reconocimiento de la importancia de convertir todos estos datos en activos valiosos de información para la toma de decisiones estratégicas. Sin embargo, y a pesar de esta importancia, también reconocen que no cuentan con las herramientas que les permitan alcanzar y desarrollar esta madurez en sus sistemas tecnológicos para la integración de datos.

Es aquí donde IBM por medio de su ya reconocida plataforma para la integración de datos: IBM Infosphere Information Server lanzó en el primer semestre de este año una nueva edición dirigida a los clientes del mercado medio que buscan las funcionalidades y características (descubrimiento y análisis, limpieza, transformación y entrega de datos) de una plataforma de integración de datos a un precio asequible.

IBM InfoSphere Information Server Workgroup Edition V8.5 ofrece una plataforma completa de integración de datos diseñada para cubrir de forma flexible los requisitos específicos de los clientes al tiempo que ayuda a dichos clientes a alcanzar nuevos y mejorados niveles de integración.

IBM InfoSphere Information Server Workgroup Edition V8.5:

Ofrece opciones avanzadas de integración de datos, con una solución diseñada específicamente para las necesidades de implementacion pequeñas a un precio excelente.
Permite que los clientes que comienzan con InfoSphere Information Server Workgroup Edition escalen hasta el producto correspondiente de IBM InfoSphere Information Server V8.5 en cualquier momento.

Los siguientes componentes del producto están disponibles como parte de InfoSphere Information Server Workgroup Edition V8.5 para ayudar a los clientes a comprender, transformar, limpiar y proporcionar información en sus propios entornos:

IBM InfoSphere DataStage Workgroup Edition
IBM InfoSphere QualityStage Workgroup Edition
IBM InfoSphere DataStage and QualityStage Designer Workgroup Edition
IBM InfoSphere Information Analyzer Workgroup Edition
IBM InfoSphere Information Analyzer Workbench Workgroup Edition
IBM InfoSphere Metadata Workbench Workgroup Edition
IBM InfoSphere FastTrack Workgroup Edition
IBM InfoSphere Discovery Workgroup Edition

Para mas información:
http://www-01.ibm.com/software/data/infosphere/info-server/workgroup/

Test Drive IBM SPSS Statistics 20

2011-09-28T14:27:00.001-03:00

Descargue y pruebe gratis la nueva version IBM SPSS Statistics 20...

Download a free trial version of the new IBM SPSS Statistics 20 and take it for test drive...

http://www14.software.ibm.com/download/data/web/en_US/trialprograms/W110742E06714B29.html

Aplicacion Nativa Cognos 10 para IPAD

2011-09-21T14:56:00.000-03:00

La semana pasada fue liberada una nueva version de Cognos 10, la version 10.1.1.

Entre las mejoras mas significativas está la liberacion de una aplicacion nativa para IPAD que puede descargarse gratis desde Apple Store y que mejora notablemente la experiencia del usuario.

http://itunes.apple.com/us/app/ibm-cognos-mobile/id455326089?mt=8

A continuacion les dejamos algunas pantallas:

Gartner Magic Quadrant for Data Quality 2011

2011-08-13T12:12:00.002-03:00

Se publicó hace unos días el último ‘Cuadrante Mágico’ de Gartner (www.gartner.com) para las plataformas de Calidad de Datos, indicando su evolución, principales hitos y tendencias futuras. El apartado de líderes está compuesto por los fabricantes DataFlux, IBM, Informatica, SAP y Trillium Software. El estudio resalta el creciente interés de las organizaciones por contar con una alta calidad de datos para añadir precisión y valor a los procesos relevantes de sus negocios. Gartner evaluó la eficacia de los procesos, métodos, sistemas y procedimientos que permiten ser competitivos y eficientes. Los criterios estuvieron centrados en producto/servicio, viabilidad, sales execution/pricing, market responsiveness, marketing execution y customer experience.

Caso de Exito Nike - IBM Cognos Express

2011-08-12T13:23:00.001-03:00

Les paso un video recien publicado con la historia de éxito de Nike con Cognos Express que está bastante interesante por lo que lograron como beneficio con la solucion...

IBM Netezza - Video Competitivo contra Oracle Exadata #3

2011-03-28T10:28:00.000-03:00

Aca les dejo el tercer video competitivo de IBM Netezza graficando la complejidad del Appliance Oracle Exadata...

IBM Netezza - Video Competitivo contra Oracle Exadata #2

2011-03-28T10:25:00.000-03:00

Aca les dejo otro divertido video competitivo de IBM Netezza graficando la complejidad del Appliance Oracle Exadata...

Desayuno What's New in InfoSphere DataStage 8.5

2011-03-11T09:38:00.006-03:00

Estamos organizando un desayuno en las oficinas de Focus para el 22 de marzo de 9 a 13hs.

La idea es presentar las nuevas funcionalidades de DataStage & QualityStage 8.5, así como también, las nuevas funcionalidades de la plataforma Information Server relacionadas con el manejo de metadatos y con nuevas herramientas que están disponibles en esta nueva versión.

