Business Intelligence

RPA (Robotic Process Automation) – Power Automate vs UI Path
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En este artículo, hablaremos de una de las tecnologías que sufrirán un aumento en la demanda por las empresas en un futuro cercano por su gran potencial a la hora de mejorar la eficiencia diversas tareas del día a día en el trabajo. Hablamos del RPA, acrónimo de Robotic Process Automation, que podría traducirse al castellano como Automatización de Procesos mediante Robots. Además, analizaremos las herramientas que ofrece el mercado y compararemos las que actualmente son las más demandadas, Microsoft Power Automate y UI Path.

¿En qué consiste RPA y qué aplicaciones tiene?

 

La automatización mediante RPA utiliza software que almacena unas directrices y criterios pre-establecidos por el usuario para que, de manera idéntica a un humano, realice el proceso de manera autónoma. Decimos “idéntica” porque este software utiliza lo que se llama la “front-end” de las aplicaciones, lo que podría entenderse como “parte delantera”. Esto significa en definitiva, que el programa utiliza las funciones disponibles en la interfaz de usuario, es decir, botones, pestañas, ubica el texto en las zonas disponibles, etc… de la misma forma que lo haría un humano. Incluso se ofrece la vista por pantalla de todos los movimientos que ejecuta el robot, como si hubiese tomado el control de nuestro PC. Todo esto complementado con pequeñas reglas de aprendizaje que harán que el robot sea capaz de aprender y aplicar su Inteligencia Artificial (IA) en aquellas ocasiones en las que sus decisiones no se salgan de nuestras órdenes.

A nivel de aplicación, ya podemos intuir que esto significa que no se hacen movimientos intrusivos que provoquen alteraciones en el código del programa que pudiesen poner en peligro la integridad del mismo, dejando indemnes los sistemas subyacentes, además de que por la propia naturaleza de las actuaciones, se conforma un uso intuitivo y sencillo capaz de llegar a usuarios sin conocimientos previos de programación y para la empresa sería un extra de comodidad respecto a la automatización tradicional pues no sería necesario un rediseño de los sistemas para mejorar el proceso comercial.

RPA se centra en la automatización de procesos repetitivos basados en reglas para ahorrar tiempo y dinero, pues son tareas que requieren una inversión de tiempo y esfuerzo por parte del

trabajador sin que este desarrolle ninguna participación activa ni creativa, desaprovechando el potencial de esta persona. En la mayoría de las empresas se identifican tareas altamente susceptibles de ser automatizadas, perfectas para el RPA. Además, por ser trabajo que desarrollaría un ordenador, las tareas:

  • Estarían libres de errores humanos.
  • Se realizarían de una manera más eficiente.
  • Se finalizarían antes del tiempo habitual.
  • Desembocarían en un aumento de objetivos completados.

Además el aumento del número de Robots permite la escalabilidad de la automatización siendo capaz de soportar un aumento en el volumen de tareas provocado por el crecimiento de la empresa o de las ventas, sumado a la capacidad de aceptar inputs de datos complejos para análisis avanzados, creando una cadena de inteligencia comercial y avance continuo.

A pesar de que todo el proceso se realice de manera autónoma o con unas instrucciones mínimas que impliquen la decisión por parte del Robot de efectuar otras acciones, todos y cada uno de los pasos, ejecuciones y decisiones que se hayan tomado en el transcurso de la tarea, quedarán reflejados en un registro para cualquier auditoría o consulta posterior que deba ser realizada.

Robots y procesos

 

Durante el transcurso del artículo, hemos nombrado a Robots y Procesos. Entendamos en qué consiste cada uno.

Proceso⛓️

Cuando hablamos de proceso, nos referimos al conjunto de acciones que, en base a nuestros criterios, llevará a cabo el robot. Todas las directrices que queremos que el robot cumpla para la consecución de la tarea, las aplicaciones a las que debe dirigirse, qué funciones ejecutar dentro de ellas e incluso la capacidad decisoria ante una irregularidad, constituirán el proceso.

Proceso RPA

Robots?

Es quién ejecuta el proceso. Cuando un proceso se está llevando a cabo, se lo asignamos a un robot, que no es ni más ni menos que quien procesa las instrucciones marcadas previamente. En “ellos” quedarán registrados los sucesos enfrentados para desarrollar la capacidad de aprendizaje.

Estos robots tendrán una serie de características que definirán las condiciones en las que un proceso puede llevarse a cabo. Así diferenciamos:

  • Robots desatendidos, son robots autónomos, de disparo automático. Podremos programar la hora o el suceso con el cuál queremos que el robot ejecute un determinado proceso.
  • Robots atendidos, en estos es necesaria la intervención humana para que actúen. El inicio de su actividad dependerá de que un humano les dé la orden.

Más allá de la adjudicación de características, sirve a sus creadores para la monetización de su producto pues, de forma general, deberemos desembolsar una cantidad de dinero variable en función de la cantidad de robots que queramos y del número de robots activos de forma simultánea.

Robot RPA

Principales actores en el mercado RPA

 

El mercado del RPA está despegando, pero dudosamente está en su punto álgido. Es una tecnología que ha dejado ver sus bondades de forma visual recientemente y las empresas han podido ver el potencial que tiene su implementación en el desarrollo de su actividad. Aquí se ofrecen como soluciones diversas herramientas, unas de reciente creación y otras con un recorrido en tecnologías similares que aportan un trasfondo de experiencia y una base consolidada para el desarrollo de esta nueva experiencia.

