Python y Power BI: Combinación de herramientas para el análisis de datos con Big Data
INTRODUCCION
En este artículo, exploraremos cómo combinar Power BI y Python para llevar a cabo un análisis exhaustivo de Big Data, el análisis de Big Data con Power BI y Python es una combinación poderosa que permite extraer información valiosa a partir de conjuntos de datos masivos. Power BI es una herramienta de visualización de datos que facilita la creación de informes y paneles interactivos, mientras que Python es un lenguaje de programación versátil que se utiliza para manipular y analizar datos de manera eficiente.
Para abordar este desafío, se han desarrollado herramientas y tecnologías que permiten el análisis y visualización efectiva de estos datos masivos brindándonos la capacidad de tomar decisiones informadas y estratégicas en base a un análisis de datos.
A continuación, una descripción de cómo se puede realizar un análisis de Big Data utilizando Power BI y Python:
EXTRACCION DE DATOS EN POWER BI
En primer lugar, se pueden conectar diversas fuentes de datos masivos a Power BI, como bases de datos, archivos CSV, Excel, fuentes en la nube, entre otros. Para integrar Python en este proceso, Power BI permite la ejecución de scripts Python directamente en el flujo de datos. Esto es especialmente útil cuando se requiere preprocesamiento de datos complejo o análisis específicos que son más eficientes de realizar en Python.
Para esto es necesario tener las siguientes herramientas:
• Power BI Desktop. (Herramienta de BI de Auto servicio), https://www.microsoft.com/es-es/download/details.aspx?id=58494
• Instalar Python. (Lenguaje de programación muy usado para el Análisis de datos – Data Science, https://www.python.org/downloads/
Una vez instalado Power BI Desktop, procedemos a instalar Python, y la configuración de Power BI para soporte de Python.
Imagen 01. Opciones y configuracion en Power BI.
Posteriormente establecemso la ruta del entorno virtual en el PATH de Power BI.
Imagen 02. Estableciendo la ruta del entorno virtual y lectura de archivos python por defecto.
EJECUTAR PYTHON CON POWER BI
Podremos hacer clic en el enlace etiquetado Obtener datos con un icono de cilindro a la izquierda, Al hacerlo, aparecerá una ventana emergente con una selección de conectores de Power BI para varias fuentes de datos, incluido un script de Python.
Imagen 03. Importacion de datos.
Una vez que hayamos inicializado el script, aparecerá la ventana del Navegador. Seleccione su marco de datos y luego haga clic en Aceptar.
Imagen 03. Edicion de la base de datos en Power Query.
TRANSFORMACIÓN DE DATOS
El primer paso en el análisis de Big Data es el procesamiento y transformación de los datos brutos en una forma que sea adecuada para el análisis. Power BI ofrece herramientas intuitivas para la limpieza y transformación básica de datos. Sin embargo, cuando se trata de tareas más avanzadas, Python brinda una gama de bibliotecas como pandas y NumPy que permiten la manipulación y transformación eficiente de datos a gran escala.
Posteriormente se mostrara el editor de Power Query , que muestra los tres marcos de datos que seleccionó antes. Si se ha cargado datos en su informe de Power BI sin aplicar ninguna transformación, se puede abrir el mismo editor en cualquier momento.
Haciendo clic en el ícono de la tabla en el medio de la cinta a la izquierda y luego elija Transformar datos en el menú Inicio:
Imagen 04. Transformacion y edicion de la base de datos.
También podemos hacer clic con el botón derecho en uno de los campos en la vista de datos en el extremo derecho de la ventana y elegir Editar consulta para obtener el mismo efecto. Una vez que vuelva a aparecer la ventana del Editor de Power Query, contendrá sus DataFrames o Consultas a la izquierda y los Pasos aplicados a la derecha para el DataFrame seleccionado actualmente, con filas y columnas en el medio.
Podemos insertar pasos personalizados en la canalización para obtener un control más granular sobre las transformaciones de datos. Power BI Desktop ofrece muchas transformaciones integradas que encontrará en el menú superior de Power Query Editor y Ejecutar Python, que es el segundo modo de ejecutar código Python en Power BI:
Imagen 05. Uso de programacion en Python en el script de Power BI
Conoce más sobre la integracion de Python con Power BI en el siguiente video:
EXTRACCIÓN DE DATOS EN BIG DATA
Herramientas como Hadoop y Spark se utilizan para gestionar y procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Hadoop es la mejor solución para almacenar y procesar Big Data porque Hadoop almacena archivos enormes en forma de sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS) sin especificar ningún esquema. Los datos procesados con Hadoop pueden tomar muchas formas. Se pueden estructurar como tablas de Excel o tablas en un DBMS convencional. Estos datos también se pueden presentar de forma semiestructurada, como JSON o archivos XML. Hadoop también admite datos no estructurados, como imágenes, videos o archivos de audio.
