Hadoop y BigData en Codemotion

Hoy, nuestro experto Dani Gil, nos ayuda a crear un report financiero con cuentas aplanadas con Power BI y nos explica la solución a algunos problemas que pueden surgir basándose en su experiencia con el proyecto real de un cliente.

A la hora de realizar informes tirando consultas contra el API de Google Analytics nos encontramos que normalmente, ya sea por prisa o por límites presupuestarios, se hacen informes adhoc en Power BI en modo import, evitando una arquitectura de ETL más canónica, que implicaría por ejemplo, llevar los datos a tablas en SQL Server y realizar cargas incrementales para tener un repositorio centralizado de información. Esta arquitectura podría ser o en la nube o en hardware on-premise. Detallamos algunos problemas comunes al trabajar con Power BI y Google Analytics y algunas soluciones.

Business Intelligence acaba siendo una herramienta para tomar decisiones de negocio rápidas, fiables y que tengan impacto en el rendimiento de nuestra compañía. Tradicionalmente, y por nuestra experiencia, los datos objeto del análisis provienen de procesos de negocio internos: ventas, stocks, logística, producción… Estos datos, seguro, nos permitirán generar información valiosa para la optimización de procesos y toma de decisiones, pero estamos dejando fuera un componente fundamental de la ecuación, si no el más importante: el cliente.