Florencia Lorenzo

Tendencias sobre IA en 2024

La IA generativa ha conquistado el mercado en menos de un año y ya está transformando el mundo. Para que su éxito continúe, debemos resolver las dudas relativas a la integridad de los datos en los que se basa esta tecnología emergente. Hemos ido más allá de la avalancha de información para identificar diez tendencias que ayudarán a los responsables del ámbito de la analítica y los datos en 2024 a hacer realidad el potencial futuro de esta tecnología. /*! elementor – v3.23.0 – 05-08-2024 */ .elementor-column .elementor-spacer-inner{height:var(–spacer-size)}.e-con{–container-widget-width:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer{width:var(–container-widget-width,var(–spacer-size));–align-self:var(–container-widget-align-self,initial);–flex-shrink:0}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container{height:100%;width:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer{height:100%}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner,.e-con>.elementor-widget-spacer>.elementor-widget-container>.elementor-spacer>.elementor-spacer-inner{height:var(–container-widget-height,var(–spacer-size))}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer.elementor-widget-empty,.e-con>.elementor-widget-spacer.elementor-widget-empty{position:relative;min-height:22px;min-width:22px}.e-con-inner>.elementor-widget-spacer.elementor-widget-empty .elementor-widget-empty-icon,.e-con>.elementor-widget-spacer.elementor-widget-empty .elementor-widget-empty-icon{position:absolute;top:0;bottom:0;left:0;right:0;margin:auto;padding:0;width:22px;height:22px} El origen de los datos importa: conocer el ADN de los datos Si la calidad y el linaje de los datos ya eran importantes antes, en un mundo con IA se han vuelto innegociables, porque si no sabe de dónde provienen los datos, ¿cómo puede confiar en ellos? 2024 será el año en el que crearemos una “prueba de ADN para los datos”. /*! elementor – v3.23.0 – 05-08-2024 */ .elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=”.svg”]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block} De los procesos de BI a la IA y viceversa, el análisis empresarial está cambiando. Los usuarios iniciarán su recorrido analítico con estas herramientas de IA generativa y las usarán para obtener proyecciones de negocio y visualizaciones de datos sencillas. Como siguiente paso, es posible que deseen usar herramientas de nivel empresarial para realizar análisis más profundos e incorporar los beneficios de la IA generativa a sus herramientas de confianza. La proliferación de desarrolladores sin experiencia hace imprescindible la alfabetización en IA La programación en lenguaje sencillo ha provocado una eclosión de apps creadas por desarrolladores no profesionales y ha dado como resultado una oleada de innovación, pero también un auténtico caos de gobernanza. La IA generativa pone un poder enorme en manos de muchas personas, lo que hace necesario que las empresas ofrezcan a sus empleados formación en IA.  La IA generativa como fuente de conocimientos: mejorar la experiencia del consumidor de datos Entre los usuarios que solo quieren obtener una respuesta con rapidez, se producirá un aumento de las visualizaciones y los conocimientos generados automáticamente, complementados con explicaciones en lenguaje natural. Además, los consumidores suelen confiar más en las personas que en los datos, por lo que el intercambio de datos será esencial. La ingeniería de datos, la analítica y la ciencia de datos se están fusionando Las nuevas plataformas, combinadas con la evolución de los tejidos de datos, abrirán la ingeniería de datos a una nueva generación de usuarios, especialmente si se complementa con capacidades potentes de IA y automatización. Facilitar las tareas difíciles y fusionar a la vez los roles y las capacidades de la ingeniería de datos, la ciencia de datos y el análisis permitirá a las empresas resolver problemas más complejos. La era de los datos no estructurados ya está aquí Muchas personas ya han intentado sin éxito analizar los datos no estructurados, pero con los nuevos metadatos y las técnicas semánticasque posibilita la IA generativa, 2024 está llamado a ser el año en el que las empresas podrán aprovechar al fin todo su poder y su valor. Estas herramientas le permitirán tomar decisiones basadas en todo su patrimonio de datos con rapidez y confianza. La automatización y la IA crean un círculo virtuoso Con los datos transformados prácticamente en tiempo real y en el lugar correcto, empezaremos a ver nuevas formas de utilizar la IA generativa con la automatización de aplicaciones. Esto se traducirá en menos trabajo manual para que las personas puedan conectar y crear flujos de trabajo. Ahora podrán centrarse en la toma de decisiones. La IA híbrida cierra la brecha entre la madurez de las distintas IA Una de las ideas erróneas más extendidas es que la IA generativa reemplazará a todas las herramientas de IA que la precedieron. Mientras que la IA generativa aún trata de establecerse, el machine learning y otros tipos de IA ya han demostrado un potencial ilimitado y se podrían usar, incluso, para acortar o cerrar esta brecha de madurez en 2024. La personalización de la IA se ha vuelto fundamental para los negocios. Las primeras aplicaciones de IA generativa son proyectos enormemente escalables, pero genéricos. Con el tiempo, ganará terreno una IApersonalizada para cada sector, con casos de uso de negocio a negocio (B2B) más específicos. También veremos que con menos esfuerzo y menos horas de consultoría se podrán crear aplicaciones sofisticadas que respondan a las necesidades de un sector o resuelvan un problema concreto. Los datos como producto comercializable Aplique los principios de gestión de productos a los datos y conviértalos en un producto que pueda monetizar. En 2024 veremos más plataformas que permitirán depurar, comprar, vender e intercambiar datos validados, algo similar a lo que hizo laindustria de la música con los servicios de streaming. Cuanto más se utilice el producto de datos, más valioso será. ¡Descubre más en nuestros Blogs y Sigue nuestras publicaciones en LinkedIn!

