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Análisis Predictivo como parte del modelo de BI

Análisis Predictivo como parte del modelo de BI

El análisis predictivo ahora forma parte del sistema analítico de las organizaciones, de hecho, se ha convertido en un área sumamente relevante y cada mas solicitado como parte de las soluciones de BI. Aunque este tipo de análisis se encuentra en una etapa de adopción inicial, esta siendo parte elemental para complementar los modelos analíticos de las empresas. Como cualquier otro tipo de modelos analíticos, los modelos predictivos tienen sus desafíos, estos incluyen habilidades, soporte técnico, infraestructura, sistemas de información, software, entre otros elementos.

Es sumamente recomendable poner en practicas en medida de lo posibles los análisis predictivos en las organizaciones y sus modelos analíticos existentes, por supuesto abordándolo con la combinación de tecnologías y competencias necesarias, las cuales se detallan a continuación.

Desarrollo de habilidades

En ocasiones las organizaciones suelen estar preocupadas por las habilidades para implementar un modelo predictivo. Este conjunto de habilidades incluye como comprender un modelo, interpretar el resultado y determinar que algoritmo utilizar en determinada circunstancia. Aunque suene un tanto complicado, todo lo anterior se puede resumir en estos aspectos:

  • Saber sobre modelos estadísticos (de forma básica ya que la mayoría de las herramientas los opera de manera automática).
  • Interpretar resultados, en cuanto exactitud y precisión (saber leer errores).
  • Conocer las series de tiempo, sus componentes básicos como ciclicidad y estacionalidad.

Estas habilidades normalmente pueden ser adquiridas con mucha facilidad y pueden llegar a ser desarrolladas por los empleados actuales, haciendo que la contratación de empleados externos no sea necesaria. Como se mencionó anteriormente muchos sistemas y herramientas de análisis predictivo contienen inteligencia integrada, lo que facilita mucho la creación de un modelo por parte de los usuarios. Vale la pena mencionar que este tipo de tecnologías no suelen ser accesibles para pequeñas empresas, al menos no a nivel de escalabilidad muy alto.

Despliegue del modelo

Para poder hacer el despliegue correcto de un modelo predictivo es buscando un adecuado caso de uso, es decir, un escenario adecuado en donde el análisis predictivo realmente represente una variable importante para la toma de decisiones estratégicas.

Teniendo un caso de uso bien estructurado es mucho más fácil lograr implementar un modelo de forma adecuada, ahora bien, que debería tener este caso de uso.

  • Información histórica de no menos de 5 años del fenómeno a analizar (ventas, demanda, etc.).
  • Horizonte el cual se quiere predecir (3 meses, 12 meses, 3 años, etc.). En este punto es importante entender que el horizonte es cambiante, ya que cada nuevo periodo que se agrega al histórico vuelve afectar el horizonte del pronóstico.
  • Datos externos bien definidos (datos de conversión, calendario de eventos atípicos, etc.).

 

Infraestructura

En la mayoría de los casos lo más importante de la infraestructura son los datos, su calidad y en donde están almacenados, junto con la tecnología que se use, siendo esta última dependiente de las capacidades del usuario. Quiere decir que, no importa que se tenga la mejor tecnología o software para análisis predictivo si quien efectué el modelo no tiene conocimiento o experiencia, es preferible tener un software modesto pero un nivel de experiencia alto.

Es importante que la arquitectura de datos que se tenga pueda admitir y convivir con este tipo de análisis, con el fin que se tenga todo en un solo ecosistema, es decir, se trabaje todo como conjunto. Por último, se debe de asegurar que el equipo en donde se vayan a estar corriendo los modelos predictivos tengas las especificaciones técnicas (hardware) necesarias para funcionar de manera eficiente, ya que estas suelen consumir bastante recurso del equipo.

 

Fuente: TDWI, Practical Predictive Analytics, By: Fern Halper

https://tdwi.org/research/2018/05/adv-all-best-practices-report-practical-predictive-analytics.aspx?tc=page0

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ADV-2020-038: Sensitive Information In Log Files Tableau

ADV-2020-038: Sensitive Information In Log Files Tableau

Tableau Software ha circulado un boletín de seguridad nivel medio con fecha 7/julio/2020 en donde indica que para ciertas versiones de Tableau Server se pudieron dejar expuestos datos sensibles sobre conexiones a fuentes de datos en los archivos LOG de Tableau Server.

