Categoría: Big Data

¡La espera ha terminado! Han llegado las esperadas novedades de Power BI  de julio y agosto 2023. Te proporcionaremos un artículo repleto de actualizaciones realmente fascinantes que examinaremos detalladamente en las próximas líneas. Prepárate para mantenerte al día con las últimas innovaciones  mientras exploramos cada una de estas emocionantes novedades. ¡Vamos allá!

1. Informes

Nuevo ajuste de escalado de rango de burbujas

Están introduciendo la nueva configuración de escalado del rango de burbujas para gráficos de dispersión y gráficos de mapas. Esta configuración da a los creadores de informes más control sobre cómo los tamaños de la burbuja (marcador) responden a los datos, lo que los hace más precisos o distintivos en función de la preferencia.

Con la opción de magnitud, las áreas de burbujas siguen de cerca las proporciones de los datos. Con la opción de rango de datos, los límites de tamaño de la burbuja se asignan al mínimo y al máximo de los datos. La opción automática, que es la configuración predeterminada para los nuevos informes, selecciona la opción adecuada en función de las características de los datos.

Esta configuración se puede ajustar en el panel de formato, Marcadores > Forma > Escala de rango para gráficos de dispersión o Burbujas > Tamaño > Escala de rango para mapas.

Para los informes creados en versiones anteriores de Power BI, esta configuración predeterminada es (obsoleta) para los gráficos de dispersión (que difiere en el manejo de valores negativos) y el rango de datos para los gráficos de mapas.

Los gráficos de Azure Maps también incluirán esta función en una próxima actualización del producto.

En la figura anterior, el tamaño de cada país representa la población urbana, que también se muestra en el eje y.

Líneas suavizadas y líderes

Nos complace anunciar el lanzamiento de una de las características más aclamadas. Los creadores de informes ahora pueden crear gráficos de líneas y áreas más suaves, proporcionando un aspecto más pulido a sus visualizaciones. Para acceder a esta configuración, ve a Líneas > Forma > Tipo de línea.

Recientemente han añadido líneas de guía tanto para los gráficos de líneas como de áreas. Esta nueva función crea una conexión visual entre cada punto de datos y tu etiqueta correspondiente. Para acceder a esta función, simplemente ve a las Etiquetas de datos > Opciones > Líneas de guía.

Estas características son solo el comienzo de las muchas mejoras que tienen reservadas para gráficos, tablas, gráficos y marcadores en los próximos meses.

Interacción en el objeto

La nueva función de interacción en el objeto se lanzó para previsualizar en marzo. Este mes traen más mejoras y correcciones de errores.

Personaliza el selector de paneles

Ahora han añadido un nuevo botón «+» en el selector de panel para agregar rápidamente nuevos paneles directamente desde el selector de panel sin tener que ir a la cinta de la vista. Este menú también ofrece una breve descripción de qué paneles están disponibles y cuáles son sus funciones. Aún mejor, los paneles añadidos al conmutador se guardan en todos los informes. 

También puedes acceder a los 2 ajustes de preferencias lanzados el mes pasado para siempre mostrar el conmutador de panel y volver a adjuntar el menú de compilación como un panel utilizando el icono de engranaje.

Haz clic con CTRL para abrir varios paneles en el selector de paneles

Además de la opción de clic con el botón derecho «abrir en un nuevo panel«, ahora es aún más fácil abrir varios paneles desde el selector de panel simplemente manteniendo pulsada la tecla CTRL y haciendo clic en el panel que deseas abrir.

Ahora se admiten las subelecciones de Treemap:
Cambiar el tamaño y el posicionamiento de los menús en el objeto

Ahora han añadido la capacidad de cambiar el tamaño de los menús en el objeto horizontalmente, esto es especialmente útil cuando se trabaja con nombres de campos largos.

También han mejorado el posicionamiento de los menús en el objeto para hacer un mejor uso del espacio del lienzo. Anteriormente, cuando un objeto visual estaba cerca de la parte inferior del lienzo, el menú en el objeto era súper pequeño y requería desplazamiento para poder ver y usar los pozos de campo. Ahora, el menú en el objeto se mueve hacia arriba y se extiende hacia el lienzo para mostrar los pozos del campo sin necesidad de desplazarse.

Correcciones de errores notables:
  • La superposición de los botones en el objeto en la barra de fórmulas finalmente se ha resuelto. 
  • La información visual de la herramienta que se muestra automáticamente al abrir el menú de compilación, el bloqueo del botón de formato en el objeto ahora se ha corregido.
  • El tipo visual seleccionado ahora se refleja en la galería visual de la cinta en consecuencia.
  • El icono de color de relleno de la mini barra de herramientas ahora también refleja el degradado de formato condicional.
Las subelecciones de formato en el objeto ahora son compatibles con el modo de foco y enfoque

Al destacar un objeto visual o expandir el objeto visual en modo de enfoque, ahora puedes usar el formato en el objeto para subseleccionar y dar formato a los estilos.

En el modo de enfoque, puede ser difícil saber cuándo has entrado en el modo de formato con solo el borde sutil. Para abordar esto, han añadido un botón al encabezado para indicar mejor cuándo estás en modo de formato y cómo salir del modo de formato mientras permaneces en el modo de enfoque.

2. Modelado

Edita tu modelo de datos en el servicio Power BI

La edición del modelo de datos en la función de servicio lanzada se previsualizará en abril. A continuación se presentan las mejoras que están añadiendo este mes:

 Validación de la relación

Estan agregando la validación de relaciones en el Servicio, lo que facilita la creación y edición de relaciones en la web. Al igual que Power BI Desktop, a medida que defina las propiedades de tu relación, el sistema la validará automáticamente y ofrecerá las opciones adecuadas para la cardinalidad y las selecciones de filtro cruzado.

