Elementos filtrados por fecha: Marzo 2017 - Consultoría Logística


KNIME PARA EMPODERANDAR AL USUARIO DE NEGOCIO.miinero

Siempre decimos que nuestro objetivo es empoderar a los clientes (especialmente clientes de negocio, no técnicos) y crearles el escenario, el control y los conocimientos necesarios para que, una vez desarrollado todo el proyecto, tengan la autonomía de utilizar las soluciones dadas, poder investigar y tenernos como soporte para desarrollar nuevas líneas de análisis y conocimiento.

Quizá un aspecto importante, pero no muy comentado de KNIME, es la facilidad que tiene para la integración de bases de datos y la realización de consultas SQL. Hasta ahora, muchos usuarios de negocio dependían de alguien externo (alguien de IT), para desarrollar nuevas consultas en las BBDD, dependiendo del “…de informática” para explorar por las fuentes de datos.

¿CÓMO USAR KNIME PARA EXPLORAR LAS BASES DE DATOS?

Existen aplicaciones que permiten desarrollar consultas SQL en un entorno más amigable y sencillo. KNIME acaba con todo ello de un plumazo.

En KNIME, por ejemplo, una consulta join es tan sencilla como arrastrar un Joiner Node, conectar las entradas, y explorar el tipo de unión que queremos (en una pestaña despegable Inner, Left Outer, Right Outer o Full Outer). Como siempre, podemos entender más acerca del nodo en la parte derecha (Node Description). Para elegir las columnas que nos interesa integrar en la consulta, es tan simple, como seleccionarlas en la parte Include.

column selection

Este es un ejemplo sencillo de cómo podemos realizar cualquier consulta, lo cual es especialmente útil en las bases de datos. Además, KNIME se ejecuta en la base de datos, de tal forma que si llevamos a cabo una operación de group by o join (como en el ejemplo) KNIME ejecuta la consulta en la base de datos, obteniendo de ella únicamente el resultado, y con ello maximizando el recurso de la memoria.

KNIME, COMO MINERO DE CABECERA

Que consideramos a KNIME como una herramienta clave en nuestros procesos analíticos, no es ninguna novedad. Se ha resuelto como una ayuda crucial para llevar a cabo el proceso de minería y lo que se ha llamado Business Discovery, especialmente para el usuario de negocio, que no tiene ni el tiempo ni los conocimientos adecuados para elaborar complejas consultas en las inmensas bases de datos de las compañías. Necesita facilidad, rapidez y agilidad, y KNIME ofrece todo ello. Su facilidad de exportación a otras plataformas más visuales (como Qlik o Tableau) permite, además, mejorar nuestra comunicación y comprensión de la información y tener una transmisión de conocimientos eficaz.

¿quieres explorar tus datos o sigues dependiendo de otros?

Publicado en Gestión de Datos

BUSCANDO “DIAMANTES” DE DATA SCIENCEdata-science-illustration-Feature 1290x688 MS

Una de las partes de nuestro trabajo es estar actualizado a todas las tecnologías y soluciones que existen en el mercado, para poder conocerlas y asesorar a los clientes cuál es la más idónea para cada problema.

Debido a la ingente cantidad de herramientas y soluciones en el mercado, nos sentimos obligados a filtrar en base a las grandes consultoras (y creadoras de opinión de nuestro sector). Quizá la más conocida sea Gartner, quien en sus “cuadrantes mágicos” sitúa a las diferentes soluciones (de integración, tecnológica, de inteligencia de negocio, para aplicar analítica avanzada, …) en base a dos parámetros: completeness of vision (o capacidad para anticiparse o adaptarse al mercado) y ability to execute (o capacidad para comercializar los desarrollos en el mercado).

gartnerEn base a estos dos parámetros establece 4 grupos:  herramientas focalizadas en un nicho concreto (niche players) visionarios (visioners) herramientas aspirantes a estar entre los líderes del sector (challengers) y los líderes del sector (leaders)

En el campo de la analítica de datos avanzada (que ahora Gartner, entre otros, denomina data science), este cuadrante nos guía en el conocimiento de las soluciones líderes, y nos confirma la apuesta que desde hace un tiempo hemos venido desarrollando para estas tecnologías. En concreto, sitúa a KNIME (por cierto, la “K” es muda) como una de las soluciones líderes del sector.

KNIME COMO HERRAMIENTA DE DATA SCIENCE

A nosotros, la verdad, no nos extraña. Obviando el hecho de que Gartner no tiene en cuenta herramientas de código abierto como R o Python, siempre hemos encontrado a KNIME como una herramienta, intuitiva, sencilla, con un enorme potencial y el tiempo nos confirma esta intuición. Creíamos que KNIME, con la facilidad de integración, con la sencillez para articular complejos flujos de datos en donde extraer valioso conocimiento, con el despliegue de potentes modelos enmarcados en lo que se denomina Machine Learning en apenas un par de clicks, con una importante red de apoyo del propio software y de la comunidad creada en torno al mismo, … en definitiva, con la capacidad de hacer fácil lo difícil, podría hacerse un hueco entre los líderes del sector. Y así ha sido.

Quizá su visión en marketing lastran el posicionamiento de la herramienta (faceta en la que Rapid Miner le ha ganado terreno respecto al año pasado), pero aun así consideramos que su rápida curva de aprendizaje, su escalabilidad e integración,  junto con su potencial a la hora de aplicar analítica avanzada, convierten a KNIME en un aliado perfecto para que, de la misma forma que ha hecho Gartner,  nuestras compañías  den el salto de ser analistas de datos a una visión más holística de negocio que el entorno demanda, convirtiéndonos en científicos de datos.

LIS-SOLUTIONS APUESTA POR KNIMEuiMHRESP 400x400

Sin dejar de tener en cuenta, que para aplicar métodos de Data Science, hace falta saber de Data Science!! (obviedad que no siempre se tiene en cuenta), KNIME es una herramienta fantástica para implementar soluciones.  Las grandes soluciones del sector se están desmarcando cada día más del resto, y KNIME ha conseguido hacerse un hueco entre las grandes. No esperábamos menos.

 

“Solo vas a darte cuenta de quien está nadando desnudo cuando baje la marea”

Warren Buffet

Publicado en Gestión de Datos