Mejores prácticas, mejores decisiones

Los usuarios comerciales de hoy son sumamente exigentes, siempre esperan superar los límites de las hojas de cálculo y toda aquella información que se puede extraer de los datos. Los informes se esperan que cada vez brinden una experiencia mas rica y personalizada con los datos, todo eso, tomando en cuenta que los volúmenes de información son cada vez mayores. Los usuarios tienen a su disposición múltiples fuentes de información, hay información de ventas, reportes de producción, informes de campañas de publicidad digital, información de contrataciones de personal, informes financieros, en fin, hay mucho por analizar y descubrir en los datos.

Siempre están surgiendo nuevas ideas o metodologías que son fácilmente aplicables al análisis de datos, cuyo fin es mejorar las estrategias, procesos, operaciones y en general los negocios. Podríamos decir que un buen analista de datos es aquel que logra lo anteriormente mencionado sin dejar por un lado el compromiso con el cliente o usuarios finales, es decir, tomar en consideración los requerimientos, necesidades e ideas de este. Todo esto teniendo en mente que el objetivo final debe de ser aumentar la cultura analítica en los usuarios y que exista cierto compromiso en estos de profundizar en los datos, ya que, solamente así se logra un cambio en los procesos de toma de decisión.

Teniendo esto en mente, podemos enlistar varias prácticas que los analistas de datos deben de implementar siempre, para así, poder mejorar el proceso de toma de decisiones en las empresas.

Estas te las mostramos a continuación:

Influir en las técnicas existentes de análisis

Muchas empresas dicen tener sus procesos de análisis bien establecidos, y en ocasiones es cierto. Pero la gran mayoría tienden a confundir los “procesos bien establecidos” con “los procesos adecuados” ¿Qué quiere decir esto?

Muchas empresas no hacen el uso adecuados de sus datos, no explotan realmente los recursos que poseen de forma adecuada. Los cambios en estos procesos de análisis es total responsabilidad del analista, esta persona debe de ser pionera en las nuevas metodologías y procesos analíticos. El influir en estos temas culturales suele ser un reto interesante, pero trae consigo enormes beneficios para las empresas si se hace de manera correcta.

Si logramos influir en la cultura analítica existente (sea esta nula o aparentemente buena), lograremos influir finalmente en los usuarios y por ende en la frecuencia y forma en que se analiza la información. Recordemos que “interactuar con los datos de una forma diferente” se puede convertir en una ventaja competitiva para la empresa. Hay que estar dispuestos a dejar lo “tradicional” por los “funcional”.

Apoyo a los usuarios dentro del proceso de cambio

En lugar de simplemente consumir datos, se busca que los usuarios se hagan preguntas, que prueben diferentes escenarios, puntos de vista o enfoques, que construyan distintos modelos, etc.  Apoyar las incursiones de los usuarios en el análisis de datos es fundamental porque sin lugar a duda se está convirtiendo en la forma que como las empresas logran competir eficazmente y hacer uso adecuado de las tecnologías disponibles.

Aplicación de las tecnologías adecuadas

Todos los casos de uso son distintos y las necesidades tecnológicas también. Se debe de tener en mente aspectos como: el presupuesto, volumen da tos, audiencia final, tiempo de implementación, costos de implementación, infraestructura necesaria, entre otras cosas, para que una solución de inteligencia de negocios sea exitosa.

Por lo tanto, es esencial que se tomen todos los puntos anteriores en cuenta para hacer uso de las tecnologías y herramientas adecuadas. Claro está, que para que un proyecto funcione, se debe contar con los recursos adecuados.

Constante autocapacitación

El mundo es un lugar de constante cambio e innovación, por lo tanto, lo es la tecnología. Debe de existir un interés por estar a la vanguardia (en la medida de lo posible) de las metodologías y herramientas de inteligencia de negocios.

El interés en realizar análisis se cruza con el progreso de la tecnología, siempre se esta buscando que sea “aun mas fácil” el obtener información crucial de nuestras fuentes de datos. Debemos tener en cuenta que nuestro modelo de BI puede ser tan sofisticado como la empresa lo deseen y tan eficiente como los consultores y analistas lo diseñen.

Un analista productivo debe estar al tanto de las tendencias y siempre alerta de los cambios y mejoras que se vienen entorno a este tema.

Empoderar a los usuarios

El término “self service” es cada vez mas importante y útil para las compañías. El empoderar de cierta forma a los usuarios hace mucho mas productivos los procesos de análisis de información, ya que esto les permite progresar por su cuenta.

