Posts publicados por Adrián Vazquez

JIRA se ha convertido en la herramienta de desarrollo software número uno utilizada por equipos ágiles. En este artículo vamos a contaros cómo conectar su plataforma JIRA Cloud con PowerBi para extraer toda la información sobre nuestros proyectos.

Durante 12 años consecutivos, PowerBi ha sido reconocido como líder en plataformas de análisis e inteligencia empresarial por Gartner. Pero… ¿Qué es Gartner? Se trata de una empresa de consultoría e investigación que incluye entre sus clientes a algunas de las más grandes empresas, agencias de gobierno y empresas tecnológicas. Si deseas más información sobre PowerBi, puedes consultar nuestras publicaciones anteriores ‘¿Qué es Power BI?‘ y ‘Power BI: Paneles e informes‘.

Dicho esto, y haciendo las introducciones necesarias, veremos ahora cómo PowerBi nos permite acceder directamente al API web de JIRA y así obtener nuestros datos de una forma rápida y sencilla.

Ventajas y desventajas

Utilizar este método nos proporciona una serie de ventajas e inconvenientes frente a otras opciones. Echemos un vistazo a las ventajas:

  • Los datos se obtienen directamente del origen, sin intermediarios: no necesitaremos más que nuestras credenciales de acceso a JIRA para obtener la información.
  • Nuestros datos estarán actualizados al instante: toda la información se obtiene directamente desde el API de JIRA, de modo que actualizando nuestros datos desde PowerBi obtendremos la última versión disponible al instante.
  • Poder conectar múltiples orígenes de datos: ¿tienes algún otro servicio conectado en su empresa? Desde PowerBi es posible conectar todos los orígenes, ya sean bases de datos, documentos en la nube, etc…, unificarlos y combinar toda la información en un único cuadro de mando.

Por otra parte, conectar el API de JIRA cloud con PowerBi tiene una pequeña desventaja. El método soporta mal los cambios. En el caso de que alguno de nuestros orígenes de datos falle o se modifique, todos nuestros datos quedarán desactualizados y muy probablemente no serán válidos. De todas formas, siempre podremos actualizar nuestro proyecto de PowerBi con una nueva estructura y resolver cualquier problema…

Además, hay que tener en cuenta, que conectarse a un API web tiene sus restricciones. La parametrización de las llamadas al API para obtener los datos al completo es una de ellas.

Veamos un ejemplo con tan sólo unos minutos, podrás visualizar los datos de JIRA desde PowerBi.

 

Ejemplo

 

1. Obtención de las peticiones de Jira en PowerBi

El primer paso consiste en obtener nuestra URL de conexión con el API de JIRA. Para ello, tenemos que sustituir en la URL siguiente, el campo <URL_JIRA> por el nombre d nuestro JIRA.

https://<URL_JIRA>.atlassian.net/rest/api/2/search?jql&maxResults=100

Una vez disponemos de nuestra propia URL, abrimos un nuevo proyecto de PowerBi y hacemos click en el desplegable ‘Obtener Datos -> Web’. Ahora introducimos la URL anterior y hacemos click en aceptar. A continuación, nos debemos autenticar usando uno de los métodos proporcionados. Puedes encontrar más información sobre la autenticación en el siguiente enlace.

Finalmente, ya tendríamos nuestros datos cargados en PowerBi listos para ser transformados.

 

2. Transformación de los datos

Para la transformación de datos, emplearemos la siguiente transformación a modo de ejemplo. Para que puedas usarla, tan sólo será necesario reemplazar la URL. Una vez modificada, accedemos al editor avanzado y pegamos el bloque de código.