Actualmente, nuestras mejores bazas son: Linx, Blues Prism, UiPath, Kryon, Automation Anywhere, Pega Platform, Nintex Foxtrot RPA, Microsoft Power Automate, Octoparse, etc,… Algunas de estas herramientas tienen unas características que las harán más o menos adecuadas para según qué usuarios, pero por el potencial de aplicación, la robustez y flexibilidad de diseño y el rango de usuarios al que son capaces de llegar, UI Path y Microsoft Power Automate, son las mejores opciones.

Microsoft Power Automate vs UI Path

 

Antes de repartir a diestro y siniestro, hemos de decir que ambas aplicaciones han mejorado durante el transcurso de los años hasta llegar a ser muy similares en cuanto a capacidad como herramienta de automatización, estando la decisión final en detalles del uso diario así como en remanentes del proceso de crecimiento que han sufrido.

Tras un manejo exhaustivo, notamos de manera más significativa las siguientes diferencias:

Power Automate

  • El mapeo de la interfaz de usuario en Power Automate se basa en el uso de conectores, mientras que UI Path utiliza un selector de pantalla basado en IA cuando se automatizan los flujos de pantalla.
  • El manejo de errores de UI Path está integrado en el script de automatización. Power Automate lo maneja en subflujos, fuera del mismo.
  • El uso en la nube de Power Automate está pensado para Azure, algo típico de los productos de Microsoft. En el caso de UI Path, se ha procurado una compatibilidad general con la nube de la que se quiera hacer uso.UI Path
  • Si bien el generador de automatización de UiPath proporciona un flujo de trabajo optimizado paso a paso, la interfaz de usuario no siempre es intuitiva. La interfaz de usuario de Power Automate tiene un aspecto familiar, ya que imita la mayor parte de la interfaz de usuario de Office de Microsoft.
  • Para UiPath, la inversión inicial para comenzar a utilizar RPA es mayor. Aunque UiPath ha ajustado los precios, los precios de Power Automate son muy competitivos, lo que hace de esta una opción sólida para las empresas nuevas en el mundo de la automatización.

Ambas plataformas son fuertes contendientes en el espacio RPA y la elección de una u otra vendrá determinada en gran medida por el presupuesto disponible y el entorno de aplicaciones implementadas en la red laboral.

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BI empresa.

¿Por qué necesitas una herramienta de Business Intelligence en tu empresa?
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Inteligencia de Negocio: Power BI

Hoy en día, las empresas manejan grandes cantidades de datos sobre su actividad, y para resolver el problema de qué uso hacer de los mismos surgen las herramientas de inteligencia de negocio. Estas herramientas se basan en aplicar procesos ETL (extraer, transformar y cargar) con el fin de proveer calidad a los datos, y posteriormente generar visualizaciones que representen los datos de manera que aporten valor a la empresa y faciliten la toma de decisiones del alto mando.

Introducción al BI

Para poder explicar las ventajas de la solución aportada, es necesario describir primero este proceso de Business Intelligence detalladamente, como se hará a continuación.

Proceso BI.

Proceso BI.

Preproceso – ETL

Antes de poder interpretar los datos de la empresa, es necesario que este amplio volumen de datos tenga la calidad necesaria. Para ello se aplican los procesos de ETL, que se dividen en las tres fases incluidas en sus siglas:

  • Extraer (extract) la información que se quiere estudiar, la cual puede estar alojada en diferentes orígenes.
  • Transformar (transform) dicha información de manera que se eliminen las incongruencias, se identifique y corrijan los errores. El resultado final de este proceso es un conjunto de datos homogéneo, relacionado y de gran calidad.
  • Carga (load) de los valiosos datos obtenidos en el paso anterior a un modelo de datos. Como se explicará más adelante, en este modelo se crearán las relaciones entre tablas.

Modelado – Relaciones entre tablas

Último paso a tomar antes de comenzar a generar las visualizaciones. En esta etapa se crean las relaciones entre los conjuntos de datos, de manera que, al realizar acciones en una de las tablas del modelo, las tablas relacionadas reaccionan ante esta interacción.

Este paso es de crucial importancia, ya que si no tenemos un modelo relacional correcto no podremos realizar las acciones de filtrado, propias de los informes que se generarán más adelante.

Visualización – Creación de cuadros de mando

Tras haber obtenido el modelo de datos correcto, empieza la fase de extracción de valor de dichos datos mediante la creación de informes que los expliquen.

Dichos informes están formados por objetos visuales de diferentes tipos (tablas, gráficos de línea, gráficos de columnas, mapas, tarjetas, kPI`s) que seleccionados correctamente podrán dar la información que quiere visualizar el consumidor final.

En esta parte también es importante la inclusión de filtros y gráficas interactivas, de manera que el usuario final pueda realizar acciones de selección sobre qué parcela de datos quiere estudiar en un momento concreto.

Cuadro de mando.

Cuadro de mando.

Publicación – Compartir los informes con el consumidor

Uno de los puntos clave, que hace que todo este proceso tenga su potencia característica, viene de la capacidad de generar informes que se puedan compartir de manera sencilla entre usuarios de una misma organización. De esta manera la información se encuentre visible para quienes la necesiten y, en caso de ser necesario, se puedan realizar acciones de edición.

