Qlik Sense

En esta página del blog de Business Addicts encontrarás un resumen de los artículos publicados que tratan sobre Qlik Sense.

¡No esperes más y disfruta con el contenido de cada uno de ellos!

Qlik Qlik Sense Tutoriales Qlik

Qué es y cuándo utilizar Qlik Sense Business

written by Daniel Garcia Mejia

En estos tiempos de COVID19 tan difíciles que estamos viviendo, un gran número de compañías se están viendo obligadas a reducir el máximo gasto posible para tratar de sobrevivir a esta gran tormenta, que con incertidumbre no sabemos cuánto va a durar.

Tanto para aquellas compañías o particulares que están buscando una herramienta analítica para tomar decisiones en base a los datos, como para los que ya disponen de una, desde hace un par de años Qlik ofrece una alternativa económica a tener en cuenta: Qlik Sense Business.

¿Qué es Qlik Sense Business?

Anteriormente conocido como Qlik Sense Cloud, Qlik Sense Business es una solución basada en la nube que permite disponer de un servidor de Qlik Sense en tan sólo unos minutos y a un precio atractivo: 30$ usuario / mes.

El precio se puede consultar en la propia página web oficial de Qlik.

qlik sense business pricing — Precio de Qlik Sense Business (30$ mes / usuario)

En cuanto a funcionalidades, incluye todas las básicas de Qlik Sense, tanto la carga y transformación de datos (Developer) como el desarrollo de hojas de análisis y Dashboards (Designer).

¿Y la diferencia con Enterprise SaaS?

A diferencia de Qlik Sense Enterprise SaaS, en Business existen una serie de limitaciones que hay que tener en cuenta, como una menor personalización en consola de administración (QmC), el límite en la capacidad de las apps o el máximo permitido de creación de Shared Spaces (Streams).

Qlik Sense Business vendría a ser una especie de versión reducida y simple que la versión estándar Enterprise (alojada en un servidor propio) o Enterprise SaaS (servidor en la nube de Qlik).

Por lo tanto, la versión Business se convierte en la opción ideal para pequeñas y medianas empresas, las cuáles disponen de un presupuesto más reducido destinado a proyectos de Business Intelligence.

qlik sense business compare product features — Comparativa entre Qlik Sense Business y Enterprise SaaS

¿Cuáles son las ventajas de QS Business?

Las principales ventajas son las siguientes:

Funcionalidades base incluidas: Developer y Designer.
Actualización automática de la versión de QS sin realizar ninguna intervención en el servidor.
El precio (30$ usuario / mes).
Ahorro de costes de mantenimiento de un servidor propio.
Alta disponibilidad y rendimiento. Actuación inmediata por parte de Qlik en caso de baja performance o caída del servidor.
Amplia disponibilidad de conectores a bases de datos, ficheros u otros orígenes (Ejemplo API externas, Dropbox, Google Spreadsheet, etc).
Posibilidad de cargar ficheros de carpetas locales con Qlik Data Transfer.

qlik sense business data connectors — Qlik Sense Business ofrece una amplia variedad de conectores de datos

Y, ¿Qué aspectos se deben mejorar?

Por otra parte, QS Business presenta características a mejorar, como:

No existe versión de Qlik NPrinting Business para definir reportes en Excel o Power Point y enviarlos automáticamente por email.
El servicio de atención cliente (teléfono o email) resulta lento, especialmente cuando estás delante de un error crítico que te impide utilizar el servicio
El límite permitido de Streams (5) limita la estructura y organización de las apps.
El límite de espacio para cada app (1,25 GB in-memory) hace que no podamos desarrollar apps con un grandísimo volumen de registros.
Pocas acciones en las recargas de la QmC. Imposibilidad de enlazar recargas automáticas cuando terminan otras. Poca flexibilidad temporal en ejecución de eventos.
No es posible reducir los datos de una app en base al usuario que está accediendo (Section Access). Además, las opciones de seguridad son más limitadas que las versión estándar o SaaS.

¿Cómo empiezo con Qlik Sense Business?

Primero deberemos crear una cuenta de Qlik (totalmente gratuito) a traves de su página web. Una vez creada, accedemos al portal de Qlik Sense Business y seleccionamos el nombre del servidor.

Automáticamente empezará una prueba gratuita de 30 días, para que podamos probar todas las funcionalidades al completo sin ninguna restricción.

qmc qlik sense business — Es posible cambiar el nombre del espacio más adelante a través de la QmC.

Una vez finalizado el período de prueba y, si estamos satisfechos con el servicio de Qlik Sense Business, podremos prorrogar el tiempo por el módico precio de 30$ mes por usuario (*).