El depender de la intervención de los desarrolladores de TI ya no debe de ser algo rutinario, porque a menudo esto ocasiones retrasos y “mal acostumbra” a las personas a siempre requerir soporte. Por supuesto que esto no quiere decir que las personas de TI caigan a segundo plano, al contrario, ellos se pueden concentrar en mejorar los procesos de TI existentes y no ocupar tanto su tiempo en atender solicitudes que ellos puedan considerar, de cierta forma, muy básicas.

Incitar un ambiente de colaboración

Ahora es muy sencillo el poder colaborar con otras personas o usuarios dentro de la empresa y esto, definitivamente incide en la cultura analítica de la empresa. La formación y educación son necesarias comprender e interactuar en un ambiente en donde la inteligencia de negocios es pilar de la empresa.

Con estas simples, pero muy efectivas “buenas prácticas” seguramente una empresa puede llegar a transformar sus datos en ventaja competitiva.

Fuente: Visual analytics for making smarter decisions faster. TDWI , By: David Stodder. https://tdwi.org/research/2015/07/best-practices-report-visual-analytics-for-smarter-decisions.aspx?tc=page0

Comienza tu carrera de Analista con Tableau

Seguramente te has topado con que las empresas están demandando cada vez mas que sus empleados tengan o desarrollen habilidades para el análisis de datos y que puestos como “Data Analyst” o “BI Analyst” son cada vez más comunes dentro de nuestro mercado.

En este artículo te vamos a presentar de que forma puedes iniciar tu carrera como analista, por supuesto, aprendiendo una herramienta como Tableau. Es importante que sepas que para poder ser considerado un “BI Analyst” la parte de visualización de los datos es solo una de las varias ramas que abarca la inteligencia de negocios, pero de seguro, es una de las más importantes e interesantes para desarrollar.

Tableau a nivel mundial se ha caracterizado por ser una empresa que le encanta compartir el conocimiento, actualmente puedes encontrar mucho material como videos, reseñas, artículos, conferencias, entrenamientos, cursos y demás.

Lo mejor de todo, es que Tableau brinda la oportunidad a todos aquellos usuarios que quieran agregarle mucho más peso a su currículum, y eso es a través de sus distintas certificaciones. Con el mercado de visualización de datos en aumento y la posición de Tableau bien establecida, la certificación en habilidades de Tableau puede presentar un camino lucrativo hacia el crecimiento profesional.

Ahora bien, ¿vale la pena certificarse en Tableau?

La mayoría de las personas acuden a certificarse normalmente para mejorar su perfil profesional o su posición actual dentro de la empresa. Las certificaciones de Tableau en lo particular se centran en evaluar el rendimiento de las personas y verificar las capacidades de este, con el fin de que las personas que obtengan la certificación sean capaces de aplicar los conocimientos adquiridos en un ambiente de trabajo real. A continuación, te presentamos los salarios anuales promedio de una persona certificada en puestos relacionados al BI (Nota: estos salarios son en mercados norteamericanos, no aplican del todo a mercados latinoamericanos)

• Analista de datos: $ 48K- $ 89K (mediana $ 65K)
• Analista de inteligencia empresarial: $ 52K- $ 94K (mediana $ 71K)
• Analista de datos senior: $ 63K- $ 110K (mediana $ 83K)
• Desarrollador de BI: $ 59K- $ 108K (mediana $ 80K)
• Científico de datos: $ 62K- $ 128K (mediana $ 88K)
• Administrador de análisis: $ 68K- $ 126K (mediana $ 94K)
• Consultor analítico: $ 62K- $ 114K (mediana $ 84K)

Certificaciones de Tableau (a nivel Desktop y Server)

Tableau Desktop Specialist

Esta es la certificación de mas bajo nivel, es decir, la primera que puedes iniciar obteniendo. Que sea la primera o de mas bajo nivel, no quiere decir que no tenga peso, al contrario, esta certificación es esencial para validar los conocimientos fundamentales de Tableau Desktop y del análisis de datos, es decir, sienta las bases del analista. Aquí se aprenden los conceptos básicos y terminología de Tableau, se sugiere que los candidatos a tomar esta certificación tengan al menos 3 meses de utilizar la herramienta.

Examen: este es un examen supervisado práctico de 60 minutos que consta de 30 preguntas de selección múltiple. Para poder optar por un resultado satisfactorio se debe obtener un puntaje de al menos del 70%.

