Me ha costado mucho decidir sobre que iba a querer hablarles esta vez, todos sabemos de las ventajas de usar la IA y de la inversión que se está haciendo para migrar entornos on-premise a cloud, ya sabemos que nos proporciona unas ventajas estupendas, pero, no son facturas fijas que paguemos todos los meses ¿hemos superado el miedo a la factura que nos puede llegar? ¿Podrías decir que los procesos que utilizan en la compañía son los óptimos? sabiendo que una de las mayores preocupaciones de las empresas hoy en día, es mantenerse a la última, sin gastar más de lo necesario, hoy os traemos un artículo con algunas novedades que pueden ayudarte con esos miedos.
La evolución de MicroStrategy, ahora conocida como Strategy, está poniendo el foco en dos aspectos importantes: la construcción de una capa semántica mas reutilizable, y el control de los costes asociados a entonos cloud.
Una de las funcionalidades más destacadas llega de la mano de Strategy Mosaic, donde ahora es posible reutilizar métricas entre distintos modelos. Nos permite definir una métrica corporativa una única vez y emplearla sin necesidad de replicar lógica de negocio. Además de reducir el esfuerzo de mantenimiento, esta capacidad mejora la consistencia de los indicadores y minimiza discrepancias entre cuadros de mando.
Otra mejora relevante está relacionada con la integración con Google BigQuery. Todos hemos vivido ese momento en el que necesitas hacer un desarrollo, conectas a tu base de datos, empiezas a ver tablas y tablas y no tienes ni idea de que es lo que estás viendo, ¿Serán datos consolidados? ¿Es esta la tabla que tengo que utilizar? ¿Es esta fact la que necesitan para sacar las ventas a todos los niveles? Hasta ahora hemos invertido mucho tiempo en intentar documentar y comprender la información antes de poder empezar a hacer un desarrollo, ya sea investigando por nuestra cuenta, y perdiendo mucho tiempo, o preguntando a los administradores o a los responsables de la base de datos. Con las últimas actualizaciones, Strategy Mosaic es capaz de leer e importar automáticamente los metadatos descriptivos existentes en BigQuery, incluyendo las descripciones de tablas y columnas definidas por los equipos de gobierno del dato. Esto permite que analistas y usuarios de negocio entiendan más rápidamente el contexto de la información, reduzcan errores de interpretación y disminuyendo así la dependencia.
Además, se han introducido nuevas capacidades en los procesos de actualización de datos mediante políticas avanzadas de refresco incremental. En lugar de reconstruir por completo un modelo cada vez que se produce una carga de información, Mosaic permite identificar subconjuntos específicos de datos mediante filtros y ejecutar operaciones de eliminación y recarga únicamente sobre esos registros. Por ejemplo, es posible actualizar únicamente las ventas de los últimos siete días, un conjunto concreto de clientes o una región determinada, sin afectar al resto de los datos ya procesados.
Este enfoque aporta dos ventajas fundamentales: por un lado, reduce significativamente los tiempos de procesamiento y disponibilidad de la información; por otro, disminuye el consumo de recursos cloud asociados a las operaciones de lectura, escritura y computación en BigQuery. En entornos con grandes volúmenes de datos, donde cada consulta o proceso de transformación tiene un coste económico asociado, estas capacidades contribuyen directamente a optimizar el gasto operativo y a mejorar la eficiencia general de la plataforma analítica. Además, facilitan la corrección de incidencias puntuales, ya que es posible recargar únicamente los datos afectados sin necesidad de reprocesar modelos completos.
La adopción de arquitecturas cloud ofrece una enorme escalabilidad, pero también introduce un riesgo habitual: el crecimiento descontrolado del consumo. Es frecuente buscar la manera de optimizar procesos, pero ¿estamos enfocando los esfuerzos en aquellos procesos más pesados?, ¿Aquellos que están generando mayores costes? A veces es difícil sabes cual es el proceso en el que deberíamos basar nuestros esfuerzos.
La clave no consiste únicamente en disponer de una factura detallada al final del mes, sino en tener visibilidad continua sobre el consumo. Las mejores prácticas FinOps destacan tres pilares fundamentales: atribución de costes, actualización frecuente de la información y capacidad de actuar sobre los datos obtenidos.
Aprovechando las nuevas funcionalidades de la plataforma, existen varias acciones que pueden ayudar a mantener el gasto bajo control:
Las últimas novedades de Strategy demuestran que la analítica moderna ya no se limita a ofrecer mejores visualizaciones o capacidades de autoservicio. La reutilización de métricas, la mejora de la gobernanza semántica y la incorporación de herramientas de visibilidad sobre costes cloud reflejan una visión más madura de la gestión del dato. Para las organizaciones, el verdadero reto no es únicamente obtener información de calidad, sino hacerlo de manera eficiente y sostenible. En un contexto donde cada consulta, procesamiento o almacenamiento tiene un impacto económico, combinar las capacidades de Strategy con una estrategia FinOps adecuada puede marcar la diferencia entre una plataforma analítica rentable y una factura cloud fuera de control.
MicroStrategy ofrece varias herramientas de administración en MicroStrategy para facilitar la gestión, automatización y validación de los proyectos. Entre ellas, Command Manager, Integrity Manager y Object Manager son herramientas clave. A continuación, se explica para qué sirve cada una, cómo funcionan y cuáles son sus diferencias.
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