Innovaciones de Qlik y buenas prácticas en Analítica y Gestión de Datos

En un mundo donde los datos impulsan cada decisión empresarial y comercial, la capacidad de gestionar, analizar y visualizar la información de una manera eficaz es fundamental para cualquier organización. Herramientas avanzadas como Qlik, PowerBI o Tableau continúan mejorando sus funcionalidades para ofrecer a las empresas la posibilidad de trabajar con sus datos de una manera más precisa y objetiva. En este artículo, exploraremos las últimas mejoras lanzadas en 2024 en la herramienta Qlik, las cuales prometen transformar la forma en que se gestionan y aprovechan los datos en el día a día empresarial.

Mejora en los gráficos combinados: más claridad en la visualización

Uno de los mayores retos en la visualización de datos es lograr que los gráficos complejos sean comprensibles a primera vista. En 2024, las mejoras en los gráficos combinados, como la capacidad de agregar etiquetas en los segmentos de medida apilados, han permitido a los analistas mostrar datos de una forma más clara y efectiva. Estas etiquetas permiten resaltar puntos clave y mejorar la precisión en la interpretación de gráficos complejos que involucran múltiples variables.

→ Aplicaciones prácticas

Un caso de uso común sería en el análisis de rendimiento financiero, donde un gráfico combinado podría mostrar ingresos apilados por producto, con etiquetas detalladas que permiten ver los márgenes de ganancia de cada línea. De este modo, los responsables de la toma de decisiones pueden identificar rápidamente las áreas de mejor rendimiento o las que necesitan atención. Además, el ajuste para alternar la cuadrícula en estos gráficos ofrece una mayor flexibilidad a los usuarios, permitiendo personalizar las visualizaciones según las necesidades del análisis. Esto asegura que las organizaciones puedan adaptar los gráficos a diferentes audiencias, desde analistas técnicos hasta ejecutivos que requieren informes resumidos.

Seguridad en la integración de datos con Snowflake: autenticación mediante pares de claves

En el ámbito de la integración de datos, la seguridad es una prioridad. Las nuevas capacidades de Snowflake, que permiten la autenticación mediante pares de claves, han mejorado de una forma significativa la seguridad al conectar cuentas de servicio con la plataforma. Este nuevo método nos proporciona un mayor control en comparación con las credenciales tradicionales de usuario y contraseña, lo que lo convierte en una opción ideal para cargas de trabajo críticas.

→ ¿Por qué es importante?

En muchos entornos empresariales, la replicación de datos y sus respectivas transformaciones son actividades diarias las cuáles involucran datos críticos. Por ejemplo, en sectores como el financiero o el de la salud, donde los datos deben mantenerse seguros y cumplir con estrictas normativas, la autenticación mediante pares de claves ofrece una solución que minimiza el riesgo de un acceso no autorizado, una mayor protección frente a los ciberataques al eliminar la dependencia de contraseñas, que pueden ser vulnerables a ataques de fuerza bruta siendo el uso de las claves de autenticación una mejora considerable en la seguridad además de, reducir las cargas administrativas relacionadas con la gestión de las contraseñas y sus ciclos de cambio.

Tablas dinámicas mejoradas: supervisión y compartición de contenidos

El manejo de informes y cuadros de mando ha experimentado unas mejoras notables con la actualización de las tablas dinámicas, las cuales ahora permiten descargar visualizaciones como imágenes o en formato PDF, facilitando que la información sea compartida con los distintos stakeholders, algo que resulta esencial para mantener a los equipos alineados en torno a los objetivos empresariales.

→ Funcionalidades clave

Además de la exportación de las visualizaciones en los formatos anteriormente comentados, se ha añadido la capacidad de crear suscripciones personalizadas, lo cual significa que los equipos pueden recibir informes actualizados automáticamente en intervalos regulares, sin la necesidad de la intervención manual de los usuarios. Esta funcionalidad es particularmente útil en entornos con una alta rotación de datos, como en el comercio electrónico o en servicios bancarios. Por ejemplo, un equipo de ventas podría suscribirse a un informe que muestra las cifras de ventas diarias de cada región, lo que permite a los gerentes evaluar rápidamente el rendimiento y hacer ajustes oportunos a las estrategias de venta, permitiendo a los usuarios mantenerse al tanto de los indicadores clave de rendimiento en tiempo real y reduciendo la carga de trabajo que supone generar los informes de forma manual