También es muy usual que, una vez terminado todo el proceso, este se automatice, de manera que todo el proceso sea actualizable y se ejecute en la nube.

Representacion futurista.

Representacion futurista.

La solución de Microsoft – Power BI

Dentro de las soluciones existentes para llevar a cabo las tareas nombradas anteriormente, Microsoft ha desarrollado una herramienta que es capaz de aunar todas estas funciones.

De esta manera se simplifica el proceso, ya que esta es la única herramienta capaz de realizar todas estas tareas, además de que tiene una interfaz amigable al usuario, por lo que no hay que tener grandes conocimientos sobre los lenguajes que utiliza para comenzar con ella.

Cabe destacar que el entorno de Power BI está formado por su aplicación de escritorio (Power BI Desktop) y su aplicación en la nube (Power BI service). Cada una tiene diferentes funcionalidades, ventajas y desventajas sobre la otra en ciertas operaciones, pero son dos aplicaciones complementarias que abarcan todas las acciones comentadas con anterioridad.

Seguidamente se van a explicar las ventajas que tiene esta herramienta frente a sus competidores, y se desglosará en cada una de las tres interfaces principales de Power BI:

  • Power Query (Editor avanzado, se encuentra dentro de la aplicación de escritorio)
  • Power BI Desktop
  • Power BI Service

Power Query

Esta es una de las funcionalidades contenidas dentro del aplicativo de escritorio, íntegramente destinada a realizar el proceso ETL.

Conexión a Orígenes

Una de las principales ventajas que ofrece Power BI es la compatibilidad con los archivos y plataformas desarrolladas por Microsoft, que están ampliamente extendidas entre las empresas. Por tanto, presenta gran compatibilidad con ficheros Excel, y posee conectores que facilitan las entradas de datos por medio de carpetas o listas de Sharepoint, además de sus integraciones con Azure. En cuanto a compatibilidad con estas herramientas, no hay discusión alguna, Power BI es el rey.

Además, soporta cualquier formato de archivo (json, csv…) y se puede conectar a prácticamente cualquier tipo de proveedor de bases de datos del mercado (SQL, PostgreSQL, Oracle, Odoo…), conexión a nubes de otros fabricantes o directamente a páginas web (tablas contenidas en una página, extracción de datos mediante API…).

Orígenes de datos.

Orígenes de datos.

De entre sus ventajas generales, cabe destacar que la interfaz de conexión es muy intuitiva y la conexión a las bases de datos es rápida y sencilla.

En resumen, Power Query permite conexión a bases de datos o archivos de prácticamente cualquier proveedor o formato, presentando compatibilidad para operar con los datos de cualquier negocio.

Transformaciones en los datos

La principal ventaja de Power Query sobre todas las demás soluciones de transformación es la interactividad de la interfaz de usuario, que facilita mucho que un usuario sin experiencia pueda comenzar a realizar transformaciones básicas.

Interfaz Power Query.

Interfaz Power Query.

Si bien lo anterior es cierto, a la hora de realizar transformaciones avanzadas o manejar bases de datos de grandes volúmenes serán necesarios ciertos conocimientos sobre el lenguaje M y operaciones de limpieza de datos avanzadas.

Aun así, esto no es un gran problema, ya que la comunidad de Microsoft tiene una cantidad inmensa de contenido sobre el tema, además de toda documentación oficial que ofrece Microsoft. Cuando surgen dudas en el proceso de transformación, tenemos diferentes opciones de consulta, ya sea la base de datos de funciones de Microsoft, su foro de dudas sobre Power BI o incluso grupos en redes sociales donde los usuarios exponen sus problemas y un experto se los soluciona.

Por último, cabe resaltar la posibilidad de utilizar otros lenguajes de programación como Python o R para llevar a cabo las transformaciones en las operaciones donde el lenguaje M es menos eficiente.

Power BI desktop

Una vez realizada la carga de todos los datos que queremos estudiar, en la interfaz principal de la aplicación de escritorio se encuentran tres pestañas diferentes, y cada una de ellas nos permite realizar diferentes acciones.

Modelo

Esta pestaña facilita la visualización esquemática del modelo tabular, y permite tanto observar como editar o crear las relaciones del modelo de una manera sencilla.

PowerBI-modelo

Modelo Estrella.

Tablas

En esta vista se tiene la posibilidad de visualizar las tablas pertenecientes al modelo, así como realizar ciertas transformaciones sobre las mismas (añadir columnas, creación de medidas…)

Tabla en Desktop.

Tabla en Desktop.

Esta posibilidad de modificación sobre el modelo sin entrar en el editor avanzado es una gran ventaja para los usuarios que no dominan el lenguaje SQL, ya que se realizan mediante un lenguaje diferente al utilizado en Power Query. En este caso se utiliza el lenguaje DAX, más orientado a la realización de cálculos.

Visualizaciones

Lo más destacable de esta funcionalidad es la facilidad extrema con la que se pueden crear diferentes objetos visuales por medio de una interfaz muy intuitiva. Encontramos gran variedad de herramientas y objetos visuales a nuestra disposición, todos con gran capacidad de personalización y la posibilidad de automatizar algunos procesos.

Visualización PowerBI.

