Nueva Versión EDA 1.3

En Jortilles no paramos nunca y ya tenemos la nueva versión de EDA disponible. La versión 1.3 a la que hemos puesto nombre «Discoverer Killer«. Más adelante explicaré por que.

Es una versión llena de novedades y algunas «peticiones atendidas». Agunas de estas novedades, realmente importantes.

Por orden de importancia:

Hemos incluido la posibilidad de realizar consultas SQL libres.

Si. cómo lo lees. Ahora hay el «modo EDA«. El modo normal en el que se realizan consultas de forma sencilla y el «modo SQL» donde los usuarios avanzados pueden hacer consultas SQL libres contra el modelo de datos existente.

 

El modelo de datos incorpora campos calculados.

Hasta ahora el modelo de datos era una abstracción de la base de datos. Eso está muy bien pero tiene algunas limitaciones. Por ejemplo, los cálculos que requieren hacerse «al vuelo». Cómo puede ser el precio medio. Para ello hemos incluido un editor de campos calculados en el modelo de datos.

 

Nos integramos con LDAP / Active Directory

Una de las contribuciones de nuestros clientes ha sido la integración con LDAP. Ahora ya podemos heredar los usuarios y permisos de LDAP / Active Directory.

 

Escuchamos a la comunidad

• Nos han pedido poder pasar filtros cómo parámetros: Hecho!
• Nos han pedido integración con SQLServer: Hecho y actualizado!

 

Y muchos cambios mas

• Hemos integrado Oracle ( Si te falta tu base de datos escríbenos…. ¡Hay muchas! )
• Hemos añadido un nuevo componente: Textos. Muchas veces es necesario añadir un texto explicativo en tu informe… ¡Ya puedes!
• Hemos corregido algunos bugs… si nosotros también hacemos bugs.

 

Disponibilidad

EDA 1.3 ya está disponible:

• En github, cómo siempre: https://github.com/jortilles/EDA
• En docker:
  • En español: docker run -p 80:80 jortilles/eda:latest
  • In english: docker run -p 80:80 jortilles/eda:latest-en
• Puedes probarla en la demo:
  • En español: https://demoeda.jortilles.com/
  • In english: https://edademo.jortilles.com/#/login
• EDAServer: El servicio EDA SAAS: Cómo tenerlo

Finalmente el nombre de la versión «Discoverer Killer» es porque, durante mucho tiempo muchos clientes me han pedido sustituir el Discoverer con otras aplicaciones. Pero nunca había una aplicación con la sencillez y la potencia de Oracle Discoverer (No se por que lo discontinuaron..). Creemos firmemente que EDA ya ha llegado a ese nivel. Ya podemos hacer la mayoría de las funcionalidades del Discoverer.

Si tenéis Oracle Discover y queréis actualizar a una aplicación web, moderna y amigable. No dejéis de probar EDA

EDA And SuiteCRM

( This post is just an English translation for EDA y SuiteCRM )

SuiteCRM is the successor to SugarCRM Community Edition. But some of the plugins developed for SugarCRM have stopped working well with SuiteCRM. One of them is Kreport. What if EDA could be an alternative to Kreport? What if EDA could be a substitute for Kreport?

EDA is the easiest analytical solution to use. And as such, it can be the analytical solution attached to any application. In this case SuiteCRM.

At Jortilles we have done the test. We have connected EDA directly to SuiteCRM and … we loved the result!

EDA y SuiteCRM

SuiteCRM es el sucesor de SugarCRM Community Edition. Pero algunos de los plugins desarrollados para SugarCRM han dejado de funcionar bien con SuiteCRM. Uno de ellos es Kreport. ¿Y si EDA pudiera ser una alternativa a Kreport? ¿Y si EDA pudiera ser un sustituto de Kreport?

EDA es la solución analítica más fácil de usar. Y cómo tal, puede ser la solución analítica adjunta a cualquier aplicación. En este caso SuiteCRM.

En Jortilles hemos hecho la prueba. Hemos conectado EDA directamente a SuiteCRM y … ¡nos ha encantado el resultado!

Nueva Versión EDA 1.2.4

En Jortilles no paramos y ya tenemos una nueva versión de EDA calentita y llena de novedades. Estamos encantados con el recibimiento y los comentarios que nos están haciendo llegar. Y seguiremos trabajando en esa dirección: Hacer de EDA la herramienta de análisis de datos más fácil de utilizar.

Haciendo un pequeño resumen de novedades:

• Hemos traducido EDA al inglés y hemos desarrollado una utilidad para poder traducirla fácilmente a cualquier idioma.
• Hemos limpiado los gráficos. Haciéndolos más elegantes.
• Hemos mejorado los filtros. Añadiendo selectores de fechas.
• Hemos mejorado la usabilidad desde el móvil / Ipad.
• Hemos añadido soporte para SqlServer.
• Hemos mejorado los informes públicos. Algunos ejemplos: 1, 2, 3, 4
• Hemos actualizado las dependencias.
• Hemos actualizado el docker y simplificado la invocación de la versión «actual»
• Hemos mejorado el servicio EDA cómo SaaS. ¿Quieres probarlo? Ahora el primer mes es… ¡ GRATIS! ( limitado a los 25 primeros ).

Quieres ver cómo ha quedado? Pásate por la demo en español o en inglés. Pídenos acceso si todavía no lo tienes.

Cómo siempre. La forma más fácil de probarlo en casa es bajándote el docker:

docker run -p 80:80 jortilles/eda:latest

Cómo siempre. ¡Estaremos encantados de oír vuestras opiniones! Podéis escribir a eda @ jortilles.com para cualquier consulta.

Visualizando datos del COVID 19 con EDA

Coincidiendo con la publicación de una nueva versión de EDA hemos añadido un nuevo origen de datos en nuestra demo (*): Datos de la evolución del Covid 19 en España y en el mundo.

El objetivo es darle seguimiento a los datos del Covid 19 con el entorno de análisis de datos sencillo y amigable de EDA.

Cabe destacar que hemos hecho una serie de informes basándonos en los datos que obtenemos de: https://covid19.isciii.es/ para el caso de España y de https://github.com/datasets/covid-19 para las series mundales agregadas por país.

Si queréis revisar la evolución de las comunidades autónomas en España lo podéis hacer con estos dos informes:

Evolución del Covid 19 en España:

Visualizando COVID19

El COVID-19 ha paralizado el mundo y todos andamos perdidos sin saber qué hacer.

Todos los que nos dedicamos a la visualización de datos andamos estos días intentando entender la explosión de esta enfermedad.

He visto infinidad de dashboards que intentan hacer esto. Y, cómo me parece un ejercicio magnífico, voy a hacer una recopilación.

Empecé este artículo en Linkedin pero me lo voy a traer aquí para poder desarrollarlo más y mejor.

Los focos de interés (siempre desde mi punto de vista) son dos:

• Cómo se propaga en el mundo
• Cómo se propaga alrededor mío.

Internacional:

A nivel internacional tenemos estos magníficos dashboards:

Evolución en el tiempo: https://www.healthmap.org/covid-19/

Introducción a los modelos de previsión de ventas con python y tensorflow

Introducción

En Jortilles Llevamos algún tiempo trabajando con modelos predictivos y librerías de Machine Learning. Concretamente con TensorFlow . Hoy queremos hacer un ejercicio de predicción de ventas. Para ello necesitaremos un poco más de potencia que en la entrada anterior. Por eso lo haremos con Python + TensoFlow.

En ésta entrada presentamos una introducción a algunos de los modelos que podemos usar para realizar previsiones de ventas. La previsión de ventas, o en general previsión de series temporales, es un campo ámpliamente estudiado en el campo de la estadística. Éste trabajo pretende ser un resumen de algunas de las técnicas más comunes que podemos usar para realizar previsiones a futuro.

Presentaremos dos modelos: ARIMA (Autoregressive integrated moving average) y un modelo basado en redes neuronales. En cada caso trabajaremos con dos sets de datos, uno real y uno prefabricado que nos servirá para evaluar la calidad del modelo.

KCM19

Un año mas Jortilles ha asistido al KCM19. ¡Y ha sido un gran evento! Cómo knowBI cuenta en su web, el evento ha sido renombrado de PCM a KCM; porque, entre otras cosas, se habla principalmente de Kettle. En eventos anteriores era así y en este todavía mas.

El evento empezó el viernes con las Deep Drive Sessions. Sesiones donde se toca a fondo un tema ( todo lo «a fondo» que permiten dos horas. ) Había que elegir entre Apache Beam y Neo4J. Yo opté por Neo4j y me quedé con las ganas de asistir a la otra. Pero no se puede estar en dos sitio a la vez… Igualmente no me arrepiento. Fue muy interesante. Aprendimos mucho sobre Neo4j y Kettle. Ya os avanzamos algo en esta introducción, pero seguro que haremos mas posts.

Gracias a Tom Geudens por su interesante y divertida charla!

Tras lo cual disfrutamos de la maravillosa vida nocturna de Amberes.

El sábado fue el día principal donde todas las charlas se estructuraron en una única secuencia. Por lo que no tuvimos que elegir.

TensorFlow.js

Tensorflow.js es una de las principales librerías para el desarrollo y entrenamiento de modelos de machine learning. Nosotros usaremos su implementación en  JavaScript.  Esto nos facilitará hacer un ejemplo sencillo y funcional. TensorFlow nos permite hacer clasificaciones: Según los datos que tengo, predigo que este cliente compara o no comprara. Pero también podemos hacer regresiones. Según los datos que tengo, predigo que este cliente debería gastarse X importe.

En este ejemplo nuestro objetivo  es construir un modelo sencillo de red neuronal para resolver un problema de clasificación binaria ( compra o no compra ) y presentar las herramientas que ofrece la librería para diseñar y probar el modelo.

En los problemas de clasificación el objetivo es que nuestro modelo sea capaz de, dada una entrada, predecir si la salida será de tipo A (Compra) o B ( No Compra). En éste caso se trata de una problema de clasificación binaria puesto que sólo hay dos clases de salida (A-Compra o B-No compra), pero puede extenderse a más de dos clases.