Boletín Solusoft: Junio 2016

Microsoft te ayuda a organizar el trabajo de tu equipo con Planner

Planner es la nueva herramienta de Microsoft para organizar el trabajo en equipo y facilitar la colaboración online en la gestión de tareas con el objetivo final de ayudar a empresas y particulares a optimizar su productividad.

Con el objetivo de ayudar a empresas y pequeños equipos a mejorar la organización del trabajo, Microsoft ha anunciado este mes el lanzamiento de Planner, una aplicación propia centrada en la gestión de tareas y proyectos colaborativos online. Esta herramienta se suma así a la lista de aplicaciones de productividad como Trello o Asana, pero con la particularidad de que Planner está totalmente integrada con el universo Office 365.

La nueva aplicación de gestión de Microsoft pretende servir de impulso para ayudar a la compañía a recuperar su posición de liderazgo en el mercado de las herramientas de productividad para empresas, que en los últimos tiempos ha perdido relevancia debido al lanzamiento de otras aplicaciones de organización de carácter gratuito como las anteriormente mencionadas.

La interfaz de Planner se compone de paneles –uno por cada proyecto- en los que se incluyen las tareas relativas a un mismo proyecto o equipo de trabajo. Estas tareas están organizadas en columnas, dependiendo del área al que pertenezcan dentro del proyecto, y pueden identificarse con un código de colores, incluir imágenes o ficheros adjuntos, tener una fecha límite o incluir comentarios.

Las tareas pueden clasificarse según el estado o la persona asignada, y dentro de cada tarea también se pueden añadir listas de subtareas.

Una de las particularidades de Planner es la posibilidad de consultar cómo avanza cada proyecto, ya que los usuarios pueden ver en cualquier momento el número de tareas completadas, activas, no comenzadas o atrasadas, además de la carga de trabajo que tiene cada miembro del equipo. En esta misma línea, los usuarios también tienen la opción de acceder a un resumen visual de sus propias tareas.

Además, Planner está adaptado para utilizarse desde cualquier tipo de dispositivo y permite que todos los usuarios puedan acceder a la misma información.

Esta aplicación es especialmente recomendable para aquellas empresas que aún no tienen una aplicación específica para organizar el trabajo de sus profesionales y que ya trabajan con Office 365, sobre todo por la comodidad que conlleva el hecho de que Planner esté integrada dentro del sistema. Además, la inclusión de herramientas como esta en los procedimientos de trabajo ayuda a optimizar la productividad y alcanzar los objetivos marcados de forma eficiente.

Siri llega a los ordenadores Mac y se abre a los desarrolladores

El popular asistente virtual de Apple llegará a los ordenadores de la firma con la próxima actualización de OS X, tal y como ha anunciado la firma de la manzana en la última edición de la Worlwide Developers Conference (WWDC).

Tal y como adelantó el portal web MacRumors, conocido por anticiparse a los comunicados oficiales de Apple con frecuencia, Siri vendrá integrado en la próxima actualización de OS X, que pasará a llamarse macOS Sierra. Así lo han anunciado los de Cupertino en la 27 edición de la Conferencia Mundial de Desarrolladores de Apple, la Worldwide Developers Conference (WWDC), que arrancó en San Francisco el pasado 13 de junio.

Además, la compañía ha confirmado que abrirá Siri a los desarrolladores, lo que significa que sus servicios podrán ser utilizados por más aplicaciones

Para acceder al asistente virtual desde el ordenador bastará con hacer un click en el icono del escritorio. Al igual que en los dispositivos iOS, Siri para Mac está preparado para realizar funciones como abrir aplicaciones, llevar a cabo búsquedas en la web, enviar mensajes de texto, leer emails, fijar citas en el calendario, etc.

En esta actualización, Apple ha aprovechado para perfeccionar las prestaciones de Siri añadiendo una capa de inteligencia artificial que mejora su capacidad a la hora de contextualizar las conversaciones para entender mejor las cosas que se le piden y ofrecer así respuestas más precisas.

En este sentido, Siri también tendrá la capacidad de diferenciar entre varios idiomas y sabrá si le hablan en español, inglés, francés o italiano sin esfuerzo.

La integración del asistente virtual en los ordenadores mejorará también la productividad de los usuarios de Mac, que podrán realizar más acciones simultáneas. Por ejemplo, podremos pedirle que publique en Twitter y Facebook o que busque archivos en la memoria del Mac, como vídeos, fotografías o documentos de Office, que podrá filtrar en función de su tipología.

Con el lanzamiento de Siri para Mac, que llega con muchas más funcionalidades y posibilidades que las que tenía el asistente en su debut para iOS, Apple sigue la estela de Microsoft con su Cortana para Windows 10.