(*) Se debe realizar el pago de mínimo 1 año copmpleto.

¿Cómo sería el desarrollo de una app con Qlik Sense Business?

Desarrollar una nueva aplicación en Qlik Sense Business es fácil y rápido. Podemos empezar una de cero o cargar una app realizada previamente:

nueva app qlik sense business — En Qlik Sense Business podemos crear una app nueva o cargar una previa (archivo QVF).

Una vez creada la aplicación, podremos acceder al editor para definir la carga de los distintos orígenes de información y la transformación de los datos en la app (script ETL):

El editor script ETL de Qlik Sense permite cargar y transformar los datos de la app.

Para los que ya habéis utilizado Qlik Sense previamente, observaréis que tanto la interfaz y sintaxis del script ETL es exactamente el mismo que el resto de versiones disponibles.

A través del log de recarga podemos controlar si la ejecución finaliza correctamente.

Una vez cargados los datos en la app, podemos desarrollar cualquier visualización que necesitemos en una hoja de análisis, así como editar cualquier aspecto, ordenación o apariencia.

Recordar que en este entorno contaremos siempre con la última versión de Qlik Sense y, por lo tanto, podremos disfrutar en todo momento de las últimas novedades de personalización y nuevos objetos analíticos.

Con los datos de ejemplo es posible realizar un Pie Chartt en unos pocos segundos.

Una vez desarrollado el gráfico, ya podríamos afirmar que disponemos de nuestra primera aplicación preparada para ser utilizada por los usuarios en nuestro servidor de Qlik Sense Business.

Como próximos pasos, podríamos incorporar más información de otros orígenes (BBDD, ficheros externos en Google Drive / Dropbox o incluso de API’s) o definir la gestión de usuarios y recargas a través de la Qlik Management Console, conocida como QmC.

¿Qué es la QmC y para qué sirve?

La Qlik Management Console o QmC nos permite administrar diferentes aspectos de nuestro servidor de Qlik Sense, como la gestión de Espacios (Streams), Usuarios, Roles, Recargas, etc.

En cuanto a la interfaz, resulta intuitiva y fácil personalizar los distintos parámetros de configuración del servidor. No obstante, tal y como hemos comentado, las opciones son limitadas si lo comparamos con otras versiones como la Enterprise o SaaS.

La QmC dispone de diferentes apartados para configurar el servidor de Qlik Sense.

A través de la QmC podemos controlar los permisos de los usuarios mediante definición de roles, la capacidad de cada espacio, incorporar plantillas para utilizar en las apps, configurar el servidor de correo o incluso añadir nuevas extensiones al servidor.

El menú de Configuración permite definir preferencias como el uso de las notificaciones.

Por otra parte, se echa en falta una mayor personalización en la programación de recargas y gestión de permisos / seguridad en los Streams.

Tampoco es posible programar tareas ‘concatenadas‘, es decir que se ejecuten una vez que haya finalizado con éxito una tarea anterior.

Las opciones para programar recargas son menores que en las otras versiones de Qlik Sense.

En definitiva, Qlik Sense Business se convierte en la opción perfecta para pequeñas y medianas empresas que disponen de un menor presupuesto (tan sólo cuesta 30$ al mes) y tienen la necesidad de desarrollar proyectos de BI para poder analizar sus datos y poder tomar las mejores decisiones para el negocio.

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noviembre 4, 2020 0 comment

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Conectando una API REST con Qlik Sense

written by Daniel Garcia Mejia

Después de un mes de partidos emocionantes y sorpresas inesperadas, el mundial de fútbol ha terminado. Sin apenas vacaciones para los futbolistas, es el momento de volver al trabajo; el comienzo de La Liga está a la vuelta de la esquina.

Cada temporada, cada partido, cada minuto, cada segundo de juego se generan datos que esconden conocimiento oculto.
En el último mundial de Rusia, los entrenadores pudieron comprobar la importancia del análisis de datos para tomar las mejores decisiones durante el encuentro.

¿Y si obtuviéramos de forma automática los datos y los empleáramos para nuestro beneficio personal? ¿Seríamos capaces de predecir los resultados de los partidos de fútbol?

En este artículo aprenderemos cómo obtener datos de forma automática con Qlik Sense de una aplicación web externa mediante una conexión API REST.

¿Cuál será nuestro origen de datos?

En el universo de Internet encontramos diferentes repositorios gratuitos que contienen información variada y accesible para todos los usuarios. Por ejemplo:

En este artículo se utilizará el repositorio Football API, el cuál dispone de datos de competiciones de fútbol de distintas ligas del mundo.

