Business Intelligence BI
 
En el mundo de los informes empresariales desde hace ya algún tiempo está cambiando la intención de uso de los listados de las aplicaciones. Hasta no hace muchos años, el cliente se conformaba con los informes propios de la aplicación en papel o PDF, siendo el único requisito pedido, que tuviese cierta flexibilidad a la hora de filtrar la selección de los datos. En algún caso te podían pedir alguna columna nueva en el informe, pero ahí quedaba todo.
 
Posteriormente se puso de moda que el cliente pudiese exportar los datos a otras aplicaciones para generarse sus propios informes y consultas, aunque pocas veces era para hacer algo que no fuese un listado alternativo. Herramientas como Stone Field Query o incluso Crystal Reports son buenos ejemplos de creadores de Reports.
 
La siguiente petición de los clientes fue que pudiesen “tocar” los datos. Con lo que Excel se convirtió en la opción más interesante, por su flexibilidad y facilidad de uso (a diferencia de opciones tipo MS Access, que implican mayores conocimientos).
 
Excel nos trajo un buen kit de herramientas para trabajar con las tablas dinámicas en su versión del 2003. El usuario podía crear tablas dinámicas a partir de los datos exportados, sólo era necesario que las tablas tuviesen “repetidos” los campos en cada registro. Para ello, la idea de fondo para el programador es crear un SELECT con los campos de las distintas tablas unidas con LEFT/RIGHT JOIN. Se abre así la veda a que el usuario decida qué quiere conocer, analizarlo y visualizarlo. Posteriormente Microsoft mejoró Excel con PowerQuery (Get & Transform Data en la versión 2016), que permitía la unión de datos de diferentes fuentes.
Hace relativamente poco Microsoft ha sacado al mundo PowerBI. Se trata de una herramienta de escritorio y otra de web que ayudan a importar datos de distintas fuentes para sacar informes, generalmente estadísticas gráficas. Su crecimiento es tal, que está al nivel de otras herramientas consolidadas desde hace tiempo, como Qlikview. A partir de estas opciones se potencia la predictividad y descubrimiento de datos en los análisis de la información.
 
Microsoft PowerBI ofrece una gran flexibilidad a la hora de diseñar los gráficos y tablas, así como los cuadros de visualización de datos agrupados. Por decirlo de alguna forma, sería la herramienta elegida por un usuario que tiene muy claro qué quiere obtener y de dónde proceden los datos. La compartición de los informes con terceros es excelente y realmente es una opción muy interesante para gente que trabaja en equipo o con personal externo que tenga que tener acceso al resultado analítico de los datos. Sería el paso a seguir para alguien habituado a trabajar con Excel y las tablas dinámicas.
 
Qlikview tiene una innegable potencia y versatilidad, pero quizás requiere un mayor conocimiento de tratamiento de datos, es decir, un perfil de usuario final más avanzando.
En la búsqueda de alternativas a Qlikview me encontré con IBM Watson, una herramienta web pensada pasa su uso sencillo, sin complicaciones, pero muy potente y que además hace uso de Inteligencia Artificial.
 
IBM Watson es capaz de sugerir los gráficos a generar a partir de una simple pregunta. Por ejemplo, si se le pregunta cuanto se ha vendido de un producto X a lo largo de los años, el sistema sugerirá varios gráficos en los que se muestre esa información o bien datos que estén relacionados con la misma porque estime que tienen algún tipo de relación interesante. En el momento en que generas los gráficos, el sistema va a seguir sugiriendo gráficos a partir de cosas que le han llamado la atención, como podría ser un gráfico que informe sobre el mes que más se vende y el que menos; el sistema sugiere información que puede ser de interés para el usuario, gracias a su Inteligencia Artificial que hace un estudio propio de los datos, con lo que se puede descubrir y predecir cosas que podrían haber pasado desapercibidas. Watson sería la opción a utilizar por alguien sin demasiados conocimientos de Excel o similares, pero que quiera obtener información útil de sus datos, aunque no sea un experto en analítica de datos.
 
Aplicaciones como Retailer de Beroni Informática están preparadas para exportar los datos y así ser procesados por herramientas de terceros. Buen ejemplo de ello son los Informes Corporate+, que son capaces de rellenar plantillas predefinidas en Excel llenas de gráficos y tablas estadísticas, o bien generar los archivos Excel o CSV para ser tratados en Excel, con IBM Watson, Microsoft PowerBI u otras utilidades.