Florencia Lorenzo

Ambas plataformas son líderes en el mercado de BI, Qlik puede resultar más amigable para tu presupuesto en términos de inversión inicial. Desglosaremos las características clave, las capacidades y los beneficios de Qlik y Power BI, destacando su rendimiento y su costo competitivo. ¿Cuánto cuesta realmente una solución de BI? A menudo, al seleccionar una plataforma de inteligencia empresarial, muchos negocios se centran únicamente en el costo inicial de compra. No obstante, el costo total de la inversión abarca mucho más que la mera adquisición del software. Desde la inversión en infraestructura hasta los procesos de implementación e integración, así como el respaldo y mantenimiento continuo, algunas plataformas requieren un compromiso más extenso, que va más allá de la inversión económica, involucrando también un valioso tiempo empresarial. A la hora de elegir la mejor solución para su empresa, debe tener en cuenta principalmente estos cinco aspectos: Complejidad Autoservicio Gobernanza Escalabilidad Previsibilidad de los costes El coste total real Complejidad Abordar los desafíos del mundo empresarial va más allá de la simple visualización de datos. Su solución de inteligencia empresarial debe ser robusta, capaz de cumplir con sus requisitos no solo en términos de visualización, sino también en el ámbito analítico y de datos más amplios, todo ello sin aumentar el costo total. Power BI Configuración y mantenimiento complejos Si quiere que Power BI realice algo más que simples visualizaciones, abróchese el cinturón para una viaje caro y complicado. Tendrá que configurar varios productos en los equipos, los servidores y la nube (además de mantener y dar soporte a todos ellos) lo que implica un coste mayor. El desarrollo de informes y el modelado de datos de Power BI se realiza con herramientas de escritorio que deben descargarse a un ordenador de sobremesa o portátil y, además, estas deben mantenerse posteriormente. Algunas integraciones, como las de datos locales, requieren una puerta de enlace de datos pesada y poco fiable. ¿Quiere ejecutar su BI en la nube? Su única opción será quedarse en Azure. Qlik Inicio y funcionamiento más sencillos Qlik® es una completa plataforma de BI que se ejecuta en la nube, por lo que la configuración es mucho más fácil y rápida. Con Qlik, tareas como la preparación de datos y el desarrollo de apps se hacen a través de la web, por eso no es necesario descargar o mantener las herramientas en su ordenador personal o portátil. Como SaaS con Qlik también está totalmente basado en la nube, no tendrá que descargar productos en ordenadores personales, servidores o la nube. Además, Qlik se ejecuta en su solución de nube preferida, en AWS, Azure, en la de Qlik o cualquier otra. Comparemos sus compenentes Autoservicio Las empresas se encuentran inmersas en una avalancha de datos disponible y buscan una mayor dependencia de estos para la toma de decisiones. Sin embargo, el enfoque tradicional de autoservicio resulta insuficiente, ya que solo empodera a usuarios avanzados. Es esencial ampliar el alcance del autoservicio para incluir a todos los usuarios, desde los avanzados hasta los desarrolladores y aquellos sin conocimientos técnicos. Una solución de inteligencia empresarial que capacita a todos los usuarios para comprender, analizar y emplear los datos con confianza, permitiéndoles responder sus propias preguntas, no solo impulsa la transformación basada en datos, sino que también eleva la alfabetización de datos y reduce la dependencia del personal informático sobrecargado. Esto se traduce en un menor costo total de inversión. Power BI Alta dependencia del (limitado) personal informático Para crear un informe en Power BI, los usuarios o consumidores sin conocimientos técnicos dependen en gran medida de los expertos y de los desarrolladores de informes. Además, debido a las restricciones de datos, los informes carecen de profundidad e interactividad. Las herramientas basadas en consultas como Power BI requieren habilidades de programación en SQL. Las consultas SQL cargan subconjuntos de datos predeterminados durante la fase de diseño, por lo que cuando surgen nuevas preguntas más tarde, los consumidores deben volver a los informáticos para que elaboren nuevos informes. Con Power BI, los usuarios tienen que conocer DAX, M y