Categoría: Business Intelligence

Novedades Power BI – julio 2022

Novedades Power BI – julio 2022

Como cada mes, os traemos las actualizaciones, nuevas funcionalidades y novedades Power BI julio 2022. Este mes ha cerrado con grandes novedades. ¡Descúbrelas!

1. Informes

Mapa coroplético para el visual de Azure Maps

Para empezar, este mes Power BI ha introducido capas de relleno en el visual de Azure Maps. Los mapas rellenos utilizan formas coloreadas para diferenciar los datos, ayudando a presentar de una forma más visible variaciones o patrones en diferentes regiones geográficas.

Modelos compuestos en Power BI Datasets y Analysis Services

A continuación, Power BI ha añadido soporte para los conjuntos de datos que tienen definidos parámetros de consulta dinámicos. A partir de ahora, es posible crear un modelo compuesto en dichos datasets para enriquecerlos o ampliarlos, permitiendo a los usuarios que utilicen filtros o slicers que establecerán valores de un parámetro de consulta M.

Actualizaciones en las métricas visuales

Este mes Power BI ha añadido diferentes actualizaciones que agilizan la creación y el intercambio de métricas:

 

  • Visualización de métricas: una ampliación del visual de Scorecard permitirá incluir visuales de métricas mejorando considerablemente el nivel de flexibilidad en su integración.
  • Mover/copiar cuadros de mando: ahora es posible copiar y mover cuadros de mando en el servicio, teniendo en cuenta todas las características y metadatos de los visuales, los registros y las reglas de estado.
  • Seguir métricas: la función “Seguir” permite acceder rápidamente a las métricas deseadas y mantenerse al día de su actividad. Se pueden ver todas las métricas seguidas en la sección «Siguiendo» del centro de métricas.
  • Compartir el enlace directo a una métrica: ahora la URL de la barra de direcciones incluye también el ID de la métrica, por lo que es posible compartir un enlace directo a la misma.

2. Modelado

Nueva función DAX: NETWORKDAYS

Se ha introducido una nueva función DAX que nos devuelve el número de días laborables que hay entre dos fechas: NETWORKDAYS. Los días laborables excluyen los fines de semana (que se pueden personalizar utilizando el parámetro de fines de semana) y aquellas fechas que se indiquen en un parámetro opcional de vacaciones.

Soporte de RLS multi-rol en el modelo compuesto

Seguidamente, se ha incorporado una mejora en los modelos compuestos que habilita la compatibilidad con RLS de varios roles. Es decir, ahora los propietarios de modelos pueden asignar a un mismo usuario más de un rol de RLS.

Mejora del rendimiento de las consultas

Este mes se ha mejorado el rendimiento de las consultas permitiendo propagar los filtros RLS definidos en las tablas de dimensiones de importación a las tablas de DirectQuery utilizando conectores Mashup.

3. Conectividad de datos

En el mes de julio se ha introducido en Preview una conexión directa con Datamarts, que nos permite conectarnos fácilmente desde el punto de entrada de la obtención de datos a aquellos Datamarts en los que se nos haya concedido el acceso. También, Power BI ha introducido el conector Eduframe Reporting, que nos permitirá conectarnos con su herramienta de gestión de información de estudiantes para explorar y mostrar sus datos en nuestro informe.

Por otro lado, se han realizado actualizaciones en otros conectores existentes como BitSight Security Ratings, Databricks o Funnel.

4. Servicio

Mejoras en el centro de datos: vista previa y exportación

A partir de ahora, podemos seleccionar una tabla o columnas en la vista de Tablas del panel lateral derecho y obtener una vista previa del conjunto de datos seleccionado. No obstante, es posible que esta vista previa no muestre todos los datos, por lo que también se ha incorporado la posibilidad de exportar o personalizar esta tabla.

5. Aplicación móvil

Presentación de los Data in Space

Data in Space es una nueva función que utiliza la tecnología de realidad aumentada en la aplicación de Power BI Mobile para crear anclajes persistentes en el mundo real y adjuntar contenido de Power BI a esos anclajes. Es decir, nos permite conectarnos a los datos de negocio con los escenarios de mundo real en la gestión de instalaciones, fabricación, ventas, etc., dejando que los empleados puedan descubrir y utilizar más fácilmente los datos para tomar mejores decisiones.

Parámetros de informes paginados en JS SDK

Otra de las novedades Power BI julio 2022 es que ahora los desarrolladores pueden configurar los parámetros de los informes paginados en Power BI estableciéndolos en la configuración de la carga útil a través de JS SDK.

