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Paneles de control e informes
De los datos a las decisiones: sacar el máximo partido del panel de control
Fundamentos de un panel de control eficaz
En el complejo universo de la Business Intelligence, los paneles de control juegan un papel crucial en la transformación de los datos brutos en información procesable. Actúan como puente entre la masa de información generada por las empresas y los responsables de la toma de decisiones que tienen que navegar por este océano de datos. Sin embargo, crear un panel de control realmente eficaz es un arte que requiere una comprensión profunda de las necesidades del usuario, un dominio de las técnicas de visualización de datos y un enfoque metódico del diseño.
Un panel de control bien diseñado debe ser algo más que una colección de gráficos y cifras. Debe contar una historia, guiar al usuario a través de la información más relevante y facilitar una toma de decisiones rápida y fundamentada. Para lograr este objetivo, hay que tener en cuenta una serie de elementos clave.
En primer lugar, es primordial la claridad de objetivos y el conocimiento del público destinatario. Antes incluso de empezar a diseñar, es esencial definir con precisión la finalidad del panel de control e identificar las necesidades específicas de los usuarios finales. Esta etapa inicial orienta todas las decisiones posteriores, desde la selección...
Storytelling: el arte de hacer hablar a los datos
Storytelling aplicado a los paneles de control de Business Intelligence
Introducción
Los paneles de control de BI se han convertido en herramientas indispensables para analizar y presentar datos complejos en el mundo empresarial. Sin embargo, su eficacia depende en gran medida de la forma en que se comunican estos datos a los usuarios finales. Aquí es donde entra en juego el storytelling aplicado a los paneles de control de BI. Este capítulo explora cómo el storytelling puede transformar la presentación de datos en una narración atractiva, al tiempo que examina sus ventajas, limitaciones y mejores prácticas para un uso óptimo.
¿Qué es el storytelling en los paneles de control?
El storytelling en los paneles de control va mucho más allá de la simple visualización de datos. Es un enfoque que pretende organizar y presentar la información de forma que cuente una historia coherente y convincente. Este método añade una dimensión narrativa a los datos brutos, contextualizándolos y creando una progresión lógica que guía al usuario a través de la información presentada. El objetivo es transformar cifras y gráficos en una narración que no solo informe, sino que también comprometa e inspire a la acción.
Aplicación práctica del storytelling a los paneles de control de BI
La aplicación del storytelling en el diseño de un panel de control de BI requiere un enfoque metódico. El primer paso es identificar claramente el público objetivo y sus necesidades específicas. Comprender quién utilizará el panel de control y qué decisiones tendrá que tomar es crucial para adaptar la historia de forma pertinente.
Una vez identificado el público objetivo, es esencial definir un hilo conductor claro. Este hilo conductor...
Domine los paneles de control BI con Python
1. Streamlit
Streamlit es una biblioteca Python potente e intuitiva, especialmente adecuada para proyectos de Business Intelligence. Permite a analistas y Data Scientists crear rápidamente aplicaciones web interactivas para visualizar y explorar datos, sin necesidad de tener conocimientos profundos de desarrollo web.
Con Streamlit, puede integrar fácilmente gráficos en sus paneles de control para crear herramientas de análisis avanzadas, a la vez que ofrece una interfaz fácil de usar. Su facilidad de uso y flexibilidad lo convierten en la opción preferida para la creación de prototipos y el despliegue de soluciones de BI, lo que permite a los equipos centrarse en el análisis de datos en lugar de en los aspectos técnicos del desarrollo de aplicaciones.
a. Instalación
Para empezar a diseñar aplicaciones con Streamlit, primero necesita instalarla. Como todas las demás bibliotecas de Python, puede hacerlo usando pip. Una vez que haya ejecutado el código de abajo, instalará Streamlit localmente.
pip install streamlit Recuerde que si instala Streamlit a través de un Jupyter Notebook, tendrá que añadir un ! al principio.