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Qlik y Power BI ¿En qué invertir?

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

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IA Generativa ¿Cómo preparar y garantizar la seguridad de tus datos?

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!

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Casos de uso de calidad e integración de datos

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”.

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Qlik ¿Cómo implementarlo?

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!

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Integración de herramientas con Qlik Sense

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!

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Paso a paso de cómo modificar un objeto nativo de Qlik

Requisitos: Conocimientos previos de HTML. Conocimientos previos de CSS. Conocimientos previos de herramienta de desarrollador de Google. Conocimientos previos de herramienta de desarrollador de Qlik. ¿Cómo Instalarlo? Para instalar la extensión SIMPLE KPI haga click en el siguiente link: https://github.com/alner/qsSimpleKPI O busque la extensión desde la Plataforma de Qlik Branch: https://developer.qlik.com/garden Luego, debe de acceder a la Qlik Management Console (QMC) del servidor. https://[URL Servidor]/qmc Por ultimo seleccione ‘Import’ y suba el archivo ZIP de la extensión. Paso a paso Nota: Para poder realizar este instructivo debe de haberse creado previamente un KPI nativo de Qlik. Arrastre a la hoja el objeto SIMPLE KPI que se encuentra en Objetos personalizados/Extensiones en el panel de la izquierda. Haga click en agregar medida y escriba 0 en la caja de texto. Presione a la tecla enter. En el panel de la derecha marque las casillas de “Hide label” y “Hide value”. Tras haber realizado los pasos anteriores debería de haber quedado un objeto vacío/invisible que podrá dejar oculto en un espacio de su hoja. En este podrá embeber el CSS que modificará los estilos de la hoja en la que se encuentre. Para modificar un objeto especifico de Qlik debe de conocer el ID de ese objeto y para ello debe de acceder a las herramientas de desarrollador. Nota: Para acceder a las herramientas de desarrollador escriba al final de la URL del sitio lo siguiente: “options/developer” También deberá de conocer la clase a la cual va a modificar su CSS y para ello debe de utilizar las herramientas de desarrollador de google presionando la tecla F12. para agilizar el proceso haga click en el icono y clickee el objeto que desea modificar de este modo le será más sencillo encontrar la/s clase/s que le corresponde al objeto.  Una vez haya encontrado la clase y obtenido el ID del objeto podrá aplicarle CSS a través del objeto creado con la extensión SIMPLE KPI. Ahora pongámoslo a prueba Haga click derecho en el objeto que desea personalizar y seleccione Developer. Copie la ID del Objeto. Haga click en el objeto de la extensión SIMPLE KPI que creó con anterioridad. Diríjase a la sección de Styles que se encuentra en Aspecto/Styles en el panel derecho. En esta Sección es donde podrá aplicar el CSS. En la caja de Texto escriba lo siguiente: Al aplicar el CSS el resultado esperado debería de ser el siguiente: Nota: Tenga en cuenta que las clases pueden variar dependiendo de la version de Qlik que este utilizando. Ventajas Todo objeto que tenga una clase CSS dentro de la app se podrá modificar con esta extensión, un KPI, el titulo o el valor del mismo, un registro en una tabla, un encabezado son algunos ejemplos de esto. Esta herramienta te da control total de los estilos de tu app. Desventajas Al ser una herramienta externa a Qlik puede traer problemas de optimización y carga de los objetos de la extension. Por Facundo Arce ¡Gracias por leer!

