PENTAHO - Instalación, Configuración y Primeros Pasos

 

Todos los pasos para instalar, configurar y probar Pentaho Data Integration 6.1 los he documentado en el siguiente ENLACE

HERRAMIENTAS PARA B.I.

La informacion sobre estas herramientas la podeis ver en este ENLACE

Business Intelligence

¿Qué es Business Intelligence?

 Business Intelligence es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios.

 Desde un punto de vista más pragmático, y asociándolo directamente con las tecnologías de la información, podemos definir Business Intelligence como el conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales e información desestructurada (interna y externa a la compañía) en información estructurada, para su explotación directa (reporting, análisis OLTP / OLAP, alertas...) o para su análisis y conversión en conocimiento, dando así soporte a la toma de decisiones sobre el negocio.

MicroStrategy

Microstrategy es una compañia norteamericana, fundada en Virginia en 1989. Esta especializada en ambitos de Inteligencia de Negocio. Después del ultimo baile de adquisiciones (Cognos por parte de IBM, Business Objects por parte de Sap, etc.), se ha quedado como uno de los pocos grandes fabricantes de software BI independientes.

Parte de la fuerza de Microstrategy radica en su especialización, y en que su producto es realmente una plataforma integrada de herramientas de Inteligencia de negocio, y no diferentes productos agregados para formar una suite (como es el caso de otros fabricantes, conseguido en ocasiones a base de adquisiciones). Aparece en el cuadrante superior de los informes Gartner (tal y como vemos en la imagen) y cuenta con unos de los mayores porcentajes de fidelidad por parte de los clientes.

Su producto principal es la suite Microstrategy 9, que incluye todos los elementos para crear la estructura de business intelligence en una empresa.

Algunas de las características mas importantes de la versión 9 son la siguientes:

• Motor ROLAP Multi Origen: permite analisis a través de varios de origenes de datos. Podemos definir un modelo dimensional que trabaja sobre varias bases de datos diferentes.
• Tecnologia In-memory ROLAP: la tecnologia Intelligent Cube detecta las consultas mas frecuentes y que mas recursos consumen y las consolida en cubos en memoria. De forma que cuando los informes o cuadros de mando se ejecuten, utilizaran esos cubos siempre que sea posible.
• Mejoras de la interfaz Web.
• Mejoras de Dashboard y análisis.
• Distribución de servicios y automatización de procesos: herramienta para la distribución de los resultados de informes y cuadros de mando, utilizando multiples formatos (HTML, Excel, PDF, Flash, CSV, etc).
• Mejoras en el servicio de reporting.
• Generador de SQL de alto rendimiento: motor de generación de sentencias SQL mejorado de alto rendimiento, que permite mejorar los tiempos de respuesta en la ejecución de las consultas contra la base de datos.

Los elementos mas importantes que forman la herramienta de Microstrategy son los siguientes:

•MicroStrategy metadata: repositorio que almacena las definción de los objetos de MicroStrategyy la información sobre el data warehouse.
•MicroStrategy Intelligence Server: servidor analitico optimizado para el reporting empresarial y para el analisis Olap.
•MicroStrategy Desktop: aplicación en entorno windows que proporciona un completo abanico de funciones analíticas  diseñadas para facilitar el desarrollo de informes.
•MicroStrategy Web and Web Universal: interfaz de usuario altamente interactivo para la ejecución de informes y análisis.

Tableau

 Es un software de Business Intelligence, es un producto de análisis de datos  y una herramienta de análisis que ayuda a mejorar y acelerar la toma de decisiones de la empresa.

Por su funcionalidad. Es muy útil para el negocio, para una mejor toma de decisiones.

Tiene gran capacidad visual de análisis. Facilita la comprensión de datos.

Es intuitivo. Se aprende muy rápidamente a utilizarlo, es de muy fácil uso.

Se compone de los siguientes productos:

TABLEAU DESKTOP Para todos. 

