Business Intelligence con AWS

Actualmente, vivimos en la era de la información donde todo tipo de acciones, procesos, entidades, productos, comportamientos y más, son abstraídos en forma de datos, mismos que se almacenan en grandes volúmenes; los cuales se transforman y procesan hasta convertirse en información de donde extraemos conocimiento para formular conclusiones.

Es así que en las últimas décadas, ha estallado en las compañías de todo el mundo la necesidad de extraer provecho de este proceso informático y así contar con el mejor soporte para la toma de decisiones en sus procesos. A esto último se le denomina Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (por sus términos en inglés).

Desde luego, todo este proceso requiere de inicio a fin, el uso y dominio de recursos, metodologías y herramientas informáticas que permitan llevar a cabo cada uno de los componentes involucrados en el ámbito de Business Intelligence.

Para nuestra fortuna, dentro de los servicios en la nube que Amazon Web Services ofrece, contamos con las herramientas necesarias para implementar Inteligencia de Negocios en nuestra organización de una manera óptima, eficiente y fiable.

¿Qué servicios nos ofrece AWS para implementar Business Intelligence?

Almacenamiento

Como parte del proceso de BI, los datos que se generan en nuestra compañía son parte elemental así como su almacenamiento y según las características de nuestros datos, podemos usar el servicio de AWS que más se sitúe a nuestras necesidades.

• Simple Storage Service (S3): Para un almacenamiento de todo tipo de archivos, respaldos de bases de datos e incluso hosting de páginas web estáticas, el servicio S3 ofrece seguridad, escalabilidad, alta disponibilidad y durabilidad.
  
  Además, S3 nos permite contar con un almacenamiento total en la nube, o implementar un almacenamiento híbrido, conectando nuestro almacenamiento on-premises mediante servicios como Storage Gateway o Snow.
  
  Otra característica muy importante de S3 que no podemos pasar por alto, es la optimización de costos que nos ofrece mediante sus Storage Classes. El objetivo de estas clases es ofrecer un acoplamiento aún mayor a nuestras necesidades sobre los datos; de manera que si se tienen datos de acceso no tan frecuente, es posible disminuir el costo de almacenamiento. 
  

Bases de datos y Data Warehousing

Otras plataformas imprescindibles en las soluciones de Business Intelligence para el almacenamiento , son las bases de datos y data warehouses. Es así que AWS nos ofrece dos tipos de base de datos a escoger según las características de nuestros datos y una potente herramienta para almacenar con un alto rendimiento empleando analítica de datos.

• Relational Database Service (RDS). Es un servicio que simplifica la configuración, operación y administración de nuestras bases de datos relacionales (SQL). De esta manera, AWS se encarga de tareas comunes como implementación de respaldos, escalamiento, replicación e incluso parcheo del sistema operativo donde se aloja la base de datos.
  
  Hoy en día, AWS soporta los siguientes motores de bases de datos:
  • MySQL
  • PostgreSQL
  • MariaDB
  • Oracle Database
  • SQL Server
  • Amazon Aurora
  
  
• DynamoDB. Al igual que el servicio de RDS, DynamoDB permite simplificar la gestión de nuestras bases de datos no relacionales, implementando escalabilidad y replicación automática a altos niveles de desempeño.
  
  Si nos encontramos en la necesidad de contar con una potente base de datos no estructurada (NoSQL), que ofrezca una baja latencia, escale con facilidad y además se integre con otros servicios de AWS, Amazon DynamoDB es sin duda nuestra mejor opción.
  
  Uno de los casos de uso más destacados de las bases de datos no relacionales es el Big Data, que cuando lo implementamos en nuestra compañía, recolectamos grandes volúmenes de información no estructurada, la cual debe ser almacenada en bases de datos NoSQL y dicha información debe poder ser consultada con la mayor rapidez posible. 
  
• Amazon Redshift. Es un poderoso servicio de data warehouse en AWS, que se trata de bases de datos relacionales, que está diseñado para escenarios On-line Analytical Processing (OLAP).
  
  Con Redshift, podemos integrar cargas de datos, extracción de reportes, implementación de minería de datos y utilización de herramientas de analítica.
  
  
• Lo que convierte a Redshift en una herramienta altamente potente, es su capacidad de ejecutar complejas consultas a una gran rapidez, facilitando el análisis de datos sobre grandes volúmenes y haciendo rentable el mantenimiento de un data warehouse. Por lo que se convierte en un excelente servicio a utilizar dentro de nuestras soluciones de Business Intelligence.
  
  

Servicios de Analítica

AWS dispone de una variedad de servicios de analítica que podemos aprovechar para implementar nuestras soluciones de BI.

¡Encuentra una lista completa de los servicios de analítica que AWS ofrece! En esta ocasión, destacaremos a algunos de los servicios que tienen un mayor impacto en el ámbito de Business Intelligence. 

• AWS Lake Formation. Es el servicio para facilitar la implementación y configuración de un Data Lake.
  