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Open data, datos sin limites

¿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

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¿Qué es Qlik? Función y Beneficios.

En todas las áreas de una organización se generan infinidad de datos, desde finanzas y recursos humanos hasta marketing y ventas. La plataforma Qlik se presenta como la solución ideal para explorar todos los rincones y extraer el valor oculto detrás de estos datos, sin importar su origen o ubicación. Qlik no se limita a ser una herramienta de visualización de datos, es mucho más que eso. Es una plataforma completa para el descubrimiento. Permite democratizar los datos, recopilar, procesar y extraer valor de ellos para que sean accesibles a toda la empresa. También facilita realizar inteligencia aumentada sobre los datos de nuestra compañía, esto lo consigue a través de la indexación asociativa que generan automáticamente conocimientos sobre los datos para que puedan ser explorados por los usuarios, sin la necesidad de escribir consultas SQL complejas. Esto también recibe el nombre de alfabetización de los datos, dicho en otras palabras, Qlik nos ayuda a leer y entender mejor los datos. Plataforma de Qlik Qlik es una compañía que ofrece soluciones de Data Analytics y Data Integration, pero nos vamos a centrar específicamente en la plataforma de Qlik Data Analytics. Destacamos sus principales soluciones: Qlik Sense QlikView ¿Qué es la plataforma Qlik Data Analytics? Es la solución de Qlik en la que los conjuntos de datos pasan por un proceso de examinación y evaluación para descubrir patrones, tendencias, correlaciones y otros conocimientos útiles. Se utilizan diversas técnicas y herramientas, como estadísticas, minería de datos, aprendizaje automático (machine learning) y visualización de datos, para convertir datos crudos en información significativa. El data analytics implica recopilar datos de diferentes fuentes, limpiarlos y organizarlos para su análisis. Luego, se aplican técnicas analíticas para descubrir información oculta, identificar patrones o tendencias relevantes, y obtener conocimientos accionables. Estos conocimientos pueden ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas, optimizar procesos, mejorar la eficiencia, identificar oportunidades de crecimiento y resolver problemas empresariales. ¿Qué es Qlik Sense? Qlik Sense es un producto de visualización y descubrimiento de datos que le permite crear con facilidad unas visualizaciones flexibles, interactivas y tomar decisiones correctas basadas en los datos. Es una plataforma de BI Self service (Autoservicio), permitiendole a las áreas de negocio construir visualizaciones e indicadores basados en modelos de datos provistos por el área BI, logrando descentralizar el área de TI. Con Qlik Sense podemos hacer todas las preguntas que se nos ocurran y responderlas una tras otra al instante, a medida que trabajamos, avanzando por nuestra propia ruta hacia el conocimiento. Nos permite explorar los datos libremente, aprendiendo a cada paso del camino y descubriendo los pasos siguientes basándonos en descubrimientos que hemos hecho antes. Podremos ver nuestras aplicaciones y cuadros de mando sin conexión mediante análisis móviles, además de trabajar directamente desde el smartphone a través de la aplicación Qlik Sense Mobile disponible en iOS y Android. Cuenta con capacidades de colaboración, lo que significa que los usuarios pueden compartir visualizaciones, paneles y