¡Data Discovery con R y PBI! ¿Qué es? ¿Por qué es importante?

Presentación del tema: "¡Data Discovery con R y PBI! ¿Qué es? ¿Por qué es importante?"— Transcripción de la presentación:

1 ¡Data Discovery con R y PBI! ¿Qué es? ¿Por qué es importante?

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3 Ricardo Estrada Rdez Primus Data SeHablaSQL@Outlook.com
Speaker SQL Saturdays de Centroamérica Speaker en el SolidQ Summit (España) Desde el 2017

4 ¿Qué es Data Discovery? No es una herramienta Es un proceso orientado a descubrir patrones Busca valores atípicos Es un proceso iterativo No requiere modelos iniciales complejos Ayuda a entender los datos Promueve la interpretación de patrones Detección de ciertos patrones y valores puntuales. A través de la navegación visual de los datos o mediante la aplicación de análisis avanzados guiados; con el fin de encontrar la información deseada en el menor tiempo posible de volúmenes de datos. En general, aunque no hay un consenso del 100%, las tecnologías de Data Discovery hacen referencia a dos aspectos importantes: Búsquedas. Visualización gráfica de datos.

5 Etapas principales del DD
Preparación de los datos Análisis visual Análisis avanzados guiados Data Preparation: Herramientas de preparación de datos Alteryx, Cirro, ClearStory Data Visualización Advizor, Dimensional Insight, Microsoft Power BI Advance Analytcis RapidMiner, SAS Visual Statistics, SAP Predictive Analytics

6 Características principales de Data Discovery
Rapidez Fácil de Utilizar Bien Definido Flexible Colaborativo Rapidez: de cara al usuario, es una de las características más relevantes de Data Discovery. El proceso de encontrar los datos debe estar diseñado para actuar rápidamente, y hallar la información solicitada prácticamente de inmediato. Fácil de Utilizar: no es recomendable involucrar al usuario final en los detalles técnicos del proceso de Data Discovery. Por el contrario, deben emplearse interfaces gráficas sencillas, que permitan indicar lo que se quiere buscar mediante pasos a seguir. Bien Definido: el proceso de Data Discovery, debe ser diseñado para fines específicos, es decir, debe estar enfocado a encontrar la información solicitada dentro de un rango delimitado que no involucre análisis de datos más extensos de lo necesario. Flexible: si bien es cierto que el Data Discovery debe tener un enfoque específico, también es cierto que se puede aplicar a cualquier función; dentro de cualquier departamento de la empresa, siempre que el mismo tenga acceso a los datos que se quieren analizar. Colaborativo: Data Discovery debe trabajar en conjunto con otros procesos de BI. Permitiendo así mejorar la calidad de los datos y la facilidad de acceso a los mismos.

7 Análisis Exploratorio
Ayuda a entender los datos Muestra tendencias Señala valores atípicos

8 Análisis Explicativo Busca compartir lo que se entendemos de los datos
Segunda Guerra Mundial Impactos de balas en el fuselaje La importancia de Discovery Data viene de cambiar el paradigma de la BI. Ya que no se limita a la presentación de informes de datos y análisis de rendimiento empresarial; pues va más allá en el proceso, aprovechando al máximo el valor de los datos, facilitando la toma de decisiones acertadas y permitiendo generar nuevos modelos comerciales aplicables en la organización.

9 Como empezar ¿Que buscamos? Comparación Composición Agrupación
Relaciones Como empezar

10 Comparación

11 Composición Estáticos Tiempo
La composición busca mostrar el conjunto de elementos que conforman un todo, se clasifican en dos subgrupos: Los Estáticos De Tiempo

12 Relaciones

13 Distribución Representación gráfica donde la frecuencia es representa por barras Hacer varios demos de distribución y hacer énfasis en la granularidad Demos Variables continuas Variables Cualitativas

14 Demos R & VS

15 Ricardo Estrada Rdez Mentor en Primus Data Se Habla SQL: