Alteryx tiene bastantes opciones cuando se trata de informes por lotes, y siempre está la confiable herramienta de exploración Browse para comenzar la exploración. Dataiku tiene una funcionalidad similar en su panel de exploración, pero realmente destaca al crear visualizaciones en línea mediante arrastrar y soltar.

En cualquier conjunto de datos dentro de un proyecto, es fácil comenzar a crear rápidamente visualizaciones para explorar relaciones, verificar resultados o crear una vista para que un colega inspeccione. Con docenas de tipos de gráficos, puedes visualizar datos a lo largo del tiempo, desglosar elementos o incluso crear tablas dinámicas rápidas y KPIs. Si los datos no cuentan la historia completa, también puedes hacer agregaciones personalizadas que se te olvidaron crear previamente en tu proceso. Si trabajas con grandes volúmenes de datos, varios tipos de gráficos pueden generar dinámicamente SQL en segundo plano para asegurar resultados rápidos y precisos.

¿A quién no le gusta una buena tabla dinámica?

Una vez que tengas algunas visualizaciones que te gusten, es posible publicarlas directamente en un panel de control. También puedes agregar filtros que se aplican a múltiples visualizaciones al mismo tiempo y mantener todo actualizado con los escenarios de Dataiku que cubrimos en el artículo anterior de esta serie. ¡Y no te preocupes! Puedes dar permisos a alguien para que vea tu panel sin que pueda editar tu proyecto.

COLABORACIÓN Y DOCUMENTACIÓN

Una diferencia significativa entre Alteryx y Dataiku radica en su enfoque de la colaboración. En Alteryx, normalmente trabajas individualmente en un flujo de trabajo utilizando su producto Designer, ya sea en escritorio o en la nube. Para compartir tu trabajo, utilizarías su producto Server o distribuirías el archivo del flujo de trabajo directamente por correo electrónico, compartiendo archivos, etc. Otro producto llamado Alteryx Connect también proporciona características de catalogación para activos de datos.

En contraste, Dataiku facilita la colaboración en tiempo real por defecto. Varios usuarios pueden acceder y trabajar en el mismo proyecto simultáneamente, siempre que tengan los permisos necesarios. Este entorno colaborativo permite que los usuarios avanzados desarrollen flujos de datos, que los expertos en dominios empresariales aporten contexto y que los científicos de datos apliquen técnicas avanzadas, todo dentro de un flujo de trabajo compartido. Dataiku se asegura de que cada usuario, técnico o no, pueda contribuir de manera significativa al proyecto.

Con Dataiku, puedo retomar donde lo dejó mi colega.

La documentación fluida es crucial para cualquier proyecto colaborativo de datos. Las funciones nativas de Dataiku para comentarios, wikis de proyectos, listas de tareas y etiquetado (de usuarios, proyectos y otros activos) hacen que sea significativamente más fácil para otros entender el contexto y los objetivos. Estas funciones aseguran que cualquier persona nueva en el proyecto pueda ponerse al día rápidamente, promoviendo la colaboración entre todos los usuarios. ¿No te apetece escribir la documentación tú mismo? Aprovecha la función AI Explain de Dataiku para que un modelo de IA generativa escriba la documentación por ti basándose en el contenido de tu proyecto.

Wiki incorporado para la documentación de sus proyectos

Trabajar desde una única copia del proyecto donde varios usuarios pueden contribuir reduce los silos en una organización. Y como solo hay un archivo de proyecto en este caso, no te encontrarás con el problema de «¿Estamos seguros de que estamos trabajando en la última versión de este proyecto?

CONTROL DE VERSIONES

Hablando de versiones, hablemos un momento del control de versiones. Si vienes de trabajar con Alteryx, te alegrará saber que Dataiku proporciona un historial de versiones de cada cambio realizado en un proyecto, por defecto. Siempre puedes consultar las ‘diferencias’ (cambios realizados desde versiones anteriores) y puedes elegir revertir a una versión anterior si así lo deseas. Este historial de versiones se puede ver a nivel de proyecto o para recetas individuales.

Un historial completo de versiones, al alcance de tu mano

Al publicar tu proyecto en un entorno de ‘producción’, puedes tomar una instantánea del proyecto (referido como un Bundle), que actúa como una versión ‘desplegable’ del proyecto. Cada proyecto lleva un historial de sus Bundles, y si algo se rompe en la última versión de producción, revertir a la versión anterior es cuestión de un par de clics.

¿Algo se rompió en producción? Vuelve a la versión anterior que funcionaba.

CODIFICACIÓN – ¡SI QUIERES!

Aunque ambas plataformas se enorgullecen de ser fáciles de usar para personas sin conocimientos de codificación, dar a los usuarios la opción de escribir y ejecutar código brinda un nivel adicional de flexibilidad cuando es necesario. En Alteryx, el código SQL se puede ejecutar utilizando herramientas de entrada o herramientas en base de datos, aunque no hay una interfaz dedicada para la edición de código, y la lógica visual no se puede convertir en SQL. Python y R son compatibles a través de herramientas específicas, aunque ofrecen funcionalidad limitada en comparación con entornos de codificación completos.

Cuando trabajas con conjuntos de datos SQL en Dataiku, puedes ver el código SQL que se ejecuta en segundo plano e incluso convertir una receta visual en una receta de código si deseas modificarla más. Independientemente del tipo de receta que utilices, tanto las recetas visuales como las de SQL se ejecutan como sentencias SQL en segundo plano (cuando trabajas con conjuntos de datos SQL).

¡Construye una receta de unión visualmente y luego conviértela a SQL!

Ahora, tal vez ya estés familiarizado con SQL y te gustaría portar tu código o escribir tus propias consultas directamente en la plataforma. La receta SQL de Dataiku te da la posibilidad de hacer precisamente eso. Y con los cuadernos SQL, también tienes una interfaz interactiva para probar y ajustar tu código antes de comprometerlo en el flujo.

Experimentar para encontrar la SQL adecuada

Dataiku admite recetas de Python, R, PySpark y otros lenguajes de codificación de manera similar. Los usuarios pueden probar sus funciones en cuadernos o en sus IDEs preferidos antes de comprometerlas en la receta. Los beneficios adicionales de codificar en Dataiku incluyen entornos de código, ejecución en contenedores, bibliotecas de proyectos y aplicaciones web (pero guardaremos estos temas para otra ocasión).

Hacer el cambio

Al igual que Alteryx, Dataiku actúa como un único punto de acceso a todos los datos que necesitarás, junto con la capacidad de almacenar tus resultados prácticamente en cualquier lugar. Pero una vez que pruebes Dataiku, estoy seguro de que te encantará lo fácil que es encontrar datos confiables, explorarlos y compartirlos con tus colega