Es altamente escalable ya que se puede agregar cualquier número de nodos para mejorar el rendimiento. En Hadoop, los datos están altamente disponibles si hay alguna falla de hardware.
Los principales componentes de Hadoop son:
• HDFS o Hadoop Distributed File System es el sistema utilizado por Hadoop para realizar el almacenamiento de datos distribuidos. Está compuesto por un nodo maestro que contiene los metadatos del clúster y varios nodos esclavos en los que se almacenan los datos en sí.
• MapReduce es el modelo algorítmico utilizado para procesar estos datos distribuidos. Este patrón de diseño se puede implementar utilizando varios lenguajes de programación, como Java, R, Scala, Go, JavaScript o Python. Se ejecuta dentro de cada nodo en paralelo.
• Hadoop común, en el que varias utilidades y bibliotecas admiten otros componentes de Hadoop.
• HILO es una herramienta de orquestación para administrar el recurso en el clúster de Hadoop y la carga de trabajo realizada por cada nodo. También soporta la implementación de MapReduce desde la versión 2.0 de este framework.
Spark es un motor ultrarrápido para el almacenamiento, procesamiento y analisis de grandes volumenes de datos. Es de código abierto y se encuentra gestionado por la Apache Software Foundation. Por tanto, la herramienta se conoce como Apache Spark y es uno de sus proyectos más activos.
Una de las mayores ventajas de Apache Spark es que su velocidad de procesamiento es 100 veces mayor que Apache Hadoop si se ejecuta en memoria y 10 veces mayor si se ejecuta en disco.
Los principales componentes de Spark son:
• Spark Core es el motor general de toda la plataforma. Se encarga de planificar y distribuir tareas, coordinar operaciones de entrada/salida o recuperarse de averías.
• Spark SQL es el componente que proporciona el esquema RDD que admite datos estructurados y semiestructurados. En particular, permite optimizar la recopilación y el procesamiento de datos de tipo estructurado mediante la ejecución de SQL o el acceso al motor SQL.
• Spark Transmission que permite el análisis de datos de transmisión. Spark Streaming admite datos de diferentes fuentes, como Flume, Kinesis o Kafka.
• Mlib, la biblioteca integrada de Apache Spark para el aprendizaje automático. Proporciona varios algoritmos de aprendizaje automático, así como varias herramientas para crear canalizaciones de aprendizaje automático.
• GráficoX combina un conjunto de API para realizar modelado, cálculos y análisis de gráficos dentro de una arquitectura distribuida.
Conoce más sobre las diferencias entre Hadoop y Spark en el siguiente video:
GESTIÓN Y PROCESAMIENTO DE DATOS EN UN ENTORNO BIG DATA
El Big Data es el procesamiento de grandes cantidades de datos, en la integración de Python y Big data la forma más común de usar Python para el análisis de datos es para crear y gestionar rápidamente varias estructuras de datos. Estos datos masivos a menudo se caracterizan por las 3V: volumen (gran cantidad de datos), variedad (amplia variedad de tipos de datos) y velocidad (rapidez con la que deben procesarse).Por ejemplo, la biblioteca Panda ofrece una gran cantidad de herramientas para analizar, manipular e incluso representar las estructuras de datos y conjuntos de datos complejos con librerías de visualización de datos.
Una mejor explicacion sobre Big Data en el siguiente video:
Por otro lado, Scikit-Learn es perfecta para el análisis de los datos de redes sociales o campañas de marketing. Con ella, tendrás a tu disposición herramientas avanzadas para hacer analíticas y darles sentido a esos datos. Por ejemplo, para tomar decisiones según el éxito de las campañas o para ver el tipo de usuarios que interactúa con tus redes.
VISUALIZACIÓN Y REPORTE
La fortaleza de Power BI radica en su capacidad para crear visualizaciones interactivas y atractivas. Después de realizar transformaciones y análisis, se pueden construir informes y paneles que muestren los resultados de manera clara y efectiva. Power BI permite integrar gráficos, tablas, mapas y otros elementos visuales para comunicar eficazmente los insights obtenidos.
Conoce más sobre las librerias Seaborn y Matplotlib en los siguiente videos:
Finalmente, con Python, tú mismo podrás escribir tus propios algoritmos para el análisis de datos e integrarlos en tus herramientas.