Visualización PowerBI.

Teniendo el modelo correctamente relacionado, los objetos visuales interactúan unos con otros, de manera que pulsando una categoría de uno de ellos podremos observar cómo los demás reaccionan a esta selección. Además, el control de estas interacciones es muy sencillo, por lo que se puede seleccionar el tipo de interacción o incluso desactivarse fácilmente.

Power BI Service

Las tareas llevadas a cabo en la versión de escritorio, sobre todo las relacionadas con el proceso ETL, tiene una mayor dificultad. Es por eso que el personal capaz de realizar el proceso completo correctamente deberá tener un perfil más técnico.

Si bien eso es cierto, también es una realidad que usuarios principiantes en el entorno de Power BI podrían estar capacitados para realizar las tareas de visualización de los datos o tareas relacionadas con pequeños cálculos sobre el modelo de datos.

Todo esto es posible dentro del servicio de Power BI, que viene a complementar a la aplicación de escritorio en un tema tan crucial como lo es la cooperación y la transparencia dentro de las empresas.

Por tanto, seguidamente se van a describir las principales ventajas dentro de este entorno.

Alojamiento y computación en la nube

Power BI Service es un servicio en la nube que nos permite almacenar nuestros modelos de datos y nuestros informes, la visualización de los mismos e incluso la edición de informes.

La principal ventaja de la posibilidad de edición de informes es el favorecimiento de la colaboración dentro de la empresa. Adicionalmente se cuenta con la ventaja de que todas las operaciones se realizan en la nube, por lo que no consume recursos de nuestro equipo.

Power BI Service.

Power BI Service.

No se puede obviar la existencia de la posibilidad de, además de alterar los informes compartidos por los técnicos, la creación de nuevos informes desde 0 a partir de los modelos de datos alojados en el servicio.

También es posible la creación de flujos de datos (data Flow), pero este tema es avanzado y lo dejaremos para post sucesivos.

En estos términos es importante destacar el alto nivel de seguridad que proporciona Microsoft, tanto protegiendo los datos de personas ajenas a la organización como en la asignación de roles por parte del administrador dentro de un mismo informe.

Generación de informes públicos

Aunque todos los archivos alojados en el servicio únicamente están disponibles para usuarios pertenecientes a la organización y que tengan permisos, existe la posibilidad de generar informes públicos que se introduzcan en una web o se compartan mediante un enlace.

Esto es de gran utilidad para realizar publicaciones sobre informes comerciales, de manera que se pueden generar informes para clientes, los cuales no tendrán acceso ni al diseño de los mismos, y mucho menos a los datos brutos que residen en ellos.

Automatización. Programación de actualizaciones.

Dentro de los puntos fuertes de este servicio se encuentra la posibilidad de actualizar los modelos de datos, de manera que, si los datos de origen han sufrido alguna alteración, se cargarán al modelo estas actualizaciones y se podrán visualizar en los informes.

Esto es especialmente interesante cuando nuestro origen de datos se encuentra en la nube, ya que se encuentra siempre actualizado, por lo que podremos tener acceso a los datos prácticamente en tiempo real.

Existe incluso la posibilidad de programar estas actualizaciones para disponer de los datos según los requisitos de la empresa. Un ejemplo podría ser un almacén, en el que entran y salen productos, por lo que programando la actualización cada noche podremos disponer de los datos de ese día al día siguiente.

Actualización.

Actualización.

Una funcionalidad dentro de este último apartado es la actualización incremental, que permite únicamente cargar los nuevos datos sin alterar los anteriores, en lugar de cargar de nuevo toda la base de datos y procesarla, de manera que se ahorra tiempo y recursos a la hora de actualizar informes que requieran alta frecuencia de actualización.

Conclusión

Power BI es la herramienta de BI más competitiva en el mercado, ya que ofrece grandes ventajas tanto en la etapa de diseño como en la etapa de operación.

Combinación Desktop y Servicio.

Combinación Desktop y Servicio.

En su etapa de diseño destaca por la gran versatilidad a la hora de conectar con diferentes orígenes de datos, la facilidad de transformación, relación y visualización de los mismos.

Una vez puesta en producción, destaca por su accesibilidad, facilidad de uso y cooperación. Adicionalmente, brinda la posibilidad de automatizar todos estos procesos y hacer que la nube los almacene y ejecute sin consumir recursos de la organización. Este último punto genera una operatividad enorme para las empresas.

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generacion renovable

Resumen datos sector eléctrico en España 2021
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Introducción

A lo largo del año 2021, el sector eléctrico a nivel mundial, y más concretamente en España, ha experimentado una incesante crecida de los precios de la energía.

La transición energética y el elevado precio del gas son uno de los elementos decisivos en esta crecida que tanto quebradero de cabeza ocasiona a empresas y viviendas. A continuación, desde el equipo de profesionales del sector eléctrico de Retecsol, vamos a realizar un análisis de la evolución del sector eléctrico en España, desentrañando de algún modo, que datos hay detrás de la subida del precio de la energía sufrida y cómo se ha modificado la contribución al computo de generación energético, de las diferentes fuentes de generación.

Para dicha tarea haremos constantemente alusión al informe del sector energético, el cual se actualiza cada día con los precios de la energía del mercado mayorista, obtenidos de Esios con la herramienta de Business Intelligence Power BI.

 

Precio final de la energía

El precio final de la energía ostentaba en marzo de 2021 un valor entorno a 60 €/MWh, lo cual era normal hasta la fecha, oscilando los precios del mercado mayorista en esa línea, o incluso más bajos. Lo sorprendente vino pasada esa fecha, cuando comenzó a incrementarse el precio de la energía los siguientes meses de manera incontrolable. A partir de julio de 2021 el precio no volvió a bajar de los 100 €/MWh, sino todo lo contrario, registrándose una máxima el 22 de diciembre a las 20:00 h, con un precio de 451,10 €/MWh. En la imagen 1 se identifica dicho valor, pero además se puede ver como el mínimo de ese día fue de casi 350 €/MWh.

maximo historico precio energia

Imagen 1. Máximo histórico precio de la energía mercado mayorista hasta fecha 22/10/2021

En la siguiente imagen se ve de manera ilustrativa la subida experimentada desde julio, siendo especialmente pronunciada tras agosto de este año.

precio energía españa

Imagen 2. Evolución del precio final de la energía en el mercado mayorista desde 2017

 

Generación global

La generación total en el rango de fechas 2017-2021 no ha sufrido apenas modificaciones observables, analizando la generación sin entrar en consideraciones de origen de ésta. El resultado se muestra en la Imagen 3 del informe de sector eléctrico realizado con la herramienta de Inteligencia de Negocio Power BI.

generación total

Imagen 3. Generación eléctrica total en España en el rango de fechas 2017-2021

 

Generación de origen renovable

La generación de energía empleando fuentes de energía libres de emisiones de Dióxido de Carbono ha crecido en los últimos años en España, la prueba la encontramos analizando la Imagen 4.

generacion renovable

Imagen 4. Generación en España con fuentes de energía renovable en rango de fechas 2017-2021

Se observa la tendencia creciente de la generación de electricidad con fuentes de energía renovable. Además, se comprueba que, aunque la energía eólica sigue siendo dominante en las energías renovables en España, la generación fotovoltaica, es decir, la que emplea placas solares para producir energía, ha crecido sustancialmente, pasando la capacidad instalada en 2020 de 1.762,01 MW a 2.380,90 MW en 2021, a falta aún de unos días para que acabe el año. Véase Imagen 5.

evolución energía renovable

Imagen 5. Composición y crecimiento de la energía de origen renovable en España en el rango de fechas 2017-2021

 

Generación de origen no renovable

La generación de energía utilizando fuentes de energía contaminantes ha disminuido en los últimos años. La imagen 6 se explica por sí sola. En ella, se aprecia como la energía nuclear y la cogeneración y resto, no han sufrido prácticamente modificaciones desde el origen de fecha analizada, esto es, 1 de enero de 2017. El cambio, que además explica parte de la subida del precio de la energía, lo encontramos en la generación empleando gas (ciclo combinado) y carbón. El consumo de centrales de carbón ha decrecido considerablemente en la fecha analizada, encontrando en 2020 y 2021 un uso prácticamente inexistente, empleando el carbón solo para cubrir picos de demanda, como ocurre en los meses de mucho frío. Un desuso de este recurso de la naturaleza (el carbón) y una mayor dependencia del gas, acerca en mayor medida las fluctuaciones del precio de la energía a las del mismo gas, como está sucediendo en España.

generacion no renovable

Imagen 6. Composición y crecimiento de la energía de origen no renovable en España en el rango de fechas 2017-2021

 

Emisiones de CO2

El aumento de fuentes de energía renovables amigables con el planeta tiene, en principio, un impacto directo con la cantidad de emisiones de CO2  emitidas a la atmósfera. La evolución de la mismas se sitúa en la Imagen 7. En dicha imagen se comprueba como el número de toneladas de CO2  emitidas por año no ha parado de disminuir, al menos, en los últimos cinco años.

evolución emisiones CO2 España

Imagen 7. Evolución de emisiones de CO2 asociadas a la generación de electricidad en España en el rango de fechas 2017-2021

 

Reflexión y conclusiones

Tras la información presentada, se pueden obtener las siguientes conclusiones:

  • El peso de las energías renovables en el cómputo de generación global en España ha ido aumentando en los últimos años, adquiriendo la energía fotovoltaica el mayor incremento relativo este último año.
  • Un mayor empleo de energías renovables incide directamente en la cantidad de toneladas de CO2 emitidas a la atmósfera.
  • El desuso del carbón (o similares), sin una alternativa de sistemas de almacenamiento a grandes escalas que complementen la intermitencia de las fuentes renovables (como el Hidrógeno Verde), provoca una mayor dependencia con el gas, y en consecuencia, con las fluctuaciones del precio de éste.

Apostar por una transición energética sesgada hacia fuentes de energía verde, reduce el número de emisiones de CO2 que se emiten a la atmósfera y parece una buena medida para alargar la durabilidad del planeta tierra. Sin embargo, es una medida que, aunque probablemente necesaria, encarece nuestra forma de vivir y comerciar, al menos a corto plazo.

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Inteligencia Artificial - Retecsol

Inteligencia Artificial y el rol del ingeniero
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INTRODUCCIÓN. ¿Qué es la Inteligencia Artificial y el Machine Learning?