Características: Muy rápido. Es suficiente con arrastrar y soltar para cambiar los parámetros de su análisis  Fácil de utilizar. Tableau es una herramienta intuitiva que e permite ver todos los cambios a medida que los va realizando. Cuadros de mando brillantes. Es capaz de combinar varios análisis en un único informe donde se inserten páginas webs y documentos para una mejor explicación y comprensión de las cifras. Conexión directa. Tableau elimina el paso previo para crear “universos”, “cubos” y “tablas temporales”. Su conexión es directa, no se requiere programación.  “Mashups” perfectos. Un análisis a partir de la combinación de datos de distinto origen simplemente supone conectar cada fuente en otro “plano” para arrastrarlos y soltarlos en un clic. 

TABLEAU SERVER  Para empresas.

 Características: Portales web interactivos.Tableau es capaz de combinar datos de múltiples fuentes y publicarlos en el portal web de la empresa, donde los usuarios del programa podrán filtrar, resaltar, actualizar a tiempo real y profundizar datos directamente desde su navegador. Sin desarrollos informáticos. Son los propios usuarios quienes crean los análisis para encontrar respuesta a las necesidades del negocio. Acceso veloz a millones de datos. La arquitectura de Tableau se orienta a la optimización del uso de la memoria disponible y es capaz de acceder a más datos con menos hardware. Se conecta directamente a las fuentes, bases de datos o cubos, entre otras, y pone al alcance la información sin necesidad de preocuparse por crear transformaciones o accesos específicos. Mezcla diferentes datos con un solo clic.Tableau permite combinar diferentes datos fácilmente y en poco tiempo. Utiliza datos en las reuniones. Es posible filtrar, ordenar y analizar datos en tiempo real durante una reunión, permitiendo responder a las preguntas en el mismo momento que surjan. 

TABLEAU DIGITAL  Para integración en sides de noticias e información.

Características: Mejorar la presentación de su página. Captará la atención de sus visitantes con los datos interactivos que se consiguen actualizar en segundos. Servicio personalizado. Cada cliente podrá acceder al servidor y buscar la información que desee de manera fácil y precisa. Consiguiendo así, una mayor permanencia en la página y satisfacción. Mayor repercusión. Sus artículos serán más comentados y valorados al tener un sistema conectado con las redes sociales como Facebook. 

TABLEAU PUBLIC Para integración en blogs.

 Características: Servicio gratuito. No es necesario ser un programador. Permite que los usuarios exploren los datos en línea. Comparte tus propias visualizaciones. 

Microsoft Dynamics NAV

 Microsoft Microsoft Dynamics NAV, es una solución global de planificación de recursos empresariales (ERP) que ofrece a las pequeñas y medianas empresas un mayor control sobre sus finanzas y simplifica su cadena de suministros, fabricación y operaciones. Se implementa rápidamente, es fácil de utilizar y cuenta con las capacidades necesarias para apoyar sus expectativas de crecimiento.

QlikView

QlikView, destaca por su sencillez de uso y por ser muy visual. A diferencia de otros proveedores, dispone de un único producto principal que no aspira a cubrir todas las necesidades de Business Intelligence. No compiten en el mercado del reporting, por ejemplo. Sin embargo, se trata de un producto muy interesante que puede cubrir muchas necesidades empresariales (o departamentales), desde un cuadro de mando, hasta una solución analítica más general.

Las aplicaciones de QlikView suelen ser muy rápidas, ofrecen una experiencia de usuario muy positiva y tienen un interfaz de usuario atractivo. Para conseguir estos tiempos de respuesta tan buenos, emplean una "nube de datos" residente en memoria. No emplean un modelo relacionan tradicional ni los clásicos cubos. Su tecnología, dicen, es diferente. Le llaman "tecnología asociativa" y es una especie de base de datos basadas en columnas donde cada "dato" se almacena una única vez. Sea lo que sea, obtienen un buen rendimiento para un volumen de datos moderado.

