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Review Amazon Quicksight

Me desempeño profesionalmente en una pequeña empresa de consultoría y tengo a cargo el equipo técnico. Debido a la naturaleza de nuestro trabajo, todo el equipo está disperso geográficamente en la ciudad. En esta situación hace difícil mantener la trazabilidad  y  una visión unificada de cada uno de los servicios que la compañía presta. En consecuencia, se hacía imperativo un sistema que nos permitiera registrar y controlar los servicios y que al mismo tiempo fuera lo suficientemente flexible para adaptarse a nuestros variados workflows. Luego de evaluar varias alternativas, nos decidimos por Redmine.

Redmine tiene todo lo básico de un sistema de gestión de proyectos y muchas cosas que destaco, tales como una interfaz responsiva, un ciclo de actualización coherente y claro, una excelente comunidad, entre otras. De hecho, por si mismo Redmine da para otro extenso post. No obstante donde realmente nos da valor es que gracias a su condición de open source, tiene un modelo de datos que es lo suficientemente simple para extraer información de forma rápida y eficiente, lo que nos permite construir indicadores de gestión para el área comercial y responder a solicitudes de compliance internas y de nuestros clientes.

Nuestro equipo de consultoría crea y actualiza tareas a través del sistema. La información queda en una base de datos que consumimos para alimentar un modelo de gestión que nos permite visualizar la información a los tomadores de decisiones. Esquemáticamente, la figura es la siguiente:

Usuarios -> Redmine -> BD Redmine <- ETL -> Modelo de gestión -> Reportes

Inicialmente, buscamos soluciones open source para realizar reportería pero las que encontramos, requerían de una máquina dedicada con bastante RAM, por lo que tenerla en un VPS barato no es opción.  Luego de evaluar las alternativas que teníamos PowerBI, qlik sense, entre otros, nos decidimos por Tableau, que en su versión Public permite generar reportes y compartirlos a través de internet o como empaquetado para ser visualizado por Tableau Reader.

Tableau es una herramienta bastante fácil de usar, nos llevó poco tiempo llegar a buenos indicadores. Su principal problema, al igual que todas las herramientas BI del mercado, es el precio, en especial si quieres acceder a los datos directamente desde la fuente o características más avanzadas. La versión Online, que es un servicio en el cloud, cuesta $500 USD al año por usuario, lo que en nuestro caso, habrían sido $2.000 USD para revisar indicadores una vez al día.

Por lo tanto nos vimos en la obligación de buscar alternativas. Sin embargo, hasta hace dos mes, no existía. Lo único interesante que pude identificar fue Amazon Quicksight. Sin embargo, solo había una modalidad preview en la que había que inscribirse para ser invitado a probar. Si bien me inscribí para el preview, nunca fui contactado por lo que tuve que esperar hasta el lanzamiento. Éste se realizó el 15 de Diciembre del 2016. Lo probé y me gustó.

Interfaz

El primer punto positivo es que la interfaz es completamente responsiva. Lo cuál es una ventaja debido a que se nota que está pensado en posibilitar la reportería en múltiples dispositivos.

En la imagen anterior, se muestran los campos de un reporte. Los campos icono de color azul son dimensiones, los verdes son medidas.

Acceso a los datos

El acceso a fuentes de datos en productos de Amazon es nativo, de hecho, autodetecta los servidores que tienes en RDS.  Tiene soporte para MySQL, PostgreSQL, Aurora, Maria DB, Redshift, RDS, Salesforce, Athena, S3 y archivos planos. Supongo que en el futuro irán agregando más conectividad.

Tal como todas las herramientas BI, puedes acceder a la data en un servidor de base de datos a través de SQL o levantarlos hacia el motor SPICE. Actualmente no tengo tantos datos para comparar rendimiento contra mi actual BD, pero la arquitectura promete.

Notar que para acceder a los datos en RDS, hay que agregar una entrada en el security group del servicio en RDS para que Quicksight pueda visualizar los datos, lo que no estaba documentado en el momento del lanzamiento.

Stories – un concepto raro

Las stories son un concepto que me ha costado entenderlo y encontrar un caso de uso. Ya que toma una foto de una visualización y lo guarda en un “story”. Luego uno puede ir navegando entre los stories para mostrar la evolución de una visualización en particular. Es cool, pero aún no lo he podido usar.

Conclusión

Amazon Quicksigth es un BI competente, sin embargo aún está verde y le faltan muchas características para hacerle la pelea a los grandes. Los primeros que se me vienen a la mente son más y mejores visualizaciones, soporte para android, exportación de datos hacia planos, soporte para datos georeferenciados. Sin embargo, el costo compensa todas esas features que aún no tiene. Yo lo seguiré usando ya que mis necesidades de reportería son básicas y pueden ser resueltas con éste.

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