Análisis de datos en tiempo real con Power BI y Python

• Richard Soriano Ricalde
• Jul. 31, 2023

Introducción

En la era de la información, el análisis de datos en tiempo real se ha convertido en un factor crucial para la toma de decisiones efectivas en empresas y organizaciones. La capacidad de procesar y visualizar datos en tiempo real permite identificar tendencias, patrones y oportunidades en el momento preciso, lo que puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso. En este artículo, exploraremos cómo combinar dos poderosas herramientas, Power BI y Python, para llevar a cabo un análisis de datos en tiempo real y obtener conocimientos valiosos que impulsen el crecimiento y la eficiencia.

 

¿Qué es Power BI?

Power BI, desarrollado por Microsoft, es una herramienta de análisis empresarial que permite a los usuarios conectarse a diversas fuentes de datos, transformarlos en informes y paneles interactivos y compartirlos en tiempo real. Su interfaz intuitiva y sus capacidades de visualización avanzadas lo hacen popular entre analistas, gerentes y tomadores de decisiones de todo el mundo.

 

¿Por qué combinar Power BI con Python?

Aunque Power BI ofrece una amplia gama de funcionalidades para el análisis de datos, el uso de Python como complemento puede potenciar aún más sus capacidades. Python es un lenguaje de programación versátil y ampliamente utilizado en ciencia de datos, y ofrece una gran cantidad de bibliotecas y herramientas especializadas para el análisis y procesamiento de datos. Integrar Python con Power BI nos brinda la flexibilidad para realizar tareas más complejas de análisis y manipulación de datos, lo que nos permite extraer información más profunda y detallada.

 

Conexión de Power BI con Python

Una de las formas de integrar Power BI con Python es a través de la funcionalidad "Python Script" de Power BI. Esta característica nos permite escribir scripts de Python directamente dentro de Power BI y utilizar sus resultados en nuestros informes y paneles.

 

Para habilitar esta función, debemos asegurarnos de tener Python instalado en nuestro entorno local y configurar la conexión a través de la opción "Opciones" en Power BI. Una vez establecida la conexión, podemos comenzar a escribir y ejecutar scripts de Python desde Power BI.

 

Análisis de datos en tiempo real con Power BI y Python

Imaginemos una empresa minera operando su planta de procesamiento de minerales y está interesada en mejorar su tasa de recuperación. La recuperación se refiere a la cantidad de mineral valioso que se obtiene en comparación con el total presente en la alimentación del proceso. En este caso, la empresa desea ajustar la cantidad de reactivos utilizados en el proceso para obtener mejores resultados de recuperación.

 

Conexión de fuentes de datos: El primer paso es conectar las fuentes de datos relevantes en tiempo real a Power BI. Estas fuentes pueden incluir la base de datos de las recuperaciones históricas, los datos en tiempo real de los sensores de la planta y otras fuentes externas que puedan afectar el proceso de recuperación, como datos climáticos o de calidad del agua.

 

Tipos de conjuntos de datos en tiempo real:

Utilizando la integración con Python, también podemos acceder a APIs para obtener información adicional o realizar análisis avanzados.

 

Acá muestro un ejemplo, en nuestra área de trabajo, seleccionamos Nuevo → Conjunto de datos de streaming. Entre las opciones que nos aparecerán en el panel derecho que se abre, elegimos API.

A continuación, le damos un nombre a nuestro conjunto de datos y empezamos a escribir el nombre de los campos que necesitaremos y su tipo. Aquí no se creará una conexión a otra API. En su lugar, se crea una API que debe recibir datos. Es decir, hacia la que enviar los datos y que utilizaremos como conjuntos de datos. En la siguiente captura se puede ver un ejemplo para un conjunto de datos sobre vuelos comerciales. Es importante marcar la opción de Análisis de historial de datos.

 

A continuación, una vez creada la API, se nos mostrará información de acceso como, por ejemplo, la URL donde enviar la información deseada:

Procesamiento de datos con Python: Con los datos disponibles en Power BI, podemos emplear Python para realizar tareas de procesamiento y análisis avanzado. En este caso, aplicaremos algoritmos de aprendizaje automático y análisis estadístico para identificar patrones y tendencias en los datos históricos de recuperación y correlacionarlos con el uso de reactivos. Esto nos permitirá obtener insights valiosos sobre cómo ajustar la cantidad de reactivos en función de las condiciones actuales de operación y mejorar la recuperación.

Visualización de datos en tiempo real: Una vez procesados y enriquecidos los datos, Power BI nos permitirá crear visualizaciones interactivas y tableros en tiempo real. Podremos generar gráficos de tendencias de recuperación, mapas de calor que muestren la relación entre la dosificación de reactivos y la recuperación, y otras visualizaciones que nos proporcionen una comprensión clara y rápida de los datos operativos.

Toma de decisiones informadas: El análisis en tiempo real con Power BI y Python permitirá a la empresa minera tomar decisiones informadas y oportunas sobre la cantidad de reactivos a utilizar en el proceso de recuperación. Al ajustar estos parámetros de manera dinámica, la empresa podrá maximizar la recuperación de minerales y, en consecuencia, mejorar la rentabilidad y la sostenibilidad de sus operaciones.

 

Conclusiones

El análisis de datos en tiempo real con Power BI y Python ofrece una poderosa combinación para obtener información valiosa en el momento adecuado. La capacidad de procesar, visualizar y actuar sobre los datos en tiempo real brinda una ventaja competitiva a las empresas y organizaciones que buscan mantenerse ágiles y relevantes en un entorno empresarial cada vez más dinámico.

 

La integración de Python con Power BI permite realizar análisis de datos más complejos y sofisticados, lo que abre un mundo de posibilidades para el descubrimiento de información oculta en los datos y la creación de estrategias más efectivas.

 

En última instancia, el análisis de datos en tiempo real con Power BI y Python es una combinación poderosa que empodera a las organizaciones para tomar decisiones informadas y estratégicas, impulsando el crecimiento y el éxito en un mundo impulsado por datos.

 

Referencias:

1.- https://learn.microsoft.com/es-es/power-bi/connect-data/service-real-time-streaming

2.- http://blog.blauservices.com/?p=1573