Al hablar de datos, es inevitable pensar y analizar cómo presentar los resultados para su revisión y hacerlos sencillos de comprender para las diferentes áreas de negocio. Aquí es donde las herramientas de visualización juegan un papel crucial.
Los tableros analíticos son esenciales porque proporcionan una forma rápida y fácil de visualizar y comprender grandes cantidades de datos. Los tableros permiten a los usuarios ver métricas clave y tendencias de un vistazo, lo que les ayuda a tomar decisiones mejor fundamentadas.
Existen varios beneficios al usar tableros analíticos, entre los cuales se incluyen:
- Visualización de datos: Los tableros permiten a los usuarios ver sus datos en un formato visual, lo que facilita la comprensión e identificación de patrones y tendencias.
- Mejora en la toma de decisiones: Los tableros pueden proporcionar a los usuarios una visión clara y concisa de sus datos, lo que les ayuda a tomar decisiones más informadas.
- Datos en tiempo real: Los tableros a menudo proporcionan datos en tiempo real, lo que permite a los usuarios tomar decisiones basadas en la información más actualizada.
- Personalización: Los tableros pueden personalizarse para mostrar solo los datos relevantes para el usuario, ayudándole a centrarse en la información más importante.
- Colaboración: Los tableros pueden compartirse y colaborarse con otros, lo que facilita que los equipos trabajen juntos de manera más efectiva.
- Acceso fácil a los datos: Los tableros pueden accederse desde cualquier dispositivo con conexión a internet, lo que permite a los usuarios acceder a sus datos desde cualquier lugar.
- Identificación de patrones y tendencias: Los tableros son una excelente manera de identificar patrones y tendencias en tus datos, lo que puede ayudarte a tomar mejores decisiones.
Estas herramientas pueden ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones, mejorar la colaboración y obtener insights de sus datos.
Una de las herramientas que estamos utilizando para esto es QuickSight, una herramienta de inteligencia de negocios ofrecida por Amazon que permite a los usuarios crear y compartir visualizaciones y tableros interactivos.
Algunas ventajas de usar QuickSight incluyen:
- Fácil de usar: QuickSight está diseñado para ser fácil de usar, incluso para usuarios con poca o ninguna experiencia con herramientas de BI. Sin embargo, su curva de aprendizaje puede ser pronunciada; una vez que se entienden los conceptos básicos, comenzar a crear tableros es muy sencillo.
- Visualización rápida de datos: QuickSight utiliza una combinación de técnicas de aprendizaje automático y visualización de datos para permitir a los usuarios crear y compartir visualizaciones interactivas rápidamente.
- Integración con otros servicios de AWS: QuickSight se integra fácilmente con otros servicios de AWS, como Amazon Redshift, Amazon Athena, AWS Glue, y más.
- Preparación automática de datos: La función de preparación de datos de QuickSight permite a los usuarios transformar y limpiar sus datos automáticamente, ahorrando tiempo y recursos.
- Costo efectivo: Es una solución rentable en comparación con otras herramientas de BI, especialmente para organizaciones que ya usan otros servicios de AWS.
- Datos en tiempo real: Permite a los usuarios acceder y analizar datos en tiempo real, lo que les ayuda a tomar decisiones más informadas.
- Colaboración: QuickSight permite a los usuarios compartir y colaborar en visualizaciones y tableros con otros, lo que facilita que los equipos trabajen juntos más eficazmente.
- Escalabilidad: Este es un servicio totalmente gestionado y puede manejar grandes cantidades de datos y un gran número de usuarios con facilidad.
- Personalizable: QuickSight ofrece una amplia gama de opciones de personalización, permitiendo a los usuarios adaptar la herramienta a sus necesidades específicas.
Sin embargo, no todo es perfecto, y las desventajas que he encontrado son las siguientes:
- Conectividad de datos limitada: QuickSight actualmente soporta un número limitado de fuentes de datos. Aunque puede conectarse a varias fuentes de datos, algunas, como las bases de datos NoSQL, pueden no estar soportadas.
- Soporte limitado para scripting: Para mí, esta es la peor limitación de todas, y espero que cambie pronto. El soporte de scripting de QuickSight es limitado, lo que lo hace menos adecuado para manipulación y análisis avanzados de datos.
- Capacidades limitadas de transformación de datos: Las capacidades de transformación de datos de QuickSight son limitadas en comparación con otras herramientas de BI. Tiene la función de preparación automática de datos, pero para transformaciones de datos más complejas, los usuarios pueden necesitar recurrir a otras herramientas.
- Opciones de personalización limitadas: Aunque QuickSight ofrece algunas opciones de personalización, tiene limitaciones en cuanto al nivel de personalización que se puede lograr.
- Capacidades limitadas de aprendizaje automático: Las capacidades de aprendizaje automático de QuickSight son limitadas en comparación con otras herramientas de BI.
- Integraciones limitadas de terceros: Aunque QuickSight puede integrarse con algunos otros servicios de AWS, tiene integraciones limitadas con terceros en comparación con otras herramientas de BI.
En general, QuickSight es una herramienta de BI poderosa y fácil de usar que puede ser una gran opción para organizaciones que buscan una solución rentable, escalable y personalizable. Sin embargo, tiene algunas limitaciones que las organizaciones deben considerar antes de elegirla como su herramienta de BI.
Si tienes alguna pregunta sobre QuickSight, puedes enviarme un mensaje en Twitter (Silvercorp) y también te sugiero seguir a Guillermo quién ha sido mi mentor para aprender más acerca de QuickSight