  Por sí solo, el proceso de creación y configuración de una Data Lake suele ser muy robusto y complejo, que puede tomar semanas e incluso meses de llevar a cabo y por este motivo, la herramienta de AWS simplifica este proceso para poder llevarlo a cabo en cuestión de días.
  Una de las características que más resaltan de Lake Formation, es precisamente los niveles de seguridad con los que podemos contar en nuestro lago de datos.
  
  Desde luego, el papel que toma Lake Formation en nuestras soluciones de Business Intelligence es muy importante. Por ejemplo, si contamos con un CRM, un ERP como SAP u otras plataformas, podemos utilizarlas como fuentes en nuestro Data Lake para posteriormente procesar y analizar los datos y transformarlos en conocimientos de gran valor para nuestras tomas de decisiones.
  
  
• Amazon Athena y AWS Glue.
  Athena es un servicio con el que podemos implementar análisis sobre grandes conjuntos de datos almacenados en nuestros buckets de S3 y de una manera sencilla, ya que Athena nos permite realizar consultas a través de SQL estándar.
  Athena se integra especialmente con AWS Glue, el cual es un servicio de ETL que funciona como una interfaz entre S3 y Athena, preparando los datos brutos y estructurándolos para permitir la aplicación de consultas SQL sobre ellos.
  
  
• Amazon Kinesis.
  Cuando en nuestra compañía utilizamos sensores, dispositivos IoT o cualquier otra fuente de generación de datos en tiempo real, puede ser de gran valor para nuestro negocio el implementar análisis sobre estas fuentes masivas de información. Para este caso de uso, Amazon Kinesis facilita la recolección, procesamiento y analítica en “streaming”. 
  En nuestro proceso de BI, Kinesis se sitúa al inicio, justo en la fase de extracción de datos. Por esto se integra con otros servicios de AWS que puede usar como destinos donde alojar los nuevos datos. 
  
  
  

Análisis predictivo y aprendizaje automático

Machine Learning es una herramienta muy poderosa dentro de Business Intelligence que al saberla explotar nos otorga una visión muy profunda de nuestro negocio. Se puede usar para estudiar a la población de nuestros clientes, conocer qué sectores de ellos tienen un mayor interés en ciertos productos y así aumentar nuestras ventas, buscando satisfacer al máximo sus necesidades. 

• Amazon SageMaker. Es una herramienta ideal para cualquier científico de datos que le facilite preparar, crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático.
  Provee un cómodo entorno de desarrollo integrado (IDE) que los desarrolladores, analistas y científicos de datos de nuestra organización pueden manipular con facilidad, aprovechando los beneficios que ofrece la nube, como entrenar modelos de alta calidad con mayor rapidez e integrando con componentes como Kubernetes.
  
  

Visualización, Tableros y Reportes

En las fases finales del proceso de Business Intelligence, se encuentra la inferencia a partir de la información obtenida, la cual debe terminar siendo lo más digerible posible para los individuos que extraen conocimientos, sacan conclusiones y toman decisiones a partir de ella. Esto puede lograrse a través de la correcta representación de la información, utilizando componentes como visualizaciones, gráficas, reportes y tableros completos. 

• AWS CloudWatch. Es un servicio que nos permite monitorear métricas de nuestros servicios activos en AWS, que son métricas son de consumo y nos ayudan a detectar anomalías en nuestros servicios y optimizar nuestros recursos. 
  Es una característica clave de BI, para precisamente optimizar costos y recursos a partir de los datos.
  
  Una función destacable de CloudWatch, es su integración con Amazon Simple Notification Service (SNS), que nos permite recibir alertas cuando se sobrepasan límites establecidos en las métricas mapeadas por el tablero. Esto aporta un gran valor, ya que nos permite reaccionar instantáneamente a anomalías en nuestra infraestructura.
  
• Amazon QuickSight.
  Finalmente, llegamos al servicio de Business Intelligence por excelencia de Amazon Web Services. Se trata de QuickSight, una herramienta de tableros (Dashboards) y reportes que nos permite crear y gestionar visualizaciones e interactuar directamente sobre ellas. Con QuickSight, podemos compartir nuestros tableros a través de nuestra organización o incluso, compartirlos externamente, pudiendo restringir el acceso a ellos o compartirlos públicamente y sin restricciones.
  
  Nos situamos en las fases finales del proceso de BI donde utilizamos datos previamente transformados y procesados, listos para ser representados. Por lo tanto, QuickSight cubre por completo las necesidades de una solución de Business Intelligence, siendo altamente configurable, escalable y por supuesto, permitiendo realizar predicciones, identificar anomalías, tendencias e indicadores clave dentro de nuestros negocios. 
   
  

Review.

En esta era de la información, las herramientas más importantes son los datos, y la nube nos ofrece los servicios necesarios para obtener el mayor beneficio de ellos. Gracias a los servicios clave de AWS que fueron mencionados en este artículo, es posible implementar óptima y sencillamente una solución completa de Business Intelligence. 

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