MDX, mucho mejor que la media de los usuarios sin conocimientos técnicos. Qlik Autoservicio para todos los usuarios Qlik siempre ha capacitado a los usuarios, tanto expertos como sin conocimientos técnicos, para explorar libremente los datos, adaptándose a los diferentes niveles de habilidad. Es lo que denominamos la “democracia de los datos”. Nuestro exclusivo motor asociativo permite a todos los usuarios explorar ampliamente los datos a un nivel que no es posible con otras herramientas y, por consiguiente, la necesidad de crear informes es mucho menor. Nuestras capacidades de IA y gráficos interactivos, líderes del sector, aumentan la capacidad de los usuarios sin conocimientos técnicos para plantear y responder a sus propias preguntas sin tener que depender de la intervención de usuarios avanzados. Por todo ello, con Qlik, los consumidores dependen menos del personal de TI y contribuyen en mayor medida al éxito de la empresa. Gobernanza El éxito de la democratización de datos se encuentra intrínsecamente ligado a la eficacia de la gobernanza de datos. Sin una gobernanza sólida, los usuarios de datos no pueden depositar plena confianza en las soluciones de inteligencia empresarial, lo que deja al negocio expuesto a riesgos de seguridad. Por el contrario, con un marco de trabajo debidamente gobernado, los usuarios pueden compartir el contenido creado, promoviendo así la eficiencia general en todos los aspectos del proceso empresarial. Power BI Gobernanza y reutilización limitadas Imagine cientos o incluso miles de usuarios de datos, cada uno de ellos con su propia versión de Power BI Desktop en sus ordenadores. Cada uno de ellos con sus propias conexiones con las fuentes de datos y, posiblemente, incluso con datos confidenciales almacenados localmente en sus portátiles. Gobernar todos esos datos es difícil y lleva mucho tiempo. Además, la falta de capacidades de autoservicio puede obligar a los informáticos y a los desarrolladores a dar a todo el mundo una copia editable de cada informe de Power BI. Pero esto conlleva la dispersión

La privacidad y la seguridad de los datos son una prioridad para los clientes cuando se embarcan en su propio viaje de IA generativa. ¿Cómo aprovechar el valor que la IA puede ofrecer y, al mismo tiempo, garantizar que se mantenga la privacidad de sus datos y evitar la información errónea y, en última instancia, evitar malas decisiones y ramificaciones para su negocio? La privacidad y la seguridad de los datos han sido fundamentales para las iniciativas de análisis y datos, incluida la migración a la nube. Al definir su propia estrategia para utilizar la IA generativa en su organización, lo primero que debe decidir es qué enfoque desea adoptar para su modelo de lenguaje grande (LLM). La creación de un LLM empresarial de forma segura y compatible supone que se está ejecutando el modelo en un entorno seguro que protege sus datos y los de sus clientes. También supone que elige un modelo básico que no utiliza información protegida. Y para entrenar este modelo con éxito, debe asegurarse de tener buenos datos. La IA generativa tiene que ver con los datos; Los grandes modelos de lenguaje son tan buenos como los datos con los que se entrenan, por lo que es imperativo establecer una base de datos confiable con un tejido de datos moderno. Mientras planifica su estrategia de implementación y sus inversiones en infraestructura para su LLM empresarial, aquí le presentamos cinco formas esenciales de garantizar que su base de datos esté segura y lista para la IA generativa: 1.  Movimiento inteligente e integración de datos Si disponede una gran cantidad de datos en una amplia gama de formatos, procedentes de una amplia gama de fuentes. Para la IA generativa, esto es realmente algo bueno, ya que los modelos de lenguaje grandes se benefician al entrenarse en grandes conjuntos de datos. Pero para permitir un flujo fluido y eficiente de esa información para optimizar la creación del contenido generado, es necesario poder identificar, recopilar y mover estos datos a un almacén de datos o lago de datos. Aprovechando una arquitectura de replicación punto a punto segura que garantiza una baja latencia de datos y una máxima disponibilidad de datos. 