aplicaciones con otros miembros de la organización. Además, la plataforma ofrece opciones de seguridad y gobernanza de datos para proteger la información confidencial y garantizar el cumplimiento normativo. ¿Qué es QlikView? QlikView es como tal una solución de BI que nos permite analizar y utilizar información de distintos puntos de origen de datos. De esta forma, podemos obtener una visión global sobre los datos de una compañía y las relaciones existentes entre ambos. Con QlikView, podemos extraer datos de diversas fuentes, como bases de datos, hojas de cálculo y sistemas empresariales, y combinarlos en una sola aplicación. La plataforma utiliza una tecnología de asociación de datos única que permite a los usuarios explorar los datos de forma flexible y descubrir relaciones ocultas entre ellos. ¿Cómo puede ayudar Qlik a tu organización? Qlik es una plataforma líder en el mercado, por lo que puede ser de ayuda en varios aspectos: Visualización de datos Qlik permite visualizar datos complejos de manera intuitiva y atractiva. Proporciona una amplia gama de herramientas de visualización que ayudan a los usuarios a comprender rápidamente los patrones, tendencias y relaciones en los datos. Esto facilita la toma de decisiones basada en datos y fomenta una comprensión más profunda de la información empresarial. Análisis interactivo Qlik ofrece capacidades de análisis interactivas que permiten a los usuarios explorar los datos a fondo. Puedes realizar búsquedas instantáneas, filtrar, clasificar y manipular los datos en tiempo real para obtener respuestas a preguntas específicas. Esto proporciona un enfoque más ágil y orientado al descubrimiento en el análisis de datos. Integración de datos Qlik puede conectarse a una amplia variedad de fuentes de datos, incluidas bases de datos, sistemas ERP, aplicaciones en la nube y más. Esto permite una integración fluida de los datos en un único punto de acceso, lo que facilita la combinación y análisis de información de múltiples fuentes. Descubrimiento de datos Qlik utiliza tecnología de descubrimiento de datos que permite a los usuarios explorar y analizar información de manera autónoma. Esto significa que los usuarios pueden descubrir nuevas relaciones y patrones en los datos sin necesidad de depender de informes estáticos o consultas predefinidas. Es especialmente útil para identificar insights valiosos y oportunidades ocultas en los datos. Acceso móvil y colaboración Qlik proporciona aplicaciones móviles que permiten acceder a los análisis y visualizaciones desde dispositivos móviles. Esto facilita el acceso a la información en cualquier momento y lugar. Además, Qlik fomenta la colaboración al permitir a los usuarios compartir análisis, visualizaciones y hallazgos con otros miembros de la organización, lo que promueve la toma de decisiones basada en datos de forma colaborativa. Nuestro equipo en Datalyst cuenta con una sólida experiencia en el uso de Qlik para visualizar, analizar e interpretar datos complejos. Desde la creación de paneles de control interactivos hasta el diseño de visualizaciones impactantes, tenemos las habilidades necesarias para proporcionarte una visión clara y accionable de tus datos empresariales. Comprenderemos tus necesidades específicas y adaptaremos la solución de Qlik a tu entorno empresarial. Trabajaremos para identificar los objetivos de análisis, definir los KPI clave y diseñar visualizaciones personalizadas que se alineen con tus requerimientos. Ya sea que estés buscando implementar