Big Data, el mejor aliado para detectar oportunidades de negocio

Las herramientas de Big Data no solo se han convertido en las mejores aliadas para analizar qué ocurre en nuestra organización, adelantarnos a los acontecimientos y detectar nuevas oportunidades de negocio, sino que además están al alcance de cualquier empresa, independientemente de su tamaño o sector.

Con más de 7.000 millones de dispositivos móviles en el mundo, 25 billones de emails y 70 millones de tuits enviados en lo que llevamos de año… es evidente que el volumen de datos que hay manejar actualmente para extraer información útil para un propósito plantea un gran problema en cuanto a la capacidad de manejo y gestión.

Pero Big Data no es solo hablar de volumen, hay otros factores determinantes que (aquellos preocupados en redactar su definición) han llamado las V’s del Big Data: Velocidad, Variedad y Volumen, pero también Visualización, Variabilidad, Veracidad y Valor.

Cada cual ha de añadir a la famosa lista las características que para él resultan más relevantes o deseables para obtener datos de toda esa abrumadora cantidad de información de cualquier tipo que potencialmente podríamos capturar en nuestros sistemas. El objetivo más común es proporcionar la visión objetiva y en tiempo real de lo que está ocurriendo en nuestro negocio, y predecir de forma temprana situaciones preocupantes o nuevas oportunidades que puedan surgir.

Cualquier persona responsable de una empresa imaginará las oportunidades que se abren al disponer de esta capacidad de alerta temprana, de descubrir sectores de clientes que no conocíamos y que permiten abrir nuevos mercados, y de optimizar los procesos para minimizar costes y aumentar la eficiencia. Instrumentar nuestros sistema con mecanismos de Big Data permiten automatizar estos procesos para ayudar a las decisiones en tiempo real.

No obstante, el espíritu innovador de quien se plantee abordar esto en su empresa puede verse fatigado al contemplar la complejidad de la tarea, y muchos acaban considerando que el Big Data es algo que realmente solo está en manos de grandes empresas, con esa capacidad de investigación y producción que uno podría considerar todopoderosa en algunos casos. Afortunadamente, esto no es así. Es cierto que muchas grandes empresas ya han empezado a beneficiarse de las ventajas del análisis de grandes volúmenes de datos y los algoritmos de aprendizaje, predicción y recomendación aplicados en ellos, pero las herramientas de análisis empleadas para ello están al alcance de cualquiera. Por ejemplo, de cara a las PyMEs es posible alcanzar ventajas antes inimaginables con soluciones muy sencillas.

Tanto para actores más grandes como más pequeños, e incluso con independencia del ámbito en que vaya a usarse (predicción económica, alertas tempranas de stock, análisis de impacto de una campaña de marketing, descubrimiento de nuevos mercados, análisis de lenguaje natural…), las tecnologías subyacentes y las etapas de tratamiento de información son muy similares, y consisten básicamente en las siguientes fases:

• Gestión de las infraestructuras y mantenimiento de redes, servidores, discos, etc.
• Recolección y almacenamiento de datos estructurados (bases de datos relacionales, tablas…), semiestructurados (HTML, Json, XML…) o no estructurados (emails, PDFs, imágenes, videos, sonido…), para su análisis posterior.
• Limpieza, transformación e integración de los datos. En esta etapa se busca automatizar el proceso de interpretación de los datos, extrayendo las características relevantes de un gran volumen de información, eliminando duplicados, enriqueciendo con otras fuentes, etc.
• Análisis automático o manual empleando cuadros de mando, visualización de gráficas, etc.
• Análisis predictivo, detección temprana de alertas, interpretación (desde un conocimiento experto de un sector concreto) de las conclusiones del análisis anterior.
• Opcionalmente se pueden proporcionar conclusiones mediante un API (u otra interfaz) que permita a otros sistemas subscribirse a estas alertas y realizar tareas concretas más específicas de forma automática.

Todas las etapas son igualmente importantes y cada una plantea sus dificultades, por lo que requieren de un perfil profesional específico y una formación especializada. No podremos analizar o simplemente almacenar un volumen enorme de datos sin la infraestructura apropiada, pero del mismo modo tampoco podremos extraer conclusiones de valor si la información que estamos recabando (por mucha que sea) no es relevante para nuestro negocio o sector.

Es importante saber que no es necesario abarcar la tarea de implementar Big Data desde el principio en toda su magnitud. Existen soluciones con las que podemos obtener beneficios muy relevantes sin tener que manejar cada una de las etapas, o incluso sin “tener ni idea” de cómo funciona un entorno Big Data. Es en este escenario donde las empresas de consultoría de software, y otros profesionales del sector se convierten en el aliado perfecto que evitará que te ahogues en este “mar de datos”.