El campo de la Inteligencia Artificial (AI) se inició en 1956, pero solo en la última década se ha logrado un progreso significativo para permitir que la tecnología sea ampliamente utilizada y experimentada por muchos círculos tecnológicos. Hoy en día, la Inteligencia Artificial es una de las tecnologías emergentes de más rápido crecimiento y describe máquinas que pueden realizar tareas que antes requerían inteligencia humana.

El Machine Learning o aprendizaje automático va un paso más allá. Es una de las últimas tecnologías de Inteligencia Artificial donde las máquinas pueden aprender tomando datos, analizándolos, tomando medidas y luego aprendiendo de los resultados de esa acción.

Al igual que con muchas otras industrias, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning están cambiando la ingeniería. A pesar de que estas tecnologías ahora parecen estar “en todas partes”, no debemos pasar por alto lo verdaderamente increíbles que son y las cosas extraordinarias que nos permiten hacer hoy y nos permitirán hacer mañana. Para los ingenieros, la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático puede mejorar y optimizar sus tareas, pero también puede ayudarlos a hacer cosas de las que antes no eran capaces.

¿Cómo se utilizan la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático en ingeniería?

A medida que las máquinas se vuelvan más sofisticadas, podrán soportar no solo líneas de producción inteligentes y tareas de fabricación complejas, sino que también podrán diseñar y mejorar tareas con el tiempo, con poca o ninguna intervención humana, a través del aprendizaje automático. Los fabricantes de automóviles han utilizado robots en la línea de producción durante bastante tiempo y han pasado de completar tareas de ingeniería simples a manejar muchos movimientos de precisión requeridos para algunas de las partes más complejas del proceso.

El futuro del sector energético, en concreto el sector eléctrico, está encaminado hacia las Smart Cities, fundamentadas en IoT e AI. Hablamos más en detalle sobre la Inteligencia Artificial y el sector eléctrico en este blog.

Muchas de las tareas de las que son responsables los ingenieros, como el diseño y la simulación, pueden mejorarse con el apoyo de herramientas de Inteligencia Artificial. El Diseño Asistido por Ordenador (CAD) alguna vez fue solo una herramienta complementaria a la ingeniería, y hoy es una parte fundamental del flujo de trabajo diario. Estas herramientas ayudarán a mejorar las capacidades de los ingenieros y permitirán explorar opciones de diseño, optimización de geometría y ahorro de material que nunca antes habían sido posibles.

Otra forma en que la Inteligencia Artificial puede respaldar las tareas de ingeniería es romper las barreras entre departamentos y ayudar a administrar los datos de manera efectiva para obtener información de ellos, a través de las herramientas de Business Intelligence, como contamos en este blog. Los programas de Inteligencia Artificial pueden proporcionar automatización para tareas de bajo valor, liberando a los ingenieros para realizar tareas de mayor valor. Al utilizar el aprendizaje automático para descubrir patrones en los datos, las máquinas serán increíblemente importantes para ayudar con la toma de decisiones en ingeniería.

¿Cuál será el rol del ingeniero?

Hemos hablado de las numerosas ventajas que trae consigo las técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning, sin embargo, a algunos ingenieros les preocupa que las máquinas se puedan hacer cargo de parte de sus trabajos. La automatización ha asumido y seguirá asumiendo trabajos repetitivos, permitiendo a los ingenieros realizar tareas de nivel superior, así como para asumir trabajos que requieren las habilidades únicas de los humanos. En un estudio de la Universidad de Stanford, “One Hundred Year Study on Artificial Intelligence“, no hay nada inminente sobre la amenaza a los puestos de trabajo, e incluso si llegamos allí, se compensará con los impactos positivos en la sociedad y el aumento de las capacidades.

Para que los ingenieros se preparen para la Industria 4.0, cuando la automatización industrial, los macrodatos, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning transforman la forma en que trabajamos, los ingenieros deben adaptarse a las últimas herramientas disponibles y optimizar el trabajo entre los ingenieros y las máquinas.

Conclusiones

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning son la base de la ingeniería avanzada. Si bien quedan preguntas, sobre todo acerca de cómo cambiará el trabajo de los ingenieros, es inútil resistirse a la transformación. No hay duda de que la AI ayudará a administrar los datos de ingeniería de manera más eficiente y será un componente esencial del futuro de la ingeniería. Cuanto antes se adopte y se adapte, antes podrá capitalizar la ingeniería las ventajas de la tecnología.

La AI es imprescindible en el desarrollo del sector energético, potenciado la gestión de las energías renovables, por su carácter impredecible, y la transformación digital. En un mundo donde la generación distribuida toma cada vez mayor importancia, la optimización de generación, consumo y almacenamiento de energía tiene que ser inevitablemente gestionado por las máquinas. El gran problema actual que presentan las energías renovables es su ineficiente almacenamiento a grandes escalas. Esta problemática se solventa con el desarrollo de nuevas tecnologías para obtener otras fuentes de energía renovables y libres de contaminación, como el hidrógeno verde, donde la AI toma el mando.

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Business Intelligence

Power BI vs Tableau vs Amazon QuickSight ¿Cuál es el adecuado para ti?
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Introducción al Business Intelligence

Vivimos en un mundo repleto de grandes flujos de datos.  Tener grandes bases de datos soluciona el problema de la toma de decisiones, haciéndola precisa y rápida, basada en información empírica. Sin embargo, la extracción de la información útil de estas grandes bases de datos supone un gran reto para las empresas.