2. Actualización continua de tus datos La entrega de datos siempre actualizados permite que los grandes modelos de lenguaje se adapten, mejoren y generen resultados contextualmente relevantes y coherentes para una amplia gama de tareas y aplicaciones basadas en el lenguaje. Esto requiere un enfoque de gestión de datos que admita la captura de datos de cambios en tiempo real para ingerir y replicar datos continuamente cuando y donde sea necesario. Al transmitir datos en tiempo real, optimiza la precisión y relevancia de los resultados que produce su modelo de lenguaje grande. 3. Transformación optimizada de tus datos Para que sus datos estén listos para el consumo de su modelo de lenguaje grande, deben transformarse adecuadamente desde su estado sin procesar. Necesita flexibilidad para ejecutar estas transformaciones de la manera más eficiente según su sistema de destino. Por ejemplo, SQL push-down es ideal para un almacén de datos en la nube, mientras que un clúster Spark y Spark SQL son más apropiados para un lago de datos. Asegurándose de que los modos de datos y la lógica de transformación de datos estén disponibles y se utilicen para ajustar el modelo a fin de ofrecer resultados óptimos en la generación de código generativo para entrenar su modelo. 4. Acceso a datos de calidad La calidad de los datos es fundamental para la IA generativa, ya que influye directamente en la confiabilidad, precisión y coherencia de los resultados del modelo. Al utilizar datos de alta calidad durante el entrenamiento, el modelo puede aprender patrones y asociaciones significativos, asegurando que genere contenido valioso y contextualmente apropiado. Cómo confía en él: aprovechando soluciones que pueden limpiar y perfilar datos automáticamente en tiempo real, para que no tenga que preocuparse por entrenar su modelo con datos incorrectos. 5. Gobernanza de tus datos La gobernanza de datos es vital para la IA generativa porque garantiza el uso responsable y eficaz de los datos por parte de su gran modelo lingüístico. Esto se puede lograr no solo a través de estrategias y políticas establecidas para la recopilación, conservación y almacenamiento de datos, sino también a través de tecnología para automatizar estos procesos de un extremo a otro para sucanal de datos. Por ejemplo, es posible que desee proteger automáticamente los datos PII del entrenamiento del modelo. Aprovechando las soluciones de catálogo y linaje para ayudar a encontrar y documentar automáticamente cualquier relación entre conjuntos de datos y validar la precisión y coherencia de los datos. La capacidad de aprovechar datos de cualquier fuente, mejorar la calidad y crear un tejido de datos moderno, integral y seguro es imprescindible para tener éxito con la IA generativa (y prácticamente cualquier otra cosa que haga con sus datos). ¡Gracias por leer!

Una nueva forma de dominar el desafío de los datos modernos Ahora más que nunca, los datos son tremendamente prometedores para las organizaciones. Pero gestionar datos para satisfacer las necesidades modernas es una tarea desalentadora. Y cuando se busca la tecnología adecuada, sus opciones siempre han sido limitadas: Productos heredados incompletos que no satisfacen las necesidades actuales (y que no cubrirán las futuras). Grandes hiperescaladores de nube cuyo objetivo es encerrarte, limitando tu capacidad para trabajar con cargas de trabajo híbridas y multinube. Múltiples productos puntuales, cada uno con un enorme desafío de integración. Un Data Fabric para arquitecturas modernas Ahora existe una forma mejor: Qlik® y Talend®. Es un conjunto amplio e integrado de las mejores soluciones de su clase, modernas, probadas y confiables, con el compromiso de permanecer abiertos y agnósticos en la nube. Qlik y Talend trabajan con prácticamente cualquier fuente de datos, destino, arquitectura o metodología. Juntos, hacen posible que usted tenga todos los datos que necesita, cuando y donde los necesite, desde cualquier herramienta de su elección. Cómo usar Qlik y Talend en conjunto Con Qlik y Talend en una solución combinada, las posibilidades de integración y calidad de los datos son casi ilimitadas. Pero entre esas posibilidades, hemos identificado siete usos cotidianos que surgen en la mayoría de las empresas, independientemente de su tamaño, industria o geografía:​ ¡Gracias por leer! Descarga el contenido completo sobre “7 Casos de uso de calidad e integración de datos, Qlik y Talend”.