6. Análisis incrustados

 

Mejoras en la accesibilidad de los informes incrustados

Power BI ha facilitado la accesibilidad a los informes incrustados proporcionando diferentes APIS que permitirán ajustar los niveles de zoom, añadir atributos de título al componente con poco código, habilitar atajos de teclado y añadir modos de alto contraste para los informes incrustados.

Copiar visual como imagen en escenarios de incrustación

Para finalizar, ahora es posible copiar un visual específico para compartirlo en otro lugar, tanto en el servicio de Power BI como en los informes incrustados de la organización.

Estas son algunas de las novedades Power BI julio 2022. ¡Esperamos que os hayan gustado y os sean de utilidad! Ya tenemos ganas de conocer las novedades del próximo mes.

¿Quieres conocer más detalles?

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Modelos de Scoring o cómo categorizar científicamente a mis clientes

Modelos de Scoring o cómo categorizar científicamente a mis clientes

¡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.

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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. 

Novedades Power BI octubre 2020

Novedades Power BI octubre 2020

Un mes más os compartimos algunas de las novedades de Power BI más relevantes en su release de octubre 2020. En esta nueva actualización predomina la mejora del aspecto visual de la plataforma.

Veamos todas las novedades que nos ofrecen:

1. Informes

 

Personalización de imágenes disponible de forma generalizada

La posibilidad de realizar ajustes en línea en la visualización de  objetos en vista de lectura ya está disponible para todos los usuarios. Esta nueva funcionalidad permitirá una mejora en la experiencia de usuario a la hora de crear sus propios paneles, pues podrán personalizar los objetos visuales sin tener la necesidad de crear nuevos.

Esta nueva función debe ser activada en la configuración de informes de Servicio o Escritorio.

Personalización de visuales

Esta versión para todos los usuarios incluye:

  • Varias mejoras de usabilidad:
    • Soporte de arrastrar y soltar.
    • Marcas de entrenador por primera vez.
    • Opción «No resumir».
    • Activar / desactivar la configuración a nivel de página.
  • Integración y adaptabilidad en las aplicaciones de su organización, por ejemplo en Microsoft Teams.
Informes Power BI en Teams

Marcas de agua para nuevos usuarios

Para facilitar el uso de la plataforma, se han agregado unas nuevas señalizaciones para guiar a nuevos usuarios a obtener datos, completar el panel de campos y arrastrar y soltar elementos visuales.

Marca de agua Power BI

2. Analítica

Exportar datos de Q&A visual

Se ha ampliado el soporte de extracción de datos obtenidos a través de las «preguntas y respuestas» que nos puede ofrecer nuestro informe. A partir de ahora nos permitirá exportar los datos en formato «xlxs» o «csv».

Extracción de datos Power BI QA

3. Preparación de datos

 

Parámetros Dynamic M Query (vista previa)

Esta nueva función permite a los responsables de los informes cambiar la visualización y actualizar dinámicamente los parámetros de consulta M a partir de sus selecciones de filtro o segmentación. Esto permite a los usuarios interactuar con los informes según les convenga.

En el blog de Power BI puedes encontrar los pasos a seguir de forma detallada para poner en práctica y configurar esta nueva visualización de datos: https://bit.ly/3jn075m

4. Detección automática de tablas desde archivos de Excel y JSON

A partir de esta nueva release, gracias al conector de Excel y JSON, se podrá identificar de forma automática secciones en Excel  o JSON para transformarlas posteriormente en formato de tablas.

Detección automática de Tablas

Otro cambio respecto a Excel, es el análisis sobre Excel en Power BI service. Ahora se descargará un archivo de Excel que incluye una conexión de tabla dinámica(PivotTable) al conjunto de datos de Power BI.

5. Móvil

Power BI para HoloLens 2 (versión preliminar)

Otra novedad es la aplicación Power BI para HoloLens 2, adaptándose a la realidad mixta para facilitar al usuario la interacción y visualización tanto de informes como paneles.

Power BI para HoloLens 2

6. Visualización

Las funciones de capacidad de administración extendida disponibles de manera general

Los administradores de Power BI, con esta nueva actualización, ya pueden importar y administrar elementos visuales de AppSource directamente en la página de elementos visuales de la organización en el portal de administración.

Además,los objetos visuales de la tienda de organización cambian. Ahora aparecerán de forma automática en el panel de visualización de todos los miembros de la organización que han iniciado sesión, en el escritorio o en el servicio.

¡ Ya queda menos para conocer qué novedades nos traerá Power BI en los últimos meses de este año 2020!

