{"id":44855,"date":"2024-10-14T09:10:53","date_gmt":"2024-10-14T07:10:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/?p=44855"},"modified":"2024-10-14T12:22:32","modified_gmt":"2024-10-14T10:22:32","slug":"innovaciones-de-qlik-y-buenas-practicas-en-analitica-y-gestion-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/innovaciones-de-qlik-y-buenas-practicas-en-analitica-y-gestion-de-datos\/","title":{"rendered":"Innovaciones de Qlik y buenas pr\u00e1cticas en Anal\u00edtica y Gesti\u00f3n de Datos"},"content":{"rendered":"

En un mundo donde los datos impulsan cada decisi\u00f3n empresarial y comercial, la capacidad de gestionar, analizar y visualizar la informaci\u00f3n de una manera eficaz es fundamental para cualquier organizaci\u00f3n. Herramientas avanzadas como Qlik<\/a>, PowerBI<\/a> o Tableau<\/a> contin\u00faan mejorando sus funcionalidades para ofrecer a las empresas la posibilidad de trabajar con sus datos de una manera m\u00e1s precisa y objetiva. En este art\u00edculo, exploraremos las \u00faltimas mejoras lanzadas en 2024 en la herramienta Qlik, las cuales prometen transformar la forma en que se gestionan y aprovechan los datos en el d\u00eda a d\u00eda empresarial.<\/p>\n

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Mejora en los gr\u00e1ficos combinados: m\u00e1s claridad en la visualizaci\u00f3n<\/h2>\n

Uno de los mayores retos en la visualizaci\u00f3n de datos es lograr que los gr\u00e1ficos complejos sean comprensibles a primera vista. En 2024, las mejoras en los gr\u00e1ficos combinados, como la capacidad de agregar etiquetas en los segmentos de medida<\/strong> apilados, han permitido a los analistas mostrar datos de una forma m\u00e1s clara y efectiva. Estas etiquetas permiten resaltar puntos clave y mejorar la precisi\u00f3n en la interpretaci\u00f3n de gr\u00e1ficos complejos que involucran m\u00faltiples variables.<\/p>\n

\"Gr\u00e1fico<\/p>\n

\u2192 Aplicaciones pr\u00e1cticas<\/h3>\n

Un caso de uso com\u00fan ser\u00eda en el an\u00e1lisis de rendimiento financiero<\/a>,<\/strong> donde un gr\u00e1fico combinado podr\u00eda mostrar ingresos apilados por producto, con etiquetas detalladas que permiten ver los m\u00e1rgenes de ganancia de cada l\u00ednea. De este modo, los responsables de la toma de decisiones pueden identificar r\u00e1pidamente las \u00e1reas de mejor rendimiento o las que necesitan atenci\u00f3n. Adem\u00e1s, el ajuste para alternar la cuadr\u00edcula en estos gr\u00e1ficos ofrece una mayor flexibilidad a los usuarios, permitiendo personalizar las visualizaciones seg\u00fan las necesidades del an\u00e1lisis. Esto asegura que las organizaciones puedan adaptar los gr\u00e1ficos a diferentes audiencias, desde analistas t\u00e9cnicos hasta ejecutivos que requieren informes resumidos.<\/p>\n

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Seguridad en la integraci\u00f3n de datos con Snowflake: autenticaci\u00f3n mediante pares de claves<\/a><\/h2>\n

En el \u00e1mbito de la integraci\u00f3n de datos, la seguridad es una prioridad. Las nuevas capacidades de Snowflake<\/a>, que permiten la autenticaci\u00f3n mediante pares de claves, han mejorado de una forma significativa la seguridad al conectar cuentas de servicio con la plataforma. Este nuevo m\u00e9todo nos proporciona un mayor control en comparaci\u00f3n con las credenciales tradicionales de usuario y contrase\u00f1a, lo que lo convierte en una opci\u00f3n ideal para cargas de trabajo cr\u00edticas.<\/p>\n

