Hoy te presentamos este complemento maravilloso, que te ayudara en temas de rendimiento y creación de consultas a nivel profesional usando Power Bi.
Dax estudio proporciona una serie de funciones que permiten obtener información sobre cada una de las funciones o formulas a usarse en un campo calculado de Power Bi. Esta herramienta está preparada para ejecutar consultas DAX, además de ayudar a identificar la conducta en los tiempos de uso del nuestro servidor, es decir, los tiempos de ejecución en nuestros ordenadores y equipos.
Data studio es una herramienta OPEN SOURCE, cuyo objetivo básicamente es ejecutar consultas DAX desde varias fuentes de datos.
Con DAX studio puedes conocer información estadística avanzada de tus consultas, para aumentar el rendimiento y procesamiento de tus informes, además de ajustarlos a necesidad.
Como todos los amantes de Power bi saben, esta maravillosa herramienta presenta actualizaciones constantes cada vez mas interesantes para el usuario, en esta ocasión, te traemos el detalle de la actualización del mes de JUNIO – 2022.
Barras de errores:
Por primera vez disponibles en Power Bi, básicamente nos muestra información como un grafico lineal y su comportamiento mínimo y máximo a través del tiempo, para entender variaciones y comportamientos de los datos. Ahora, al igual que con las etiquetas de datos en sus valores, puede obtener los valores reales de los límites superior e inferior directamente en el visual.
Mapa relleno para objetos visuales de Azure Maps:
Estos mapas, son diferentes a los que ya conocemos al día de hoy, pues básicamente incluye formas coloreadas que pueden ser personalizadas para mostrar patrones o variaciones en los datos vinculados a diferentes zonas geográficas.
Para comenzar a usar esta función, asegúrese de que la función de vista previa de Azure Maps esté habilitada en el menú Opciones. Luego, asegúrese de tener un conjunto de ubicaciones para visualizar. Estos pueden ser nombres de ubicación para arrastrar al área de campo de ubicación o latitud y longitud para arrastrar a sus áreas de campo correspondientes; solo asegúrese de que las ubicaciones indiquen áreas con límites. Esto ayudará a que el objeto visual de Azure Maps separe las áreas en distintas formas. Luego active la opción Mapa relleno en el panel de formato y verá esas formas dibujadas en su mapa.
Métricas visuales:
Es tiempo de ver las métricas e indicadores de una manera mas simple, esto se podrá realizar a través de un campo de scorecard que podrá incluir visualización de métricas como un elementos flexible y no rígido como normalmente lo hemos estudiado, Ahora puede incluir métricas individuales en lugar de todo el cuadro de mando y crear páginas de informe que muestren métricas junto con otras imágenes, en el contexto del resto de los datos del informe.
Excel es una herramienta extremadamente importante en el mundo laboral actual, tanto que los estudios demuestran que 8 de cada 10 puestos de oficina en nuestro país, exigen al menos un nivel intermedio del dominio de esta herramienta.
Pero a la interrogante, ¿Es necesario saber VBA, para decir que soy avanzado en Excel?, la respuesta es sencilla, no, no es necesario, y esto se debe, a que Excel no solamente esta vinculado al tema de creación de objetos o automatizaciones, sino hay mucho más, como funciones, query e incluso power pivot para el análisis de datos.
Sin embargo, el uso de VBA, no debería de sernos ajenos, ni tampoco deberíamos estar huyendo por aprenderlo, puesto que la cantidad de cosas que nos facilitara el dominio de este lenguaje será impresionante.
Entonces, ¿Qué es VBA y para qué sirve?
VBA son las siglas de “Visual Basic for Application”, un lenguaje de programación disponible para los usuarios de Microsoft Office en programas como Excel. VBA se desarrolló en los años noventa para unificar los distintos lenguajes de macros de cada uno de los programas. VBA para Excel te permite automatizar los flujos de trabajo repetitivos y generar herramientas prácticas para la gestión de proyectos o la contabilidad.
Y su uso es de muy sencilla explicación, básicamente es muy útil para automatizar y programar tareas, utilizando un lenguaje sencillo y de solución personalizada.
En Ant- Edu incluimos un modulo de VBA en nuestro curso, MASTER EN EXCEL + POWER BI, porque definitivamente creemos que dominar los conceptos y la aplicación de este lenguaje, te ayudara a mejorar tu rendimiento laboral.
Se realizo el primer encuentro presencial de especialistas en datos de Iberoamérica y como institución tuvimos el honor de ser representados por nuestro director.
Un encuentro en el que afloraron emociones, sentimientos y muchas expresiones de afecto que es complicado explicar con palabras.