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Dashboard, la importancia del contexto

Este post nos ayudará a la hora de comunicar data al cliente, el poder relatar las historias con data es algo cada vez más importante en un mundo en donde cada vez es mayor la necesidad de toma de decisiones en base a analíticas. Para esto, debemos de tener en cuenta 6 puntos: Entender el contexto Elegir los elementos correctos Ordenar Enfocar la atención donde se necesita Pensar como diseñador Relatar una historia La importancia del contexto Se debe prestar atención y tiempo al contexto a la hora de comunicar, por eso nos debemos hacernos 3 preguntas: ¿Para quién? Mientras más específico sea uno con quien es el tipo de cliente con el que se trata, nos vamos a encontrar en una mejor posición a la hora de comunicarnos. ¿Para qué? ¿Qué necesitas que el cliente sepa? Aquí debes de pensar qué datos necesitamos para hacer de nuestra historia clara, fácil de entender y relevante para el cliente ¿De qué manera? Aquí podremos ver los recursos con los que contamos y preguntarnos: ¿Con qué recursos podríamos llegar a lo que queremos? Con esto en mente, podemos darnos cuenta que el poder articular precisamente a quien nos queremos dirigir y de qué manera antes de desarrollar contenido previene iteraciones y aseguramos que lo que desarrollamos cumple con lo previsto. Elegir los elementos correctos Existen muchos gráficos y otros objetos de visualización, pero solo algunos nos ayudarán en la mayoría de nuestras necesidades. Texto Simple (KPI) Cuando solo tienes un número o dos para presentar, quizá un texto simple es la mejor manera de presentarlo, piensa en solo usar el número y algunas palabras para aclarar tu punto. Tablas Las tablas son útiles para comunicar una situación en donde cada persona lee aquellas filas y columnas que son de su propio interés, si necesitamos comunicar diferentes unidades y medidas, puede ser que una tabla sea mejor que un gráfico. Algo a tener en cuenta es la tabla debe ser una con el fondo, no dejes que tableros con bordes oscuros obstruyan la visualización, mejor usar bordes claros o blancos. Los bordes de las tablas deben de ser de color claro, o inexistentes. Los datos son los que tienen que resaltar, no los bordes.         Heavy borders Light borders Minimal borders Tabla de Temperatura Una manera de mezclar los datos a incluir haciendo uso de pistas visuales es a través de un heatmap . Un heatmap es una forma de visualización en tabla en donde lo que resalta no son los datos, sino los colores que relatan la magnitud de nuestros datos. Como podemos observar, en la tabla común nos estaríamos encontrando analizando columnas y filas para encontrarle un sentido a lo que estamos mirando, donde es que los números son altos o bajos, y memorizando para posicionar las categorías presentadas en la tabla. Para reducir todo este proceso, podemos usar la saturación de color para mostrar pistas visuales, que ayuda a nuestros ojos a visualizar los puntos de interés. GRÁFICOS Una tabla bien diseñada es más fácil de comprender que una tabla bien diseñada, ya que, mientras las tablas interactúan con nuestro nuestro sistema verbal, los gráficos se comunican con nuestro sistema visual. Los gráficos conviven en 4 categorías: puntos, líneas, barras y área. PUNTOS Punto de dispersión(Scatterpoint) Son útiles para mostrar relaciones entre dos dimensiones porque te permiten codificar datos simultáneamente en un eje vertical y horizontal. Por ejemplo, supongamos que administramos una flota de autobuses y queremos comprender la relación entre las millas recorridas y el costo por milla. LINEAS Son frecuentemente utilizados para mostrar datos continuos, como lo son las unidades de tiempo: días, meses, años. Grafico lineal (Line Graph) Pueden mostrar una serie o múltiples series de datos         Valor único Dos valores Múltiples valores Gráfico de pendiente (Slopegraph) Pueden ser de ayuda cuando tienes dos puntos de comparación y buscas comparar variaciones entre los dos puntos Barras Son los mas comunes y fáciles de entender, pero, siempre hay que hacer correctamente la comparación visual. En cuento a la altura, siempre debemos tener en cuenta que nuestra base debe de ser cero, de no ser así, las dimensiones visuales no se van a mostrar correctamente y va a generar una mala comparación visual. En cuanto al ancho de las barras, no hay reglas firmes y rigurosas, pero en general las barras deben de ser más anchas que el espacio entre ellas. Demasiado delgado Demasiado grueso Perfecto VARIACIONES Gráfico de Barra Vertical (Vertical Bar Chart) Como los gráficos lineales, estos pueden contar con uno o mas puntos, tengan en cuenta que, mientras mas puntos añadas, mas difícil será de leer. Valor único Dos valores Múltiples valores Gráfico de barras verticales apiladas (Stacked Vertical Bar Chart) Los casos de uso para este grafico son limitados. Están pensados para permitir la comparación total entre categorías y también ver como se compone cada categoría, por lo que se pueden sentir rápidamente abrumadores visualmente. Gráfico en Cascada (Waterfall Chart) Este gráfico puede ser utilizado para separar las piezas de un gráfico apilado para visualizar uno a la vez, o para mostrar un punto de partida, sus incrementos y decrementos, y el resultado en el punto final. Gráfico de barras horizontales (Horizontal bar chart) Los gráficos horizontales son extremadamente fáciles de leer, es especialmente útil cuando los nombres de nuestra dimensiones son muy largos.  Valor único Dos valores Multiples valores Gráfico de barras horizontales apiladas(Stacked horizontal bar chart) Similar al gráfico de barras verticales apiladas, los gráficos de barras horizontales son utilizados para mostrar los totales en diferentes categorías, pero también para dar una idea de las piezas del subcomponente. Se pueden estructurar para mostrar valores absolutos o sumar al 100%. ÁREA Podemos utilizarlos en momentos donde nuestros valores con valores altamente diferentes EVITAR También hay algunos tipos de gráficos y elementos que debe evitar: gráficos circulares, gráficos de anillos y 3D . El ojo humano no es bueno para atribuir valor cuantitativo al espacio bidimensional. Dicho

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