\"Seguridad<\/p>\n

\u2192 \u00bfPor qu\u00e9 es importante?<\/h3>\n

En muchos entornos empresariales, la replicaci\u00f3n de datos y sus respectivas transformaciones son actividades diarias las cu\u00e1les involucran datos cr\u00edticos. Por ejemplo, en sectores como el financiero o el de la salud, donde los datos deben mantenerse seguros y cumplir con estrictas normativas, la autenticaci\u00f3n mediante pares de claves ofrece una soluci\u00f3n que minimiza el riesgo de un acceso no autorizado<\/strong>, una mayor protecci\u00f3n frente a los ciberataques<\/strong> al eliminar la dependencia de contrase\u00f1as, que pueden ser vulnerables a ataques de fuerza bruta siendo el uso de las claves de autenticaci\u00f3n una mejora considerable en la seguridad adem\u00e1s de, reducir las cargas administrativas relacionadas con la gesti\u00f3n de las contrase\u00f1as y sus ciclos de cambio.<\/p>\n

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Tablas din\u00e1micas mejoradas: supervisi\u00f3n y compartici\u00f3n de contenidos<\/h2>\n

El manejo de informes y cuadros de mando ha experimentado unas mejoras notables con la actualizaci\u00f3n de las tablas din\u00e1micas, las cuales ahora permiten descargar visualizaciones como im\u00e1genes o en formato PDF, facilitando que la informaci\u00f3n sea compartida con los distintos stakeholders<\/em><\/strong>, algo que resulta esencial para mantener a los equipos alineados en torno a los objetivos empresariales.<\/p>\n

\"Tablas<\/p>\n

\u2192 Funcionalidades clave<\/h3>\n

Adem\u00e1s de la exportaci\u00f3n de las visualizaciones en los formatos anteriormente comentados, se ha a\u00f1adido la capacidad de crear suscripciones personalizadas<\/strong>, lo cual significa que los equipos pueden recibir informes actualizados autom\u00e1ticamente<\/strong> en intervalos regulares, sin la necesidad de la intervenci\u00f3n manual de los usuarios. Esta funcionalidad es particularmente \u00fatil en entornos con una alta rotaci\u00f3n de datos, como en el comercio electr\u00f3nico o en servicios bancarios. Por ejemplo, un equipo de ventas podr\u00eda suscribirse a un informe que muestra las cifras de ventas diarias de cada regi\u00f3n, lo que permite a los gerentes evaluar r\u00e1pidamente 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<\/p>\n

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Procesador de IA para flujos de transformaci\u00f3n: Automatizaci\u00f3n Inteligente<\/h2>\n

La Inteligencia Artificial ha llegado a la gesti\u00f3n de los datos para quedarse. A trav\u00e9s del procesador de IA para flujos de transformaci\u00f3n, se ofrece un nuevo abanico funciones como an\u00e1lisis, correcci\u00f3n gramatical y traducci\u00f3n de textos.<\/strong> Imaginemos una empresa de servicios la cu\u00e1l recibe miles de comentarios de clientes diariamente. El procesador de IA puede analizar estos comentarios y clasificarlos seg\u00fan el sentimiento (positivo, negativo o neutral), permitiendo al equipo de atenci\u00f3n al cliente priorizar r\u00e1pidamente los problemas m\u00e1s cr\u00edticos y responder de manera m\u00e1s r\u00e1pida.<\/p>\n

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Gesti\u00f3n del ciclo de vida de productos de datos en Qlik Talend Cloud<\/h2>\n

El enfoque de la gesti\u00f3n 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 r\u00e1pidas de la calidad y consistencia de los datos adem\u00e1s de, ofrecer una transparencia total entre el origen y las transformaciones de los datos junto con la simplificaci\u00f3n en la forma en la que los datos son compartidos y gestionados a lo largo de su ciclo de vida. Con esta soluci\u00f3n, los equipos de datos pueden entregar activos de alta calidad a los consumidores<\/strong>, agilizando los procesos y eliminando la brecha entre lo que los productores crean y lo que los consumidores necesitan.<\/p>\n

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Control y aprobaci\u00f3n de modelos con AutoML<\/h2>\n

En el campo del Machine Learning<\/a>, Qlik ha introducido nuevas funcionalidades para mejorar el control sobre los modelos implementados. Con el flujo de trabajo en la aprobaci\u00f3n de modelos, los administradores pueden decidir qu\u00e9 modelos son adecuados para su activaci\u00f3n en producci\u00f3n, brindando un mayor control sobre el proceso de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