Además vamos a presentar como un cliente debería encarar un proyecto de migración, incluyendo los pasos a seguir y haciendo especial enfásis a las migraciones de versión 7.5.x a 8.5 donde hubo cambios de arquitectura de la plataforma.

Pueden anotarse mandar un mail a eventos@focusbs.com (Asunto: Desayuno What's New in DataStage 8.5)

Los esperamos!

IBM Netezza - Video Competitivo contra Oracle Exadata

2011-03-03T10:41:00.000-03:00

Aca les dejo un divertido video competitivo de IBM Netezza graficando la complejidad del Appliance Oracle Exadata...

IBM adquirio en Septiembre de 2010 a la compañía Netezza por un valor aproximado de $1700 millones. Las dos compañías han trabajado en el pasado, ensamblando sistemas diseñados a analizar grandes cantidades de información compleja.

Netezza es uno de los líderes cuando se trata de Data Warehouse DBMS y su línea de productos TwinFin ha sido especialmente exitosa. En su página, la compañía sostiene que ha “revolucionado y simplificado los análisis para compañías que se están ahogando en información y luchando para encontrar la velocidad de procesamiento y poder para analizar y entender todo lo que significa.” Esta compañía de Marlborough, Massachusetss tiene aproximadamente 500 empleados y cerca de 350 clientes.
La tecnología de Netezza ha sido clasificada como “analítica,” lo cual según IBM será una de sus principales fuentes de crecimiento para el futuro cercano y donde han hecho más de 23 adquisición para un total de $12000 millones en los últimos cuatro años. “IBM lleva el análisis a las masas,” expresó Steve Mills, vicepresidente de IBM y un grupo de ejecutivos. “Nosotros continuaremos evolucionando hacia la integración de sistemas, trayendo la optimización de hardware y software, en respuesta al incremento en la demanda de tecnología que realmente tiene valor corporativo. Netezza es un ejemplo perfecto. Netezza complementa muy bien nuestras capacidades de análisis y base de clientes. Juntos, tenemos la oportunidad de rápidamente ofrecer la tecnología y acelerar su ofrecimiento.”

El Proceso de Matching: Características y Particularidades

2011-02-15T10:55:00.002-03:00

Cuando se utiliza una herramienta de calidad de datos, usualmente se utilizan algoritmos y reglas de matching que nos permiten determinar si dos o más registros son o no un match.

Esto es usualmente útil cuando necesitamos determinar clientes, productos, personas duplicadas o personas, clientes que compartan por ejemplo el mismo domicilio.

Con una búsqueda por igual, tal cual podemos ejecutar en una herramienta de ETL o sobre cualquier motor de base de datos no vamos a poder alcanzar el nivel de exactitud y certeza que necesitamos ya que usualmente nos encontraremos con nombres y apellidos de personas mal escritos, errores de tipeo, diferentes formas de escribir una dirección. Esto hace que la búsqueda por igual no sirva para resolver esta problematica.

Es en este punto donde los algoritmos probabilísticos son realmente útiles. Estos algoritmos permiten elevar el grado de exactitud en el matching y permiten ponderar con pesos (positivos y negativos) los errores enunciados anteriormente, pudiéndose determinar si dos o más registros son los mismos.

Pero no todo es tan sencillo como suena ya que hay un conjunto de condiciones que hay que manejar y que son un desafío importante para quien desarrolla una regla de matching.

Las distintas herramientas de calidad difieren en como asignan los pesos para determinar si dos o más registros son o no un match pero en general hay tres resultados posibles en este proceso:

Registros sin Relación (llamados Residuales en QualityStage)
Match
Sospechoso (llamados Clericals en QualityStage)

En términos generales si la suma de los pesos generados al comparar dos registros son positivos esto es un Match, por lo contrario, si los pesos son cero o negativos es un Residual.

Ahora bien… ¿y cuando se generan registros Sospechosos o Clericals?

Para ser más estricto y complicar un poco el tema, no siempre que se genere un peso positivo va indicar que dos registros son un match. Hay veces que el peso es muy cercado a cero y difiere mucho de la media de los pesos de los registros que si son efectivamente un match. Es en estos casos donde es posible configurar la herramienta para modificar el comportamiento default de la misma y tratar a esos registros como Sospechosos o directamente Residuales (No Match).

Este proceso es un proceso iterativo que requiere mucho de prueba y ajuste de la regla de matching para evitar errores en el proceso o lo que se conoce como falsos positivos y falsos negativos, es decir registros que dieron Match pero no lo son o registros que no dieron Match pero si lo son.

Las herramientas de calidad de datos brindan interfases para ayudar a “tunear” la regla para hacerla más exacta y eficiente.

A continuación se ve la interfaz del Match Designer de QualityStage desde donde podemos definir la regla de match así como probarla, ajustarla y definir los umbrales de No Match, Clerical y Match.

De lo anteriormente explicado, queda claro que todo proceso de matching se va a componer de registros que serán procesados automáticamente (Match y Residuales) y también registros que requerirán un tratamiento manual. Tal es el caso de los Clericals o Sospechosos.

Para estos registros la herramienta no ha podido determinar automáticamente si son o no un match y es por ello que requiere revisión manual.

En este punto el desafío mas importante para el diseñador y desarrollador de la regla es ajustar la misma lo más posible para limitar la cantidad de sospechosos pero teniendo en cuenta de no cometer errores de matching (falsos positivos y negativos). Otro punto muy importante a tener en cuenta es definir claramente un procedimiento para el tratamiento de estos registros sospechosos.

Muchas de las herramientas también brindan funcionalidades que permiten analizar y procesar manualmente, de una manera sencilla, estos registros a fin de que luego se conviertan definitivamente en un Match o no.

Soporte de Windows 64 bits en DataStage 8.5

2011-02-15T10:01:00.000-03:00

En diciembre pasado fue liberada al mercado la versión de la plataforma Information Server 8.5 que soporta la ejecución en servidores Windows / Intel de 64 bits. Hasta el momento solo era posible instalar Information Server en plataforma Windows pero en ambiente de 32 bits.

Con esto se amplia la escalabilidad de la plataforma en este entorno operativo pudiendo manejar procesos con mayores requerimientos de memoria RAM.

Mas informacion sobre todas las plataformas soportadas en: http://www-01.ibm.com/support/docview.wss?uid=swg27018822

IBM libera Nueva Version de Cognos Express

2011-02-11T15:30:00.000-03:00

IBM acaba de liberar al público a finales de enero la version 9.5 de la solución Cognos Express.

Cognos Express es la primera y unica solución integrada de BI y Planning especialmente desarrollada para cumplir con las demandas de las pequeñas y medianas empresas.

La misma brinda funcionalidades de reporting, analysis, dashboarding, scorecarding, planning, budgeting and forecasting a un precio que las compañías medianas puedan pagar.

Todas estas capacidades están incluidas en una solución pre-configurada que es facil de instalar y utilizar.

Mas información en http://www-01.ibm.com/software/data/cognos/products/cognos-express/

Gartner Magic Quadrant para Plataformas de BI

2011-02-08T16:11:00.000-03:00

En enero de 2011 vio la luz el último Magic Quadrant de Gartner (www.gartner.com) para plataformas de BI. Microsoft, Oracle, MicroStrategy, IBM Cognos, Information Builders, Sas, QlikTech y SAP fueron las compañías elegidas como líderes, mientras que en el sector Challengers se posicionaron Tableau y Tibco Software.

En el área de Niche Players, sobresale la compañía de origen mexicano Bitam y el proveedor de soluciones open source, Jaspersoft. La información presenta una vista global de la evaluación de Gartner sobre los productos de los principales vendedores de BI -incluyendo su opinión de SaaS y BI Open Source- para que las organizaciones tomen una mejor decisión al elegir y desplegar suites de Inteligencia de Negocios, además, lista seis factores a tomar en cuenta que están afectando el mercado de plataformas de BI. Como ya es costumbre, se dan a conocer las fortalezas y puntos de oportunidad para el software de todas las empresas evaluadas.

Arquitectura Information Server v8.5

2011-02-08T11:43:00.000-03:00

Una de las primeras tareas que hay que llevar a cabo a la hora de realizar un deployment de la plataforma Information Server es definir la correcta arquitectura de los distintos ambientes para cumplir con los requerimientos de integración.

Por lo tanto es imprescindible conocer en detalle cuál es la arquitectura de la plataforma.

InfoSphere Information Server está organizado en 4 capas lógicas (4 layers), a saber:

Client Layer: compuesta por las interfases para el desarrollo, operación y administración. Opcionalmente podría también contener los bridges para importar y exportar metadata.

Metadata Repository Layer: compuesta por una base de datos para almacenar la metadata de diseño, ejecución, configuración y seteos del ambiente. Este repositorio puede estar alojado en un motor DB2 UDB, Oracle o SQL Server.

Services Layer: compuesta por un conjunto de servicios comunes para la plataforma así como servicios específicos de cada producto de la plataforma.

Engine Layer: compuesta por los motores que realizan la ejecución de los procesos de los productos de la plataforma. Incluye además los conectores, packs y agentes de logging y monitoreo.

Debido a esto, estas 4 capas lógicas podrán instalarse en 2 equipos (client layer por un lado y el resto de las capas por otro), en 3 equipos o 4 equipos.

A continuación se muestran como quedaría definida la arquitectura de la solución para cada opción arriba mencionada.

La definición de qué arquitectura implementar va a depender de varios factores como ambiente a implementar (desarrollo, testing, producción), productos de la plataforma a utilizar, cantidad de desarrolladores, cantidad de jobs a ejecutar en forma concurrente, volúmen de datos, complejidad de transformaciones, entre otros.

Dada la cantidad de factores a considerar es importante realizar un correcto dimensionamiento y posterior definición e implementación ya que lo definido puede marcar el éxito o posterior fracaso de los proyectos de integración.

InfoSphere DataStage Parallel Framework Standard Practices

2011-02-07T09:38:00.000-03:00

Aca va el link al ultimo redbook de DataStage que cubre la version 8.5 del producto.

Here its the latest DataStage redbook updated to v8.5.

http://www.redbooks.ibm.com/abstracts/sg247830.html?Open