¿Cuáles son las tecnologías y procesos implicados en Big Data?

Existen diferentes conjuntos de tecnologías implicados en los procesos de Big Data, en función de la etapa y la perspectiva en que lo abordemos. Si hacemos una clasificación de las tecnologías por el nivel de abstracción que plantean, lo podríamos observar del siguiente modo.

• IaaS (Infraestructura como servicio): Es el menor grado de abstracción, donde disponemos de proveedores que ponen en nuestras manos la gestión de las infraestructuras que soportan el sistema que construyamos sobre él, elementos tales como servidores Cloud escalables horizontalmente, almacenamiento preparado para trabajar con petabytes, mecanismos de seguridad, administración de redes... El enfoque IaaS permite construir sobre él soluciones a medida, precisas y optimizadas, pero exige un nivel de conocimiento completo.
• PaaS (Plataforma como servicio): Desde un nivel de abstracción intermedio, podríamos obviar todo lo anterior (infraestructura, etc.) y utilizar directamente los mecanismos de almacenamiento que habilitan los procesos ulteriores. Este es el punto desde el que habitualmente suele iniciarse esta aventura, y las aplicaciones implicadas son bien conocidas: Hadoop, NoSQL DBs (mongoDB, CouchDB, H-Base) y servicios de recolección de datos (python, NodeJS, Apache, Nginx, etc.).
• SaaS (Software como servicio): El mayor nivel de abstracción se alcanza si decidimos trabajar directamente en servicios de análisis, predicción y visualización de los datos, independientemente de la infraestructura y aplicaciones en las que puedan apoyarse. Cuando decidimos empezar en este punto, dejamos en manos de quien haya implementado el software oportuno las tareas de limpieza, transformación e integración de datos, el análisis posterior y la generación de predicciones. También son bien conocidas algunas de estas herramientas, especialmente los cuadros de mando que permiten el análisis visual (Tableau, CartoDB…).

Por otro lado, si lo que preocupa es el perfil necesario para manipular un sistema de esta envergadura, podríamos hacer una clasificación como esta:

• Técnicos: El departamento técnico será responsable de gestionar la compleja infraestructura que soporta el sistema, así como de mantener en buen “estado de salud” las aplicaciones que se ejecutan sobre el (servidores, APIs, bases de datos, etc.)
• Responsables de Marketing y Desarrollo de negocio: Los responsables estratégicos de la empresa son quienes deben determinar cuáles son los aspectos claves de su sector concreto. Son quienes plantean las preguntas que, de resolverse con un análisis Big Data, permiten tomar mejores decisiones. Aquí no hay ninguna magia, quien se plantee mejor las preguntas obtendrá respuestas más valiosas que marcarán una diferencia competitiva. Igualmente tendrán que analizar el resultado de las respuestas cuando dispongan de los resultados.
• Científicos de datos: Del mismo modo en que las preguntas formuladas tienen que ser de calidad, deben serlo sus respuestas. La tarea consiste en implementar los procesos de recolección de datos (registrar visitas, comportamiento de los usuarios, analizar comentarios, etc.), limpiarlos y procesarlos, y volcarlos adecuadamente en cuadros de mando u otros mecanismos que permitan su análisis. En esta posición está surgiendo una misteriosa figura, denominada Científico de datos, que actúa de forma transversal con los distintos departamentos. Considerando la reciente aparición de este perfil, el grado de fluidez en la comunicación que se exige con otros departamentos y muchos otros factores circunstanciales actuales, lo cierto es que este papel no lo está cubriendo habitualmente un solo individuo, sino un equipo de personas que colaboran estrechamente, en el que entre todas disponen del conocimiento necesario.

Algunos, o la mayor parte de estos servicios, pueden subcontratar a empresas o equipos externos. Sin embargo, desde su definición hasta el análisis de los resultados, siempre será imprescindible la participación de una o varias personas que conozcan no solo el sector, sino también los entresijos de su propia empresa, ya que una misma pregunta o respuesta no es siempre igual de óptima en todos los casos.

¿Dónde puede resultar útil un sistema Big Data?

Vemos que el grado de dificultad que plantea la implementación de una solución Big Data es tan baja o tan alta como cada cual quiera plantearse. Puede abarcar desde la preparación y construcción del sistema completo, hasta la subcontratación del análisis y desarrollo de la mayor parte del sistema.

