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Python como principal herramienta de BI
¿Qué es la Business Intelligence?
1. Definición y desarrollo
La Business Intelligence (BI) engloba un conjunto de herramientas, sistemas y procesos que permiten a las organizaciones recopilar, almacenar, acceder y analizar datos empresariales para facilitar la toma de decisiones. Esta disciplina ha evolucionado considerablemente en paralelo al desarrollo de los sistemas de información y a las mejoras en la capacidad de almacenamiento de datos.
En las primeras fases de su desarrollo, la BI se centraba principalmente en simplificar el acceso a la información y generar informes básicos. Hoy en día, se ha ampliado considerablemente para incluir una gama más amplia de funcionalidades y tecnologías avanzadas.
2. Componentes clave de la Business Intelligence
El proceso de Business Intelligence comienza con la recopilación de datos de diversas fuentes. Estas fuentes incluyen sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), archivos planos (CSV, XLSX, etc.), bases de datos, redes sociales e incluso datos del Internet de las cosas (IoT).
Una vez recopilados, estos datos se almacenan en estructuras adecuadas. Los almacenes de datos, o Data Warehouses, actúan como depósitos centralizados donde los datos se integran y armonizan para facilitar el análisis. Para grandes volúmenes de datos en bruto, los lagos de datos...
¿Por qué Python?
1. Preámbulo
Python es un lenguaje de programación de alto nivel, versátil y accesible, lanzado por primera vez en 1991. Conocido por su sintaxis clara y legible, Python permite a los desarrolladores centrarse en la resolución de problemas más que en las complejidades del propio lenguaje. Esto lo convierte en una opción popular tanto para principiantes como para profesionales experimentados.
Su creador, Guido van Rossum, es un visionario informático holandés que dirigió el desarrollo del lenguaje hasta 2018. Desarrolló Python mientras trabajaba en el Instituto Nacional Holandés de Investigación en Matemáticas e Informática, con el objetivo de crear un lenguaje que fuera a la vez potente y fácil de aprender. Curiosamente, la primera versión de Python se escribió durante las vacaciones de Navidad, cuando buscaba desarrollar un sucesor del lenguaje ABC, corrigiendo lo que consideraba sus defectos, pero conservando sus innovaciones.
La sencillez de Python no es sinónimo de debilidad. Cuenta con una rica biblioteca estándar que proporciona módulos y funciones para casi todas las necesidades de desarrollo, desde la manipulación de cadenas y la gestión de bases de datos hasta la creación de redes e interfaces de usuario. Además, su capacidad para integrar bibliotecas externas como NumPy...
Python para Business Intelligence
Python se ha consolidado como la herramienta de elección para Business Intelligence, ofreciendo un rico ecosistema de librerías y herramientas especializadas que cubren todo el ciclo de vida del análisis de datos. En esta sección, veremos los principales componentes de este ecosistema, esenciales para cualquier profesional de BI.
En el corazón del análisis de datos en Python se encuentra pandas, una biblioteca fundamental. Pandas ofrece potentes estructuras de datos, en particular los DataFrames, que permiten manipular eficientemente conjuntos de datos tabulares. Con pandas, los analistas pueden limpiar datos, gestionar valores perdidos, realizar agregaciones complejas y llevar a cabo sofisticados análisis temporales. Bien utilizado, su flexibilidad y rendimiento lo convierten en una herramienta fundamental para la preparación y el análisis de datos.
Para cálculos numéricos más avanzados, NumPy es el complemento perfecto de pandas. Aunque a menudo se asocia con la computación científica, NumPy tiene un valor incalculable en BI para operaciones matriciales y cálculos vectorizados, acelerando considerablemente el procesamiento de datos a gran escala. Al mismo tiempo, SciPy amplía estas capacidades con un conjunto de herramientas para el análisis estadístico, ofreciendo una amplia gama de pruebas estadísticas...
¿Cuáles son las ventajas de utilizar Python para Business Intelligence?
Adoptar Python como herramienta principal de Business Intelligence ofrece muchas ventajas estratégicas y operativas a las organizaciones.
Una de las principales ventajas de Python es su flexibilidad y adaptabilidad. En un entorno de BI en el que las fuentes de datos suelen ser heterogéneas y cambiar constantemente, Python destaca por su capacidad para adaptarse a distintos tipos y formatos de datos. Esta flexibilidad permite a los analistas responder rápidamente a los cambios en los requisitos del proyecto o en la naturaleza de los datos que deben procesarse.
La automatización del flujo de trabajo de BI es otra área en la que Python brilla. Herramientas como Apache Airflow, desarrolladas en Python, permiten orquestar complejas canalizaciones de datos. Esta capacidad de automatización no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también garantiza la reproducibilidad de los análisis, un aspecto crucial para la fiabilidad y coherencia de las perspectivas de BI.