Oracle Business Intelligence

Esta suite es la que tiene más historia. Es la evolución de las clásicas herramientas de reporting de Oracle, con Discoverer a la cabeza. Es la que tiene el coste menor por usuario nominal, pero no incluye la base de datos. Utiliza IAS para proveer el acceso web a los informes y cuadros de mando.

Puede encajar en entornos en los que se trabaja casi exclusivamente con Oracle, y no se quiera hacer una inversión demasiado grande para el BI o el reporting. De todas maneras, aunque Discoverer ha mejorado bastante, y ahora hasta puede funcionar en modo OLAP, creo que sigue estando lejos del nivel de herramientas de BI como BI Answers o Hyperion, que Oracle ofrece en las otras suites, y que son fruto de sus adquisiciones. 

De hecho, aunque la suite se sigue comercializando, es bastante complicado encontrarla en la web de Oracle, no parece que la intención sea apostar por ella para el futuro. 

SAS Institute

Su nombre es el acrónimo de statistical analysis systems («sistemas de análisis estadístico») aunque, posteriormente, al extender su oferta de productos más allá de los meramente dedicados al análisis estadístico, pasó a utilizarlo como nombre propio.
Actualmente, este lenguaje de programación, llamado SAS base, es el motor de una serie de herramientas para la dirección estratégica de empresas, la gestión del riesgo financiero, el desarrollo de modelos de minería de datos, etc.

José Ramón

PROCESOS DE LA EMPRESA

- DATA WAREHOUSE -

 Surge el concepto de Data Warehouse, como solución a las necesidades informacionales globales de la empresa. Este término acuñado por Bill Inmon, se traduce literalmente como Almacén de Datos. No obstante si el Data Warehouse fuese exclusivamente un almacén de datos, los problemas seguirían siendo los mismos que en los Centros de Información. La ventaja principal de este tipo de sistemas se basa en su concepto fundamental, la estructura de la información. Este concepto significa el almacenamiento de información homogénea y fiable, en una estructura basada en la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma, y en un entorno diferenciado de los sistemas operacionales. Según definió Bill Inmon, el Data Warehouse se caracteriza por ser: Integrado: los datos almacenados en el Data Warehouse deben integrarse en una estructura consistente, por lo que las inconsistencias existentes entre los diversos sistemas operacionales deben ser eliminadas. La información suele estructurarse también en distintos niveles de detalle para adecuarse a las distintas necesidades de los usuarios. Temático: sólo los datos necesarios para el proceso de generación del conocimiento del negocio se integran desde el entorno operacional. Los datos se organizan por temas para facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios finales. Por ejemplo, todos los datos sobre clientes pueden ser consolidados en una única tabla del Data Warehouse. De esta forma, las peticiones de información sobre clientes serán más fáciles de responder dado que toda la información reside en el mismo lugar. Histórico: el tiempo es parte implícita de la información contenida en un Data Warehouse. En los sistemas operacionales, los datos siempre reflejan el estado de la actividad del negocio en el momento presente. Por el contrario, la información almacenada en el Data Warehouse sirve, entre otras cosas, para realizar análisis de tendencias. Por lo tanto, el Data Warehouse se carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para permitir comparaciones. No volátil: el almacén de información de un Data Warehouse existe para ser leído, y no modificado. La información es por tanto permanente, significando la actualización del Data Warehouse la incorporación de los últimos valores que tomaron las distintas variables contenidas en él sin ningún tipo de acción sobre lo que ya existía.