¿Qué es una API REST?

Una API (Application Programming Interfaces) es un servicio que provee un conjunto de métodos de una biblioteca de programación apoyada en el estándar HTTP con el objetivo de ser utilizado por otro software.

Por ejemplo, la API de Twitter proporciona diferentes funciones para obtener sus datos y que cualquiera pueda utilizarlos en sus propios desarrollos. De esta forma, Twitter se asegura de lo que pueden hacer los clientes desarrollados por terceros.

Por otra parte, REST (REpresentational State Transfer) es la interfaz entre sistemas que utilice HTTP para obtener datos o ejecutar acciones sobre ellos, en formato XML, JSON, etc. En cada llamada el cliente debe enviar el estado, debido a que no es posible almacenar el enviado previamente. Es el estándar más habitual para crear API’s para servicios en Internet.

Para el caso práctico del artículo, la Football API utiliza API REST mediante llamadas en formato JSON.

¿Qué es Qlik Sense?

Qlik Sense es una herramienta de Business Intelligence que tiene como objetivo obtener conocimiento oculto a través de los datos de nuestro negocio. Para más detalles, puedes consultar la página oficial.

Se trata de software privativo, aunque dispone de una versión personal para realizar pruebas o prototipos SIB. De esta forma, es posible experimentar todo el potencial que ofrece el producto y el valor que puede aportar a la compañía.

Es posible descargar la versión gratuita (Desktop Edition) a través del siguiente enlace.

¿Cómo definimos una conexión API REST en Qlik Sense?

Para definir una conexión API REST con Qlik Sense, se deberá hacer a través del script ETL mediante el menú de ‘Conectores de Datos’ situado en el lateral derecho. Se deberán seguir las siguientes instrucciones:

Hacer click a la opción ‘Crear nueva conexión‘ tal y como muestra la captura de imagen:
Seleccionaremos como fuente de datos ‘REST‘:
Definiremos los parámetros necesarios para realizar la conexión REST (URL, tipo de autentificación, etc.):
Para la Football API, será necesario obtener previamente una API Key (gratuita) y evitar cualquier restricción por exceso de peticiones. Se puede obtener a través del siguiente enlace.
Por último, validaremos que la conexión se realiza con éxito a través del botón ‘Test Connection‘:
Si hemos configurado correctamente la conexión API REST, al ejecutar la recarga en Qlik Sense podremos obtener los datos:

¿Dónde puedo encontrar documentación técnica?

Para más información, se encuentra disponible la documentación técnica en la propia página de Qlik.

Caso práctico: Football API

El objetivo del ejercicio práctico del artículo será obtener los datos de la API REST (mediante la conexión definida anteriormente) e incluirlos en un modelo de datos flexible y óptimo que nos permita realizar análisis en Qlik Sense.

Para empezar, resulta imprescindible leer la documentación oficial a través del siguiente enlace. Para el caso práctico, se utilizarán los siguientes métodos de la API:

Competition: Obtener un listado de las competiciones disponibles.
Team: Muestra la información de un equipo.
Player: Muestra la información de un jugador.

Por otro lado, en el script ETL (Qlik Sense) se ha definido una pestaña para cada una de las entidades definidas:

IMPORTANTE: Al final del artículo encontrareis el enlace para descargar todo el material mostrado.

Finalmente, la aplicación de Qlik Sense contendrá 3 hojas de análisis diferentes (Match, Team y Player Data).

Match Data

En la primera hoja de análisis es posible navegar por toda la información de competición disponible.

Team Data

En la segunda hoja se puede visualizar los datos relacionados con los equipos que forman la liga:

Player Data

En la última hoja podemos analizar individualmente los datos de los jugadores que componen cada uno de los equipos:

Ejemplo: Chelsea FC

Para comprobar que la extracción y el modelo de datos se han implementado correctamente, seleccionamos un equipo (Ej. Chelsea FC) como filtro:

¿Dónde me puedo descargar la app Futbol?

El material mostrado en el artículo (app, insights, script ETL, imágenes, etc.) se puede descargar a través del siguiente enlace:

En conclusión…

En definitiva, predecir al 100% un partido de fútbol es casi imposible, puesto que influyen ciertos aspectos impredecibles como la suerte (que se lo digan a Karius en la final de la Champions) las lesiones o el estado físico de los jugadores.