Código de ejemplo
let
Origen = Json.Document(Web.Contents("<URL_JIRA>")),
issues = Origen[issues],
#"Convertida en tabla" = Table.FromList(issues, Splitter.SplitByNothing(), null, null, ExtraValues.Error),
#"Se expandió Column1" = Table.ExpandRecordColumn(#"Convertida en tabla", "Column1", {"expand", "id", "self", "key", "fields"}, {"Column1.expand", "Column1.id", "Column1.self", "Column1.key", "Column1.fields"}),
#"Se expandió Column1.fields" = Table.ExpandRecordColumn(#"Se expandió Column1", "Column1.fields", {"issuetype", "priority", "status", "progress"}, {"Column1.fields.issuetype", "Column1.fields.priority", "Column1.fields.status", "Column1.fields.progress"}),
#"Se expandió Column1.fields.issuetype" = Table.ExpandRecordColumn(#"Se expandió Column1.fields", "Column1.fields.issuetype", {"name"}, {"Column1.fields.issuetype.name"}),
#"Se expandió Column1.fields.priority" = Table.ExpandRecordColumn(#"Se expandió Column1.fields.issuetype", "Column1.fields.priority", {"name"}, {"Column1.fields.priority.name"}),
#"Se expandió Column1.fields.status" = Table.ExpandRecordColumn(#"Se expandió Column1.fields.priority", "Column1.fields.status", {"name"}, {"Column1.fields.status.name"}),
#"Se expandió Column1.fields.progress" = Table.ExpandRecordColumn(#"Se expandió Column1.fields.status", "Column1.fields.progress", {"progress", "total"}, {"Column1.fields.progress.progress", "Column1.fields.progress.total"}),
#"Columnas quitadas" = Table.RemoveColumns(#"Se expandió Column1.fields.progress",{"Column1.expand", "Column1.id", "Column1.self", "Column1.key"}),
#"Columnas con nombre cambiado" = Table.RenameColumns(#"Columnas quitadas",{{"Column1.fields.issuetype.name", "Tipo"}, {"Column1.fields.priority.name", "Prioridad"}, {"Column1.fields.status.name", "Estado"}, {"Column1.fields.progress.progress", "Progreso"}, {"Column1.fields.progress.total", "Total"}}),
#"Tipo cambiado" = Table.TransformColumnTypes(#"Columnas con nombre cambiado",{{"Tipo", type text}, {"Prioridad", type text}, {"Estado", type text}, {"Progreso", Int64.Type}, {"Total", Int64.Type}}),
#"Índice agregado" = Table.AddIndexColumn(#"Tipo cambiado", "Índice", 0, 1),
#"Columnas reordenadas" = Table.ReorderColumns(#"Índice agregado",{"Índice", "Tipo", "Prioridad", "Estado", "Progreso", "Total"})
in
#"Columnas reordenadas"

Con estas transformaciones, los datos de nuestro estarán cargados en PowerBI y ya podremos empezar a mostrar los resultados. ¡Pero esto no queda aquí! Ahora puedes seguir profundizando en el informe y adecuándolo según tus necesidades.

3. Presentación de los datos

Éste es un simple ejemplo que hemos realizado con los datos que hemos extraído de nuestro JIRA en tan solo un par de minutos.

Dedicándole más tiempo y unificando varios orígenes de datos, se podrían conseguir cuadros de mando más complejos que muestren en profundidad la información contenida en JIRA. Estos cuadros de mando te permitirán conocer la situación actual de tu empresa en un click.

¡Ya has aprendido a cómo conectar JIRA con PowerBi y construir cuadros de mando! Ahora puedes contactar con nosotros si deseas más información o tienes alguna duda.

Seguramente, habrás oído hablar de términos como Machine Learning o Inteligencia Artificial. En la actualidad, cada vez son más los medios de comunicación que comienzan a emplear esta serie de términos, aunque algunas veces realmente desconozcan la aplicación que puedan tener.

Si es tu caso, tranquilo, estás en el sitio adecuado. En este artículo daremos un repaso al concepto de Machine Learning, así como a algunas de sus aplicaciones reales.

¿Qué conocemos como Machine Learning?

El concepto de Machine Learning se refiere al hecho de que las máquinas puedan aprender mediante algoritmos capaces de generalizar y automatizar comportamientos a partir de unos datos de entrada, obteniendo conclusiones relevantes como salida.

Tiene como propósito que las personas y las máquinas trabajen conjuntamente, al éstas ser capaces de aprender como un ser humano lo haría. Este aprendizaje se basa en el desarrollo de la capacidad de la máquina de asociar patrones, pudiendo así desempeñarse de manera autónoma.

¿Y cómo es posible esto? El factor clave son los datos. Permiten a la máquina etiquetar con mayor seguridad y ofrecer mejores predicciones.

Tipos de aprendizaje

Dependiendo de los datos que tengamos, el aprendizaje se realizará de un modo u otro. Entre los diferentes tipos de aprendizaje en Machine Learning podemos encontrar:

  • Supervisado: La información de entrenamiento es completa, es decir, tenemos los datos de entrada y la salida de estos. Es el tipo de aprendizaje que mejores resultados ofrece, ya que es el que más información posee.
  • No supervisado: Únicamente se disponen de los datos de entrada y tiene como objetivo el obtener la información de salida, de la que no tiene ningún dato.
  • Semi-supervisado: Híbrido entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.
  • Adaptativo: Se parte de un modelo previo cuyos parámetros se modifican o adaptan usando los nuevos datos de entrenamiento.
  • On-line: El sistema aprende mediante el propio proceso de predicción en el que hay una supervisión humana que consiste en validar o corregir cada salida en función de la entrada.
  • Por refuerzo: Híbrido entre el aprendizaje on-line y el aprendizaje semi-supervisado. Se basa en el argumentum ad baculum, utilizado normalmente en la educación de los animales.

Aplicaciones

Basta de definiciones. ¿Qué mejor manera de conocer el concepto de Machine Learning que descubriendo lo que nos puede ofrecer? A continuación, encontramos algunas de sus principales aplicaciones:

  • Etiquetado de correo electrónico como spam.
  • Reconocimiento de caracteres.
  • Detección de patrones en imágenes.
  • Reconocimiento de voz.
  • Detección de fraude en transferencias mediante tarjetas de crédito.
  • Predicción de la demanda, impagos o incluso abandono del cliente en compañías telefónicas.
  • Predicciones económicas.
  • Sistemas de recomendación, como por ejemplo los que utilizan compañías como Spotify o Amazon.
  • Clasificación de clientes en campañas de marketing.

¿Quieres conocer más detalles?

En sumamoOs tenemos un equipo dispuesto a ayudarte a que comiences a aprovechar el potencial que pueden ofrecer a tu empresa las técnicas basadas en inteligencia artificial y minería de datos. De modo que, si quieres averiguar más detalles, puedes echar un vistazo aquí o  contactar con nosotros para conocer cómo transformar tu empresa empleando está creciente corriente tecnológica.

Tradicionalmente, las empresas han dividido sus instrumentos de colaboración en varias líneas. De este modo, existían diferentes canales con los que, entre otras cosas, los miembros de la organización podían comunicarse entre ellos y compartir información relevante.

No obstante, en los últimos años, han ido apareciendo nuevas herramientas que unifican estos instrumentos de colaboración en un único canal. En este artículo destacamos dos de las que componen la suite de Office 365: Microsoft SharePoint y Microsoft Teams.

Una nueva generación de herramientas

Microsoft Sharepoint y Microsoft Teams, junto con otras, constituyen una nueva generación de herramientas que alinean todas las posibles formas de colaboración en un único sentido. Esto presenta una serie de ventajas:

Todo lo necesario en un mismo lugar

Imagina que estás inmerso en una tarea importante, ¿qué mejor que tener las herramientas que necesitas en un mismo lugar? De este modo en Microsoft Teams mensajes, reuniones, apuntes y documentos están todos juntos, pudiendo ser accesibles por cualquier persona del equipo en tiempo real.

La nube como tu principal aliado

Olvídate de tener que enviar fastidiosos e-mails al resto del equipo para mantenerlos al tanto de aquello que estás haciendo. Cuando cargas un documento en Microsoft Teams, se envía una notificación al resto del equipo indicando la existencia de ese fichero.

Presenta la información y conversa sobre ella

El equipo puede tener una conversación directamente en el canal sobre la información que se presenta allí mismo. Así se elimina la necesidad de enviar un vínculo a una herramienta externa.

¿Qué es Microsoft SharePoint?

Como comentamos en anteriores artículos, SharePoint es una aplicación que se utiliza como un sistema de almacenamiento y plataforma de gestión de documentos.

¿Qué es Microsoft Teams?

Microsoft Teams es el nuevo espacio de trabajo basado en mensajería de Office 365. Es una plataforma que ofrece mensajería con archivos adjuntos y reuniones en un espacio virtual en tiempo real.

¿Cómo se complementan?

Microsoft Teams y los sitios de equipo de SharePoint se organizan por el asunto, el proyecto, la organización o incluso algún otro aspecto. A partir de ahí, para cualquier organización, los canales de Microsoft Teams seguirán una estructura similar a los equipos de SharePoint (también conocidos como sitios de equipo).

Cada grupo de Microsoft Teams tiene un sitio de equipo de SharePoint asociado a él y es allí donde los documentos del canal se almacenan. Cada canal es asociado con una carpeta en la biblioteca de documento del sitio de SharePoint.

¡Vayamos a la práctica!

Ahora ya tenemos la idea de que Microsoft Teams y Microsoft Sharepoint forman un equipo perfecto trabajando juntos. Pero… ¿cómo llegar a ello?

