Analizando el COVID-19 con Amazon QuickSight.

Cada día las grandes plataformas de Cloud cuentan con un ecosistema de herramientas más completo, y el apartado de la visualización de datos no es una excepción. Mientras que Microsoft tiene PowerBI y Google tiene Data Studio, hoy vamos a analizar la apuesta de Amazon: QuickSight.

En este post vamos a analizar las principales características de QuickSight, utilizando como fuente de datos la información que ofrece el Centro Nacional de Epidemiología relativa al número de contagios por COVID-19 en España.

Entendiendo QuickSight y su posición en el mercado

Amazon QuickSight es un servicio de análisis empresarial integrado dentro de Amazon Web Services, que se puede utilizar para realizar análisis y obtener información útil mediante visualizaciones a partir de la exploración de los datos.

Disponible desde finales de 2016, viene a ofrecer una alternativa más dentro de las opciones disponibles en visualización de datos. Si echamos un vistazo al cuadrante de Gartner de 2020 (que se encarga de recopilar el estado de las principales soluciones en un sector concreto del mercado, en este caso la visualización de datos), vemos que aún no aparece entre las principales opciones del mercado.

Sin embargo, se trata de un servicio relativamente nuevo y en continuo crecimiento, por lo que, aunque actualmente no se encuentre entre las herramientas más utilizadas del mercado, está ganando fuerza y puede ser una buena alternativa de futuro en el mundo de la visualización.

Fuentes de datos y SPICE

El primer paso para trabajar con cualquier herramienta de visualización es obtener los datos. En la siguiente imagen se muestran los conectores que tiene actualmente QuickSight:

En este sentido, QuickSight ofrece conectores para las fuentes de datos más habituales en el mercado. La principal ventaja que ofrece al formar parte del ecosistema de AWS es que la integración con otros servicios de Amazon como S3, Athena o RDS está garantizada. Además cuenta con conectores a herramientas que están creciendo en el mercado, como Snowflake (de la que hablamos en este post), por lo que, en este sentido, se está apostando por hacer que la herramienta sea cada vez más versátil, añadiendo conectores con cierta asiduidad.

El otro punto interesante respecto a las fuentes de datos es SPICE, un motor de cálculo en memoria. Esto permite que, una vez que importemos los datos desde su origen, podamos tenerlos almacenados en memoria, lo que se traduce en un mayor rendimiento a la hora de visualizar y navegar por los diferentes dashboards.

Actualmente, QuickSight ofrece 1GB gratuito de capacidad en SPICE por cada usuario que se cree, y 10GB por cada usuario de pago creado. Esta capacidad es ampliable, por lo que en función del tipo de proyecto que estemos realizando es una buena alternativa respecto a la opción de Direct Query, que podría implicar un mayor coste dependiendo de la fuente de datos de origen que estemos utilizando.

Importar los datos es realmente sencillo, mediante un menú contextual dependiendo de la fuente de origen se añadirán los datos de conexión y se cargarán los datos, pasando a un editor como el siguiente:

Gracias a este editor podemos formatear campos, cambiar el tipo de datos, crear campos calculados o incluso unir varias fuentes de datos de una forma sencilla.

Esta última funcionalidad es muy potente, ya que permite cruzar fuentes de datos de orígenes diferentes directamente en el editor de QuickSight. Gracias a esto, podemos importar datos en QuickSight y extraer insights que de otra forma implicaría un proceso previo para combinar esas fuentes en una única. Por ejemplo, podemos obtener los perfiles de los clientes de Salesforce y combinarlo fácilmente con los datos de los pedidos que tenemos almacenados en Redshift para visualizar información de los pedidos en base a los clientes, como una gráfica que muestre el número de pedidos distribuidos por edad del cliente.

Una vez tengamos los datos preparados a nuestro gusto, pasaremos a la pantalla de visualización propiamente dicha.

Visuals, Analyses & Dashboards

La primera interfaz con la que nos encontramos una vez cargada es la siguiente:

Se trata de una interfaz bastante intuitiva en la que tenemos a la vista tanto los campos con los que contamos, como los distintos tipos de gráficos que ofrece QuickSight.