  - DATA MART -
 Un Datamart es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Se caracteriza por disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento. Un datamart puede ser alimentado desde los datos de un datawarehouse, o integrar por si mismo un compendio de distintas fuentes de información. Por tanto, para crear el datamart de un área funcional de la empresa es preciso encontrar la estructura óptima para el análisis de su información, estructura que puede estar montada sobre una base de datos OLTP, como el propio datawarehouse, o sobre una base de datos OLAP. La designación de una u otra dependerá de los datos, los requisitos y las características específicas de cada departamento. De esta forma se pueden plantear dos tipos de datamarts:

  Datamart OLAP Se basan en los populares cubos OLAP, que se construyen agregando, según los requisitos de cada área o departamento, las dimensiones y los indicadores necesarios de cada cubo relacional. El modo de creación, explotación y mantenimiento de los cubos OLAP es muy heterogéneo, en función de la herramienta final que se utilice.

  Datamart OLTP Pueden basarse en un simple extracto del datawarehouse, no obstante, lo común es introducir mejoras en su rendimiento (las agregaciones y los filtrados suelen ser las operaciones más usuales) aprovechando las características particulares de cada área de la empresa. Las estructuras más comunes en este sentido son las tablas report, que vienen a ser fact-tables reducidas (que agregan las dimensiones oportunas), y las vistas materializadas, que se construyen con la misma estructura que las anteriores, pero con el objetivo de explotar la reescritura de queries (aunque sólo es posibles en algunos SGBD avanzados, como Oracle).

  - ETL -
 Este termino viene de ingles de las siglas Extract-Transform-Load que significan Extraer, Transformar y Cargar y se refiere a los datos en una empresa. ETL es el proceso que organiza el flujo de los datos entre diferentes sistemas en una organización y aporta los métodos y herramientas necesarias para mover datos desde múltiples fuentes a un almacén de datos, reformatearlos, limpiarlos y cargarlos en otra base de datos, data mart ó bodega de datos. ETL forma parte de la Inteligencia Empresarial (Business Intelligence), también llamado “Gestión de los Datos” (Data Management).
 La idea es que una aplicación ETL lea los datos primarios de unas bases de datos de sistemas principales, realice transformación, validación, el proceso cualitativo, filtración y al final escriba datos en el almacén y en este momento los datos son disponibles para analizar por los usuarios. Los más populares herramientas y aplicaciones ETL del mercado

 - IBM Websphere DataStage (anteriormente Ascential DataStage y Ardent DataStage)
 - Pentaho Data Integration (Kettle ETL)
- Una herramienta Open Source Business Intelligence
 - SAS ETL Studio - Oracle Warehouse Builder
 - Informatica PowerCenter
 - Cognos Decisionstream
 - Ab Initio
 - BusinessObjects Data Integrator (BODI)
 - Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)

  - DATA MINING - (Minería de datos)
 El datamining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.
 Básicamente, el datamining surge para intentar ayudar a comprender el contenido de un repositorio de datos. Con este fin, hace uso de prácticas estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales. De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el momento que el usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información.
 Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación que surge entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento. Aunque en datamining cada caso concreto puede ser radicalmente distinto al anterior, el proceso común a todos ellos se suele componer de cuatro etapas principales: - Determinación de los objetivos.
Trata de la delimitación de los objetivos que el cliente desea bajo la orientación del especialista en data mining. - Preprocesamiento de los datos. Se refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos. Esta etapa consume generalmente alrededor del setenta por ciento del tiempo total de un proyecto de data mining. - Determinación del modelo.
Se comienza realizando unos análisis estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos para tener una primera aproximación. Según los objetivos planteados y la tarea que debe llevarse a cabo, pueden utilizarse algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la Inteligencia Artificial. - Análisis de los resultados. Verifica si los resultados obtenidos son coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos y de visualización gráfica. El cliente determina si son novedosos y si le aportan un nuevo conocimiento que le permita considerar sus decisiones.
 En resumen, el datamining se presenta como una tecnología emergente, con varias ventajas: por un lado, resulta un buen punto de encuentro entre los investigadores y las personas de negocios; por otro, ahorra grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas oportunidades de negocios. Además, no hay duda de que trabajar con esta tecnología implica cuidar un sinnúmero de detalles debido a que el producto final involucra "toma de decisiones".