Lo primero que necesitaremos conocer es si nuestro sitio de Sharepoint es un sitio clásico o moderno. Esto resulta importante ya que, si se trata de un sitio clásico, antes de dar de alta un nuevo equipo desde Microsoft Teams deberemos dar de alta un nuevo grupo de Office 365. En un sitio moderno este paso no es necesario, ya que se añade automáticamente con la creación del sitio.

De forma que nos resulte más sencillo poder distinguir entre ambos tipos de sitios, en la siguiente ilustración se muestra el formulario de edición de un sitio clásico y el de un sitio moderno:

Una vez cumplidos los requisitos previos, crearemos nuestro equipo en Microsoft Teams mediante la opción Crear equipo.
Seguidamente, buscaremos la opción Crear desde un grupo de Office 365 existente.
Tan sólo nos quedará seleccionar el grupo de Office 365 al que estará asociado el equipo de Microsoft Teams.
¡Eso es todo! Ya podremos añadir documentos que se replicarán en el sitio de Sharepoint y que, a la vez, estarán disponibles desde el canal del equipo.

¿Quieres conocer más detalles?

En sumamoOs tenemos un gran conocimiento en la gestión documental con Microsoft Sharepoint. Además, tenemos totalmente integrado en nuestro día a día el uso de Microsoft Teams. De modo que, si quieres averiguar más detalles sobre ambas herramientas, puedes echar un vistazo aquí o  contactar con nosotros para conocer cómo transformar la operativa de tu empresa aprovechando esta nueva generación de aplicaciones.
Hace unos meses, tuve la oportunidad de probar suerte para obtener la certificación MSCA BI Reporting, con la que poner en valor los conocimientos y habilidades que había ido adquiriendo en mi día a día. ¿Tú también estás interesado en saber cómo obtenerla? Si es así, continúa leyendo este artículo donde te cuento mi experiencia personal y algunos consejos que pueden serte útiles.

¿En qué consiste la certificación?

La certificación está compuesta por dos exámenes, con los que se evalúa nuestra capacidad para analizar los datos y presentarlos correctamente. En cada uno de ellos se examinan, entre otras, las siguientes habilidades:

  • Examen 70-778: Analizar y visualizar datos con Microsoft Power BI
    • Conectar a diferentes orígenes de datos, como pueden ser bases de datos (SQL Server, Oracle, etc), ficheros de texto o servicios de Big Data.
    • Realizar transformaciones a los datos, aplicando reglas de negocio o dando formato a la información para su posterior visualización.
    • Adecuar la información, por ejemplo, rellenando datos incompletos.
    • Añadir medidas y columnas calculadas al modelo de datos con las que profundizar en la información disponible.
    • Crear informes y paneles, sabiendo elegir en cada momento qué componente de los que ofrece Power BI se ajusta más a nuestras necesidades.
    • Administrar el acceso a los diferentes informes de una organización, así como la actualización de los datos de estos.
  • Examen 70-779: Analizar y visualizar datos con Microsoft Excel
    • El examen es muy similar al anterior, por lo menos en lo que respecta a la obtención de los datos y a su posterior transformación y adecuación. Sí que existe diferencia en cuanto a la visualización de la información. En este examen es necesario conocer como presentar los datos empleando Pivot Tables o Pivot Charts.

¿Cómo preparar el examen?

Como ya sabrás, no existe una fórmula mágica si tu objetivo es convertirte en un Jedi en el análisis de datos con Microsoft Power BI y Microsoft Excel. No hay otra manera que preparar el examen a conciencia. Toda recompensa requiere su esfuerzo.

Es por ello que, independientemente de si ya has trabajado con ambas herramientas anteriormente o nunca las has utilizado, conviene echarle un vistazo a alguno de los siguientes recursos de aprendizaje:

  • Inicialmente, con estos cursos de la plataforma Edx podrás empezar desde el principio:
  • Si ya tienes algo de experiencia, puedes refrescar conceptos y ponerlos en práctica revisando los libros para cada uno de los exámenes.
    Para acceder a ellos existen varias opciones. Una de ellas es la plataforma Safari Books Online, a la cual tenemos acceso en la empresa todo el equipo. Otra opción, como hizo sumamoOs en mi caso, es adquirirlos en papel. Se pueden encontrar disponibles tanto en Amazon como en Microsoft Press Store.
  • Finalmente, si quieres averiguar lo que sabes o descubrir posibles carencias en tu aprendizaje, en el siguiente enlace podrás realizar un cuestionario sobre la herramienta del primer examen, Microsoft Power BI:

¡Llega el día del examen!