Actualizaciones de la función ORDERBY

Si hay espacios en blanco en los datos, puedes especificar dónde ordenarlos añadiendo «BLANKS LAST» o «BLANKS FIRST«. Por ejemplo, esta es una expresión perfectamente válida:

MayorSpender =  SELECCIONE LOS COLUMNAS (  ÍNDICE (  1,  ALLSELECTED ( ‘DimCustomer’),  ORDERBY ( SUMA ( ‘FactInternetSales’ [Cantidad de ventas] ), DESC BLANKS LAST)  ),  ‘DimCustomer’ [Nombre completo]  ) 

Especificar cómo se manejan los espacios en blanco es opcional y se puede combinar con la especificación de la dirección del pedido (DESC/ASC). Los valores válidos incluyen:

  • BLANKS DEFAULT. Este es el valor predeterminado. El comportamiento de los valores numéricos es que los valores en blanco se ordenan entre cero y valores negativos. El comportamiento de las cadenas es que los valores en blanco se ordenan antes que todas las cadenas, incluidas las cadenas vacías.
  • LOS ESPACIOS PRIMERO. Los espacios en blanco siempre se ordenan al principio, independientemente del orden de clasificación ascendente o descendente.
  • LOS ESPACIOS EN BLANCOS DURAN. Los espacios en blanco siempre se ordenan al final, independientemente del orden de clasificación ascendente o descendente.

3. Conectividad de datos

Google Analytics

El conector de Google Analytics se ha actualizado para admitir la API de datos de Google Analytics (Google Analytics 4). Para utilizar esta nueva funcionalidad, utiliza «Implementación 2.0» cuando te conectes. Las conexiones existentes no se verán afectadas.

Nueva experiencia moderna de conectividad de datos y descubrimiento en Dataflows

La comunidad de Power BI ha presentado la nueva experiencia de conectividad y descubrimiento de datos en Dataflow, Dataflow Gen2 y Datamart. Hoy en día, los usuarios pasan mucho tiempo buscando los datos correctos, la información de conexión y las credenciales correctas. Con la nueva experiencia Get Data, facilitan la navegación por diferentes artefactos de Fabric a través del centro de datos de OneLake. Esta experiencia mejorada tiene como objetivo acelerar este proceso y acercarte a los datos que estás buscando de la manera más rápida posible.

Azure Databricks, Databricks

Los conectores de Azure Databricks y Databricks se han actualizado. A continuación encontrarás las notas del equipo de Databricks.

  • Añade un nuevo DSRHandler a databricks-multicloud
  • Corregir el error UC_NOT_ENABLED y Catalog ‘spark’ no encontrado en la ruta de código heredado usando Databricks.Contents

Lakehouses (Actualización del conector)

Esta actualización incluye mejoras significativas en el rendimiento del conector de Lakehouses. No te olvides de actualizar a la versión de agosto de Power BI Desktop y Gateway para experimentar estas mejoras.

4. Servicio

Revisión de la página de detalles del conjunto de datos

Ahora, cuando haga clic en un elemento del conjunto de datos en el centro de datos y la vista del espacio de trabajo de OneLake, se le dirigirá a la página rediseñada que no solo mejora la apariencia, sino que también introduce nuevas capacidades para mejorar la experiencia del usuario.

Esto es lo que puedes esperar encontrar en la página de detalles del conjunto de datos:

  • Acciones: Encontrarás varias acciones que se pueden realizar en el conjunto de datos, como crear un informe y actualizar el conjunto de datos. Con esta versión, han añadido la opción de ver el historial de actualización en el menú de actualización.
  • Metadatos del conjunto de datos: Obtén información sobre el conjunto de datos a través de su descripción y el último tiempo de actualización.
  • Elementos relacionados: Explora los elementos relacionados existentes asociados con el conjunto de datos.
  • Esquema del conjunto de datos: Obtén una vista completa de las tablas y columnas del conjunto de datos. Al hacer clic en una tabla se proporciona una vista previa de la tabla, con capacidades de exportación disponibles utilizando informes paginados entre bastidores.

Además, han realizado mejoras significativas en la lista de artículos relacionados. Ahora muestra todas las dependencias aguas abajo y aguas arriba para el conjunto de datos. Esta mejora te permite identificar fácilmente las fuentes del conjunto de datos, las relaciones del modelo compuesto, los informes y los paneles asociados con él.

Estas actualizaciones mejorarán en gran medida tu experiencia con la página de detalles del conjunto de datos, proporcionándote una comprensión más intuitiva y completa de tus datos.

Soporte de escritura XMLA para conjuntos de datos de Direct Lake

Los conjuntos de datos de Direct Lake ahora admiten operaciones de escritura XMLA. Ahora puedes usar tus herramientas y scripts favoritos de BI Pro para crear y administrar conjuntos de datos de Direct Lake.

Ya sea que prefieras SQL Server Management Studio (SSMS), Tabular Editor, DAX Studio o cualquier otra cosa, puedes conectarte a tus conjuntos de datos de Direct Lake utilizando puntos finales XMLA y realizar operaciones como implementación, personalización, fusión, secuencias de comandos, depuración y pruebas. Puedes usar herramientas como Azure DevOps o GitHub para implementar el control de código fuente, el control de versiones y la integración continua para tus modelos de datos.

Puedes automatizar y optimizar tus procesos de desarrollo e implementación. También puedes usar las API de PowerShell o REST para automatizar tareas como actualizar o aplicar cambios a sus conjuntos de datos de Direct Lake. XMLA Write es increíblemente potente y la clave para la eficiencia y la productividad del modelado de datos.