Implementar soluciones de BI suele ser una tarea complicada, pero con las herramientas adecuadas, se podrá alcanzar objetivos de forma eficaz en los más diversos sectores. Podemos hacer uso de algunas plataformas de software de BI para ayudarnos, una de ellas en Qlik, más específicamente Qlik Sense y Qlik View.Qlik es una solución de análisis de datos de “nueva generación”. Utiliza un motor de analítica asociativa y lo combina conuna sofisticada IA. Todo ello en una plataforma en la nube de alto rendimiento que capacita a cualquier empresa para tomar mejores decisiones. ¿Qué es Business Intelligence? El concepto inteligencia de negociosse refiere al empleo de tácticas y recursos destinados a convertir datos en conocimiento, con el fin de mejorarla toma de decisiones dentro de una empresa.Con este conocimiento, podemos impulsar el cambio de eliminar las ineficiencias y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado o la demanda. La implementación de Qlik Implementar soluciones de BI suele ser una tarea complicada, pero con las herramientas adecuadas, permitirá alcanzar objetivos de forma eficaz en los más diversos sectores. Podemos hacer uso de algunas plataformas de software de BI para ayudarnos, una de ellas en Qlik, más específicamente Qlik Sense y Qlik View. Qlik es una solución de análisis de datos de “nueva generación”. Utiliza un motor de analítica asociativa y lo combina conuna sofisticada IA. Todo ello en una plataforma en la nube de alto rendimiento que capacita a cualquier empresa para tomar mejores decisiones. Ventajas de utilizar esta herramienta: Analítica componible: Qlik, en combinación con su automatización de aplicaciones, permite integrar la analítica de los procesos comerciales y de aplicaciones empresariales. Capacidades integrales de datos y análisis: con adquisiciones y desarrollo orgánico, Qlik ha creado un conjunto integral de tecnologías para admitir múltiples personas comerciales, citizen data engineers, citizen data scientists, business analysts y analytics developers. Independiente de la nube: muchas organizaciones sienten preocupación por quedar atrapadas en una relación dependiente con su proveedor de servicios en la nube, por lo tanto, otorgan un alto valor a proveedores independientes de la nube, como es el caso de Qlik. Entonces, ¿cómo lo aplicamos? 1) Definiendo objetivosEl primer paso es establecer cuáles son los objetivos que se buscan alcanzar con la implementación del BI. 2) Integrando las fuentes de datosPara aprovechar al máximo el potencial del BI, es necesario integrar las diferentes fuentes de datos de la empresa, ya sea interna o externa. Todo el trabajo de extracción y carga de esos datos lo hacemos con el entorno de Qlik, específicamente en el script. 3) Modelo de datosRepresentamos la estructura de la información mediante un modelado de datos. En Qlik, esto implica la creación de tablas y relaciones que faciliten el análisis. 4) VisualizaciónCreación y selección de visualizaciones para mostrar la información de forma precisa. Con Qlik podemos desarrollar paneles, gráficos, etc. 5) Pruebas y validaciónRealiza pruebas exhaustivas para asegurarnos de que los datos se cargan correctamente y las visualizaciones funcionan como se esperaba. 6) Acceso y documentaciónProporciona documentación a los usuarios finales para que puedan acceder a las herramientas de BI de manera efectiva. 7) Monitoreo y mantenimientoEstablece un plan de monitoreo continuo para supervisar el rendimiento y la calidad de los datos. Esto lo podemos manejar, tal vez con KPIs dentro de Qlik. 8) Evaluación continuaEvalúa regularmente el impacto de tu solución de BI en la toma de decisiones y ajusta el proyecto según las necesidades cambiantes de tu organización. ¡Gracias por leer!