Antes de entrar en detalle, conviene hacer una distinción que al principio puede ser confusa, y es la diferencia entre Visual, Analysis, y Dashboard:

• Visual: cada uno de los elementos o componentes visuales propiamente dichos: todas las gráficas, tablas, mapas que se pinten, son visuals.
• Analysis: un analysis hace referencia a una vista que incluirá un conjunto determinado de visuals, y que podrá tener una o varias páginas diferentes, cada una con su conjunto de visuals. Además, los analysis contienen el modo edición, por lo que es el lugar donde se hará todo el desarrollo.
• Dashboard: una vez finalizado el desarrollo, un analysis se puede publicar de forma que sea accesible en modo lectura para el usuario final. Esto es a lo que se conoce como dashboard.

Dentro de un analysis, se pueden crear distintos tipos de visuals, como KPIs, mapas, gráficos de barras, etc. En este caso hemos creado un dashboard sencillo para analizar su funcionalidad:

Crear un elemento de tipo visual es bastante sencillo, en la parte superior de la pantalla nos aparecerá una serie de cajas en las que tendremos que incluir los campos que queremos mostrar, dependiendo del tipo de gráfico. Por ejemplo, para visualizar el mapa tenemos que incluir los datos de latitud y longitud de cada uno de los elementos:

Los visuals pueden estar relacionados entre sí, por lo que se pueden incluir tanto filtros con selectores, como hacer que un elemento visual funcione como filtro para los demás. En el caso del ejemplo que estamos tratando, hemos utilizado el mapa como filtro para el resto de visuals, además de incluir controles en la parte superior que funcionan como filtros de fecha:

Acciones, Insights

Una de las características más interesantes que ofrece QuickSight son las acciones customizables. A día de hoy, se permiten acciones de dos tipos:

• Acciones de filtro, como la que hemos visto en el mapa en el punto anterior.
• Acciones de navegación, que te permiten navegar entre distintas pestañas del dashboard o acceder a elementos externos.

Como ya hemos visto las acciones del primer tipo, hemos preparado también una acción de navegación. Destacar que solo se puede realizar una acción a la hora de seleccionar un elemento, por lo que si una visual tiene más de una acción, el resto se mostrarían en un menú contextual como el siguiente:

En este caso, vemos dos acciones adicionales. La primera “Ir a Cataluña en Wikipedia”, nos llevaría a un enlace externo de la información de Cataluña, mientras que la segunda “Ir a detalle Cataluña”, nos llevaría a otra parte del dashboard:

Esta segunda acción resulta interesante, puesto que puedes filtrar en la navegación lo que quieres ver en el destino. En este caso, al seleccionar una comunidad en el mapa, podemos acceder a una pestaña de detalle en la que ya tendremos filtrada la comunidad en cuestión, por lo que nos permite que la experiencia de usuario sea fluida y pueda llegar de lo general al detalle de una forma amigable e intuitiva.

Por último, destacar la inclusión de los Insights. Esta funcionalidad nos sugiere en forma de cuadros de texto editables y personalizables, cálculos analíticos que pueden ofrecer información adicional al usuario:

Aunque es una funcionalidad a priori más compleja que el resto de visualizaciones, QuickSight realiza una serie de sugerencias como las mostradas en la imagen anterior en función de nuestros datos, ayudándonos a sacar Insights fácilmente.

Una vez seleccionado el tipo de algoritmo que se quiere implementar, se muestra una pantalla en la que se puede editar la narrativa para adaptarla libremente. En el ejemplo que hemos realizado mostrado en la siguiente imagen, se muestra un Top 3 de las Comunidades Autónomas con mayor número de casos, y como se observa en la imagen, se puede modificar la forma en la que presentamos la información, permitiendo incluir enlaces o imágenes.

Conclusiones

Una vez probada la herramienta, creemos que tiene un gran potencial y que permite representar de una forma bastante sencilla y visual la información, algo cada vez más demandado y necesario dada la cantidad de datos que manejan las empresas.

Otro punto a favor es que pertenece a Amazon, lo que por un lado facilita la integración con sus otros muchos servicios, y por otro el continuo crecimiento que está teniendo la herramienta.

Es una apuesta firme de Amazon y están centrados en mejorarla continuamente, como hemos podido conocer de primera mano en el roadmap futuro de QuickSight, con mejoras significativas a nivel de personalización, inclusión de nuevos tipos de mapas, auto refresco de los dashboards o conectores para nuevas fuentes de datos.

En conclusión, aunque hemos visto que se trata de una herramienta nueva, y que tiene aún ciertas limitaciones respecto a competidores más establecidos en el mercado, principalmente en el apartado de personalización, se postula como una herramienta a tener en cuenta en el futuro próximo.