Esto merece nuestra atención ya que eventualidades de seguridad se ven muy pocas veces en esta plataforma.

La categoría de esta vulnerabilidad se basa en los estándares Common Vulnerability Scoring System (CVSS) https://www.first.org/cvss/ y al ser de nivel medio no implica un alto riesgo.  Sin embargo, es muy importante la corrección indicada por Tableau, consistiendo en 2 pasos:

  1. Actualización a la edición más reciente, lo cual no necesariamente implica migrar a la versión más reciente de Tableau.Por ejemplo, si el problema se presenta en la versión 1.25, no es necesario migrar hasta la versión 2020.2.x … es suficiente con actualizar a la versión 2018.1.26
  2. Regenerar las encripciones relaciondas con fuentes de información.Esto utilizando los siguientes comandos de Tableau Server:
    1. tsm security regenerate-internal-tokens
    2. tabcmd reencryptextracts

Si considera que sus credenciales de fuentes de información han sido expuestas, se recomienda, adicionalmente, cambiarlas.

La recomendación de Computing Resources para este boletín de seguridad, es seguir los siguientes pasos:

  1. Confirmar si la versión de Tableau Server con la que cuenta se incluye dentro de las que tienen la vulnerabilidad:
    Versión con Vulnerabilidad Versión Corregida

    10.5 hasta 10.5.28

    2018.1 hasta 2018.1.25

    2018.2 hasta 2018.2.22

    2018.3 hasta 2018.3.19

    2019.1 hasta 2019.1.17

    2019.2 hasta 2019.2.13

    2019.3 hasta 2019.3.9

    2019.4 hasta 2019.4.8

    2020.1 hasta 2020.1.5

    2020.2 hasta 2020.2.2

    10.5.29*

    2018.1.26

    2018.2.23

    2018.3.20

    2019.1.18

    2019.2.14

    2019.3.10

    2019.4.9

    2020.1.6

    2020.2.3

    *Importante tomar en cuenta que no todas las ediciones están disponibles en el sitio oficial de descargas de Tableau https://www.tableau.com/support/releases De ser necesario, abrir un caso de soporte en el portal de cliente de Tableau para solicitarla.         Para verificar la versión de Tableau Server puede dar click en el icono de información () , luego click en Acerca de Tableau Server

  2. De ser posible, migrar a la versión más reciente, tomando en cuenta los requerimientos mínimos de hardware y sistema operativo. De lo contrario, migrar a la edición más reciente dentro de la misma versión.  Si necesita ayuda en su proceso de actualización de Tableau Server, puede comunicarse con Computing Resources al email: info@computingbi.com
  3. Asegurar una copia de los LOGs con posible vulnerabilidad y reiniciarlos por completo usando el comando tsm maintenance cleanup

Referencias

https://community.tableau.com/s/news/a0A4T000002NSkFUAW/important-adv2020038-sensitive-information-in-log-files?language=en_US

https://help.tableau.com/current/server/en-us/cli_security_tsm.htm#regenerate-tokens

https://help.tableau.com/current/server/en-us/tabcmd_cmd.htm#reencryptextracts_tabcmd

https://help.tableau.com/current/server/en-us/cli_maintenance_tsm.htm#cleanup

Datos Relevantes de Coronavirus

Datos Relevantes de Coronavirus

El Coronavirus COVID19 dejará muchos aprendizajes en todo el mundo y en casi todos los aspectos de nuestra vida incluyendo la ciencia, la política, la economía, la forma de relacionarnos y seguro los datos nos contarán muchas historias también.  Si ponemos atención a su evolución, seremos más conscientes de la importancia en adoptar medidas preventivas y ojalá pronto ser testigos de la disminución de las cifras que hoy alarman a la humanidad.

En los mapas y gráficos construidos con datos del Coronavirus se pueden confirmar índices alentadores de fallecimientos y recuperaciones, identificar en dónde se concentran actualmente la mayoría de los casos activos en el planeta (ya no es en China), ver la velocidad de propagación alarmante en países como Italia y España y muchos hallazgos de gran utilidad.