Imagen 06. Ejemplos de visualización de datos en la galería de la web de la librería Seaborn.
Imagen 07. Ejemplos de visualización de datos en la galería de la web de la librería Matplotlib.
Python es el lenguaje de programación referente a la hora de procesar la información brindada por el Big Data. Sin embargo, podemos encontrar ventajas e inconvenientes a la hora de usar Python para el Big Data.
Comencemos por las ventajas:
• Python en Big data es un lenguaje de programación gratuito y de código abierto, de libre uso para los usuarios.
• Entre las ventajas te comentábamos que Python es de los lenguajes de programación para el Big Data más valorados porque es muy sencillo de usar y dinámico.
• Python es compatible con algoritmos de alto rendimiento, lo que lo capacita para trabajar con la IA. Además, tiene una amplia colección de bibliotecas y frameworks.
• Python en el Big Data es muy eficiente y está preparado para manejar gran cantidad de datos. Además, como otros lenguajes de programación, puede comprender los fenómenos existentes en los flujos de datos, el aprendizaje automático, la minería de datos.
Entre las desventajas de Python en el Big Data encontramos las siguientes:
• La lentitud es uno de los factores donde Phyton puede fallar. Sin embargo, hay maneras de optimizarlo. Por ejemplo, utilizando la biblioteca Numpy, de manera que iguala la velocidad de la programación con C.
• El consumo de memoria de Python para el Big Data es elevado y esto es algo que deberemos tener muy presente.
• Por último, mencionar que es mejor usar Python para el Big Data en ordenadores y versiones de escritorio, porque su adaptación en el móvil no es demasiado buena.
Como vemos, a pesar de las desventajas, Python sigue siendo el lenguaje de programación de referencia y por ello cuenta con una fuerte y sólida comunidad de usuarios.
ANÁLISIS Y MODELADO DE DATOS CON POWER BI Y BIG DATA
Power BI proporciona herramientas para realizar análisis exploratorio de datos, creación de modelos y cálculos de medidas. Si se requieren análisis estadísticos más avanzados, aprendizaje automático o procesamiento de datos en paralelo, Python con bibliotecas como Scikit-learn, TensorFlow o PySpark puede ser utilizado para llevar a cabo estas tareas.
• Scikit-learn, una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que se ha convertido en un punto de partida para muchos. Su enfoque en la simplicidad y facilidad de uso lo hace ideal para quienes recién comienzan en el aprendizaje automático. Scikit-learn ofrece una amplia gama de algoritmos para tareas como clasificación, regresión, agrupamiento y más. Es especialmente adecuado para conjuntos de datos de tamaño moderado y proyectos que requieren prototipos rápidos.
• TensorFlow, es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google que se destaca por su capacidad para construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo (deep learning). Es ampliamente utilizado en tareas de procesamiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz. TensorFlow ofrece flexibilidad y escalabilidad, lo que lo convierte en una elección sólida para proyectos de aprendizaje automático de gran envergadura y aplicaciones que requieren modelos complejos y personalizados.
• PySpark, por otro lado, es una biblioteca que permite interactuar con el motor de procesamiento distribuido Apache Spark utilizando Python. Spark se destaca por su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y realizar cálculos paralelos en clústeres de computadoras. PySpark es ideal para tareas de análisis de datos a gran escala y proyectos que involucran procesamiento distribuido, lo que lo hace valioso para el aprendizaje automático en entornos con Big Data.
APLICACIÓN DE PYTHON EN EL BIG DATA
Una de las aplicaciones de Big Data con Python es el data science. En los últimos años Python ha incluido algunos motores numéricos como NumPy o Pandas que han provocado que los investigadores hayan dejado de usar MATLAB para pasarse a esta herramienta. Es capaz de procesar datos estadísticos, tabulares y matriciales, además de visualizarlos con biblioteca como Seaborn o Matplotib.
También se emplea como herramienta de testing en frameworks de pruebas. La razón es que integra muchos entornos de trabajo de pruebas que permiten depurar código fácilmente y trabajar de forma rápida y sencilla. Algunas de las herramientas que incluye para la realización de pruebas son Nose test, Pytest o Unittest; algunas de ellas como PyTest incluso permite realizar pruebas entre diferentes navegadores o plataformas.
Como último ejemplo de aplicación del Big Data con Python es a la hora de desarrollar páginas web que requieren una gran capacidad de almacenamiento y procesado de datos. Un ejemplo de uso en este sentido es la posibilidad de realizar scraping o rastreos de datos en otras páginas web o en internet en general. Estas opciones se pueden complementar con otras como el framework Django que permite desarrollar apps web seguras y dinámicas.
