En muchas empresas, el Business Intelligence se basa tradicionalmente en un repositorio central de datos (Data Warehouse) o en la implementación de Data Marts.
Ambos se usan como almacenamiento de datos y sirven para el mismo propósito. En el Data Warehouse se almacenan los datos de forma amplia y detallada. Por el contrario, en el Data Mart, se almacenan datos de forma resumida y seleccionada.
¿Son suficientes estas soluciones para satisfacer la demanda actual de datos en las organizaciones?
Estos métodos, arquitecturas y soluciones de software que se han considerado como las mejores prácticas son ahora insuficientes para satisfacer las crecientes necesidades de muchas de las organizaciones actuales.
Una de las razones por las que las empresas adoptan cada vez más soluciones de Autoservicio en BI es abordar el desafío de los departamentos de negocios para tener acceso a datos e información en cualquier momento y en cualquier lugar.
Para mantenerse a la vanguardia de la competencia, las empresas deben actuar lo más rápido posible con los nuevos conocimientos obtenidos a partir del análisis de datos. Los modelos de entrega de BI tradicionales, que aún son adecuados para muchas situaciones, no pueden ofrecer el nivel de agilidad y eficiencia que requiere la toma de decisiones. En primer lugar, los volúmenes de datos y las fuentes están creciendo de forma constante. En segundo lugar, se requiere de un enfoque interactivo y flexible para el análisis. Por último, las organizaciones necesitan aprovechar todo el valor económico de los datos disponibles.
Como resultado, la demanda de soluciones de BI simples, rápidas y fáciles de usar sigue en aumento. Las empresas se esfuerzan por permitir que los usuarios de negocio creen o diseñen sus propias consultas, informes, interfaces e incluso sus propios modelos de datos.
Según un informe de BI Survei, aunque la importancia del Autoservicio en BI es una constante en los últimos años, existen algunos cambios notables en comparación con el año anterior:
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