RPA (Robotic Process Automation) – Power Automate vs UI Path

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?

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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Power BI Fotovoltaica

RETECSOL | FOTOVOLTAICA Y PROFESIONALIDAD

Está bastante claro el rumbo que ha tomado la humanidad desde hace unos años hasta hoy en día en materia energética, minimizar el impacto medioambiental que provocan las fuentes de generación tradicionales. No ha sido por gusto, ya ha quedado demostrado que el ritmo llevado hasta ahora era insostenible. La generación eléctrica futura debe ser “limpia”.

Una de las formas más interesantes de lograrlo es el autoconsumo mediante energías renovables, si cada uno producimos la energía que necesitamos, no será necesaria (al menos no tanto) la generación masiva mediante fuentes contaminantes. Además, eludiremos el incremento en el precio de la energía, que a día de hoy es preocupante.

En Retecsol® queremos colaborar en este cambio, pero queremos hacerlo bien.

Se trata de un sector que, aunque esté presente en el día a día de todas las personas, requiere de unos conocimientos previos y específicos para ser entendido. En este artículo explicaremos nuestra forma de trabajo, de tal forma que la persona que solicite nuestros servicios sea consciente de que puede confiar en nosotros y, de forma simultánea, saber identificar cuándo otra empresa quiere aprovecharse de esta falta de conocimientos en beneficio propio.

Esperamos que sea de su agrado.

 

CONTACTO INICIAL

 

  • Conversando con el cliente.

EnRetecsol® comenzamos el análisis escuchando las necesidades y dilemas de nuestro cliente para tener en cuenta desde un primer momento qué nos está solicitando, de esta forma, nos aseguramos en gran medida de que el resultado final no distará de su deseo. Resolveremos ahora cualquier duda que tenga sobre este tipo de instalaciones para ampliar su conocimiento en este ámbito y pueda hacerse una idea general del principio físico del que se aprovechará.

Además, si podemos ofrecerle alguna ventaja derivada de la instalación fotovoltaica más allá del suministro eléctrico (creación de sombras intencionadas o aporte de aislamiento al emplazamiento, por ejemplo), lo pondremos en su conocimiento, dándole valor añadido a la instalación. Por supuesto, hablaremos sobre los planes futuros que tenga para su instalación eléctrica y así poder prever una dimensionalización adecuada al crecimiento(o decrecimiento) energético del lugar.

 

  • Recabando información.

Tras recabar suficiente información, pedimos al cliente una factura eléctrica y acceso a su CUPS (Código Universal de Punto de Suministro) a través de una plataforma colaboradora de la distribuidora.

– Con la factura eléctrica proporcionamos al cliente la destreza suficiente para poder identificar el concepto de cada cargo declarado en la misma y su origen, a la par que le ofrecemos una perspectiva del mercado actual para que pueda ser capaz de comparar y discernir si le vendría bien un cambio de plan.

encarecimiento energia

CUPS Punto de suministro

Partes de un CUPS

-Con su CUPS, hacemos uso de los permisos autorizados por el cliente a través de plataformas reconocidas por las distribuidoras y accedemos a la lectura del contador asociado a la instalación o instalaciones demandantes de suministro, sabiendo hora a hora la energía (en kWh) que ha sido consumida debido a las cargas de la vivienda, naves o locales asociadas a ese determinado CUPS.

Además, podremos saber las características de diseño (como potencia capaz de soportar, intensidad máxima que deberá circular, características de la tensión, etc…).

 

ESTUDIO EXHAUSTIVO

 

  • Descripción del procedimiento del estudio.

Tras un rápido vistazo a ciertos días específicos, nos podemos hacer una idea aproximada de cuál puede ser la potencia de instalación necesaria para cubrir las exigencias de la carga. Así, plantearemos los generadores fotovoltaicos que mejor podrían satisfacer la demanda. Con los generadores tipo ya tanteados, obtendremos los datos de generación que cabrían esperar según las condiciones de llegada de la radiación solar.

Tras la transformación y modelado de estos datos, se decidirán las mejores opciones según el juicio técnico de los ingenieros de Retecsol®, las cuales serán planteadas al cliente final para la elección definitiva.

  • Descarga de datos.

Para hacer un estudio exhaustivo, necesitamos el registro de consumo horario en un intervalo suficientemente amplio como para ser representativo, así como los distintos datos de generación en kWh que cabría esperar de las distintas instalaciones fotovoltaicas planteadas en función de sus características.

En Retecsol®, utilizamos bases de datos suficientemente grandes como para poder prever con la mayor exactitud posible el futuro perfil de consumo de nuestro cliente y que quede lo más cubierto posible, energéticamente hablando. En caso de que se hayan adoptados nuevos hábitos o las condiciones del mercado eléctrico hayan cambiado, daremos mayor relevancia a los datos a partir de la fecha de cambio.

El consumo y en qué momento ocurre, son dos aspectos fundamentales como punto de partida para la dimensionalización de las instalaciones que se le propondrán a nuestro cliente como posibles soluciones a su problemática energética. Así que el primer paso para empezar el estudio es la obtención de estos datos. En Retecsol® hacemos uso de plataformas oficiales que puedan asegurar la veracidad y solidez de sus bases de datos. En el caso del consumo, estos datos estarán acordes a los utilizados por la distribuidora para el desarrollo de la factura eléctrica.

Inclinación solar

Inclinación solar

Cuando hablamos de generación (en kWh), se ha tenido en cuenta la potencia pico instalada en la instalación, las pérdidas derivadas y se han especificado en la base de datos parámetros tan determinantes como “hacia dónde apuntan las placas” (orientación, α) o qué inclinación tienen respecto a una línea paralela al suelo (inclinación, β). También influirá la situación geográfica donde se llevará a cabo la instalación, pues la radiación solar no es homogénea en todo el globo terráqueo. Estos datos, han sido obtenidos de fuentes reconocidas fehacientemente por los organismos públicos involucrados en la regulación y control de la transición energética, tales como el IDAE (Instituto para la Diversificación y Ahorro de la energía) o el Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico.

 

  • Proceso ETL (Extracción, Transformación y Carga de datos).

Retecsol® obtiene estos datos a través de API’s (Application Programming Interface) mediante código propietario, de esta forma, podremos disponer de dichos números de forma casi instantánea una vez suministradas las condiciones geográficas y geométricas, lo que nos permite ahorrar tiempo y entregar un presupuesto a medida antes que la competencia.

Una vez que tenemos en posesión todos los datos necesarios para hacer el estudio, se importan a un software de Business Intelligence (BI), lo que quiere decir básicamente es que depuramos la gran cantidad de datos obtenida y la transformamos para crear medidas y nuevos parámetros que representen todas las bondades que ofrece el autoconsumo.

python fotovoltaica

Programación aplicada a la ingeniería.

 

  • Medidas y parámetros determinantes.

Estos nuevos parámetros pueden resultar demasiado novedosos si no se han escuchado previamente, no obstante, su definición es sencilla y serán entendidos sin mucha dificultad.

Coeficiente de autoconsumo

    La energía que genera nuestra instalación puede ser, o bien consumida por nosotros mismos en ese momento porque nuestras cargas (entendemos como cargas todo aparato eléctrico que requiere de energía para funcionar) la estén demandando o bien la vertemos en la red porque no la necesitemos en ese momento, pues bien, si ocurre que la mayoría de la energía que consumimos la demandamos en horas en las que la instalación esté produciendo, diremos que tenemos un coeficiente de autoconsumo alto. En caso contrario, y debido a que solicitamos más energía de la distribuidora, tendremos un coeficiente de autoconsumo bajo.

 

Coeficiente de autosuficiencia

    Es el cociente entre la energía que obtenemos de la instalación fotovoltaica y la que importamos de la red eléctrica.
    Es un parámetro indicativo de cuán independientes somos de la red. Si alcanzáramos valores muy elevados de este coeficiente, podríamos estar desconectados de la red de distribución que nuestra necesidad eléctrica quedaría totalmente cubierta por los paneles fotovoltaicos.

