Diferentes herramientas de Business Intelligence

Existen muchísimas herramientas de Business Intelligence en el mercado, tanto gratis como de pago, con las que podemos modelar y representar nuestros datos de forma clara y concisa. La gran mayoría de ellas, cubren las necesidades más importantes como integración de diferentes fuentes de datos, visualización y “deep analysis”. Sin embargo, cada una cubre estas necesidades de forma distinta y, además, ofrecen funcionalidades para diferenciarse de los demás.

Para entrar en más detalle, dividiremos el artículo en herramientas de pago y herramientas gratis.

Herramientas de Business Intelligence de pago

En este apartado entran los grandes proveedores de Business Intelligence en juego. Aquí abajo te dejo el “Magic Quadrant” de Gartner de 2020 referente a tecnologías BI:

Cada uno de estos proveedores tiene una o más productos para ejercer tareas de Business Intelligence. En este post voy a hablar de las top 3 herramientas de pago: Qlik, Tableau y PowerBI (Microsoft).

Qlik

Qlik es un proveedor que siempre se ha movido entre los mejores en su sector. Personalmente, es con quién he tenido más relación y he trabajado más, y realmente es una empresa que está enfocada en mejorar su producto y pensar siempre en el usuario final. De cada vez los usuarios que utilizan estas herramientas, necesitar ir más al detalle del dato (“deep analysis”) y ponen mucho esfuerzo en habilitar funcionalidades “self service”. Su producto estrella a día de hoy es “Qlik Sense”, siendo éste la evolución del conocido QlikView”. Sus puntos fuertes los identificaríamos como:

• Datos en memoria (“in memory”). Una vez cargados los datos, Qlik Sense los almacena en memoria RAM y cuando el usuario realiza una selección, el resultado lo devuelve muy rápidamente. Contra: los datos no son en tiempo real (aunque se puede realizar mediante “DirectDiscorvery”).
• Responsive. Tanto si lo abres en un PC, como en una tablet o como en tu móvil, las visualizaciones se van a adaptar al tamaño de la pantalla. Aquí entra también el diseño que se haya desarrollado para cada aplicación.
• Sistema de ficheros propio. Tiene un sistema de ficheros cuya extensión es “.QVD” que una vez guardados los datos, es extremadamente rápida su lectura. Se suele utilizar para realizar una extracción de datos de una fuente y guardalos en este tipo de ficheros, así no tiene que ir lanzando queries constantemente a la fuente (a no ser que se requieran datos en tiempo real).
• ETL. Aunque no sea a día de hoy lo más recomendable, Qlik Sense tiene la funcionalidad de no necesitar un DataWarehouse para integrar y modelar datos, gracias a su sistema de ficheros y las funciones tanto de extracción como transformación de datos.

Tableau

También es una compañía centrada en proveer de soluciones Business Intelligence con su producto llamado “Tableau”. En los últimos años de mantienen segundos en el cuadrante mágico de Gartner gracias a las siguientes ventajas:

• Facilidad de implementación. Dado que está más enfocado en coger los datos y presentarlos, es relativamente senzillo y rápido tener los primeros gráficos de datos a partir de cualquier fuente, incluso sin llegar a programar.
• Conexiones en tiempo real. Ofrece la posibilidad de conectarse en tiempo real a fuentes de datos de forma natural, aunque se debe controlar la cantidad de datos que nos traemos en cada selección.
• Alto rendimiento. Muchísimos usuarios comparten la opinión de que Tableau es una de las herramientas de Business Intelligence que mejor maneja el gran volumen de datos en cuanto a recursos de la máquina, impactando lo mínimo en la navegación y selecciones del usuario.

Uno de los puntos débiles de esta tecnología es el modelo de precios, ya que es caro y poco flexible para diferentes situaciones. Sin embargo, ésto lo están mejorando moviéndose a un modelo de suscripción.

Power BI

Proveniente del gran proveedor mundial de tecnología Microsoft, Power BI es la herramienta número uno de los últimos años en cuanto a Business Intelligence. Microsoft ha entendido muy bien hacia dónde se mueve el mercado y ha interpretado que BI se va a quedar únicamente (que no es poco) la parte de visualización del dato y experiencia del usuario (para deep analysis):

• Visualizaciones interactivas y personalizadas. Tiene una de las mejores listas de distintos gráficos que el usuario puede escoger y cada una de ellas ofrece una personalización y parametrización bastante lograda.
• Conectividad de datos. Ofrece un gran abanico de posibilidades para conectarse a cualquier fuente de datos, e incluso para muchas de ellas tiene integrado un “framework” para que sea más fácil la integración.
• Integración con Excel. Dos productos estrella de Microsoft (Power BI y Office Excel) con los que tienen un altísimo nivel de integración. Desde Excel puedes construir tus propios gráficos utilizando el motor de Power BI.
• Coste bajo. Su sistema de licenciamiento de coste muy bajo permite llegar a cualquier compañía, sea grande o pequeña, y esto le hace tener más reputación dentro del mercado.