Con Qlik Sense es posible conectar con fuentes de datos externas y obtener los datos de forma automática, con el objetivo de obtener conocimiento oculto y poder tomar decisiones, tanto para un beneficio personal (Ej. pronosticar partidos para ganar la lotería) o profesional (crear nuevas estrategias, aumentar el rendimiento de los jugadores).

¡No esperes más y empieza a analizar los datos de tu entorno y utilízalos para tu propio beneficio!

agosto 14, 2018 0 comment

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El Data Layer en Business Intelligence

written by Daniel Garcia Mejia

Este año no me he complicado y le he regalado un puzzle 3D a mi hermana pequeña para su cumpleaños.

Parecía fácil de montar pero ha resultado más complicado de lo que creía. No obstante, di con la clave del éxito: analizar previamente todas piezas, agruparlas según características comunes y afrontar el problema en pequeños grupos.

A medida que lo iba completando, me daba cuenta de la similitud que existe entre el desarrollo de un rompecabezas y la definición de un Data Layer en una aplicación de Business Intelligence.

¿Qué es una aplicación de Business Intelligence?

El Business Intelligence es el conjunto de técnicas y herramientas que permiten obtener conocimiento oculto a través de los datos, con el objetivo de tomar las mejores decisiones para la compañía.

Existen diferentes herramientas en el mercado, cada una con sus particularidades y características. Entre todas, destaca Qlik con sus dos productos (QlikView y Qlik Sense) que permiten a los usuarios ser autosuficientes para realizar sus análisis sin dependencia de otros equipos.

¿Qué es el Data Layer?

Cada aplicación de Business Intelligence debe disponer de su propio modelo de datos, el cuál debe ser robusto y diseñado de forma óptima para extraer el mayor conocimiento del negocio y poder garantizar la calidad del dato mostrado.

Desde el origen hasta la aplicación final, los datos deben fluir a través de diferentes capas, conocido actualmente como Data Layer. Cada una de las capas deberá de cumplir con un objetivo especifico y concreto.

¿Qué capas se han definir en el Data Layer?

Un Data Layer deberá disponer de las siguientes capas:

A) Capa Extractora

La primera capa tiene un objetivo primordial: extraer los datos de origen y guardarlos en un formato lo más comprimido posible. Se deberá aplicar la mínima transformación posible, para poder conservar el mismo formato que en origen. Además, la capa extractora servirá como copia de seguridad por si se perdieran los datos históricos en origen.

Como he comentado al inicio del artículo, el Data Layer y montar un puzzle tiene ciertas similitudes. Para un puzzle, la capa extractora sería como el procedimiento de sacar todas las piezas de la caja y distribuirlas en un lugar común, como por ejemplo una mesa.

B) Capa Entidad

En la segunda capa, se deberá coger toda la información generada por los extractores y aplicar transformaciones en los datos, como por ejemplo nomenclatura (ontología), formato y/o campos calculados.

Si lo trasladamos al escenario del puzzle, la capa entidad sería el procedimiento como agrupar las piezas en diferentes grupos y según características comunes.

C) Capa Funcional

En la tercera capa, se deberán unir diferentes entidades siempre que sea posible y tengan características comunes, con el objetivo de reducir los tiempos de carga y asegurar la reutilización en diferentes aplicaciones finales.

En el caso del puzzle, la capa funcional sería el procedimiento de unir las piezas que contienen los grupos formados en el anterior proceso, para poder obtener una pieza más grande e única.

D) Capa Final

Como ocurre en la primera capa, en la final la transformación de los datos ha de ser mínima. Si todo lo anterior se ha realizado correctamente, implementarla resultará fácil. Sólo se deberá realizar una carga completa de las entidades y/o funcionales que necesitamos para desarrollar los análisis de la aplicación de Business Intelligence.

En el escenario del puzzle, la capa final sería el procedimiento de juntar las distintas partes (tanto piezas grandes como pequeñas) para conseguir completar el puzzle.

¿Cuáles son las ventajas de definir un Data Layer?

Definir un Data Layer desde el inicio de un proyecto de Business Intelligence nos proporcionará una serie de ventajas:

Plan de recargas: En función de la disponibilidad de los datos en origen, se podrá planificar el orden en el cuál se van a recargar los datos de las aplicación del servidor.
Performance: Mejorar el rendimiento del servidor garantizando que no se realizarán recargas durante la ventana de servicio en que los usuarios acceden a la plataforma de análisis.
Reutilización: Crear plantilla y compartir código entre equipos del negocio para utilizar en capas con objetivos similares.
Quality Assurance: En caso de detección de errores en los datos, permite una rápida identificación de la capa en dónde se ha producido la incidencia.
Control de versiones: Versionar el código de la ETL de carga de las diferentes capas de datos con herramientas como GitHub.
Data – Insights: Capacidad de diferenciar dentro del procedimiento de una aplicación de Business Intelligence, la parte de carga y transformación de datos (Data) de la de visualización y análisis de datos (Insights).