5. Móvil

Elige tu contenido de puesta en marcha

Los usuarios de la aplicación móvil de Power BI ahora pueden elegir qué elemento quieren tener abierto automáticamente cada vez que inicien la aplicación móvil de Power BI. Esta función ahorra tiempo para los usuarios que ven principalmente un elemento específico en su aplicación móvil, y no quieren perder el tiempo navegando desde la página de inicio de la aplicación cada vez que abren la aplicación.

Para configurar un elemento de lanzamiento, abre el elemento que deseas ver cuando inicies la aplicación. Esto puede ser una página de informe específica, un panel de control, un cuadro de mandos, un informe en una aplicación o una aplicación completa. Cuando el elemento esté abierto, abre el menú Más opciones (…) en el encabezado y selecciona Establecer como elemento de inicio. Esto marcará el elemento como el elemento de lanzamiento. Solo se puede marcar un elemento a la vez como el elemento de lanzamiento.

Los administradores también pueden utilizar las herramientas de gestión de dispositivos móviles (MDM) para configurar de forma remota un elemento de lanzamiento para un grupo de usuarios (trabajadores de primera línea, por ejemplo) para simplificar tu experiencia con la aplicación.

Los conjuntos de datos están llegando a las aplicaciones móviles de Power BI

En la próxima versión de la aplicación Power BI Mobile, están agregando una función tan esperada que ayudará a los propietarios de conjuntos de datos y a los creadores de informes a administrar su conjunto de datos directamente desde su teléfono.

Eso significa que podrás ver en los conjuntos de datos de tu dispositivo móvil. Ve a un espacio de trabajo, asegúrate de seleccionar la píldora «conjunto de datos» en la parte superior y obtén la lista de conjuntos de datos a las que tienes acceso en ese espacio de trabajo.

Al tocar en un conjunto de datos, obtendrás el panel de metadatos del conjunto de datos, que incluye el nombre, el propietario, la etiqueta de sensibilidad y también el último estado de actualización. Desde este panel también puedes activar una actualización del conjunto de datos. Todo directamente desde su aplicación móvil.

Los propietarios de conjuntos de datos también recibirán notificaciones push cuando falle la actualización de la programación. Podrán ver los detalles del fallo y volver a intentar la actualización mientras están en marcha.

Estas son algunas de las novedades Power BI – julio y agosto 2023. ¡Esperamos que os hayan gustado y os sean de utilidad! Ya tenemos ganas de conocer las novedades del próximo mes.

¿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 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.

¡Bienvenido a nuestro resumen de las últimas novedades de Power BI de junio 2023! En este artículo, te traemos características y actualizaciones impresionantes que mejorarán tu experiencia con esta poderosa herramienta de Microsoft. Acompáñanos mientras exploramos detenidamente cada una de estas innovaciones para que puedas mantener tu conocimiento al día y aprovechar al máximo Power BI. ¡Comencemos!

1. Informes

Nueva tarjeta visual

Con esta última actualización, estamos encantados de contarte la nueva función visual de la tarjeta, que puedes encontrar en la galería visual principal. Si lo prefieres, también puedes acceder a él como una función de vista previa en Opciones > Características de vista previa > Nuevo visual de la tarjeta. Puedes mostrar varias tarjetas arrastrando y soltando todos los campos o medidas en el campo «Datos«.

La nueva imagen de la tarjeta viene con sorpresas especiales que incluyen:

  • Personalizar las esquinas de la forma para lograr el estilo deseado.
  • Ajustes de formato refinados para valores y etiquetas, con soporte ampliado para el formato condicional y la introducción de la transparencia de las fuentes.
  • Personalizar tus unidades de visualización con control de precisión, gracias a la nueva opción personalizada y asegúrate de que tus tarjetas muestren el contenido adecuado, incluso cuando no se encuentren datos, con la nueva función «Mostrar en blanco como«.
  • Elige entre tres diseños (horizontal, vertical y cuadrícula) y configura tus tarjetas ajustando el relleno, el espaciado y la alineación del texto.
  • Lleva tu diseño al siguiente nivel con la adición de «Imagen» y «barra de acento«.

Dale vida a tus datos con funciones de interactividad como información sobre herramientas y ejercicios.

«Temas» te permite controlar todos los ajustes de formato para personalizar tus estilos predeterminados.

¡Ten en cuenta que el nuevo visual de la tarjeta es solo el principio! En los próximos meses, planean añadir aún más capacidades y características para hacerlo aún mejor. ¡Mantente atento a las emocionantes actualizaciones!

Centro de datos OneLake en Power BI Desktop

El centro de datos de Power BI Desktop sirve como una ubicación central para descubrir y reutilizar datos. Con el reciente lanzamiento de Fabric, nos complace anunciar el cambio de marca del centro de datos como el «centro de datos de OneLake«.

OneLake Data Hub en Power BI Desktop te permite reutilizar los elementos existentes de Fabric y crear tus propios conjuntos de datos e informes encima de ellos. Es compatible con los siguientes elementos: almacenes de datos, lake house, tus endpoints SQL relacionados, datamarts y conjuntos de datos (que se publicarán a finales de este año: bases de datos KQL).

Para las lake houses y tus endpoints SQL, así como para los datamarts y los almacenes, tienes dos opciones para obtener datos:

  1. Conéctate al conjunto de datos generado automáticamente subyacente.
  2. Conéctate directamente al endpoint de SQL para crear tu propio conjunto de datos.