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Novedades Power BI septiembre 2020

Novedades Power BI septiembre 2020

Este mes te traemos las novedades de Power Bi Septiembre 2020 y viene cargado de cambios, debido que se han unificado las diferentes áreas de escritorio, servicio y móvil.

1. Narrativas inteligentes

La visualización narrativa inteligente, ayuda a resumir rápidamente imágenes e informes proporionando información relevante al usuario. Con esta función, se pueden agregar narrativas para abordar las conclusiones clave, señalar tendencias y editar el idioma para que se adapte a una audiencia específica. En lugar de pegar una captura de pantalla de tu informe en PowerPoint con las conclusiones clave agregadas, ahora puedes agregar narrativas al informe que se refrescan con cada actualización. Tus usuarios finales pueden usar las narrativas para comprender los datos, llegar a los puntos clave más rápido y explicar los datos a los demás.

Power Bi smart narratives

Estas narrativas inteligentes, se actualizan automáticamente con el resultado tras aplicar los filtros deseados. Se pueden customizar a un alto nivel de detalle.

Adicionalmente, también se puede aplicar una operación ‘summarize’ sobre un visual y nos lo transforma a modo texto descriptivo sobre la información que contiene dicho informe. Esto también mejora la accesibilidad al informe a todos los usuarios.

Por otra parte, la herramienta de ‘Preguntas y Respuestas’ ahora permite realizar consultas mediante operaciones aritméticas básicas, como por ejemplo, obtener la suma de las ventas con la siguiente consulta: «Ventas España + Ventas Francia».

2. Versión móvil

Se ha aplicado un nuevo árbol de navegación en la versión móvil, disponible en reports, dashboards y apps. Ahora se puede apreciar la jerarquía de su contenido de un vistazo y  navegar fácilmente hacia arriba en la jerarquía de contenido, ir a contenido hermano o incluso volver rápidamente a su página de inicio.

Nueva navegación de árbol

También está disponible una nueva herramienta que nos permite compartir nuestro informe mediante un enlace. Éste, contiene la sección y los filtros del informe tal cual se muestran en tu dispositivo antes de compartirlo.

Compartir informe Power BI

Para finalizar con la versión móvil, la funcionalidad de hacer zoom con ambos dedos, ahora está disponible en todos los reports, en móviles y tablets.

3. Vista de linaje

En las novedades Power Bi Septiembre 2020 destaca la vista de linaje de impacto sobre el Data source, o fuente de datos, anteriormente ya disponible sobre el Dataset. Esto nos permitirá, entre otras cosas, saber el impacto que tiene un origen de datos sobre nuestro informe, podremos saber qué pasará cuando uno de estos orígenes falle o se actualice.

Análisis de impacto del datasource

4. Excel

Excel es una herramienta popular entre los usuario de Power BI, especialmente para analizar datos de Power BI mediante el uso tablas dinámicas. Ahora se amplía la herencia de etiquetas de confidencialidad de Power BI a los archivos de Excel.

Otro cambio respecto a Excel, es el análisis sobre Excel en Power BI service. Ahora se descargará un archivo de Excel que incluye una conexión de tabla dinámica(PivotTable) al conjunto de datos de Power BI.

5. Foro de la comunidad en español

La comunidad de Power BI es una excelente manera de conectarse con todo lo relacionado con Power BI, aprender, encontrar respuestas a preguntas y contribuir para ayudar a responder las preguntas de otros.

¡Este mes han anunciado el foro oficial de la comunidad de Power BI de habla hispana! Mediante este enlace, puedes acceder a la comunidad.

6. Otras mejoras

Ya están disponibles las ‘pipelines’ o tuberías de despliegue que permiten la mejorar la eficiencia y precisión en la publicación de nuevos informes en los diferentes entornos de desarrollo. Por otra parte, también está disponible una mejora en los metadatos del Dataset, esta actualización ha ayudado a desbloquear futuras mejoras de funciones y seguirá haciéndolo en el futuro.

¡Estamos impacientes por ver qué novedades Power BI para antes de que finalice este año 2020!

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Novedades Power BI Julio-Agosto 2020

Novedades Power BI Julio-Agosto 2020

A pesar de las vacaciones, el equipo de desarrollo de novedades Power BI continua proporcionándonos grandes mejoras .

Hoy os traemos las novedades que Power BI ha publicado en los dos últimos meses de Julio y Agosto, entre las características y mejoras anunciadas, destaca las posibilidades que nos ofrece el módulo de preguntas y respuestas que permitirá a los usuarios realizar preguntas en lenguaje natural de una manera más intuitiva. Además, aunque un poco más técnica, destacamos la incorporación de herramientas que hará más productivo nuestro trabajo de desarrollo.