!pip install streamlit Puede encontrar en el directorio GitHub la aplicación Streamlit completa utilizada en este libro: https://github.com/gpenessot/business_intelligence_with_python
Para ver la aplicación mientras lee el libro, puede ejecutar el siguiente comando:
streamlit run app_streamlit.py Si ha instalado Streamlit correctamente, debería ver una aplicación Streamlit en su navegador.
b. Los componentes
En esta subsección, detallaremos los principales componentes de un panel de control de Streamlit y cómo se utilizan. A continuación, crearemos nuestro primer panel de control de Streamlit, añadiendo la sección de visualización de datos que cubrimos en el capítulo anterior.
Título y texto
La presentación de texto es la base de cualquier interfaz de usuario. Streamlit ofrece varias funciones para presentar el texto de forma estructurada y atractiva. La función st.title() se utiliza para mostrar un título principal, normalmente en la parte superior de su aplicación. Por ejemplo, el método st.title("Mi aplicación Streamlit") creará un título...
Cree impactantes informes de BI (y rápido)
La creación de informes impactantes es una parte crucial de la Business Intelligence, ya que convierte los datos brutos en información procesable. Python, con su gran cantidad de herramientas y bibliotecas, ofrece soluciones potentes para crear informes de BI sofisticados y eficaces.
Entre las muchas opciones disponibles, hay dos en particular que destacan por su capacidad para combinar armoniosamente el análisis de datos, las visualizaciones interactivas y la narración de historias: los Jupyter Notebooks y Quarto. Estas herramientas destacan en la creación de informes que combinan código Python, visualización dinámica de datos y contenido de texto explicativo, todo ello fácilmente exportable en formato PDF para su distribución profesional.
En esta sección, profundizaremos en el uso de Jupyter y Quarto para crear informes de BI. Exploraremos sus características únicas, sus respectivos beneficios y proporcionaremos una guía paso a paso para ayudarle a crear informes que no solo presenten sus datos de forma clara y atractiva, sino que también cuenten una historia convincente en torno a sus análisis.
Tanto si es un analista que busca optimizar sus flujos de trabajo como si es un responsable de la toma de decisiones que quiere mejorar la presentación de sus insights, esta sección le dará las claves para llevar sus informes de BI al siguiente nivel, combinando la potencia de Python con la elegancia de la presentación.
Elección de herramientas y bibliotecas Python para informes BI
En esta sección, nos centraremos en el uso de Jupyter Notebooks y Quarto para crear potentes informes de BI que se pueden exportar fácilmente a PDF. Estas herramientas ofrecen una potente combinación de flexibilidad, interactividad y presentación profesional.
1. Jupyter Notebooks
Jupyter Notebooks es un entorno de desarrollo interactivo ideal para crear informes de BI.
Si aún no lo tiene, instálelo usando pip.
pip install jupyter Los Jupyter Notebooks ofrecen muchas ventajas para la creación de informes...
Difunda y comparta sus análisis
En el mundo de la ciencia de datos y la Business Intelligence, la capacidad de compartir análisis interactivos de forma rápida y eficiente se ha convertido en algo crucial. Para satisfacer esta necesidad surgieron varios marcos de código abierto, como Streamlit, Dash, Gradio y Taipy. Cada una de estas herramientas ofrece sus propias ventajas, pero comparten un objetivo común: permitir a los Data Scientists crear y desplegar fácilmente aplicaciones web interactivas. Veamos cómo ofrecer estas aplicaciones de forma sencilla y eficaz.
1. Desarrollo local
El proceso siempre comienza con el desarrollo local de su aplicación. Tanto si usa Streamlit, Dash, Gradio o Taipy, empiece creando su aplicación en un entorno Python local. Por ejemplo, con Streamlit, usted crea un archivo app.py que contiene su código. Con Dash, define el diseño y los callbacks de su aplicación. Gradio se centra en la creación rápida de interfaces para modelos de Machine Learning, mientras que Taipy ofrece un enfoque más visual para la creación de aplicaciones.
Durante esta fase, es crucial probar su aplicación extensivamente de forma local. Utilice los comandos específicos de cada framework para lanzar su aplicación (por ejemplo, streamlit run app.py para Streamlit, o python app.py para una aplicación Dash). Asegúrese de que todas las funciones se ejecuten como se espera y de que la interfaz de usuario sea intuitiva y receptiva....