 

Amortización

  • Años que tardamos en recuperar el dinero invertido. Intervienen la inversión inicial y el ahorro anual conseguido con la instalación fotovoltaica. Este ahorro depende principalmente del grado de casamiento entre la curva de consumo y generación, y del precio de la electricidad, como puede comprobarse más en detalle en el siguiente Paper, en su punto 6.5 Análisis de sensibilidad de las métricas.
  • El incesante incremento en el precio de producción eléctrica experimentado desde aproximadamente marzo de 2021 está desencadenando una mejora de los años de retorno de la inversión en las instalaciones de placas solares. Además, en Retecsol® nos aseguramos en todas las etapas de optimizar el proceso para que la repercusión en el precio final sea mínima y podamos ofrecer presupuestos difícilmente igualables en el sector.

Curva generación-consumo-horas

  • Sin duda alguna, la curva de consumo horaria es como “la huella dactilar” de cada punto de suministro, permitiendo hacer un estudio con enorme fundamento, previo a dimensionar una instalación fotovoltaica. Si además se añade en el análisis la curva de generación para cada configuración planteada, el resultado es un estudio completo y riguroso que arroja como resultado las métricas realistas que caben esperar con una instalación de placas solares.
  • Con esta curva queda visualmente entendible el perfil que posee cada cliente como consumidor y las curvas de generación que produce cada instalación planteada, apreciándose la idoneidad de una instalación respeto a otra, justificándose detalladamente por los parámetros creados y transmitida en detalle por nuestros técnicos.

La siguiente imagen embebida muestra un estudio simple como ejemplo del potencial que desarrolla esta herramienta.

 

Medidas medioambientales

  • Los beneficios del autoconsumo no son puramente económicos derivados de la escalada de precios en el mercado eléctrico, sino que también tiene una repercusión positiva en el medioambiente, siendo la más representativa la de toneladas de CO2 evitadas.
  • Dada nuestra sensibilización, en cuanto a responsabilidad ambiental, Retecsol® pone a su disposición una serie de datos significativos, que ilustran la tan necesaria descarbonización que necesita el planeta Tierra.
  • medioambiente

    Responsabilidad medioambiental.

 

INFORME

 

Con el estudio realizado, Retecsol® plasma visualmente las soluciones del autoconsumo propuestas para que puedan ser lo suficientemente descriptivas y que la recepción por el cliente sea exitosa. Y es que, aunque nuestros estudios sean complejos y requieran de softwares muy potentes para realizar los cálculos, sabemos que al consumidor final le son de interés 4 métricas principalmente:

    • Inversión inicial
    • Ahorro anual
    • Tiempo de retorno de la inversión

Desde Retecsol® se apuesta por la implementación de herramientas de BI para la visualización mencionada anteriormente, pues ofrecen objetos visuales que reflejan de la mejor forma posible la ingente cantidad de datos que ha sido manejada, y todo a estructuras muy simples y asimilables.

La transmisión de este informe se hace mediante dos formatos:

    • – Por un lado, entregamos un informe interactivo accesible mediante url web, donde usted podrá modificar, de forma selectiva mediante botones, los parámetros y medidas que describen consumo y generación y la repercusión económica, en un intervalo temporal a elegir o lecturas puntuales.
    • – Por otra parte, se entregará un documento redactado dónde se describa en detalle el estudio realizado destacando el apartado técnico y económico, justificando en cada caso las elecciones tomadas.

ESTUDIO DEL TERRRENO/CUBIERTA

 

Una vez puestas todas las opciones encima de la mesa y tras el asesoramiento técnico-económico de Retecsol®, el cliente elegirá la que más se adapte a sus necesidades. Pasamos pues a analizar la disposición del emplazamiento de la instalación.

Los paneles fotovoltaicos son los componentes de nuestra instalación generadora que mayor superficie ocupan y no pueden verse afectados por sombras. Estos dos requisitos, espacio y sombras, son objeto de estudio exhaustivo por parte de Retecsol®, pues asegurar que no habrá sorpresas a la hora del montaje ni en el momento de funcionamiento diario, son máximas para nosotros.

placas solares

Distribución de placas solares.