Ejemplo práctico: Data Layer en Qlik

Con el objetivo de consolidar los conocimientos adquiridos en el artículo, se ha desarrollado un ejercicio práctico en Qlik Sense en dónde se aprenderá a definir la capa extractora, entidad, funcional y final.

Para empezar, se han definido 4 aplicaciones diferentes, una por cada capa de datos:

Extractor
Entidad
Funcional
App

Disponemos de diferentes orígenes (principalmente ficheros Excel) que contienen los siguientes datos:

Clientes
Productos
Equipo comercial
Provincias
Ventas
Teléfono móvil (Feedback)

La app Extractora contendrá el código script ETL que extraerá los datos de los archivos origen y los guardará en la ruta que definimos previamente.

A continuación, tenemos el ejemplo del código desarrollado para extraer la información de origen de ‘Clientes‘:

data layer extractor app qlik sense business addicts

La app Entidad leerá los QVD generados en la anterior capa y realizará ciertas transformaciones (en nuestro caso nombres y formatos de fecha y numéricos) en función de las necesidades del negocio.

En la siguiente captura de pantalla, se puede observar el código script ETL para la entidad de ‘Clientes’:

La app Funcional juntará los diferentes QVD’s en uno sólo teniendo siempre presente cuál/cuáles son los objetivo/s de análisis que realizarán en la siguiente capa: la app final.

Para nuestro ejercicio práctico, desarrollamos un único QVD funcional que contendrá la información de todas las entidades:

Para acabar, en la app Final se conseguirá un tiempo de carga inmejorable, puesto que tan sólo se cargará el QVD Funcional sin aplicar ninguna transformación ni filtro:

data layer app final qlik sense business addicts

A partir de este momento, ya será posible generar Insights para el negocio, desarrollando diferentes hojas de análisis, tal y como se puede apreciar en la siguiente captura:

data layer overview qlik sense app business addicts

¿Dónde me puedo descargar la app de Qlik Sense?

El material mostrado en el artículo (app, insights, script ETL, imágenes, etc.) se puede descargar a través del siguiente enlace:

data layer qlik sense download descargar

Y tus proyectos de Business Intelligence… ¿Tienen un Data Layer desarrollado?

Cuando antes empieces, antes empezarás a disfrutar de todas sus ventajas.

mayo 11, 2018 0 comment

miniatura qlik sense mejorar mundo business addicts

Business Discovery Escenarios Qlik Qlik Qlik Sense Storytelling

Qlik Sense para mejorar el mundo

written by Daniel Garcia Mejia

Hace unos días, decidí cambiar la ruta que tomo cada día para ir a la oficina, para salir de la rutina y poder coger el autobús en vez del metro.

Durante el trayecto, una anciana entró. Tenía serios problemas para andar, se encontraba mal y se disponía a ir al médico para que revisarán su estado de salud. Tardó más de 45 minutos en llegar, sin contar todas las molestias y estrés que le causó el poder llegar a la clínica.

En el momento en que se bajó del autobús, me surgió una enigmática duda:

¿Cómo puede ayudarnos el poder de los datos a mejorar nuestro mundo?

En este artículo trataré de conseguirlo gracias a la herramienta de Business Intelligence y la lógica asociativa que ofrece Qlik Sense.

¿Por dónde empezamos?

Lo primero que debemos definir es que la necesidad que debemos resolver con la aplicación de Business Intelligence.
En nuestro caso, el escenario consistirá en analizar los datos de los centros hospitalarios, con el objetivo de obtener conocimiento y tomar decisiones que mejoren la situación sanitaria de las personas de avanzada edad.

Ahora tan sólo nos queda obtener el principal ingrediente de nuestra aplicación: los datos. Utilizaremos la potencia de la lógica asociativa que ofrece Qlik Sense para conseguir lo siguiente:

Extraer, transformar y cargar los datos en la aplicación (Script ETL).
Obtener insights a través de los distintos análisis.

¿De dónde obtenemos los datos?

Ciertos gobiernos de algunos países ofrecen repositorios de libre acceso con el objetivo de poder utilizar la información para analizarla y obtener conocimiento. Para obtener los datos que cargaremos en la aplicación, utilizaremos el repositorio Data.Gov.UK.