\"Control<\/p>\n

\u2192 Ejemplo de uso<\/h3>\n

Imagina una empresa de log\u00edstica que implementa modelos predictivos para anticipar la demanda de transporte. Con AutoML, pueden entrenar y optimizar estos modelos autom\u00e1ticamente.<\/strong> Sin embargo, antes de que el modelo sea activado, un administrador puede revisar sus predicciones para asegurarse de que cumple con los est\u00e1ndares 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<\/em> propio.<\/p>\n

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Mejora en la recuperaci\u00f3n de fragmentos de datos en la pasarela Direct Access<\/h2>\n

Finalmente, la versi\u00f3n 1.6.8 de la pasarela Direct Access ha introducido la capacidad de gestionar fragmentos de datos que est\u00e9n corruptos o incompletos<\/strong>, lo que mejora las soluciones de integraci\u00f3n de datos. Adem\u00e1s, el control sobre el tama\u00f1o de la memoria utilizada durante el proceso de recarga permite un menor consumo de recursos.<\/p>\n

\u2192 Relevancia en entornos empresariales<\/h3>\n

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 an\u00e1lisis y reporting<\/em> no se vean afectados por fragmentos de datos da\u00f1ados<\/strong>. Por ejemplo, un banco que necesite ejecutar informes cr\u00edticos puede ahora asegurarse de que no se interrumpan debido a problemas de integridad en los datos optimizaci\u00f3n del uso de recursos durante las operaciones de recarga.<\/p>\n

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Conclusi\u00f3n<\/h2>\n

Las innovaciones descritas en este art\u00edculo demuestran c\u00f3mo las herramientas basadas en anal\u00edtica y gesti\u00f3n de datos est\u00e1n transformando la forma en que las empresas procesan y utilizan la informaci\u00f3n. Desde mejoras en la seguridad con autenticaci\u00f3n avanzada hasta la automatizaci\u00f3n mediante IA, estas tecnolog\u00edas est\u00e1n equipando a las organizaciones para ser m\u00e1s \u00e1giles, seguras y eficientes.<\/strong><\/p>\n

Al implementar estas nuevas capacidades, las entidades est\u00e1n mejor posicionadas para capitalizar las oportunidades que ofrecen los datos<\/strong> en un entorno de negocios cada vez m\u00e1s competitivo. Ya que no solo se trata de tener acceso a los datos, sino de saber c\u00f3mo gestionarlos, transformarlos y visualizarlos de manera que se traduzcan en decisiones<\/strong> acertadas y beneficios tangibles. Las empresas que adopten estas soluciones estar\u00e1n mejor preparadas para enfrentar los desaf\u00edos del futuro y mantenerse a la vanguardia en sus respectivos mercados.<\/p>\n

Dado el ritmo fren\u00e9tico al que est\u00e1n evolucionando estas tecnolog\u00edas, est\u00e1 claro que la innovaci\u00f3n en el manejo de datos seguir\u00e1 siendo un pilar fundamental en la estrategia de cualquier organizaci\u00f3n que aspire a ser l\u00edder en su sector. La clave estar\u00e1 en la adopci\u00f3n r\u00e1pida y efectiva de estas soluciones, aprovechando sus capacidades al m\u00e1ximo para impulsar el crecimiento, la rapidez y la competitividad.<\/p>\n

En hiberus, tenemos equipos de expertos en Power BI<\/a>, somos partners de Qlik<\/a>\u00a0y contamos con una unidad especializada en servicios de\u00a0Data & Analytics<\/a>\u00a0formada por un equipo de expertos en\u00a0Big Data<\/a>,\u00a0Machine Learning<\/a>\u00a0y Business Intelligence y Analytics<\/a>. \u00bfNecesitas una soluci\u00f3n basada en\u00a0tecnolog\u00eda de datos<\/strong>? \u00a1Contacta con nosotros y estaremos encantados de ayudarte!<\/p>\n

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\u00bfQuieres m\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestros servicios de Data & Analytics?<\/p>\n

Contacta con nuestro equipo de expertos en Data & Analytics<\/p>\n <\/div>\n

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