El centro de datos de OneLake en Power BI Desktop es tu puerta de entrada al ecosistema de datos de Fabric.

Interacción en el objeto

La nueva función de interacción en el objeto se lanzó para previsualizar en marzo. Este mes traemos la mejor mejora solicitada: la capacidad de volver a adjuntar el menú de compilación como un panel.

Ahora los usuarios pueden adjuntar el menú de compilación al conmutador de paneles de 1 de 3 maneras:

– Directamente desde el botón en el objeto:

– Desde la cinta de vista:
– Desde el menú de opciones:

Junto con la capacidad de volver a conectar el menú de compilación, también han agregado una configuración para permitir a los usuarios elegir que el conmutador de panel se muestre siempre. Estos dos nuevos ajustes persistirán en todos los informes. Próximamente el mes que viene, añadirán aún más personalización al conmutador de paneles. Busca 2 nuevas características: un nuevo botón «añadir» en el conmutador de paneles para agregar rápidamente nuevos paneles sin tener que ir a la cinta de opciones y, mejor aún, guardando esos paneles recién agregados en el conmutador de paneles a través de informes.

Otra adición de este mes es configurar y editar el formato condicional desde las mini barras de herramientas en el objeto:

Además de las mejoras de precisión de arrastrar/soltar dentro de los selectores de campo del menú de compilación en el objeto, incluida la apertura automática del menú de compilación al arrastrar un campo:

2. Conectividad y preparación de datos

Introducción a la nueva funcionalidad para la configuración de nuevos inquilinos

Nos complace anunciar la adición de una nueva función para los administradores de inquilinos. Con este nuevo apartado, los administradores ahora pueden identificar y administrar fácilmente nuevos ajustes dentro de su entorno de Power BI.

Los cambios en la página de configuración del inquilino en el portal de administración están etiquetados con el nuevo icono para ayudar a los administradores a descubrir nuevas configuraciones. Además, hay un resumen de todos los nuevos ajustes disponible en la parte superior de la página que enlaza directamente con los ajustes correspondientes, lo que ayuda a la navegación rápida y la gestión de los controles a nivel de inquilino.

Introducción de la API de configuración de administración de inquilinos

Estamos encantados de presentar la nueva API de Power BI que permite a los desarrolladores leer la configuración de administración de inquilinos dentro de Power BI. Con la API de configuración de administración de inquilinos, puedes recuperar y acceder sin esfuerzo a una amplia gama de configuraciones administrativas mediante programación. Con un solo punto final de la API, puedes acceder sin esfuerzo a todos los ajustes de administración a nivel de inquilino requeridos, como el estado de encendido/apagado, la configuración del grupo de seguridad, etc. Desbloquea nuevas posibilidades para automatizar la auditoría de configuración de inquilinos aprovechando la API de configuración de administrador de inquilinos.

2. Conectividad y preparación de datos

Narración de historias en PowerPoint – Insertar imágenes de las aplicaciones organizativas de Power BI

Ahora puedes incrustar imágenes de aplicaciones organizativas en tu presentación de PowerPoint, solo necesitas el enlace a la imagen que deseas incrustar. Para obtener el enlace, abre su aplicación de organización y encuentra el elemento visual que deseas incrustar. Abre el menú Más opciones (…) del objeto visual, selecciona la opción Compartir y, a continuación, elige Enlace a este objeto visual o Abrir en PowerPoint. Copia el enlace generado y pégalo en el complemento de tu presentación.

Edita tu modelo de datos en el servicio Power BI

La nueva edición del modelo de datos en la función de servicio se lanzó para previsualizar en abril. A continuación se presentan las mejoras añadidas este mes:

Mejorar las limitaciones de los diseños

Los cambios que realices en los diseños del Servicio ahora se guardarán para futuras sesiones, incluyendo:

  • Cualquier diseño personalizado adicional que crees o elimines en el Servicio. El nombre correspondiente y las tablas añadidas/eliminadas a estos diseños también se guardarán.
  • Todas las alteraciones visuales que realices en un diseño, como el tamaño y la ubicación de las tarjetas, expanda/collapse todos los campos de una tarjeta y fija los campos en la parte superior de una tarjeta.

Ten en cuenta que cualquier cambio de diseño realizado dentro del servicio Power BI solo se guardará dentro del propio servicio. El archivo PBIX al Servicio no incluirá ningún cambio de diseño existente, incluidos los diseños personalizados creados en el escritorio. Del mismo modo, al descargar el Archivo PBIX, cualquier cambio de diseño realizado en el Servicio, incluidos los diseños personalizados, no aparecerá en Power BI Desktop. Sin embargo, están trabajando activamente para eliminar estas limitaciones, ¡estate atento a las actualizaciones!

Presentan una nueva configuración de administración para controlar las suscripciones de correo electrónico para los usuarios invitados B2B

Como administrador de inquilinos, ahora tienes un control mejorado sobre las suscripciones de correo electrónico específicamente para los usuarios invitados B2B. Al activar los nuevos usuarios invitados B2B, la configuración y suscribirse a las suscripciones de correo electrónico permite a los usuarios invitados B2B crear sus propias suscripciones de correo electrónico, así como a los usuarios de su organización para incluir a los usuarios B2B como destinatarios de las suscripciones de correo electrónico. Con esta configuración desactivada, solo los usuarios de tu organización pueden configurar y suscribirse a suscripciones de correo electrónico.

Puede haber casos en los que desees que los usuarios invitados B2B puedan acceder al contenido en el servicio Power BI, pero te gustaría evitar que distribuyan contenido utilizando suscripciones de correo electrónico. ¡Este nuevo entorno te permite lograrlo!