Haremos uso de herramientas de predicción, diseño e incluso observaciones in situ mediante reconocimiento aéreo con drones para asegurarnos de que contamos con todas las variables que puedan afectar significativamente y ser capaces de adaptarnos llegado el momento.

 

¿POR QUÉ RETECSOL®?

 

Desde Retecsol® esperamos que mediante esta publicación nuestro cliente sea capaz de apreciar los beneficios que proporciona la implantación de una instalación solar fotovoltaica para autoconsumo y sobre todo el detalle con el que nuestro equipo trabaja cada caso en particular para complacer lo máximo posible a quien decide depositar su confianza en nosotros, con la intención de desmarcarnos de aquellas marcas que aplican escenarios genéricos simplemente porque “en la mayoría de los casos puede valer”, simplemente, no es nuestra filosofía.

En el momento en que se realice la contratación, obtendrá una solución integral, llave en mano. Nos encargaremos de todo el proceso hasta la puesta en marcha y la correspondiente comprobación que asegura que el generador trabaja correctamente.

 

¡Ahí no queda todo…!

 

Además de las ventajas expuestas anteriormente, en Retecsol® sabemos lo tediosos que pueden llegar a ser los trámites con la administración, así que procuraremos por usted que la instalación sea:

  • Legalizada debidamente ante el ayuntamiento correspondiente.
  • Registrada ante la Dirección General de Energía y Actividad Industrial y Minera.
  • Pago de las fianzas obligatorias y gestión para su devolución.
  • Tramitación de las ayudas al autoconsumo que los organismos públicos ponen a disposición del ciudadano.

Tramitación de las ayudas al autoconsumo que los organismos públicos ponen a disposición del ciudadano.

Y si después de leer este artículo aún le caben dudas, póngase en contacto con nosotros sin ningún tipo de compromiso.

 

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Inteligencia Artificial - Retecsol

Inteligencia Artificial y el rol del ingeniero

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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nuevos peajes electricos y rentabilidad de autoconsumo

Nuevos peajes eléctricos y rentabilidad de Autoconsumo

Introducción

A partir de 1 de junio de 2021 entran en vigor los nuevos peajes y cargos eléctricos como se comentó en este blog. Con ello, el precio del término de la energía correspondiente a la factura se ve aumentado considerablemente en el período punta. Como se comentó en dicho blog, con esto se busca el fomento de las energías renovables y autosuficiencia.

Con este fin, hemos realizado un estudio de rentabilidad de un proyecto de autoconsumo fotovoltaico con peajes antiguos y nuevos. El objetivo es determinar, como van a afectar los nuevos peajes a los parámetros de la instalación de autoconsumo, como el ahorro anual y los años de amortización.

Metodología

El estudio consiste en calcular los años de amortización y el ahorro anual, basado en el análisis horario del consumo y generación de diferentes configuraciones de instalación, variando potencia y orientación. Cada una de las configuraciones se evalúan con peajes eléctricos antiguos y nuevos. El ahorro económico derivado de la instalación consta de dos términos:

  • Aquella energía que no se consume de la red y lleva asociado un ahorro económico del orden de la suma del coste de energía y los peajes.
  • Aquella energía excedentaria que se compensa o se vende y lleva asociado un ahorro económico del orden del coste de energía.

A continuación se muestra el informe de este estudio:

Como se observa en el informe, para este consumo en concreto, el ahorro anual se incrementa más del 25%. Asimismo, los años de amortización disminuyen alrededor del 20%. Se pueden observar en detalle estos parámetros para las diferentes configuraciones en las tablas. También cabe mencionar, que el ahorro correspondiente a la energía autoconsumida aumenta del 66% al 72% del ahorro total, debido a que es el término donde los peajes cobran mayor importancia.

Con las subidas del precio de los peajes de energía y la bajada de los de potencia lo que se busca es beneficiar al consumidor que apueste por mayor eficiencia y autosuficiencia energética. Aguas arriba de la Circular 3/2020, por la que entran en vigor los nuevos peajes y cargos, el término de potencia seguía pesando demasiado en la factura de la luz, por lo que, aunque lleváramos a cabo medidas de ahorro energético, no se traducía en una reducción económica tan significativa en la factura.