Es fundamental comprender que la integración de Qlik con otras herramientas y plataformas tecnológicas en las empresas es esencial en la era tecnológica. Esta unión puede ser un factor crítico en la eficiencia operativa y la toma de decisiones empresariales, ya que permite a las empresas combinar sus capacidades para lograr grandes objetivos, que serían muy difíciles de cumplir por sí solas. Qlik es una herramienta que permite a las empresas visualizar y analizar datos de manera efectiva, revelando información valiosa. Sin embargo, su verdadero poder se desata cuando se une a otras herramientas y plataformas. La integración de Qlik puede ser un proceso difícil de entender. Estas son algunas de las opciones que brinda Qlik para conectarse con otras: Integración de Qlik con Bases de Datos Qlik puede conectarse con bases de datos como SQL Server, Oracle o MySQL. Esto permite a las empresas aprovechar datos almacenados en diferentes lugares y obtener una visión más completa. Conexión de Qlik con Plataformas de Cloud La integración con servicios en la nube como AWS o Azure permite un almacenamiento y procesamiento escalables, lo que es esencial en un mundo de datos en constante crecimiento. Aplicaciones Empresariales La integración con aplicaciones empresariales como Salesforce o SAP permite un flujo de datos continuo entre las diferentes áreas de una organización. ¿Que beneficios tiene? Ahora, veamos por qué esta integración es tan importante: Eficiencia Operativa: La automatización de procesos a través de la integración ahorra tiempo y recursos. Decisiones más rápidas: Con datos en tiempo real y análisis avanzados, las decisiones empresariales se toman de manera más informada y rápida. Competitividad Reforzada: Las empresas pueden mantenerse a la vanguardia de la competencia al aprovechar al máximo sus herramientas tecnológicas. Esta sinergia no solo enriquece la información que las empresas pueden obtener, sino que también impulsa la eficiencia y la toma de decisiones inteligentes. En un entorno dominado por la tecnología, la clave para alcanzar nuevos logros es la interconexión. Por Lautaro Ignacio Laurelli ¡Gracias por leer!

¿Qué es Open data?  Open Data es el término que se emplea para referirse a datos determinados que deben estar a libre disposición de todo el mundo para que sean utilizados sin restricciones de derechos de autor, patentes u otros controles. Los datos abiertos se han convertido en una parte importante del mundo digital, ya que ayudan a promover la transparencia, la responsabilidad y la participación pública. El término Open Data incluye tres características que debe cumplir: Mas ande otro criollo pasa Martín Fierro ha de pasar, Nada la hace recular Ni las fantasmas lo espantan; Y dende que todos cantan Yo también quiero cantar. Disponibilidad y acceso: la información debe estar disponible y debe poder ser extraída con facilidad e, idealmente, sin un coste adicional que el de la propia conexión a Internet que utilice el consumidor de la información. Reutilización y redistribución: los datos deben admitir la posibilidad de ser reutilizados y redistribuidos, así como ser fusionados con otras bases de datos.  Participación universal: cualquier individuo, sociedad o institución debe poder tener acceso, reutilizar o redistribuir el contenido, es decir, no debe existir discriminación hacia ningún grupo, individuo o campo de actividad. Beneficios del Open Data Innovación: Al acceder a conjuntos de datos diversos, las empresas pueden identificar nuevas oportunidades de productos o servicios, así como desarrollar soluciones creativas y disruptivas. Desarrollo de productos: Las empresas pueden analizar estos datos para mejorar sus productos existentes o desarrollar nuevos productos que se adapten mejor a las preferencias de los clientes Toma de decisiones basada en datos: Acceder a datos abiertos relevantes puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas. Investigación de mercado: Las empresas pueden analizar los datos del mercado para comprender mejor la competencia, la demanda del mercado y las oportunidades emergentes. Confianza: Al utilizar y compartir datos abiertos, las empresas pueden mejorar su imagen de marca al demostrar transparencia y responsabilidad. ¿Cuáles son los ocho principios del Open Data? Públicos Detallados Actualizados Accesibles Automatizados Sin registro Abiertos Libres