El estado predeterminado de esta nueva configuración, en el momento de su lanzamiento, coincidirá con el estado de la configuración general para las suscripciones de correo electrónico. Los usuarios pueden configurar suscripciones de correo electrónico.

Supervisión del administrador

Con el mayor enfoque en la gobernanza, el cumplimiento y la política, los clientes necesitan una mayor visibilidad de los flujos de trabajo relacionados con estas áreas. El nuevo espacio de trabajo de supervisión de administradores ofrece información personalizada que te ayuda a administrar y gobernar mejor a tu inquilino.

La versión de vista previa pública incluye el conjunto de datos y el informe de uso y adopción de características, que proporciona a los administradores de inquilinos información basada en los metadatos del inventario y los registros de auditoría, lo que les permite:

  • entender quién está haciendo qué
  • rastrear el uso de los inquilinos y el crecimiento de la adopción
  • apoyar las auditorías y garantizar el cumplimiento

De forma predeterminada, el espacio de trabajo de supervisión del administrador solo estará disponible para los administradores de inquilinos, que pueden optar por compartir el espacio de trabajo o informes específicos dentro de él con otros en su organización.

¿Cómo puede el informe/conjunto de datos estar listo para ayudarte a tener éxito?

  • El informe de uso y adopción de características proporciona vistas analíticas basadas en los registros de auditoría para ayudarte a entender quién está haciendo qué, lo que te permite gobernar mejor Power BI mediante la identificación de tendencias, patrones y actividades específicas. Por ejemplo, puedes desalentar el intercambio directo de informes desde los espacios de trabajo personales y es posible que desees tener visibilidad si esto sucede.
  • El conjunto de datos de uso y adopción de características contendrá las dimensiones de los metadatos del inquilino de la mayoría de los elementos de Power BI, así como los datos de los datos del registro de auditoría sobre las actividades del ciclo de vida de los activos, como la creación, el acceso, la modificación y la eliminación. Proporcionarán acceso a un subconjunto de datos del registro de auditoría directamente a través del conjunto de datos, por lo que no necesitarás los derechos de administrador de Microsoft 365 para ver estos datos de auditoría.
  • El conjunto de datos se puede reutilizar y mejorar con datos adicionales, como información de licencia de usuario, datos de linaje de datos, metadatos regionales o específicos del departamento. Esto facilita la elaboración de informes personalizados basados en escenarios organizativos individuales.

Documentación de orientación de Power BI

Se ha añadido una nueva serie de artículos de auditoría y supervisión a la guía de planificación de la implementación de Power BI. La guía de planificación de la implementación es una serie de artículos que incluyen acciones clave, criterios de toma de decisiones, consideraciones y recomendaciones para varias áreas temáticas.

La documentación de planificación de la implementación también incluye orientación para la configuración de los inquilinos, los espacios de trabajo, la seguridad y la protección de la información, con artículos adicionales en camino. Esta guía también incluye una serie de escenarios de uso para ayudarte a comprender e implementar patrones comunes para el uso de Power BI. La guía de planificación de la implementación aumenta la hoja de ruta de adopción de Power BI, que incluye consideraciones estratégicas y tácticas y elementos de acción que conducen directamente a la adopción exitosa de Power BI y ayudan a construir una cultura de datos en su organización.

4. Incrustado

Comienza con Power BI integrado en cuestión de minutos

Recientemente han añadido una nueva experiencia de demostración al playground integrado de Power BI que simplifica el proceso de exploración de la incorporación de Power BI en su aplicación. Con esta demostración, puedes generar fácilmente código que puede copiar y pegar para obtener una vista previa de cómo encajará el informe en su aplicación. Incluso si no has creado tus propios informes, puedes generar un código de demostración para el informe de muestra para ver cómo se vería en tu aplicación.

Una vez que estés satisfecho con el contenido incrustado, puedes seleccionar la solución que mejor se adapte a tus necesidades y seguir el tutorial correspondiente para crear el código necesario. Después de eso, también puedes usar nuestras API de cliente para mejorar las interacciones entre el informe y su aplicación y personalizar la apariencia del informe en tu aplicación. Estas API se pueden probar e interactuar en las páginas «Explorar nuestras API» o «Developer Sandbox».

Crea informes de Power BI al instante en Jupyter Notebooks

La última versión de la biblioteca de Python powerbi-jupyter permite la creación de nuevos informes de Power BI directamente a partir de los datos dentro del cuaderno, proporcionando información instantánea sin necesidad de cambiar entre diferentes herramientas o realizar ninguna exportación desde el cuaderno. Esta nueva actualización complementa la capacidad existente de incrustar informes de Power BI en los cuadernos de Jupyter, lo que te permite mejorar tu trabajo con cualquiera de tus contenidos existentes de Power BI para contar una historia de datos convincente.

El informe recién creado será un informe generado automáticamente, basado en los datos del DataFrame pasados como entrada. El informe se puede personalizar y modificar, y se puede guardar en Power BI para mantener el informe y compartirlo con otros en tu organización. Puedes usar este informe para explorar tus datos o como punto de partida para crear tu propio informe personalizado.

Estas son algunas de las novedades Power BI junio 2023. ¡Esperamos que te hayan gustado y te sean de utilidad! Ya tenemos ganas de conocer las novedades del próximo mes.

¿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 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.

Datos, datos y más datos. Una palabra cada vez más escuchada. ¿Cómo puede ser tan importante algo que ni siquiera es tangible? Entiendo que los datos son usados por las empresas, pero, ¿de qué manera afectan a mi vida diaria?