La solución a la problemática comentada pasa por utilizar una de las distintas herramientas de Inteligencia de Negocio o Business Intelligence (BI) existentes en el mercado.

Si estás pensando en aplicar herramientas BI en tu empresa, en este post te explicamos las diferencias entre las diferentes alternativas del mercado para facilitar tu elección.

Para llevar a cabo este análisis se van a comparar las tres siguientes herramientas de BI:

  • Power BI
  • Tableau
  • Amazon QuickSight

Con los siguientes cuatro criterios:

  1. Consideraciones generales
  2. Precio
  3. Perfil de empresa
  4. Curva de aprendizaje

1. Consideraciones generales

Power BI

Power BI proporciona una amplia variedad de orígenes de datos, incluidas las fuentes de datos locales y las ofertas que se encuentran en las diferentes nubes. Para cualquier analista que viva y respire Microsoft Excel, Power BI va a ser un entorno más amigable.

El software brinda a los usuarios la capacidad de crear cuadros de mando en vivo, visualizaciones abundantes y potentes, así como informes interactivos. Microsoft reduce la pendiente de la curva de aprendizaje al proporcionar un entorno de aprendizaje eficaz junto con una sólida comunidad de usuarios.

Power BI

Informe – Power BI

Tableau

Tableau es un producto maduro que utilizan empresas de nivel empresarial en todo el mundo. La herramienta de BI ha establecido el “estándar de oro” en el mundo del BI de autoservicio. Brinda a los usuarios comerciales la capacidad de profundizar en sus datos sin la necesidad de intervención de TIC. La madurez de la herramienta de BI proporciona una gran cantidad de conocimiento de la comunidad, una gran cantidad de visualizaciones y una amplia gama de conectores de datos. Además, Tableau tiene capacidades de extracción, transformación y carga (ETL) integradas que podrían anular la necesidad de comprar una herramienta adicional.

Tableau

Informe – Tableau

Amazon QuickSight

Amazon QuickSight utiliza su plataforma SPICE para proporcionar visualizaciones, paneles y Machine Learning de manera eficiente e integrada. QuickSight puede detectar automáticamente las fuentes de datos de AWS y también puede trabajar con otras fuentes de datos, como SQL, Salesforce, y otros.
El producto de Amazon brinda a los usuarios la capacidad de obtener datos de una manera híbrida, extrayéndolos de fuentes de datos locales y de la nube. Las visualizaciones se pueden mostrar en cualquier navegador web y con cualquier dispositivo.

Amazon quicksight

Informe – Amazon QuickSight

2. Precio

Power BI

Microsoft ofrece diferentes alternativas de Power BI según el uso de tu empresa. Power BI Desktop es una oferta gratuita y se puede utilizar de forma eficaz. Sin embargo, para poder compartir el trabajo entre diferentes usuarios, hace falta disponer de una licencia de Power BI. Power BI proporciona un complemento completo de conectores de datos, visualizaciones y filtros. Esto permite a las organizaciones evaluar la herramienta sin pagar un precio, pero requerirá una inversión para comenzar a crear contenido compartido.

Estos son los 2 niveles para las licencias:

  • Power BI Pro: esta es la versión completa de Power BI con la capacidad de compartir contenido (conjuntos de datos, paneles de control, informes) e incrustar Power BI en otras aplicaciones y áreas de trabajo que se usarán para compartir entre pares. El precio es de 8,40 € al mes por usuario, facturado anualmente. Si tu organización tiene 100 usuarios, necesitará 100 licencias. Este nivel incluye todas las funciones de Power BI Desktop.
  • Power BI Premium: premium incluye todas las funciones Pro y Desktop, además de distribución geográfica, actualizaciones de datos incrementales, almacenamiento adicional (100 TB frente a 10 GB), informes paginados en Power BI Report Server y más. Sin embargo, esto tiene un precio mayor. Microsoft dispone de dos métodos de pago, o por capacidad al mes (4.212,30 €), o bien por usuario al mes (16,90 €).

Tableau

Tableau lleva muchos años en el sector de la Inteligencia de Negocio, contando con un precio superior al de sus competidores. La empresa desglosa los precios del producto en individuos y equipos. Para los usuarios, el precio es de $ 70 al mes, se factura anualmente y es una licencia completa de Tableau Creator. Los creadores de Tableau pueden crear y compartir contenido, realizar la preparación de datos, crear suscripciones, administrar permisos, etc. El coste de un solo usuario durante un año sería de $ 840. Los equipos tienen el siguiente precio y también se facturan anualmente:

  • Tableau Creator: este nivel se describió anteriormente. Es importante tener en cuenta que Tableau ofrece complementos adicionales: administración de datos y administración de servidores. La gestión de datos permite a los usuarios crear y programar trabajos de preparación de datos que, en última instancia, publican información para los consumidores. La función se lanzó en febrero de 2019 y cuesta $ 5.50 por mes por usuario. Server Management ayuda a las organizaciones a administrar sus implementaciones de Tableau Server sin la necesidad de herramientas de terceros. Nuevamente, esto tiene un coste de $ 3 por mes por usuario.
  • Tableau Explorer: los exploradores tienen la capacidad de realizar algunas tareas del creador, pero no pueden crear su propio contenido. El coste de la licencia es de $ 35 por usuario al mes.
  • Tableau Viewer: es similar a QuickSight Readers, excepto que no hay una oferta de pago por sesión. Los espectadores pueden ver e interactuar con los paneles y administrar sus propias suscripciones. El coste es de $ 12 por mes por usuario.