¡Qué nervios! El examen dura aproximadamente dos horas y es en todo momento monitoreado, para evitar que haya irregularidades. Puedes realizarlo en casa, en un entorno preparado, o en un centro especializado. Mi recomendación es que intentes encontrar uno de estos cerca de tu lugar de residencia, ya que tienen todo preparado y tú te limitas sólo a lo más importante: ¡aprobar!

Terminadas las dos pruebas, tendrás la recompensa del trabajo bien hecho y, por supuesto, una certificación con la que acreditar tus conocimientos y habilidades.

MSCA BI Reporting

¿Quieres conocer más detalles?

En sumamoOs somos partner de Microsoft especializados en el análisis y extracción de datos con Power BI, de modo que, si quieres averiguar más detalles sobre la herramienta, puedes echar un vistazo aquí o contactar directamente con nosotros a través del siguiente formulario para conocer cómo transformar tu empresa empleando una herramienta líder en el sector de la inteligencia empresarial.

Hace algunos días hablábamos de Microsoft Power BI como una herramienta líder para la generación y visualización de los datos de la organización.

Dependiendo de cuál sea la finalidad de lo que se pretende visualizar, Power BI distingue entre informes y paneles. Pero ¿Qué son cada uno de ellos? ¿Y cómo puedo compartirlos con el resto del equipo? En este artículo comentaremos brevemente ambas herramientas y daremos un repaso a las opciones de colaboración que presentan.

Paneles vs informes

Un informe es una página o conjunto de páginas que, mediante diferentes tipos de visualizaciones, otorga información detallada de los datos.

Se basa en un único conjunto de datos. Sin embargo, esto no implica que no permita conectarse a múltiples fuentes de información. La clave es que solamente emplea un modelo de datos con los distintos orígenes unificados.

Además, los informes en Power BI son totalmente flexibles e interactivos. Permiten agregar y quitar datos, cambiar los tipos de visualización y aplicar filtros para profundizar en la información de la empresa con el objetivo de detectar problemas y buscar respuestas.

Un panel es un resumen generado a partir de un informe. Sin embargo, presenta algunas diferencias con respecto a éste que conviene destacar:

  • Un panel puede estar formado por visualizaciones de uno o varios informes y, por tanto, por uno o varios conjuntos de datos. Sin embargo, como ya hemos comentado anteriormente, un informe tan sólo tiene disponible un único origen de datos.
  • Un panel permite anclar páginas completas de un informe.
  • Con un panel se pueden crear alertas para enviarlas por correo electrónico cuando se cumplan determinadas condiciones.
  • Si bien un informe permite jugar con los datos filtrando la información, un panel no ofrece el uso de filtros. Sin embargo, es posible generar paneles con un estado determinado filtrando previamente el informe que sirve de origen.
  • Con un panel se pueden formular preguntas en lenguaje natural y obtener como respuesta la información que se necesita.

Compartir paneles e informes en Power BI

Hemos creado nuestros informes y paneles. ¿Y ahora qué? ¿Cómo podemos compartir esta información con el equipo o con el resto de los usuarios de la empresa?

La respuesta depende de una serie de factores. Por ejemplo, si queremos que un compañero únicamente visualice un determinado informe o panel, podemos compartirlo directamente con él. En cambio, si ese informe debe ser accesible por un amplio público, probablemente resulte conveniente compartirlo mediante una aplicación.

Compartir un informe o panel

Mediante la opción de compartir, otorgaremos acceso a un usuario de nuestra organización o de fuera de ella para que visualice nuestro informe. El nivel de permisos de acceso puede ser de lectura o de edición.
Compartir un informe o panel
Conviene destacar que para compartir el contenido se necesitará una licencia de Power BI Pro (y aquellos con quienes se comparte, también) o que el contenido esté en un área de trabajo de una capacidad Premium.

Creación de una aplicación

Otra opción para compartir nuestros informes es la creación de una aplicación. Con ella podremos compartir simultáneamente multitud de informes, paneles y conjuntos de datos de un área de trabajo con muchos usuarios.

Al igual que con la opción de compartir, es posible dar acceso a una aplicación a usuarios fuera de la organización.

Creación de una aplicación

¿Quieres saber más sobre Power BI?

En sumamoOs somos partner de Microsoft especializados en el análisis y extracción de datos con Power BI, de modo que, si quieres averiguar más detalles sobre el uso de paneles e informes, puedes echar un vistazo aquí o contactar directamente con nosotros a través del siguiente formulario para conocer cómo transformar tu empresa empleando la infinidad de posibilidades que ofrece Power BI.