 

Coronavirus COVID19

Coronavirus COVID19 Precaciones Computing Resources

Análisis Predictivo como parte del modelo de BI

El impacto del COVID en el mundo de la analítica

La industria y en general el sector económico ha tenido diversas etapas a lo largo de los años, unas han sido buenas y han traído consigo muchos avances tecnológicos, empleos, descubrimientos y crecimiento macroeconómico. Otras etapas han sido motivo de recesiones, cambios en los negocios e incluso han obligado tanto a las empresas como a los colaboradores a tener que adaptarse a nuevas realidades. No me gustaría decir que hemos atravesado por épocas “malas”, quizás una mejor expresión sería decir que hemos tenido ciertas etapas mejores que otras, ya que, si pensamos con mente fría, hasta en momentos de guerra, depresiones económicas o problemas de salud, han salido aportes y avances muy buenos en algunos sectores.

El COVID-19 se ha logrado extender por todo el mundo, trayendo consigo cierta agitación en diversos sectores de la sociedad. No podemos negar que el virus ha afectado la vida de muchas personas, el empleo, la forma en que nos comportamos día a día y por supuesto la forma en que hacemos negocios.

Gracias a un proceso de investigación y artículos publicados por TDWI (Transforming Data With Intelligence) podemos ahora acceder a mucha información, especialmente a toda aquella que tiene que ver con el mundo de la ciencia de los datos. TDWI lanzo una encuesta a su audiencia con el propósito de recaudar información acerca de cómo el virus ha afectado al mundo de la analítica de datos, es decir, los empleos, la cultura de análisis y porque no a los mismos analistas.

TDWI tiene audiencia a nivel internacional, por ende, se obtuvieron respuestas de muchas partes del mundo. Vale la pena mencionar que aproximadamente la mitad de las respuestas eran proveniente de Estados Unidos. Aunque los temas que se discutirán a continuación tengan un mayor peso de personas estadounidenses, el haber obtenido respuestas de muchas partes del mundo, confirma que el COVID-19 está afectando en todas partes, por lo cual podríamos decir que estos resultados aplican también para el resto de los países.

Demanda de trabajo y empleos

Ninguna profesión es inmune al COVID-19, y los resultados de la encuesta no reflejan lo contrario. Todas aquellas personas que trabajan en empresas que se dedican a la analítica de datos o similares han tenido que afrontar cambios y en ocasiones situaciones difíciles dentro de sus empresas en relación con su empleo. El 13% de los profesionales de datos y análisis confirmaron que sus empresas han tomado medidas con respecto a sus empleados, un 8% de esos mismos han sido suspendidos y otro 5% despedidos.

Ahora bien, quizás esta cifra no sea tan escandalosa, pero recordemos que solo estamos hablando del sector específicamente de analítica de datos, habría que poner sobre la mesa cuales sectores han sido aun mas afectados para poder hacer una mejor comparativa. Sin embargo, de algo si podemos estar seguros esto afecta a cualquier empresa, no importa su tamaño, el tiempo que lleve en el mercado o su prestigio.

Un dato interesante es que mas del 50% de los encuestados están preocupados por sus trabajos. Hay cierta incertidumbre de hasta cuando podrán durar sus empleos si la situación no mejora, y si llegara a mejorar, cuanto tiempo pasará para que puedan volverse a sentir estables dentro de sus empresas.

El resto de encuestados, a los que podríamos denominar como “afortunados” sientes que sus empleadores los necesitan ahora mas que nunca, lo cual no podemos descartar que algún caso sea cierto. Ahora bien, la gran mayoría de estas mismas personas declararon que había cierta pausa o congelamiento en las contrataciones de personal, es decir, no hay plazas disponibles. Solamente un 5% dice que aun se está contratando personal durante la crisis.