Para rentabilizar aún más las instalaciones de autoconsumo, se están concediendo enormes ayudas para llevar a cabo estas medidas, tanto a nivel nacional como autonómico. Concretamente, La Región de Murcia recibirá 27 millones de euros para fomentar el autoconsumo, cubriendo hasta el 50% de la inversión material realizada.

En Retecsol, realizamos proyectos llave en mano de autoconsumo con estudios de rentabilidad sofisticados y rigurosos, monitorizando en tiempo real tu consumo y los precios de la energía, para tener máximo control de tus facturas. Contacta con nosotros para más información.

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Business Intelligence

Power BI vs Tableau vs Amazon QuickSight ¿Cuál es el adecuado para ti?

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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Digitalización e Inteligencia Artificial en el sistema eléctrico

Enfoque de la Unión Europea para la transición energética

La Unión Europea necesita reducir drásticamente sus emisiones de gases de efecto invernadero, lo que significa que el sector energético requerirá una profunda transformación. De hecho, dos tercios de las emisiones de CO2 en la UE están relacionadas con el uso y la producción de energía.

Europa está en una buena posición para descarbonizar su economía y deben acelerarse los esfuerzos. Las emisiones y el crecimiento económico se han desacoplado durante varios años. Las emisiones de gases de efecto invernadero en la UE se redujeron un 23% entre 1990 y 2016, mientras que la economía creció un 53% durante el mismo período.

El sistema energético de la UE ya está experimentando una rápida transformación, caracterizada por una mayor descarbonización, descentralización y digitalización.

Recientemente, la UE ha acordado lograr una cuota de al menos el 32% de las energías renovables y un objetivo de al menos el 32,5% en eficiencia energética en 2030. Ambos objetivos incluyen la posibilidad de una nueva revisión al alza en 2023.

Si queremos descarbonizar con éxito la economía, la electricidad jugará un papel clave. De hecho, sabemos que la mayor parte de la reducción de emisiones se logrará mediante la electricidad de los servicios energéticos y otros sectores como el transporte, la calefacción y refrigeración y la industria, así como una mayor eficiencia energética.

Hoy en día, más del 30% de la electricidad consumida en Europa se genera con energías renovables. Para 2030, esta participación superará el 50%. Con una mayor electrificación y la creciente participación de energías renovables variables, el sistema energético se está volviendo más descentralizado. Esto también requiere más flexibilidad en el sistema energético y cambios en la forma en que construimos y operamos nuestras redes eléctricas.

Pero más allá del marco regulatorio, las tecnologías digitales tendrán un papel central que desempeñar para aumentar la inteligencia del sistema energético, haciéndolo más flexible, seguro y sostenible.

Inevitablemente, habrá un aumento importante de datos para optimizar todas las fuentes distribuidas de generación, como los paneles fotovoltaicos (autoconsumo), pero también los muchos puntos de consumo, como los electrodomésticos en los hogares o los coches eléctricos.

En tal contexto, la inteligencia artificial podría desempeñar un papel clave para ayudar a comprimir y analizar esta enorme cantidad de datos, así como para enviar las señales correctas a todos estos activos distribuidos, ayudando así a optimizar el sistema energético.

Las tecnologías digitales también brindan nuevas oportunidades para que los consumidores tomen el control de su consumo de energía, así como para invertir en la producción de energía.

Internet de las cosas (IoT) y Big Data permiten la integración de electrodomésticos con servicios relacionados con el confort del hogar y la automatización de edificios, haciendo coincidir las necesidades del usuario con la gestión de la energía distribuida a través de la red, mientras se aprovechan los beneficios de la gestión de la demanda.

Los operadores de sistemas de transmisión y distribución (TSO y DSO), los proveedores de electricidad y los agregadores deben cooperar para establecer plataformas en las que se pueda negociar la flexibilidad, de manera coordinada.

Las tecnologías digitales y, en particular, la inteligencia artificial son las piedras angulares de estos mercados: los pequeños volúmenes de energía o la flexibilidad de muchos consumidores diferentes solo pueden agregarse y controlarse de manera rentable cuando están automatizados.