Amazon QuickSight

Amazon divide su oferta en dos niveles, Standard y Enterprise. El estándar es adecuado para grupos pequeños u organizaciones que desean analizar y profundizar en los datos. El precio de Standard es $ 9 por mes facturado anualmente o $ 12 pagando mes a mes.

El nivel Enterprise se desglosa de la siguiente manera:

  • Autores: al igual que Standard, esto proporciona al usuario la capacidad de crear y compartir contenido. Cada usuario tiene 10 GB de capacidad SPICE. A diferencia de Standard, también tiene la capacidad de actualizar informes por correo electrónico cada hora, proteger los datos a nivel de fila, conectarse al directorio activo, etc. También tienes el nivel de Lector; ten en cuenta que esto solo viene con Enterprise. El coste por usuario es de $ 18 por usuario por mes facturado anualmente o $ 24 por usuario por mes cuando se paga mes a mes.
  • Lectores: esto permite a los no creadores ver e interactuar con los datos por sesión. AWS describe esto como pago por sesión y el coste es de $ 0,30 por sesión hasta $ 5 al mes por usuario. Esto sería ideal para organizaciones que tienen autores limitados pero muchos lectores, algunos de los cuales pueden acceder a informes o paneles con poca frecuencia.

3. Perfil de empresa

Power BI

Las empresas que ya invierten mucho en el ecosistema de Microsoft son candidatos perfectos para Power BI y les resultará más fácil decidir entre Power BI, Tableau y QuickSight. Los usuarios que se sientan cómodos trabajando en Excel deberían encontrar la transición a Power BI muy amigable.

Las organizaciones más pequeñas y las empresas que tienen presupuestos más reducidos asignados a la inteligencia empresarial también pueden encontrar Power BI como un producto atractivo. El precio de 8,40 € por usuario viene con un amplio almacenamiento para la mayoría de los usuarios y proporciona una gran cantidad de conectores nativos. Para cualquier organización que ya utilice la plataforma en la nube de Azure, Power BI puede ser una buena opción.

Tableau

A diferencia de Power BI y QuickSight, Tableau no está vinculado a ninguna nube específica. En cambio, está respaldado por una marca y una comunidad de usuarios con mucha experiencia. El precio más alto, que sin duda es un factor importante, podría no convertir a Tableau en la mejor opción para organizaciones más pequeñas. Los equipos que busquen una amplia variedad de visualizaciones y una interfaz de datos madura pueden tender a utilizar Tableau. Aquellos que también busquen una gran comunidad de usuarios y un soporte al cliente probado encontrarán en Tableau una oferta atractiva.

Amazon QuickSight

Al igual que con Power BI y Azure, si una organización ya trabaja con AWS, QuickSight es una opción muy recomendada. El precio está en línea con Power BI y menos que Tableau, por lo que si un grupo de BI opera con un presupuesto limitado, QuickSight podría cumplir con los requisitos.

El pago por sesión es una opción de precio atractiva para grupos que tienen una gran cantidad de consumidores pero una pequeña cantidad de creadores de contenido. La herramienta es relativamente nueva en el mercado, por lo que restringe la cantidad de visualizaciones disponibles. Las organizaciones pueden encontrar esto como un factor limitante en comparación con un producto mucho más maduro como Tableau.

4. Curva de aprendizaje

Power BI

Microsoft comercializa Power BI como una herramienta intuitiva y fácil de aprender. Las organizaciones con usuarios experimentados en Excel encontrarán que la transición a Power BI es un paso cómodo. Una vez más, esto podría convertir a Power BI en la herramienta adecuada para las organizaciones que ya han invertido en Microsoft.

Tableau

La curva de aprendizaje puede ser un poco más pronunciada para los usuarios que provienen de un entorno de Excel. Hay un pequeño cambio de paradigma en el sentido de que los datos precisan de un preprocesamiento. Una vez que los usuarios se sientan cómodos con el preprocesamiento de los datos, es posible que descubran que la creación de visualizaciones es fácil. Tableau comercializa una interfaz intuitiva y hay muchos usuarios en la comunidad que se hacen eco de ese sentimiento.

Amazon QuickSight

Amazon ha presentado QuickSight como una herramienta que es fácil de configurar y fácil de usar. Amazon ha apostado por una interfaz intuitiva para facilitar la adaptación y la migración de los usuarios.

Conclusiones

La mejor opción va a depender de los requerimientos y las limitaciones de cada usuario o empresa.

En cuanto al precio, Tableau es la herramienta más cara de la comparativa realizada, no obstante brinda de mayor experiencia y comunidad de usuarios, junto con mayor número de opciones de visualización.

Power BI, con el coste más reducido, se ha hecho muy popular por todo el mundo, con su interfaz intuitiva y muy familiarizada para los usuarios de Excel.

En cuanto a Amazon QuickSight, se presenta como una alternativa nueva, con precios similares a los de Power BI y con una gran expectativa de futuro, sobre todo para los usuarios de AWS.

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