Bien, el ser humano genera y analiza datos en sus decisiones diarias. Elegir tu hamburguesa favorita y sus complementos, por ejemplo, requiere un análisis de datos. Con pepinillo, sin pepinillo, da igual. Lo importante es que el cerebro es una máquina que transforma e interpreta los datos para obtener la mejor solución posible para nosotros, ya sea o no racional.

Sorprendente, ¿verdad? ¿Qué ocurre cuando no se observa a una única persona, sino a más de 7,9 mil millones?

Según el informe Data Never Sleeps 9.0 de Domo, a día de hoy algunas cosas que suceden en un minuto son:

  • 6 millones de usuarios compran online.
  • Se comparten 240.000 fotos en Facebook.
  • 12 millones de mensajes.
  • 5,7 millones de búsquedas en Google.
  • 167 millones de vídeos vistos en TikTok.

Esta magnitud diaria supone que, para 2025, Internet acumulará 181 zetabytes. Para hacernos una idea de la inmensidad de esta cantidad, un zetabyte permite almacenar 30 mil millones de películas en 4K o 60 mil millones de videojuegos, según Seagate, Apr 8, 2021. Esto es posible gracias a la existencia de casi 5,4 mil millones de usuarios en Internet en 2022, lo que representa el 67,9% de la población mundial.

Volumen total de datos en el mundo, 2010, 2025

Fuente: Stadista

¿A qué conclusión llegamos? Los seres humanos cada vez generamos más datos. Estos datos, estos 181 zetabytes en 2025, ¿qué integran? Necesidades, deseos, interacciones, vidas, relaciones, es decir, información valiosa.

La evolución galopante del mundo en que vivimos supone que las empresas, para poder acceder a esta información valiosa, deben analizar cada vez más datos. Para poder analizar correctamente estos datos y obtener soluciones, las empresas demandan cada vez más un perfil conocido como científico de datos. Sin la ciencia de datos, la toma de decisiones empresarial queda mucho más limitada y con mayor incertidumbre, por lo que la demanda del perfil crece exponencialmente, mientras que la escasa oferta ofrece una situación muy propicia para aquellos que estudian y se dedican a esta disciplina. Esto también puede verse en la remuneración media, de unos $117.345 en EE.UU y 35,000 € en España según Glassdoor.

Evolución de la demanda de científicos de datos

La brecha existente entre la oferta y demanda del profesional del dato origina problemas en las organizaciones, ya que no se pueden adaptar correctamente a los rápidos cambios del entorno. La capacitación técnica de los equipos de trabajos existentes en las empresas es un factor relevante en la mejora de la toma de decisiones organizacional, independientemente del departamento en el que te encuentres (finanzas y contabilidad, ventas, gerencia de negocio, etc.). Hazte esta pregunta:

¿Necesito datos para hacer mi trabajo? Si la respuesta es ‘Sí’, entonces podemos decir que eres un científico de datos en potencia. 

Puede que te preguntes, «¿qué es la ciencia de datos?», «¿en qué consiste?» o «¿por qué es importante?». Aunque no sepas la respuesta a estas preguntas, sí, potencialmente eres un profesional del dato porque tienes iniciativa y necesidad de aprender esta disciplina, todo lo que necesitas es un poco de formación técnica.

Si eres una persona que desea comenzar la transición a este campo y saber responder a estas preguntas, mejorar sus capacidades o explotar el talento de tus equipos de trabajo, sumamoOs cuenta con un curso especializado de ciencia de datos para analistas de negocio. También contamos con la posibilidad de ofrecer esta formación en tu organización con contenidos adaptados y utilizando tus datos. Si te interesa esta Formación In Company, contáctanos y te realizaremos un presupuesto adaptado a tus necesidades.

Y recuerda, las personas que estudian esta disciplina aportan un valor diferencial a la toma de decisiones de las empresas y son un activo muy importante. Con ayuda de sumamoOs, aventúrate en este sector.

En la actualidad se está produciendo una alta demanda de profesionales del dato, lo que, unido a la necesidad de conocer bien el negocio, hace que los proyectos de ciencia de datos se demoren o que incluso, no lleguen a entrar en producción. Dada esta compleja situación…

¿Dónde podemos encontrar científicos de datos?

Bueno, ¿has pensado alguna vez en la formación interna de tus equipos de trabajo como científicos de datos? La mayoría de las organizaciones se encuentran en proceso de adaptar el cambio cultural que implica la transformación digital, y algunas de ellas incluso inician su implementación sin una clara definición de objetivos. Un elemento importante dentro de la transformación digital es la implementación de la Inteligencia Artificial en procesos organizacionales o empresariales. Aunque la mayoría de las organizaciones entienden qué es el análisis predictivo o la ciencia de datos, no conocen en detalle todo lo que esto implica.

Entre las múltiples causas por las que no se implementan iniciativas de análisis avanzado, está la falta de un equipo de ciencia de datos. La alta demanda y la escasa oferta de profesionales de científicos de datos implica, en ocasiones, una alta rotación en este tipo de equipos de trabajo. El coste de rotación de estos profesionales puede alcanzar entre el 60% y el 150% del salario bruto (coste de liquidación, coste de selección, costes de contratación, ramp up, etc.)

Los gerentes de recursos humanos y los gerentes de datos generalmente resuelven este problema enfocándose en lo siguiente: 

  1. Adquirir el mejor talento nuevo en ciencia de datos.
  2. Retener al mejor talento existente.
  3. Mantener la motivación.

Desafortunadamente, esta receta no siempre funciona en las organizaciones. Entonces, ¿cómo mitigar la alta rotación de científicos de datos?