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Gestión de la demanda y generación distribuida

Digitalización energética y las utilities

La digitalización es un foco clave en las empresas de servicios públicos (utilities). Está claro que nuestro sistema energético tiene que cambiar y está experimentado una gran transición energética en este momento. Mucho de esto no sería posible sin digitalización.

Ya sea para integrar fuentes de energía renovables descentralizadas, para activar y desbloquear la flexibilidad para complementar la creciente variabilidad en el sistema, para permitir que las personas elijan los servicios que necesitan o ayudarlos a convertirse en participantes activos en el sistema energético con sus propios proyectos, con sus propios recursos. La digitalización es fundamental para que este sistema energético descentralizado y cada vez más descarbonizado funcione de forma estable y asequible.

¿Por qué las utilities deberían actuar con cautela?

Hay objetivos generales de protección que siempre se mencionan: ciberseguridad y protección de datos o privacidad. Por supuesto, estos son de gran importancia. Hay mucha conciencia en el sector de servicios públicos, especialmente cuando se trata de ciberseguridad, de que se deben tomar todas las medidas necesarias para minimizar ese riesgo; aunque esto siempre suponga un desafío. Aunque hay otra pregunta más allá de estas dos muy típicas. Y esa es la cuestión de quién controla los datos y la información, y cómo se utilizan.

Desde la perspectiva de los participantes del mercado y los proveedores, la digitalización y la recopilación de datos no deberían conducir a una situación en la que haya una única entidad poderosa que tenga todo el control, sino que se debería permitir un mercado abierto y transparente.

Derechos de propiedad de los datos

Con respecto a los derechos de propiedad de los datos, normalmente se conoce que el cliente es propietario de los datos y los proveedores de servicios deberían poder acceder a los datos basándose en el consentimiento del cliente. En la práctica, algunas empresas de servicios públicos y proveedores tienen acceso a datos relevantes de forma predeterminada, lo que es menos obvio para otros proveedores de servicios.

También hay una diferencia entre los tipos de proveedores de servicios. En el pasado, los proveedores de energía obtenían los datos simplemente porque eran la única parte que interactuaba con los clientes. Hoy tenemos varios proveedores de servicios con los que el cliente puede optar por interactuar, ya sean agregadores de generación distribuida o gestión de la demanda, o ambos, u otros tipos de proveedores de servicios, y necesitan condiciones de acceso iguales que los proveedores. La nueva Directiva Europea de Electricidad crea cierta claridad en esa dirección.

¿Qué papel juega la regulación en la digitalización?

También es necesario una adecuada regulación, ya que la regulación juega un papel fundamental. Pero cuando hablamos de regulación, no nos referimos solo a la regulación de la digitalización en sí. Por supuesto, también se necesitan algunos otros, especialmente cuando se trata de cuestiones como la ciberseguridad y la protección de datos.

Sobre todo, necesitamos una regulación en el mercado de la energía que pueda facilitar la digitalización permitiendo y posibilitando la innovación y soluciones tecnológicas. Lo que necesitamos de la regulación es que cree mercados abiertos y transparentes que ayuden a desarrollar estas innovadoras soluciones digitales.

Una pregunta que se podría plantear, es si tenemos la infraestructura digital para hacer uso de las diferentes soluciones que son necesarias para un mercado y un sistema energético descarbonizado, competitivo e inclusivo. Hoy en día, la infraestructura digital para muchas de estas soluciones sigue siendo insuficiente o incluso inexistente, pero con mucho potencial de mejora y desarrollo.

La transición a un sistema energético inteligente, seguro y sostenible ya no es una opción para Europa; es una responsabilidad para todos los ciudadanos, nuestras generaciones futuras y el planeta. La participación de todas las partes interesadas, incluidas las de la economía digital, será clave para el éxito de la descarbonización y modernización a largo plazo de la economía.

Desde Retecsol, apostamos por la transición energética y ayudamos a las empresas en la transformación digital para maximizar el ahorro energético mediante técnicas de optimización, creando herramientas para facilitar la toma de decisiones en el sector energético, y proyectos de generación distribuida como el autoconsumo.

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