En definitiva, estas son algunas de las razones por las que el uso de Python está de moda para el procesamiento de macrodatos. Y más lo estará en el futuro, teniendo en cuenta el incremento de la apuesta de las empresas por esta tecnología.
Data science, es un estudio detallado del flujo de información a partir de cantidades gigantescas de datos presentes en el repositorio de una organización. Se trata de obtener información significativa a partir de datos sin procesar y no estructurados que se analizan a través de habilidades analíticas, de programación y de negocios.
Una de las diferencias principales entre Big Data y Data Science, es que la ciencia de datos combina diferentes disciplinas como la estadística, las matemáticas y la informática. Así, puede interpretar y procesar los datos. En un proyecto de Data Science es común seguir el siguiente proceso de trabajo:
• Recogida de datos, se identifica qué objetivos queremos conseguir, planteando nuevos si es necesario, y qué datos necesitamos para lograrlos.
• Tratamiento de los datos, se procesa la información disponible, realizando cribas o limpiezas, para que esté en condiciones de ser analizada.
• Análisis y modelado, se lleva a cabo el proceso de análisis de los datos recopilados anteriormente. En esta parte intervienen las técnicas de Machine Learning.
• Evaluación, se testan los resultados obtenidos para comprobar que se alcanza un nivel de precisión óptimo y evaluar posibles modificaciones.
• Visualización y presentación de resultados, “se traducen” los resultados matemáticos al idioma de negocio y estructuramos el contenido de la manera más didáctica posible.
Existen múltiples herramientas que posibilitan este tipo de trabajos, pero destacan por encima del resto los lenguajes de programación Python y R. Son herramientas especializadas en el análisis de datos, son capaces de cargar y transformar información, realizar una gran variedad de análisis y representar gráficamente los resultados de la gran cantidad de datos extraídos.
DIFERENCIAS DEL BIG DATA Y DATA SCIENCE
Es preciso conocer la diferencia entre big data y ciencia de datos. A continuación, mencionamos las distinciones entre estas dos tecnologías:
• El Big Data se distingue por su variedad, velocidad y volumen. Mientras que Data Science proporciona los métodos o técnicas para analizarlos.
• La inteligencia de datos proporciona el potencial de rendimiento. No obstante, es la ciencia de datos la que utiliza enfoques teóricos y experimentales, además del razonamiento deductivo e inductivo.
• El análisis de Big Data realiza la extracción de información útil de grandes volúmenes de conjuntos de datos. Al contrario, la ciencia de datos utiliza algoritmos de Machine Learning y métodos estadísticos para entrenar a los ordenadores y obtener predicciones precisas. De este modo, Data Science no debe confundirse con el análisis del Big Data.
• Big Data se relaciona más con la tecnología de la computación distribuida y las herramientas y el software de análisis (Hadoop, Java, Hive, etc.). Esto se opone al de Data Science que se enfoca en estrategias para decisiones de negocios, diseminación de datos utilizando matemáticas, estadísticas, etc.
Es importante conocer la diferencia en el uso de Big data y Data Science, conoce mas en el siguiente video:
CONCLUSIONES
En resumen, la combinación de Power BI y Python permite aprovechar lo mejor de ambas herramientas: la capacidad de visualización y análisis interactivo de Power BI, junto con la potencia de procesamiento y análisis de datos de Python. Esto resulta en un enfoque completo y efectivo para el análisis de Big Data, brindando la capacidad de manejar conjuntos de datos masivos y obtener insights significativos.
La sinergia de Power BI y Python ofrecen una solución poderosa para el análisis de Big Data, permitiendo a las empresas aprovechar al máximo sus conjuntos de datos masivos. Al utilizar las capacidades de procesamiento y análisis de Python junto con las herramientas de visualización interactiva de Power BI, las empresas pueden tomar decisiones informadas y estratégicas que impulsan el éxito en un mundo cada vez más orientado a los datos.
REFERENCIAS
1. https://datascientest.com/es/python-y-power-bi
2. https://www.ippbsolutions.com/power-bi-python-data-science-inteligencia-de-negocios/
3. https://datascientest.com/es/todo-sobre-matplotlib
4. https://www.geomapik.com/spatial-data-science/mejores-librerias-python-visualizacion-datos/
5. https://realpython.com/power-bi-python/
6. https://geekflare.com/es/hadoop-vs-spark/
7. https://tutorialesinformatica.com/programacion/librerias-big-data-python/
8. https://www.iartificial.net/librerias-de-python-para-machine-learning/
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