Comencemos analizando los diferentes tipos de profesionales de datos disponibles en el mercado: 

  1. Recién graduado que ha aprendido ciencia de datos y aprendizaje automático, pero sin experiencia en el mundo real.
  2. Científico de datos con unos años de experiencia en la industria y que ha implementado varios proyectos en producción.
  3. Cualquier otro profesional que hizo la transición a la ciencia de datos en algún momento de su carrera.

Cada categoría tiene sus pros y sus contras. Un gerente de adquisición de talento debe decidir cuándo y cómo contratar a un científico de datos en función de la necesidad más inmediata y el estado de madurez general de la organización.

Si la organización está en medio de un gran proyecto y necesita reemplazar a alguien, es muy probable que prefiera un científico de datos con experiencia relevante en la industria. Esto es complejo de encontrar y muy costoso, por supuesto.

Por otro lado, si la organización está al comienzo del viaje en términos de madurez de análisis de datos, quizás una buena combinación de los 3 perfiles puede ser un buen enfoque.

Descubriendo al científico de datos oculto.

Hay una gran fuente de talento potencial en ciencia de datos, generalmente sin explotar o incluso oculto, en cada organización: los equipos de trabajo existentes. ¿Alguna vez has considerado a los analistas de negocio, los gerentes de proyectos, el personal de IT, de finanzas, contables, profesionales de recursos humanos, ventas y comerciales, desarrolladores de negocio, analistas de mercado, etc. como especialistas en análisis avanzado de datos? En caso de que seas cualquier tipo profesional ‘no-científico de datos’, hazte esta pregunta:

¿Necesito datos para hacer mi trabajo? ¿Necesito analizar datos para hacer mi trabajo? Si la respuesta es ‘Sí’, entonces podemos decir que eres un científico de datos en potencia. Todo lo que necesitas es un poco de formación técnica.

Muchas organizaciones se han dado cuenta de que sus equipos de trabajo internos son realmente una fuente de talento en ciencia de datos, y tan sólo invirtiendo un poco en capacitación técnica, consiguen impactos muy positivos. El resultado de esta capacitación y formación interna suele ser mucho más positivo que contratar nuevos científicos de datos, ya que este personal conoce la cultura de la organización, las operaciones comerciales y el estilo de gestión de adentro hacia afuera.

Hay que considerar que el conocimiento de la actividad o la cultura organizacional podría ser aún más importante que las habilidades técnicas en ciencia de datos, algo que el personal interno ya posee. Esto, además, se ve reforzado por la aparición de tecnologías que nos facilitan enormemente la aplicación de la analítica avanzada en las organizaciones.

Beneficios de capacitar a los equipos de trabajo internos en Ciencia de Datos:

En el corto plazo: 

  • Mejorar la comunicación entre los miembros del equipo.
  • Menor necesidad de contratar externamente.
  • Sentido de propiedad del talento existente.

A medio plazo:

  • Tasa de rotación más baja.
  • Menor coste de contratación.
  • Aumento de la productividad.
  • Valor agregado exponencial.

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¡Hola de nuevo! En el pasado post que os dejo por aquí hablábamos de la importancia de tener una metodología de machine learning para la implantación de proyectos paso a paso de este tipo en una compañía.

Entre los 5 casos más comunes de aplicación de modelos de machine learning en la empresa comentamos uno que tiene un impacto directo sobre el negocio y sobre el que hablaremos a continuación; los modelos Scoring.

Estos son modelos utilizados, en su gran mayoría, en marketplaces y e-commerce con el objetivo de poder categorizar clientes y poder mejorar el marketing de la compañía. Pero también son usados en aseguradoras, banca y son aplicables a cualquier sector. En definitiva, es un indicador que nos va a determinar como de bueno o malo son nuestros clientes.

Pero la verdad es que categorizar a clientes es complicado y me recuerda al cruce de Shibuya, muchos usuarios, muchos clientes y todo muy diferentes… entonces, ¿cómo categorizo correctamente a cada uno de ellos? El problema viene en muchas ocasiones cuando las compañías categorizan a sus clientes de una manera artesanal, bajo su experiencia o conocimiento sobre los mismos, y sin tener en cuenta todas las variables que pueden influir en que un cliente sea mejor que otro.

Entonces es aquí es donde yo me pregunto, ¿es posible categorizar a mis clientes de manera científica basada en datos? Déjame decirte que sí, se puede, y además te invito a que lo veamos juntos ?

¿Qué modelos scoring existen? 

Existen diferentes modelos para el desarrollo de un indicador scoring para una compañía. Modelos estadísticos que nos permiten obtener resultados de forma rápida o modelos de machine learning más complejos que precisan de un entrenamiento y mayor esfuerzo.

Entre estos modelos más sencillos de implementar podemos encontrar dos que pueden ayudarnos a conseguir nuestro objetivo de obtener un indicador de scoring para nuestra compañía.

El primero de ellos es el modelo DEA (data envelopment análisis) a través del cual podemos conocer si un cliente es eficiente en función de diferentes factores. Este modelo tiene la peculiaridad de que todas sus variables han de ser definidas en función de si dependen de manera directa o indirecta de nuestro cliente.

Por otro lado tenemos el modelo GEI (global entrepreneurship Index) que se trata de un modelo que inicialmente se utilizó para ordenar países en cuanto a su índice de emprendimiento y que ha demostrado grandes capacidades para la aplicación en este tipo de indicadores de clasificación. Este es un modelo que tiene diferentes fases que se van adaptando para la solución del problema.

Seleccionar un modelo u otro será en función de las variables que vayan a conformar nuestro problema y de su posible categorización. Un vez seleccionado el, o los modelos a testear, pasaremos al desarrollo e implementación fase a fase.