  - REPORTING -
 El reporting entendido como la elaboración de informes de gestión es una actividad compleja que debe emplear múltiples sistemas y recursos de información elaborados en el trabajo cotidiano para otros fines. Cuando las empresas tienen que elaborarlos se encuentran frecuentemente con los problemas derivados de una inadecuada gestión de la información. Las soluciones tecnológicas por sí solas no dan respuesta a las necesidades, a menos que estén insertas en un contexto de gobernanza de la información.
 Los Objetivos de Desarrollo del Milenio que se lanzaron en 2000 fijaron el 2015 como el año objetivo. "Reconociendo el éxito de estos objetivos – y el hecho de que una nueva agenda de desarrollo se necesitaba para después de 2015 – los países acordaron en 2012 en Río+20, la Conferencia sobre el Desarrollo Sostenible, establecer un grupo de trabajo abierto para desarrollar un conjunto de objetivos de desarrollo sostenible. Después de más de un año de negociaciones, el Grupo de Trabajo Abierto presentó su recomendación para los 17 objetivos de desarrollo sostenible. Hay 17 objetivos de desarrollo sostenible con 169 metas a diferencia de los 8 Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM) con 21 metas. Los complejos desafíos que existen en el mundo hoy en día exigen que una amplia gama de cuestiones esten cubiertas.
 Es, asimismo, fundamental abordar las causas fundamentales de los problemas y no sólo los síntomas. A diferencia de los ODM, que fueron elaborados por un grupo de expertos a puerta cerrada, los objetivos de desarrollo sostenible son el resultado de un proceso de negociación que involucró a los 193 Estados Miembros de la ONU y también la participación sin precedentes de la sociedad civil y otras partes interesadas. Esto llevó a la representación de una amplia gama de intereses y perspectivas. Los objetivos son de amplio alcance, ya que se abordarán los elementos interconectados del desarrollo sostenible: el crecimiento económico, la inclusión social y la protección del medio ambiente.
 Los ODM se centraron principalmente en la agenda social. Los ODM estaban dirigidos a los países en desarrollo, en particular los más pobres, mientras que los objetivos de desarrollo sostenible se aplicarán a todo el mundo, los ricos y los pobres".

  - ODS -
 La Asamblea General de la ONU adoptó durante la Cumbre sobre el Desarrollo Sostenible, celebrada el 25 de septiembre, la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible, un plan de acción a favor de las personas, el planeta y la prosperidad, que también tiene la intención de fortalecer la paz universal y el acceso a la justicia. Los Estados miembros reconocen que el mayor desafío del mundo actual es la erradicación de la pobreza y afirman que sin lograrla no puede haber desarrollo sostenible.
 La Agenda 2030 plantea 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), con 169 metas de carácter integrado e indivisible que abarcan las esferas económica, social y ambiental. Mientras que sus antecesores, los Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM), tenían como destinatarios principales a los Estados, en los ODS las empresas juegan un papel protagonista.
 En cuanto a los ODS que les pueden generar más oportunidades de negocio, mientras las compañías a nivel global creen que la creación de empleo será el objetivo que les pueda proporcionar más oportunidades de negocio, las compañías españolas destacan, en primer lugar, garantizar el acceso a energías asequibles, fiables, sostenibles y modernas.