Existen muchas más herramientas de Business Intelligence de pago, pero me gustaría haber explicado un poco de cada una de las top 3 del mercado. Además, cualquiera de las 3 tecnologías tienen su versión de escritorio de forma gratuita, así que no dudes en probarlas y compartir tu experiencia con ellas.

Herramientas de Business Intelligence gratuitas

El hecho de que sean gratuitas no significa que no ofrezcan ni cubran las mismas necesidades básicas que las de pago, sino que pueden verse limitadas en cuanto, por ejemplo, diferentes tipos de conexiones, scripting, modelaje de los datos, etc. En este artículo analizaremos las siguientes: DataStudio (Google), Grafana, Kibana.

Google DataStudio

Una de las grandes compañías de tecnología, como es Google, ofrece su herramienta de Business Intelligence de forma gratuita, ¿por qué?. Como seguramente bien sabes, el negocio core de Google no es BI, es publicidad y marketing. Sin embargo y debido a que no quiere encasillarse a este ámbito, de cada vez ofrece más y más productos: Google Suite, BigQuery (BigData), DataStudio, etc. Para adentrarse en el mundo de BI y BigData, Google ofrece su BI de forma gratuita mientras que su “BigData” (BigQuery) es de pago, de esta manera es capaz de entrar de lleno en dicho mercado. Seguidamente destacamos sus puntos fuertes:

• Excelente integración con productos Google. De verdad créanme si os digo que si queréis un dashboard en DataStudio sobre vuestro Google Analytics, son 5 clics y lo tenéis montado. Fuentes como Analytics, AdSense, AdWords, Search Console, GoogleDrive, BigQuery, etc. Son fuentes súper fáciles de integrar.
• RealTime parcial. Cada vez que el usuario realiza una selección, los datos se cargan en tiempo real. ¡Ojo!, no se actualiza en tiempo real, sólo lo hace cuando el usuario realiza una nueva selección o cambia de hoja.
• Excelentes visualizaciones. Contiene un gran abanico de gráficos que cubren cualquier necesidad y cumple con su parametrización. El montaje de KPIs es relativamente sencillo al igual que sus comparaciones contra tiempo pasado.

Kibana

Esta herramienta de Business Intelligence es relativamente novedosa dentro del mercado y está muy enfocada al monitoring de sistemas. Está pensado para leer, en tiempo real, logs que va generando cualquier sistema que tengas y te pinta en un dashboard información de errores, éxitos, eventos, etc. Desglosamos sus características:

• Visualizaciones enfocadas al monitoring. Los gráficos que ofrece son pensados para representar la información que nos ofrece un Log, como por ejemplo, evolutivo temporal por segundo.
• RealTime. Ésta sí ofrece información en tiempo real sin que el usuario deba realizar ninguna acción. Trabaja con ElasticSearch como repositorio de datos (limitación).
• Detección de errores. Kibana por sí misma detecta anomalías en los datos provenientes de Logs y te los identifica sin tener que montar ninguna lógica personalizada encima. Te facilita el trabajo en este aspecto.

Grafana

Grafana salió al mercado, gracias a Kibana, para intentar cubrir la necesidad que Kibana no era capaz de solventar: el análisis de KPIs. Grafana sería la competencia de Google DataStudio, conectarse a diferentes fuentes de datos y montar tu propio dashboard personalizado. Aunque tiene sus diferencias:

• Monitoring de KPIs. No es especialista en tratar y analizar gran volumenes históricos de datos, sino más bien el tipo de gráficos son parecidos a los de Kibana pero con la intención de poder analizar cualquier conjunto de datos (no sólo Logs).
• RealTime. Así como Kibana, también ofrece la misma funcionalidad de mostrar los datos en tiempo real automáticamente y trabajando con demás fuentes de datos.
• Software libre. Cualquier usuario o desarrollador puede ser capaz de adaptar la herramienta a sus necesidades al 100%, y por ello también lo ofrecen como software libre.

¿Software gratuito o de pago?

Es una discusión la cual siempre habrá diversidad de opiniones. La verdad es que depende mucho de la situación en la que está quién lo necesite.

Si es una empresa grande, con gran capital y solvente, seguramente buscará alguna herramienta de pago, pero no porque se tenga que pagar, sino porque son los productos que tienen “Customer Service” una vez adquiridos (equipo de soporte potente). En cambio si eres una Startup o PYME, es mejor una solución gratuita básicamente por los costes nulos que conlleva, aunque se requiere de mayor conocimiento.

Últimamente las empresas tienden a contratar perfiles muy técnicos para poder instalar una arquitectura BI & BigData con software libre, ya que, estos perfiles tienen el conocimiento técnico suficiente para configurarte cualquier software y lo hagan funcionar con gran volúmenes de datos.

Hasta aquí el artículo, si compartes opinión o crees que la puedes complementar, no dudes en comentar.