¿Cómo abordo un modelo de scoring? 

Para que la búsqueda e implementación de un modelo scoring no sea una odisea puedes seguir una serie de pasos que te indico a continuación:

Primera fase: Análisis del problema y definición de variables

  • Se trata de una fase de investigación del problema para entender cómo debemos plantear nuestro modelo de scoring. En esta primera fase se definen que factores influyen en que un cliente sea bueno o no. Un vez encontrado, definimos finalmente las variables que formarán parte de nuestro indicador de scoring. Podríamos utilizar herramientas como Power BI o Tableau, que nos aportan una facilidad en cuanto a visualización, para comprobar cómo se comportan las variables y cómo influyen en nuestro problema.

Segunda fase: Análisis del problema y definición de variables

  • En esta segunda fase, y con las variables ya definidas, buscamos modelos afines al planteamiento de nuestro indicador. En esta fase podemos definir tantos modelos como creamos que dan solución a nuestros problema utilizando como mínimo 2 para comprobar el resultado entre ambos.

Tercera fase: Programación y testing de modelos desarrollados

  • En esta última fase desarrollamos la solución y la adaptamos a las variables que formarán parte de nuestro modelo. Para la fase podremos utilizar un dataset aleatorio para comprobar que el modelo nos devuelve un resultado y posteriormente aplicar nuestro dataset real.

¿Beneficios que aporta categorizar bien a mis clientes? 

Disponer de un modelo scoring basado en datos en la compañía nos va a permitir conocer, de una manera científica, a nuestros clientes. Esto nos permitirá categorizarlos objetivamente a nuestros clientes, conocer quienes aportan valor a la compañía y qué otros deberíamos mejorar. A su vez, podríamos realizar acciones de marketing destinadas a cada segmento de cliente, en función de su posición de scoring, que nos permitirían mejorar la posición de cada cliente en la compañía.

Por otro lado, una categorización de clientes científica es en muchas ocasiones necesaria a nivel legal para poder explicar el comportamiento de algoritmos que evitan el sesgo en la propia categorización y nos evitan problemas legales.

Y por último, nos servirá a la compañía para evitar creencias basadas en el conocimiento de la empresa y poder tomar decisiones basadas en datos.

¿Quieres conocer más detalles?

En sumamoOs desarrollamos y acompañamos en la implantación de modelos estadísticos y modelos de machine learning, entendiendo las necesidades de tu empresa y el valor aportado directamente al negocio para que puedas aprovechar el potencial de estos algoritmos. 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. 

En los últimos 30 años hemos asistido a un incremento exponencial en el número de dispositivos y software que generan datos para satisfacer las necesidades actuales de usuarios y empresas. Estas últimas, almacenan, interpretan, administran, transforman y procesan estos datos para proporcionar un conocimiento que aporte valor.

Poder extraer este conocimiento del análisis de los datos con los que opera cualquier empresa depende en gran medida de su capacidad para captar, almacenar, procesar y visualizar esos mismos datos. El volumen de datos con los que muchas de ellas tienen que lidiar en su día a día implica la necesidad de emplear grandes infraestructuras de almacenamiento y procesamiento que, a nivel local, pocas son capaces de asumir.

Por ello, el uso de servicios en la nube como Microsoft Azure, Amazon Web Services o Google ha experimentado un importante crecimiento en los últimos años. Estos servicios proporcionan la infraestructura física y lógica para poder almacenar y procesar todos esos datos, evitando así cualquier inversión de capital inicial y operando bajo un modelo de pago por uso. Además de la infraestructura, los entornos en la nube se encargan de realizar su mantenimiento, permitir su escalabilidad de una forma rápida y sencilla, asegurar su disponibilidad, así como ofrecer soporte técnico para las empresas a las que ofrecen este servicio.

A la hora de abordar un proyecto Big Data en un servicio en la nube se ha de optar por una infraestructura que disponga de los elementos necesarios para definir una base sólida que permita crecer a medida que se requiera una mayor funcionalidad. En una primera etapa podemos dividir el proyecto en cinco pilares fundamentales, junto con una serie de cuestiones a tratar antes de realizar la contratación del servicio:

  1. Captación o ingesta.
    • ¿De dónde vienen los datos?
    • ¿Cuántos orígenes de datos hay?
    • ¿Son accesibles desde los servicios en la nube o ha de crearse accesos específicos?
  2. Almacenado.
    • ¿Existe variedad de datos (texto, logs, imágenes, vídeos, etc)?
    • ¿Cuál es la estructura de los datos?
    • ¿Qué volumen de datos se va a tratar?
    • ¿Cuál es la velocidad de entrada de estos datos?
  3. Procesado.
    • ¿Debe responder a eventos en tiempo real, o un gran volumen de datos en un flujo continuo de tiempo ilimitado?
    • ¿Qué tiempos de latencia se admiten?
    • ¿Qué complejidad tiene el análisis a realizar sobre los datos?
  4. Análisis avanzado
    • ¿Qué tipo de análisis se desea realizar, análisis predictivo o descriptivo?
    • ¿Se requerirá del uso de herramientas de Inteligencia Artificial?
  5. Visualización.
    • ¿Quién va a tener acceso a los análisis generados?
    • ¿Existen diferentes niveles de acceso a la información?
    • ¿Con qué frecuencia se va a interpretar los resultados?

Resolver estas preguntas permite seleccionar qué tecnologías o elementos compondrán la infraestructura que albergue el proyecto. En el área de Business Intelligence y BigData de sumamoOs ayudamos a las empresas a dar respuesta a estas cuestiones y a adoptar la infraestructura más adecuada para los requisitos del proyecto.