Costo: este examen tiene un costo de $100 aunque en ocasiones puede que se logre encontrar a un menor precio e incluso se puede realizar en la “Tableau Conference” anual que hace la compañía.

Aspectos por considerar:

• Esta certificación no tiene requisitos previos.
• Se puede encontrar material para prepararse e incluso en la pagina de Tableau puedes descargar la guía del examen.
• Tableau recomienda llevar a cabo el curso “Desktop I – fundamentos” el cual se ofrece en su plataforma de elearning por un costo de suscripción de $10 al mes.

Tableau Desktop Certified Associate

Esta certificación esta orientada a usuarios con cierto nivel de comprensión de la funcionalidad de Tableau Desktop y que cuenten con no menos de 5 meses de experiencia con la herramienta. Aquí se espera que el usuario ya sea apto para resolver problemas mediante el análisis de datos. Esta certificación, a diferencia de la primera, si cuenta con un tiempo de caducidad de 2 años.

Examen: este es un examen supervisado práctico de dos horas que consta de 36 preguntas de selección múltiple, verdadero/falso y prácticas. Para poder optar por un resultado satisfactorio se debe obtener un puntaje de al menos del 75%.

Costo: este examen tiene un costo de $250 aunque en ocasiones puede que se logre encontrar a un menor precio e incluso se puede realizar en la “Tableau Conference” anual que hace la compañía.

Aspectos por considerar:

• Esta certificación no tiene requisitos previos.
• Se puede encontrar material para prepararse e incluso en la página de Tableau puedes descargar la guía del examen.
• Tableau recomienda llevar a cabo los cursos “Desktop I – fundamentos” y “Tableau Desktop II – intermedio” los cuales se ofrecen en su plataforma de elearning por un costo de suscripción de $10 al mes.

Tableau Desktop Certified Professional

Los usuarios con un nivel avanzado y con un mínimo de 1 año de experiencia pueden optar por esta certificación. Aquí ya no solo se busca que el analista pueda resolver los problemas, sino también, que los resuelva de la forma correcta y mas eficiente posible. Los aspectos visuales en el desarrollo de los reportes también son un objetivo primordial en este nivel. Esta certificación tiene una duración de 3 años.

Examen: este es un examen supervisado práctico de tres horas que consta de ejercicios que requieren construcción y análisis en Tableau Desktop, de hecho, el candidato tiene acceso a un conjunto de datos y libros de trabajo con pestañas previamente iniciadas. En el caso de esta certificación no se obtiene una nota como tal, sino que, un comité determine la aprobación o reprobación de la prueba.

Costo: este examen tiene un costo de $600 aunque en ocasiones puede que se logre encontrar a un menor precio e incluso se puede realizar en la “Tableau Conference” anual que hace la compañía.

Aspectos por considerar:

• Esta certificación requiere tener activa la certificación del nivel anterior.
• Se puede encontrar material para prepararse e incluso en la página de Tableau puedes descargar la guía del examen.
• Tableau recomienda llevar a cabo los cursos “Desktop I – fundamentos”, “Tableau Desktop II – intermedio”y “Tableau desktop III: avanzado y Visual Analytics” los cuales se ofrecen en su plataforma de elearning por un costo de suscripción de $10 al mes.

Tableau Server Certified Associate

Esta certificación está destinada a personas con una comprensión integral de las funcionalidades de Tableau desktop y cuya experiencia es de aproximadamente 6 meses. Aquí se busca que el candidato sepa administras los roles que hay dentro del servidor, instalación del servidor, activación de llaves, configuración y administración de los usuarios, grupos, contenidos y proyectos. Esta certificación es válida por 2 años.

Examen: este es un examen supervisado práctico de 90 minutos que consta de 80 preguntas de selección múltiple, verdadero/falso y prácticas. Para poder optar por un resultado satisfactorio se debe obtener un puntaje de al menos del 75%.

Costo: este examen tiene un costo de $250 aunque en ocasiones puede que se logre encontrar a un menor precio e incluso se puede realizar en la “Tableau Conference” anual que hace la compañía.

Aspectos por considerar:

• Esta certificación no tiene requisitos previos.
• Se puede encontrar material para prepararse e incluso en la página de Tableau puedes descargar la guía del examen.
• Tableau recomienda llevar a cabo los cursos disponibles en su plataforma de elearning por un costo de suscripción de $10 al mes.