Lanzado en 2010, Data.Gov.UK ofrece a los usuarios diferentes Datasets que provienen de instituciones gubernamentales y con una temática definida y clasificada en categorías (economía, medio ambiente, sociedad, educación, salud, etc.).

¿Cuál será el objetivo de la aplicación?

La aplicación de Qlik Sense consistirá en analizar los datos que hacen referencia a los ingresos hospitalarios de las personas de edad avanzada (+65 años) en EEUU con el objetivo de tomar decisiones para disminuir lo tiempos de espera y mejorar la calidad de vida.

¿Qué modelo de datos se ha implementado?

El modelo se compone por dos tablas:

Facts: Tabla principal que contiene todos los datos necesarios de la aplicación.
Calendar: Tabla maestra que permite hacer selecciones de tiempo (año, mes, semana, día, etc.).

El script ETL se ha desarrollado definiendo una pestaña inicial (Falls) que contiene la carga de la tabla principal (Facts).
Seguidamente, se le concatenan el resto de indicadores clave (KPI) sobre la tabla Facts.

Hojas de análisis de la aplicación Qlik Sense

La app de Qlik Sense se compone de 7 hojas de análisis:

Readme: Breve resumen de la información que contiene y los diferentes orígenes de datos.

Falls Analysis: Análisis sobre las estadísticas de ingresos hospitalarios por caídas de personas de avanzada edad. Se puede analizar por género (hombre / mujer), centro hospitalario y temporalidad (año).

Hips Fractures Analysis: Permite analizar datos basados en las fracturas de cadera sufridas por una caída de las personas de avanzada edad. Como en la anterior hoja de análisis, contiene los mismos gráficos y dimensiones.

$hips fractures analysis qlik sense app$

Falls & Hips Fractures Analysis: Cruza las dos entidades anteriores (caídas y fracturas de cadera) para realizar análisis basados en la probabilidad de sufrir una fractura de cadera si una persona de avanzada edad sufre una caída.

$falls hips fractures analysis qlik sense app$

Surgery Hips Fractures Analysis: Análisis de intervenciones quirúrgicas realizadas debido a una fractura de cadera de personas de avanzada edad. También es posible analizar los centros hospitalarios con una mayor demanda de operaciones.

$surgery hips fractures qlik sense app$

Recover Hips Fractures Analysis: Comparativa del total de personas de avanzada edad recuperadas de una fractura de cadera, en función del total de días que han tardado (30 días y 120 días).

$recover hips fractures analysis qlik sense app$

Collaborative Orthogeriatric Care Analysis: Por último, es posible realizar el análisis de personas de avanzada edad que han recibido ayuda de una unidad de Orto geriatría por centro hospitalario.

¿Qué insights se han obtenido?

Después de realizar los análisis en Qlik Sense, se ha desarrollado un storytelling explicando el conocimiento obtenido:

La primera diapositiva muestra una introducción que explica los objetivos de la aplicación Qlik Sense y las diferentes entidades incorporadas (Caídas y fracturas de cadera).

La tendencia de caídas de personas de avanzada edad es decreciente, especialmente para el género femenino.

En cuanto al análisis por centro hospitalario, East Lindsey es el centro con mayor número de caídas, a diferencia del que tiene menos, el centro de Boston.

El número de fracturas de cadera de personas de avanzada edad se mantiene constante a lo largo del tiempo, con una diferencia del 64% entre mujeres y hombres.

Por otro lado, si realizamos el análisis por centro hospitalario, observaremos que los datos son similares a la información de caídas.

También es posible obtener el máximo detalle de caídas y fracturas de cadera de personas de avanzada edad por género y centro hospitalario.

Si cruzamos las dos entidades, observamos que el % de sufrir una fractura de cadera en una caída en las personas de avanzada edad ha ido disminuyendo en los últimos años.

El año 2014 supuso el peor año para las personas de avanzada edad, obteniendo las mujeres hasta un 32% de posibilidades de sufrir una fractura de cadera en una caída.

En cuanto al % de recibir cirugía y % de recuperación satisfactoria, los centros NHS Eastboune Hailsham y NHS Lutton CCG recibieron las mejores puntuaciones respectivamente.

Para poder obtener una visión global, se dispone de la siguiente tabla dónde es posible comparar diferentes indicadores (incidentes, recuperación en 30 días, en 120 días y orto geriatría) entre los centros hospitalarios.

Para acabar, se encuentran diferentes recomendaciones que ayudarán a mejorar el estado actual de la calidad en la sanidad de las personas de avanzada edad.