Sea cual fuere el caso, numerosos sectores están utilizando Big Data para desarrollar una ventaja competitiva como hasta ahora nunca han tenido a su disposición las empresas. Veamos algunos ejemplos:

• Sector público:
  • Predecir situaciones de desorden público antes de que ocurran, analizando automáticamente las cámaras de video-vigilancia, conteo de personas, análisis de contenidos en las redes sociales…
  • Gestión del tráfico, detección de anomalías en las carreteras y otras vías.
  • Detección de fraude tributario, detección en tiempo real de transacciones sospechosas, fraude en Seguridad Social mediante el análisis del rastro digital.
  • Control de epidemias y gestión hospitalaria optimizada (basado en análisis predictivo).
• Sector financiero:
  • Detección de fraude, análisis de las relaciones entre las transacciones para detectar blanqueo de capitales, identidades falsas, etc.
  • Prevención del abandono de clientes.
  • Optimización de las campañas de captación.
  • Venta cruzada.
• Sector retail:
  • Identificar la influencia, opinión pública e imagen de marca.
  • Perfilado de clientes (reconocimiento facial o patrones conductuales).
  • Gestión de cajas.
  • Mapa de calor de los compradores frente a productos o lineales para incrementar ventas, establecer promociones, etc.
  • Etc.

El tremendo impacto que un buen sistema Big Data está teniendo en todos los sectores es real y tangible, y está al alcance de todos. Por supuesto, plantea problemas que aún deben ser resueltos y adquirir la formación (o el personal) para construirlo adecuadamente es complicado a día de hoy. Pero el mayor problema no es la tecnología. Es necesario un cambio ideológico de cada empresa, a nivel orgánico, que tiene en sus manos apostar por este tipo de innovación para ponerse a la vanguardia y garantizar un futuro de crecimiento.

Manuel Joaquín García Sánchez

Director de I+D+i en solusoft

10 trucos para sacar el máximo partido a Microsoft Excel

Ahorra tiempo y esfuerzo al utilizar Excel con estos sencillos trucos y atajos de teclado que te permitirán elaborar documentos más completos y especializados con comodidad.

Microsoft Excel es una de las herramientas más usadas por los usuarios porque resulta extremadamente útil de cara la organización, gestión y visualización de datos. Sus múltiples funcionalidades, sin embargo, dotan a este programa de cierta complejidad, aunque también cuenta con una serie de trucos que te ayudarán a sacarle el máximo partido y ahorrar tiempo durante la edición de tus hojas de cálculo. Toma nota y descubre cómo mejorar la productividad de tu trabajo con Excel con algunos de los trucos más básicos de la herramienta.

• Insertar más de una fila o columna de forma simultánea: Solo tienes que arrastrar el cursor del ratón y seleccionar el número de filas o columnas que quieras añadir. Después haz clic con el botón derecho sobre la selección que has realizado y pulsa en la opción “insertar”.
• Abrir varios archivos a la vez: Si quieres trabajar con varios documentos al mismo tiempo podrás abrirlos de forma simultánea seleccionando todos los archivos que te interesen y pulsando “Enter”. De esta forma ganarás tiempo al evitar tener que abrirlos uno por uno.
• Insertar la hora de forma automática: Si presionas las teclas “Ctrl” + “Mayúsculas” + “:” a la vez, aparecerá de forma automática la hora en la celda sobre la que tienes colocado el cursor.
• Añade la fecha de hoy: Solo tendrás que pulsar las teclas “Ctrl” + “;” para insertar la fecha del día de hoy en la celda seleccionada.
• Copiar el contenido de la celda superior: Para escribir el mismo contenido de la celda que tenemos justo encima, solo tienes que presionar las teclas “Ctrl” –“Cmd” si utilizas Mac OS X- y “apóstrofe”.
• Repetir la última acción realizada: Lo único que tienes que hacer es pulsar la techa “F4”. De esta forma se repetirá en la celda actual la última función que has realizado en el documento, como cambiar el color, cambiar una fuente, aplicar un borde, etc.
• Añadir comentarios: Incluye anotaciones en la celda que quieras de forma rápida pulsando a la vez las teclas “Mayúsculas” y “F2”. Automáticamente aparecerá un recuadro de comentario para añadir tus anotaciones.
• Abrir el cuadro de formato: Accede rápidamente al cuadro básico para dar formato al contenido con el atajo “Ctrl” + “1”.
• Crear una tabla: Para convertir una selección de celdas con datos en una tabla solo tendrás que pulsar la combinación de teclas “Ctrl” + “T”.
• Añadir una nueva hoja: Para añadir una nueva hoja de trabajo al documento solo tendrás que pulsa “Mayúscula” + “F11”.