Procesador de IA para flujos de transformación: Automatización Inteligente

La Inteligencia Artificial ha llegado a la gestión de los datos para quedarse. A través del procesador de IA para flujos de transformación, se ofrece un nuevo abanico funciones como análisis, corrección gramatical y traducción de textos. Imaginemos una empresa de servicios la cuál recibe miles de comentarios de clientes diariamente. El procesador de IA puede analizar estos comentarios y clasificarlos según el sentimiento (positivo, negativo o neutral), permitiendo al equipo de atención al cliente priorizar rápidamente los problemas más críticos y responder de manera más rápida.

Gestión del ciclo de vida de productos de datos en Qlik Talend Cloud

El enfoque de la gestión de los datos en lo referente a los productos en Qlik Talend Cloud permite a las empresas maximizar el valor de sus datos, haciendo posible realizar evaluaciones rápidas de la calidad y consistencia de los datos además de, ofrecer una transparencia total entre el origen y las transformaciones de los datos junto con la simplificación en la forma en la que los datos son compartidos y gestionados a lo largo de su ciclo de vida. Con esta solución, los equipos de datos pueden entregar activos de alta calidad a los consumidores, agilizando los procesos y eliminando la brecha entre lo que los productores crean y lo que los consumidores necesitan.

Control y aprobación de modelos con AutoML

En el campo del Machine Learning, Qlik ha introducido nuevas funcionalidades para mejorar el control sobre los modelos implementados. Con el flujo de trabajo en la aprobación de modelos, los administradores pueden decidir qué modelos son adecuados para su activación en producción, brindando un mayor control sobre el proceso de aprendizaje automático.

→ Ejemplo de uso

Imagina una empresa de logística que implementa modelos predictivos para anticipar la demanda de transporte. Con AutoML, pueden entrenar y optimizar estos modelos automáticamente. Sin embargo, antes de que el modelo sea activado, un administrador puede revisar sus predicciones para asegurarse de que cumple con los estándares de la empresa, consiguiendo un mayor control sobre el ciclo de vida del modelo. Esto permite a las empresas expandir sus capacidades predictivas sin tener un equipo de data scientists propio.

Mejora en la recuperación de fragmentos de datos en la pasarela Direct Access

Finalmente, la versión 1.6.8 de la pasarela Direct Access ha introducido la capacidad de gestionar fragmentos de datos que estén corruptos o incompletos, lo que mejora las soluciones de integración de datos. Además, el control sobre el tamaño de la memoria utilizada durante el proceso de recarga permite un menor consumo de recursos.

→ Relevancia en entornos empresariales

En industrias como la bancaria o en el sector de las telecomunicaciones, donde la integridad de los datos es fundamental, esta capacidad asegura que los procesos de análisis y reporting no se vean afectados por fragmentos de datos dañados. Por ejemplo, un banco que necesite ejecutar informes críticos puede ahora asegurarse de que no se interrumpan debido a problemas de integridad en los datos optimización del uso de recursos durante las operaciones de recarga.

Conclusión

Las innovaciones descritas en este artículo demuestran cómo las herramientas basadas en analítica y gestión de datos están transformando la forma en que las empresas procesan y utilizan la información. Desde mejoras en la seguridad con autenticación avanzada hasta la automatización mediante IA, estas tecnologías están equipando a las organizaciones para ser más ágiles, seguras y eficientes.

Al implementar estas nuevas capacidades, las entidades están mejor posicionadas para capitalizar las oportunidades que ofrecen los datos en un entorno de negocios cada vez más competitivo. Ya que no solo se trata de tener acceso a los datos, sino de saber cómo gestionarlos, transformarlos y visualizarlos de manera que se traduzcan en decisiones acertadas y beneficios tangibles. Las empresas que adopten estas soluciones estarán mejor preparadas para enfrentar los desafíos del futuro y mantenerse a la vanguardia en sus respectivos mercados.

Dado el ritmo frenético al que están evolucionando estas tecnologías, está claro que la innovación en el manejo de datos seguirá siendo un pilar fundamental en la estrategia de cualquier organización que aspire a ser líder en su sector. La clave estará en la adopción rápida y efectiva de estas soluciones, aprovechando sus capacidades al máximo para impulsar el crecimiento, la rapidez y la competitividad.

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