A continuación, os presentamos las novedades de Power BI de Julio y Agosto 2020 agrupadas en 4 categorías.

  • Desarrollo de informes.
  • Análisis.
  • Visualizaciones.
  • Herramientas externas.

1. Desarrollo de informes

En el ámbito del desarrollo de informes, destacamos las siguientes mejoras:

  • Degradado de columnas: el formato condicional, ahora está disponible para ser aplicado en las visualizaciones de barras, columnas y gráficos de dispersión.Power Bi visual de columnas degradado
  • Filtro de tiempo relativo: ya se pueden aplicar filtros a nuestras visualizaciones seleccionando un periodo de tiempo menor del que se disponía actualmente. Esto va a mejorar las posibilidades de visualización en tiempo real filtrando por los últimos minutos u horas.Power Bi filtro de tiempo relativo
  • Soporte para perspectivas: esta funcionalidad todavía en desarrollo, permitirá a los usuarios finales realizar ajustes en vivo a las visualizaciones en la vista de lectura.Power Bi Perspectivas
  • Selección con lazo rectangular: esta funcionalidad fue presentada en abril, permitiendo seleccionar varios componentes simplemente marcando un área con el ratón. En esta última actualización, han aplicado la misma tecnología para realizar la selección de puntos de área en gráficos de líneas, áreas y dispersión, aunque aún deberemos esperar un tiempo ya que esta funcionalidad no ha sido lanzada oficialmente y puede estar sujeta a cambios.Power Bi lazo

 2. Análisis.

La herramienta de preguntas y respuestas (Q&A), es una de las herramientas más interesantes a tener en cuenta desde el punto de vista del usuario final, permitiendo realizar una serie de ‘preguntas’ en lenguaje natural sobre el modelo, y éste creará los visuales requeridos para ‘responder’ a nuestra pregunta. Con las últimos cambios, se realizan mejoras en esta herramienta que permite al modelo, entender mejor al usuario y ofrecer mejores resultados. Hay que tener en cuenta que la funcionalidad completa solo está disponible para algunos idiomas, aunque estamos seguros que poco a poco se irán incorporando un mayor número de idiomas.

Se ha añadido la funcionalidad sinónimos, que permite definir un diccionario de términos equivalentes a tablas y campos, mejorando la comprensión sistema-usuario. También, se han añadido el renombrado de los visuales como términos del diccionario para utilizar sobre la herramienta de Q&A, lo que permite, por ejemplo, que si nuestro campo ‘Número de documento’ es renombrado en el visual a ‘Nº Doc.’, éste pueda ser indexado a las búsquedas.

Sinonimos power bi

Soporte Direct Query para Q&A, con SQL Server 2019, Azure SQL y Azure Synapse Analytics. Esta importante mejora, permite realizar consultas en lenguaje natural directamente a estos orígenes de datos aprovechando la funcionalidad de Direct Query. El comportamiento del componente Q&A ha sido modificado cuando se utiliza bajo Direct Query. Mostrando ahora un botón para lanzar la petición manualmente, evitando problemas de sobrecargas innecesarias sobre nuestros orígenes de datos.

Finalmente, en las novedades de Power Bi también se ha mejorado tanto el cuadro de búsqueda para identificar términos ambiguos, como la ventana emergente mostrando mejoras visuales y sugerencias.

3. Visualizaciones.

Se ha lanzado una vista previa del visual Azure Maps Visual. Este componente, permite representar nuestros datos en un mapa mediante una serie de capas o personalizaciones diferentes. Una de las capas que consideramos más interesante es la Capa de Tráfico en tiempo real (Real-time traffic overlay), que permite superponer los datos de flujo de tráfico en tiempo real relacionado con sus datos.

Capa de tráfico en tiempo real

4. Herramientas externas.

En la actualización de Julio de 2020, se añadió soporte para ejecutar herramientas externas a PowerBi, desde la misma aplicación, directamente sobre el modelo de datos.

Con esta integración, se aprovecharán mucho más las herramientas de la comunidad para Análisis Services, desbloqueando funciones adicionales del motor de Analysis Services para profesionales de BI, optimización y creación de consultas/expresiones DAX y administración del ciclo de vida de las aplicaciones. Esto va a suponer un incremento de la productividad en el desarrollo de informes, ya que estas herramientas permiten un desarrollo más ágil e intuitivo.

¡Estamos impacientes por ver qué novedades nos trae Septiembre!

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Big Data en entornos Cloud

Big Data en entornos Cloud

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.