También se citan las limitaciones que incapacitan obtener más conocimiento en los datos, como la granularidad de los datos (anual) o la poca segmentación en ciertas entidades (Ej. recuperación fracturas de cadera por género).

¿Qué decisiones se tomarán?

Después de realizar diferentes análisis en la aplicación y obtener conocimiento, a continuación se recomiendan la siguiente toma de decisiones:

Incluir más personal en los centros hospitalarios de las zonas dónde se produzcan un mayor número de caídas y de fractura de cadera.
Invertir en formación y/o nuevo personal cualificado en aquellos centros hospitalarios con un mayor número de días o % menor de recuperación de fracturas de cadera.
Construir más salas de operaciones en los centros hospitalarios con mayor número de caídas.
Transferir los médicos de los centros hospitalarios con mayor % de recuperación a otros centros con menor, con el objetivo de traspasar conocimiento y habilidades a otros profesionales.

¿Dónde me puedo descargar la app The Qlik Sense of my life?

El material mostrado en el artículo (app, insights, script ETL, imágenes, etc.) se puede descargar a través del siguiente enlace:

Acabamos de demostrar que es posible mejorar el mundo a través de un elemento presente en cada momento de nuestra vida: los datos. Ahora que eres consciente de que está en tus manos…

¿Ya has pensado cómo vas a utilizar tu nuevo QlikSuperpoder?
¿Te animas a analizar los datos de repositorio de libre acceso para mejorar el mundo?

diciembre 6, 2017 0 comment

Data Modeling Data Visualization Escenarios Qlik Qlik Qlik Sense Storytelling

The Qlik Sense of my life

written by Daniel Garcia Mejia

Hoy es uno de los peores días de vacaciones: vuelvo al trabajo después de las vacaciones de verano.

Abro mi correo electrónico y se confirma la peor noticia: 700 emails sin leer.
Suspiro y miro el calendario: hoy por la tarde tengo que hacer varios recados y luego iré al gimnasio, a despejarme un rato.

Dispongo de muchas tareas y poco tiempo.

¿Cómo puedo conseguir un mayor rendimiento?
¿Es posible realizar todas mis obligaciones e intentar tener más tiempo personal?
¿Se puede llegar a reducir el estrés?
¿Influye el orden de las tareas en la entrega y la calidad del resultado?

Con los conocimientos de Business Intelligence que he adquirido en los últimos años, voy a analizar los datos de mi rutina diaria para obtener conocimiento y poder tomar decisiones que me permitan llevar una vida más óptima y con el menor estrés posible.

Bienvenidos al Qlik Sense de mi vida.

¿Que es Qlik Sense?

Es una herramienta de Business Intelligence con un objetivo: obtener conocimiento oculto a través de los datos de nuestro negocio. Para más detalles sobre el producto, puedes consultar la página oficial.

Se trata de software privativo, aunque dispone de una versión personal para realizar pruebas con muestras reales del negocio. De esta forma, es posible descubrir todo el potencial que ofrece y del valor que puede aportar a la compañía.

Es posible descargar la versión gratuita (Desktop Edition) a través del siguiente enlace.

¿Cómo se han obtenido los datos?

Los datos se han apuntado manualmente en un bloc de notas, dónde he ido midiendo los tiempos invertidos en cada una de las actividades que he ido realizando cada día.

Posteriormente, he almacenado la información en un Excel de dónde Qlik Sense extrae los datos y aplica transformaciones en su script ETL.

En resumen, he calculado los siguientes indicadores clave (KPI):

Ejercicio (Horas)
Trabajo (Horas)
Entretenimiento (Horas)
Tiempo Libre (Horas)
Vida Social (Horas)
Gimnasio (Visitas)
Spa (Visitas)
Cafés consumidos
Calorías quemadas
Valoración del día

Por otra lado, para poder obtener más conocimiento, he definido y medido los siguientes subtipos de actividad:

Ejercicio
- Gimnasio
- Running
Trabajo
- Oficina
- Networking
- Blogging
Entretenimiento
- Videojuegos
- Edición vídeos
- Ver televisión
- Relax en Spa
- Leer
Tiempo perdido
- Dormir
- Vaguear
Social
- Amigos
- Pareja

Data Model

El modelo de datos implementando en la aplicación de Qlik Sense se compone por dos tablas:

Facts: Tabla principal que contiene todos los datos necesarios de la aplicación.
Calendar: Tabla maestra que permite hacer selecciones de tiempo (año, mes, semana, día).

El script ETL se ha desarrollado definiendo una pestaña inicial (Facts) que contiene la carga de la tabla principal y seguidamente se le concatenan el resto de indicadores clave (KPI).