  - DASHBOARD -
 Es una representación gráfica de los principales indicadores (KPI) que intervienen en la consecución de los objetivos de negocio, y que está orientada a la toma de decisiones para optimizar la estrategia de la empresa. Características de un dashboard estratégico
 1. Número de KPIs: sólo aquellas KPIs (ni más, ni menos), necesarias (se suele hablar de entre 7 y 10 KPIs). No consiste en añadir datos por añadir, sino de mostrar de la forma más adecuada, aquellos que nos permitan tomar decisiones. Es una foto ‘fija’ de las KPIs que más influyen en la consecución de nuestros objetivos.
 2. Segmentación y contexto: debe presentar estas KPIs de forma que estas sean relevantes (accionables) para el negocio.
 3. Visualización: la persona que toma las decisiones debe ser capaz de interpretar fácilmente la información que está viendo. Por lo que el dashboard debe ser breve, hablar el mismo lenguaje del decisor y su representación gráfica la adecuada para los datos que representa y lo suficientemente visual, para que resulte atractivo su estudio. Los dashboards se suelen representar en el equivalente a un A4, pero existen herramientas de visualización de datos, que permiten profundizar en ellos desde el propio dashboard.
 4. Análisis: además de las KPIs el dashboard debe acompañarse de un análisis sobre: lo ocurrido, las recomendaciones dadas y su potencial impacto sobre el negocio. El análisis debe recomendar acciones, no describirlas. Es decir, no podemos quedarnos en: “La tasa de conversión subió hasta el 2%”. Debemos explicar el origen de esa subida, que vamos a hacer para que se mantenga, que efecto va a tener esto en el negocio, etc. etc.

- CMI -
 Se denomina Cuadro de Mando Integral (CMI) a una herramienta de gestión empresarial muy útil para medir la evolución de la actividad de una compañía y sus resultados, desde un punto de vista estratégico y con una perspectiva general. Gerentes y altos cargos la emplean por su valor al contribuir de forma eficaz en la visión empresarial, a medio y largo plazo. Saber establecer y comunicar la estrategia corporativa para alinear los recursos y las personas en una dirección determinada no es tarea sencilla, y un Cuadro de Mando resulta de gran ayuda para lograrlo.
 A través de sus indicadores de control, financieros y no financieros, se obtiene información periódica para un mejor seguimiento en el cumplimiento de los objetivos establecidos previamente, y una visión clara del desarrollo de la estrategia. Así, y gracias a esta inteligencia empresarial, la toma de decisiones resulta más sencilla y certera, y se pueden corregir las desviaciones a tiempo. El uso y aplicación de un Cuadro de Mando Integral es no sólo posible sino también aconsejable para empresas medianas y pequeñas. Su efectividad no depende del tamaño de la compañía, así que tanto las grandes organizaciones como las PYMES pueden aprovecharse de sus enormes beneficios.

  - BUSINESS INTELIGENCE -
 Business Intelligence es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios. Desde un punto de vista más pragmático, y asociándolo directamente con las tecnologías de la información, podemos definir Business Intelligence como el conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales e información desestructurada (interna y externa a la compañía) en información estructurada, para su explotación directa (reporting, análisis OLTP / OLAP, alertas...) o para su análisis y conversión en conocimiento, dando así soporte a la toma de decisiones sobre el negocio. La inteligencia de negocio actúa como un factor estratégico para una empresa u organización, generando una potencial ventaja competitiva, que no es otra que proporcionar información privilegiada para responder a los problemas de negocio: entrada a nuevos mercados, promociones u ofertas de productos, eliminación de islas de información, control financiero, optimización de costes, planificación de la producción, análisis de perfiles de clientes, rentabilidad de un producto concreto, etc... Los principales productos de Business Intelligence que existen hoy en día son:

 - Cuadros de Mando Integrales (CMI)
 - Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS)
 - Sistemas de Información Ejecutiva (EIS)
 Por otro lado, los principales componentes de orígenes de datos en el Business Intelligence que existen en la actualidad son:
 - Datamart
 - Datawarehouse

 Los sistemas y componentes del BI se diferencian de los sistemas operacionales en que están optimizados para preguntar y divulgar sobre datos. Esto significa típicamente que, en un datawarehouse, los datos están desnormalizados para apoyar consultas de alto rendimiento, mientras que en los sistemas operacionales suelen encontrarse normalizados para apoyar operaciones continuas de inserción, modificación y borrado de datos. En este sentido, los procesos ETL (extracción, transformación y carga), que nutren los sistemas BI, tienen que traducir de uno o varios sistemas operacionales normalizados e independientes a un único sistema desnormalizado, cuyos datos estén completamente integrados.