Cuando recibimos la invitación de parte de Temixa, de Perú, supimos que era la oportunidad perfecta para agradecerle a todos los panelistas, pero en especial al profesor Miguel Rojas por todas sus enseñanzas y por todo su empeño para con nosotros.
El encuentro se realizo en la ciudad de Urubamba, a casi 20 horas de Lima la capital, se presentaron grandes exponentes de análisis de datos, como Ana Bisbé, Didier Morales, Julio Remdom, Miguel Vela, Gerard Bueno entre varios más que con su carisma y experiencia, llenaron el auditorio de el Hotel Aramwa de sabiduría e información valiosa para toda la comunidad.
Se podría creer que el tema principal del encuentro fueron los métodos o técnicas de extracción, limpieza e incluso análisis del dato, pero no, lo mas importante del encuentro fue compartir, alentar y animar, porque al final, hacer y ser comunidad es lo más importante.
Ser parte de la comunidad de análisis de datos en Iberoamerica, es algo que todo amante de los datos debería experimentar.
Un mundo del data science cada vez es mas complejo y extenso, los sistemas de análisis de datos y conceptos se amplían y se comprenden de forma distinta cada vez, es común que un usuario regular, no comprenda la diferencia entre conceptos como, Big Data, el Data Mining y el Business Intelligence, sin embargo, a medida que estudiamos este tema, la comprensión de los mismos se hace menos compleja.
Vamos de definir cada uno de ellos y posterior, comentaremos un poco las diferencias sobre ellos, En principio el Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que las organizaciones hacen con los datos.
Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos. Con respecto al El término Business Intelligence (BI por sus siglas en inglés) hace referencia al uso de estrategias y herramientas que sirven para transformar información en conocimiento, con el objetivo de mejorar el proceso de toma de decisiones en una empresa.
En plena era digital, tomar decisiones bien informadas es uno de los principales factores de diferenciación de las empresas.
En este post vamos a explicar con precisión qué es Business Intelligence, o inteligencia de negocio, y qué herramientas de BI existen.
El caso del Data Mining es un conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos que expliquen el comportamiento de estos datos.
Al final la comprensión nos vuelve las diferencias, aunque al final, también es comprensible que hay más relaciones que diferencias, pues es lógico que entre las tres existe un modelo de trabajo anidado.
Diferencias, Si bien las tareas son parte del proceso de análisis de datos, es natural encontrar diferencias elementales, por ejemplo, cuando hablamos de big data, se trata del almacenamiento masivo de datos, de clientes o usuarios, además, estos datos no se almacena en el proceso del Bussiines intelligence, sino que se analizan y se convierten en medios de toma de decisiones estratégicas, que abonen a un menor funcionamiento de la empresa, y por ultimo el data mining que al final es la búsqueda de patrones en los datos recopilados. Cuando hablamos de Business Intelligence, Big Data y minería de datos lo hacemos sabiendo que son tres conceptos diferentes que coexisten en la misma esfera.
El BI se consideraría la categoría general en la que habitan estos términos, ya que puede definirse como un análisis de las prácticas comerciales basadas en datos. La información del Big Data se extrae y se analiza, lo que resulta un beneficio de las actividades de la inteligencia de Empresa. El Data Mining encuentra patrones y establece relaciones entre los datos.
El DATA DRIVEN, podríamos decir que es un termino casi desconocido en la cultura empresarial nicaragüense, sin embargo, es la cultura o concepto que las empresas más importantes de tecnología están aplicando en el mundo y es tiempo que en nuestra región al menos nos iniciemos a familiarizar con el DATA DRIVEN y el BUSSINES INTELLIGENCE.
Entonces, ¿Qué es el DATA DRIVEN? Es el proceso que lleva a toda organización hacia un operativa orientada al dato es un cambio cultural y organizacional complejo y que implica un periodo largo de tiempo. Sin embargo, este proceso que puede ser largo o complicado influye de forma poderosa en la operación y los resultados de la empresa.
Entonces en términos simples, el DATA DRIVEN es cuando la empresa deja de tomar decisiones por “experiencia”, “intuición” o cualquier otra cosa y lo empieza a hacer basada en datos, datos recopilados a través de su proceso de interacción con clientes, proveedores u otras organizaciones.
Una pequeña lista de como por ejemplo organizaciones como Netflix utilizan los datos:
Cuándo haces pausa, rebobinas y adelantas el video.
Qué día de la semana ves los contenidos (Netflix ha encontrado que, por lo general, las personas ven programas de TV en la semana y películas en fines de semana).
Las fechas en las que ves televisión.
Los horarios en los que ves televisión.
Estos datos al final sirven o afectan el resultado final de las actividades realizadas por la empresa y permite enmarcarse e involucrarse directamente sobre el mundo del BIG DATA, para la toma de decisiones, el alcance y la satisfacción final del usuario.