Tableau Server Certified Professional

Todas aquellas personas con una comprensión integral de la funcionalidad de Tableau Server y al menos 9 meses de experiencia en el tema, pueden optar por examinarse para esta certificación. Aquí el candidato debe de ser capas de dominar temas como: arquitectura de los sistemas y servidores, mejores prácticas de administración, procesos de instalación de servidores, configuración a nivel detallado de aspectos del servidor, solución de problemas y demás. Esta certificación es válida por 3 años.

Examen: este es un examen supervisado práctico de siete horas que consta de ejercicios que requieren construcción y análisis. En el caso de esta certificación no se obtiene una nota como tal, sino que, un comité determine la aprobación o reprobación de la prueba.

Costo: este examen tiene un costo de $800 aunque en ocasiones puede que se logre encontrar a un menor precio e incluso se puede realizar en la “Tableau Conference” anual que hace la compañía.

Aspectos por considerar:

• Esta certificación requiere tener activa la certificación del nivel anterior.
• Se puede encontrar material para prepararse e incluso en la página de Tableau puedes descargar la guía del examen.
• Tableau recomienda llevar a cabo los cursos disponibles en su plataforma de elearning por un costo de suscripción de $10 al mes.

Fuente: https://www.cio.com/article/3546313/tableau-certification-guide-kick-start-your-analytics-career.html

En esta nueva versión de Tableau (2020.3) podemos encontrar varias funcionalidades nuevas y otras que han venido presentando cambios y mejoras desde versiones anteriores. A continuación podrás encontrar un listado con todas ellas.

Tableau Desktop

Mejoras en relaciones

En esta nueva versión de Tableau, las relaciones vienen con ciertas mejoras. El proceso de integración entre múltiples tablas es más flexible. Ahora, podemos relacionar tablas utilizando o basándonos en campos calculados (‘Concatenate’, ‘Datetrunc’ etc.) y también podemos hacer uso de operadores de desigualdad (=, <, >, >=, <=).

Mejoras en la exportación **

El botón para exportar dashboards y vistas ahora luce un poco diferente, podremos encontrarlo ahora con el nombre de “download”. Se agrego una nueva opción de descarga para poder tener nuestros dashboard y vistas como “tabulación cruzada” (dicho formato de descarga solo aplica para cuando estamos en ambiente online y server). Por otro lado, las suscripciones en server u online para formatos de PDF, ahora podemos configurar aspectos como el tamaño y orientación de la descarga.

Mejoras en el “set control” **

Además de poder usar el set control como filtro dentro de nuestras visualizaciones, ahora podemos hacer que los valores de este campo se vean afectados por los filtros en contexto que tenemos disponibles, es decir, podemos mostrar solo los valores relevantes del set. Haciendo más fácil para el usuario la interpretación y uso de los miembros dentro del set.

Funciones de modelado predictivo **

Ahora se cuenta con dos nuevas funciones de modelado predictivo. La primera es MODEL_QUANTILE, esta funciona como cálculo de tabla que devuelve un valor objetivo en un percentil especificado, basado en otros predictores. Por otro lado, tenemos MODEL_PERCENTILE es un cálculo de tabla que devuelve la probabilidad de que el valor esperado sea menor o igual que la marca observada, según otros predictores.

Mejoras en “explique los datos” **

Explique los datos sigue mejorando cada vez más con sus análisis y “performance”. En esta nueva versión podemos utilizar esta funcionalidad, aunque nuestra fuente de datos este elaborada de múltiples tablas relacionadas, en las versiones anteriores solo estaba disponible para cuando la fuente de información era una única tabla individual.

 Imágenes de las extensiones de dashboards

Cuando se genera un archivo .png o .pdf de un dashboard que está visualizando en Tableau Desktop, este ahora incluirá la imagen de la zona de extensiones.

Unión de archivos espaciales (.shp) **

Con esta nueva funcionalidad ahora es posible unir múltiples tablas o archivos espaciales (.shp) haciendo posible analizar archivos de distintos periodos de tiempo y de múltiples tablas.

Operador “IN” para campos calculados **

Con el operador “IN” ahora podemos simplificar campos calculados en donde necesitemos, de cierta forma, hacer coincidir valores dentro de una gran lista. Esto simplifica, en algunos casos, el uso de la condición “IF” tan solo con utilizar una lista de valores separados por coma. Lo mejor de todo es que el operador “IN” soporta datos tipo cadena, numéricos, fecha y booleanos.