José.

Interrelaciones en el tratamiento informacional

La informacion completa se puede consultar (en ingles) en este ENLACE

SEMANA DEL 11 AL 15 DE ABRIL

Vimos una presentación de Ruth Chang en la que se hablaba sobre la importancia de tomar y afrontar decisiones difíciles. El vídeo de dicha presentación puede verse subtitulado en este ENLACE.

También realizamos el examen de la Unidad Formativa 4 y avanzamos con las unidades  5 y 8.

Ampliamos la instalación de Odoo 8 añadiendo los módulos de Contabilidad, Ventas y los topónimos correspondientes a España.

Nuestro compañero Antonio nos explicó el Plan General Contable Español 2008 que es el que sigue vigente en la actualidad.

Instalamos Pgadmin III y Phppgadmin para administrar y comprobar las bases de datos PosgreSQL que usaremos en Odoo 8.

Cómo recuperar o cambiar una contraseña en ubuntu

1er Método:

•  Al iniciar el ordenador y cuando nos sale el Grub, seleccionamos arrancar en modo recovery (recuperación).
•  En el submenú que aparece elige la opción "root" para abrir una terminal como superusuario sin contraseña.
•  La partición raíz "/", por defecto, se monta con protección contra escritura, por lo que debemos de volver a montarla con permisos de lectura y escritura (rw) para poder modificar el sistema:

     mount -o remount,rw /

• Ahora cambia tu contraseña ejecutando el comando:

     passwd tu_nombre_usuario

• Pulsa Enter y escribe tu nueva contraseña, no se verá nada en la pantalla, no te preocupes, es por seguridad, pero en realidad está escribiendo

• Pulsa enter y te pedirá que la repitas. La escribes de nuevo y vuelve a pulsar Enter

• Apaga el sistema con el comando:

     shutdown -r now

• Pulsa enter y arranca el ordenador de forma normal, con tu nombre de usuario y la nueva contraseña.

Y listo ya tenemos solucionado el problema

 

2º Método:

 

Si lo anterior no os funciona, Arranca tu PC, y cuando salga el prompt del grub presionas la tecla "ESC"

Presiona la tecla "e" para editar. Desplázate hasta la linea del kernel que usas en caso de que sean 2 o más y presiona la tecla "e"

Sitúate hasta la linea del final y añade la siguiente línea:

rw init=/bin/bash

Presiona "Enter" y después "b" para reiniciar (boot) tu sistema

Tu sistema iniciará con el usuario Root y sin contraseña

Ahora ejecuta este comando cambiando nombreUsuario por el tuyo:

passwd nombreUsuario

Escribe la contraseña y te pedirá que la vuelvas a escribir

Reinicia el sistema.

Información obtenida de aquí

Instalar Odoo 8 en Ubuntu 

Asumimos que ya tiene instalado Ubuntu.

1. Actualizamos el sistema. 
1- apt-get update
2- apt-get upgrade

2. Creamos el usuario odoo, que será con la que ejecutaremos la aplicación.
1- adduser --system --home=/opt/odoo --group odoo 

3. Instalando la basde de datos
1- apt-get install postgresql

4. Iniciamos sesion con el de postgres
1- su - postgres

5. Creando el usuario de Odoo ERP en postgreSql y asignandole un password.
1- createuser --createdb --username postgres --no-createrole --no-superuser --pwprompt odoo
2- Enter password for new role:
3- Enter it again:

6. Finalizamos la sesión de postgres 
1- exit

7. Instalando los paquetes necesarios de python para Odoo ERP.
1-

apt-get install python-dateutil python-feedparser python-gdata python-ldap python-libxslt1 python-lxml python-mako python-openid python-psycopg2 python-pybabel python-pychart python-pydot python-pyparsing python-reportlab python-simplejson python-tz python-vatnumber python-vobject python-webdav python-werkzeug python-xlwt python-yaml python-zsi python-docutils python-psutil wget python-unittest2 python-mock python-jinja2 python-dev libpq-dev poppler-utils python-pdftools antiword python-setuptools python-requests python-pyPdf python-decorator python-passlib

8. Ingresamos a la carpeta odoo 
1- cd /opt/odoo

9. Instalamos la ultima versión del paquete gdata-python-client de este enlace 
1- wget http://gdata-python-client.googlecode.com/files/gdata-2.0.18.tar.gz

10. Descomprimimos
1- tar zxvf gdata-2.0.18.tar.gz

11. Ingresamos a la carpeta 
1- cd gdata-2.0.18/

12. Instalamos gdata-python-client 
1- python setup.py install

13. salimos de gdata-2.0.18/ 
1- cd ..

14. Descargamos Odoo v8
1- wget https://github.com/odoo/odoo/archive/8.0.zip

15. Descomprimimos 
1- unzip 8.0.zip

16. Cambiamos los permisos
1- chown -R odoo: odoo-8.0

17. Renombrando la carpeta odoo-8.0 a server 
1- cp -a odoo-8.0 server

18. Configurando Odoo ERP
1- cp /opt/odoo/server/debian/openerp-server.conf /etc/odoo-server.conf 
2- chown odoo: /etc/odoo-server.conf
3- chmod 640 /etc/odoo-server.conf

19. Editamos el archivo odoo-server.conf y modificamos a db_user =odoo y db_password=False por db_password=nuestropassword colocado en el paso 5.
1- nano /etc/odoo-server.conf

20. Agregamos también en odoo-server.conf la linea siguiente, es un archivo donde se veran los logs de Odoo colocamos la ruta donde estarán los addons
1- logfile = /var/log/odoo/odoo-server.log 
2- addons_path = /opt/odoo/server/addons/

21. Iniciamos sesion con el usuario odoo. 
1- su - odoo -s /bin/bash

22. Iniciamos el servidor oddo
1- /opt/odoo/server/openerp-server
2- 2014-06-07 03:12:25,702 14034 INFO ? openerp: OpenERP version 8.0alpha1
3- 2014-06-07 03:12:25,702 14034 INFO ? openerp: addons paths:
4- ['/opt/odoo/.local/share/OpenERP/addons/8.0', u'/opt/odoo/server/openerp/addons',
u'/opt/odoo/server/addons']
5- 2014-06-07 03:12:25,704 14034 INFO ? openerp: database hostname: localhost 6- 2014-06-07 03:12:25,704 14034 INFO ? openerp: database port: 5432
7- 2014-06-07 03:12:25,704 14034 INFO ? openerp: database user: odoo
8- 2014-06-07 03:12:27,061 14034 INFO ? openerp.service.server: HTTP service
(werkzeug) running on 0.0.0.0:8069

23. Presionamos Ctrl + C y luego exit para salir de la sesion del usuario odoo. 
1- exit

24. Ingresamosa a siguiente ruta. 
1- cd /etc/init.d/

25. descargamos el siguiente archivo
1- wget http://salazarcarlos.com/odoo-server
26. Damos permiso al archivo odoo-server 
1- chmod 755 /etc/init.d/odoo-server 2- chown root: /etc/init.d/odoo-server

27. Creamos el el directorio y la carpeta para guardar los logs de odoo y le damos los permisos correspondientes
1- mkdir /var/log/odoo
2- chown odoo:root /var/log/odoo

28. Haciendo que openerp se inicie automaticamente 
1- update-rc.d odoo-server defaults

29. Iniciando el servidor con cambios finales 
1- /etc/init.d/odoo-server start

30. Podemos ir a un navegador web y probar 
1- http://IP_or_domain.com:8069