Dejando por un lado la demanda de empleos, también se les pregunto a los encuestados que ha cambiado para ellos, además del hecho que ahora trabajan desde casa. La respuesta principal fue “viajar”. El 76% declaró que se les pidió que no viajaran durante al menos seis meses. De cara a la toma decisiones de las empresas, el 20% de los encuestados afirman que en sus empresas se habían cancelado toda iniciativa de análisis de datos, esto incluye la compra de software o la contratación de servicios entorno a este tema. En otras palabras, la mayoría de las empresas continuarán trabajando con lo que ya tienen. Podemos decir entonces que esto no está para nada mal, si bien no hay iniciativas nuevas, al menos no se están cancelando las ya existentes.

 La naturaleza del trabajo está cambiando

Otra variable que se consideró en el proceso de investigación es el saber si el tipo de trabajo en cuestión de requerimientos, tiempo invertido, presión o carga, ha cambiado. No es de sorprendernos que mas de la mitad de los encuestados dijeron que si, su trabajo puede que ya no sea tan parecido como el de antes.

Muchos encuestados afirman que ahora se les pide que respondan a nuevos tipos de preguntas, muchas de esas basadas en el impacto económico y situación actual provocada por el COVID-19, tanto para sus clientes como para la misma empresa en sí. Alrededor de un tercio de los encuestados exponen que vieron en la necesidad de actualizar o bien tratar de ajustar sus modelos de análisis para hacer frente a los cambios en el comportamiento de los clientes.

En general, el clima externo a las empresas ha cambiado drásticamente, por lo cual es normal que surjan nuevas preguntas y necesidades que, en este caso, es trabajo de los analistas de datos intentar de solventar.

Además de responder a nuevos requerimientos, mas del 30% de los encuestados afirman que se les pide cosas en ocasiones fuera de lo habitual como, por ejemplo: encontrar nuevas fuentes de información para su análisis que puedan servir a la organización, ejecutar análisis y actualizaciones de reportes con mas frecuencia, tratar de intuir nuevos métodos, estrategias o características para los análisis. En otras palabras, se espera algo más de los analistas.

El trabajo desde casa

Trabajar desde casa ha sido difícil para algunos, más porque de cierta forma se han visto obligados gracias a la cuarentena. Una de las preguntas centrales fue para identificar si el trabajar desde casa tenía algún impacto en la capacidad y rendimiento de los encuestados para poder realizar su trabajo. Ahora sabemos que alrededor del 40% dijo que no tuvo ningún impacto, algunos de ellos expusieron que ya trabajaban de manera remota y otros declararon que todo marchaba bien.

Por otro lado, todas aquellas personas que consideraron que les era más difícil trabajar desde casa, expusieron razones como: es mas difícil el intentar colaborar con colegas cuando hay proyectos en conjuntos, problemas para configurar VPN, dificultades en el ancho de banda o velocidad de internet, ambientes o espacio inapropiado para estar trabajando cómodamente, distractores familiares, etc.

Un aspecto muy importante que no se tomó en consideración en este estudio fue la de tomar la perspectiva de los empleadores o dueños de empresas. Habría que hacer ciertas inferencias respecto si a este tipo de personas les benefició o perjudicó, y de qué manera el tener a sus empleados laborando desde sus casas.

Conclusión

Estamos de acuerdo en que el análisis de datos es cada vez mas importante, y que no existe industria o situación social en donde esto no pueda significar un apoyo o ayuda. Como sociedad hemos visto la importancia y relevancia que tiene algo tan sencillo como los gráficos, líneas básicas de tendencia, mapas, barras etc. y que sin lugar a duda todo esto ha ayudo de gran manera a comprender y analizar la propagación del virus COVID-19.

Muchas personas están interesadas en saber y comprender la información sobre el virus, por terrible que sea esta pandemia (y es terrible), ha impulsado de gran forma la cultura de análisis de datos. Las organizaciones se están enfrentando a condiciones de constante cambio, y se ven en la necesidad de intentar comprender el entorno que los rodea rápidamente. El planificar como avanzar en un entorno dinámico es un gran reto, pero de seguro es mucho mas fácil teniendo los datos a favor.

 

Fuente de referencia: TDWI-where data means business. By: Fern Halper May/2020 https://tdwi.org/articles/2020/05/20/ppm-all-impact-of-covid-19-on-data-analytics-professionals.aspx

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