La escalabilidad de Python lo convierte en una sabia elección para proyectos de BI de todos los tamaños. Para los análisis que implican volúmenes moderados de datos, las herramientas estándar de Python suelen ser suficientes. Cuando los volúmenes de datos aumentan, soluciones como Dask pueden ampliar las capacidades de pandas y NumPy...
Configuración del entorno
Configurar el entorno Python puede parecer más complejo que instalar una herramienta de BI tradicional como Power BI. Mientras que Power BI ofrece una instalación guiada y una interfaz de usuario intuitiva, la configuración de Python requiere varios pasos, incluyendo la instalación del intérprete de Python, la configuración de gestores de paquetes como pip o conda, y la instalación de las bibliotecas necesarias para desarrollar soluciones de BI. En las próximas secciones, veremos en detalle cómo preparar su máquina para que esté listo para desarrollar.
1. Instalación de Python
a. ¿Qué versión de Python elegir?
En el ámbito del Business Intelligence, donde la fiabilidad de los análisis y la estabilidad de los sistemas son primordiales, la elección de la versión de Python no es trivial.
La experiencia ha demostrado que a menudo es más sensato optar por una versión consolidada con soporte a largo plazo que por la más reciente, sobre todo para proyectos de producción o cuando la compatibilidad de las bibliotecas es un problema importante.
Por ejemplo, una actualización prematura podría hacer incompatibles algunas bibliotecas esenciales como Pandas o NumPy, lo que interrumpiría sus procesos de análisis y podría comprometer la integridad de sus informes de BI.
Sin embargo, no hay que pasar por alto el valor de las nuevas versiones. A menudo aportan mejoras de rendimiento y nuevas funciones que pueden beneficiar a sus proyectos.
Estos son los principales puntos que debe tener en cuenta al elegir su versión de Python:
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Compatibilidad de bibliotecas: compruebe que las bibliotecas esenciales para su flujo de trabajo de BI (pandas, NumPy, matplotlib, etc.) son compatibles con la versión de Python que está considerando.
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Soporte a largo plazo (LTS): las versiones LTS se mantienen durante más tiempo con actualizaciones de seguridad y correcciones de errores, ideales para proyectos de BI en producción.
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Estabilidad y madurez: para proyectos de BI críticos, opte por una versión que haya demostrado su eficacia en producción.
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Nuevas funciones: evalúe si las nuevas funciones pueden aportar un valor añadido real a sus análisis de BI.
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Gestión de versiones: utilice herramientas...
Algunas buenas prácticas antes de empezar
Las mejores prácticas del mundo de la ingeniería de software son cada vez más comunes en el mundo de los datos, y eso es bueno. Echemos un vistazo a estas mejores prácticas para mantener su código limpio, eficiente y mantenible.
1. Control de versiones
El punto de partida de todo desarrollo en los últimos años ha sido el control de control de versiones del código. Esta práctica, que se ha convertido en fundamental, permite seguir la evolución del código fuente, gestionar las modificaciones realizadas por distintos desarrolladores y mantener un historial completo de cambios. El control de versiones facilita la colaboración dentro de los equipos, mejora la trazabilidad de errores y funcionalidades y permite volver a versiones anteriores si es necesario. El uso de sistemas de control de versiones como Git es ya un estándar en el desarrollo moderno de software, garantizando un desarrollo más estructurado y seguro.
a. Cree su repositorio
El control de versiones con GitHub (o cualquier otra alternativa como GitLab, GitKraken, etc.) es esencial en el desarrollo de cualquier proyecto Python. Para empezar, necesita crear un nuevo repositorio, que servirá como base para almacenar y gestionar su código fuente.
Para empezar, inicie sesión en su cuenta de GitHub.
Haga clic en el botón+ en la parte superior derecha de la página de inicio. Aparecerá la opción New repository.
Seleccione esta opción para iniciar el proceso de creación de su nuevo repositorio.
A continuación, configure los detalles de su repositorio. La elección del nombre de su repositorio es importante: debe ser descriptivo y fácilmente identificable. Por ejemplo, para un proyecto de Business Intelligence en Python, podría elegir un nombre como new_repo_for_bi_project.
GitHub le da la opción de hacer su repositorio público o privado. Un repositorio público será visible para todo el mundo y permitirá a otros desarrolladores contribuir a su proyecto. En cambio, un repositorio privado solo es accesible para usted y para los colaboradores que invite explícitamente. Su elección dependerá de la naturaleza de su proyecto y de sus preferencias en términos de confidencialidad....