¿Qué preguntas se tratarán de responder?

Mediante los análisis implementados en la app desarrollada en Qlik Sense, se pretende responder las siguientes preguntas

¿En qué actividades invierto más tiempo a lo largo de la semana?
¿Existe alguna actividad que sea determinante en la puntuación obtenida para el día?
¿Cual es el día de la semana que me encuentro más activo? ¿Y el que menos?
Dentro de mi tiempo libre, ¿A qué actividades dedico más tiempo? ¿Y socialmente?
¿Cuál es el día más feliz de la semana? ¿Por qué?
¿Influye el exceso de trabajo en la puntuación y en la dedicación del resto de actividades?
¿Cual es el promedio semanal de tiempo perdido? Si es elevado, ¿A qué actividades debería invertirle más?
¿Mantengo la misma rutina a lo largo de la semana? ¿O, por el contrario, me gusta ir variando?

Hojas de análisis de la aplicación

Overview: Contiene una visión global de todos los KPI’s que se analizarán en las siguientes hojas de análisis.

A continuación, se encuentran todas las hojas que se centran en el análisis de un tipo concreto de actividad. En ellas, es posible conocer dónde se invierte más tiempo, tanto a nivel semanal como día de la semana.
Work Analysis:

Exercise Analysis:

Entertainment Analysis:

Social Analysis:

Score Analysis:

Week Report:

Detail:

¿Qué conocimiento se ha obtenido a partir del análisis?

Después de realizar los análisis en la aplicación analítica de Qlik Sense, el conocimiento obtenido es el siguiente:

Los días que más horas dedico al trabajo son, sin lugar a dudas, los primeros días de la semana (Lunes y Martes). Por otra parte, el fin de semana es el momento que escojo para ‘perder’ más tiempo.
El tiempo que le dedico a desarrollar / escribir para el blog y networking es constante a lo largo de toda la semana, evitando de esta manera que se convierta en una tarea pesada y repetitiva.
El fin de semana es cuando más Running realizo y en consecuencia más calorías quemo. Por otra parte, el miércoles es el día que menos deporte realizo, debido a que es el día de descanso.
Una de mis aficiones es jugar a los videojuegos, tal y como se puede leer en el siguiente artículo.
Si analizamos los datos de entre semana, los martes y miércoles son los días que invierto más horas en este subtipo de actividad de entretenimiento. En cambio, la que menos horas le dedico es leer.
Debido a las obligaciones laborales que tengo entre semana, tanto sábado como domingo son los días ideales para estar con la pareja y amigos.
Me gustaría poner especial atención en el siguiente análisis, dónde compara el promedio de puntuación obtenido con las horas invertidas en actividades de tipo social y entretenimiento según día de la semana.
Se puede observar los dos indicadores (KPI) son clave y que si uno de ellos sube o baja, afectará directamente a la puntuación obtenida para el día. Para ello, tan sólo se ha de comparar el martes VS miércoles:
Resulta curioso que los primeros días de la semana son los que más aprovecho para ir al Spa del gimnasio para relajarme, pero que también son los días que más café consumo, siendo el lunes el peor día, con un promedio de 3.
En cuanto a las probabilidades de realizar actividades con amigos o la pareja, el % más elevado se sitúa en el fin de semana, dónde la probabilidad se encuentra entre el 20-25%.
Después de pasar el fin de semana, tanto lunes como martes son los días que más probabilidad (23 – 25 %) existe de que vaya al gimnasio a realizar ejercicio o a relajarme.
Para acabar, he escogido los 8 días que más puntuación han obtenido y se observa que el KPI más estable es el de horas invertidas en actividades de ejercicio. No obstante, necesitaríamos un mayor volumen de datos para sacar conclusiones definitivas.

¿Dónde me puedo descargar la app The Qlik Sense of my life?

Todo el material mostrado en el artículo (Aplicación, Insights, Script ETL, etc.) se puede descargar a través del siguiente enlace:

En resumen, definir una buena pauta en tu rutina resulta esencial para garantizarte una buena calidad en tu vida.

Aunque en ciertos momentos pensemos que no disponemos de tiempo para todo, siempre existe una solución: analizar el tiempo que invertimos en las actividades diarias y tomar decisiones para mejorar nuestra gestión interna.

¿Y tú? ¿Piensas que tienes tiempo para todo o no? No esperes más y analiza tu rutina.
Seguro que cambiando el orden y dedicación de tus tareas mejoras tu calidad de vida y, probablemente, tu felicidad.

agosto 22, 2017 0 comment