Mejoras en la búsqueda en el panel de datos **

Ahora podemos hacer uso de filtros para agilizar la búsqueda de campos en nuestro panel de datos. Esto nos permite buscar ya sea por nombre, por tipo de campo (dimensión, métrica, campo calculado, etc.) o tipo de dato.

Compatibilidad con tipos de datos NUMÉRICOS de Google BigQuery

Aproveche el tipo de datos NUMÉRICO de Google BigQuery sin usar SQL personalizado. Convierta directamente el tipo de datos NUMÉRICO a DOBLE.

Advertencias de calidad de los datos en Tableau Desktop

Ahora los usuarios estarán al tanto de la calidad de los datos, gracias a las advertencias de calidad de los datos mientras realizan sus análisis en Tableau Desktop. Con un rápido indicador en la fuente de datos, los usuarios ahora pueden obtener la información que necesitan sobre el estado de los datos.

Mejoras en el conector de SAP HANA y nuevas certificaciones SAP **

Los usuarios ahora pueden conectarse a objetos de procedimientos almacenados como si fueran una tabla con el conector de SAP HANA. Además, obtuvimos la certificación SAP oficial (HANA-BI-SQL 2.0) para la integración con SAP HANA en Tableau Desktop, Tableau Prep, Tableau Server y Tableau Online. Explore nuestro nuevo informe de análisis con Tableau y S/4HANA. Allí podrá obtener orientación y conocer las prácticas recomendadas para la integración con S/4HANA. Además, descubra cómo optimizar la experiencia de usar Tableau y S/4HANA juntos para el análisis.

Tableau Server

Nuevos conectores en la Galería de extensiones

Para aquellos usuarios que tengas que hacer uso de conectores que no están en la lista de conectores nativos de Tableau ahora pueden encontrar nuevos conectores en la galería de extensiones de Tableau Server.

Nueva pestaña “Compartido conmigo”

Con esta nueva pestaña ahora es posible acceder de manera muy rápida a todos aquellos libros de trabajo que otros usuarios han compartido con nosotros (tanto en Server como Online). De esta manera podemos tener accesos más ágiles a contenido de interés común.

Conceder licencia al iniciar sesión

Gracias a esta nueva funcionalidad todos los administradores de sitio tienen la capacidad de designar a miembros individuales, equipos o departamentos específicos un rol dentro del sitio al momento de iniciar sesión por primera vez en su cuenta de Tableau Online o Server (viewer, explorer, creator). De esta manera podemos asignar roles con mayor facilidad y rapidez.

Mejoras en mapas de fondo

Ahora es posible acceder directamente desde el menú de mapas de fondo a servicios de mapas de terceros como: WMS Maps o Mapbox Map.

Mejoras en “Ask Data”

El modelo de preguntas sugeridas de “As Data” ahora es mas accesible y eficaz. Ahora podemos personalizar las sugerencias y agregar algún texto para que se visualice en un lenguaje un poco mas coloquial o específico dentro del negocio.

Comprobación previa de la instalación de Tableau Server

Para garantizar una instalación y una experiencia de actualización sin problemas, Tableau Server ahora realiza automáticamente un conjunto de comprobaciones al iniciar el proceso de inicialización / actualización. Estas comprobaciones están diseñadas para detectar errores y problemas comunes (alrededor de permisos, credenciales, puertos base) que pueden surgir durante la actualización e instalación. También puede realizar esta verificación en cualquier momento con el comando TSM. Hoy, esta capacidad es para Windows, pero pronto estará para a Linux.

Suscripción ejecutada al actualizar un extracto

Ahora se puede configurar un correo electrónico de suscripción para que se ejecute después de que se actualice un extracto determinado, lo que facilita la obtención de los últimos datos tan pronto como estén disponibles.

Etiquetas en contenido obsoleto

Ahora es posible crear etiquetas en el contenido obsoleto directamente desde la vista de administrador. Esto es con el fin de facilitar el seguimiento con los propietarios de dicho contenido.

Tableau Prep

Escribir en bases de datos externas en Tableau Prep

Almacenar los datos que hemos preparado en Prep en una ubicación central a la cual puedan tener acceso múltiples miembros de la organización ahora es posible. Escalar todo el tiempo y esfuerzo invertido en los procesos de ETL nunca había sido tan fácil, de esa manera garantizamos la calidad de los datos y su correcto almacenamiento.

NOTA: todas aquellas funcionalidades que tienen ** es debido a que aplican tanto en Desktop como Server-Online.

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

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.

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