Servicios de visualización de datos de AWS: paneles y BI bien hechos

Un equipo de finanzas nos mostró una vez un hermoso panel de AWS creado por su último proveedor. Gráficos limpios, los colores correctos, a los ejecutivos les encantó. También estaba mal: dos de los números de primera línea estaban extraídos de una tabla que no se había actualizado en semanas y nadie podía darse cuenta porque el tablero nunca lo decía. Esa es toda la lección de la visualización de datos en AWS resumida en una historia: el gráfico es la parte más fácil, y un gráfico bonito creado a partir de una canalización interrumpida es peor que no tener ningún panel de control.

El camino que hay detrás de un buen panel

Toda visualización fiable forma parte de una cadena que la mayoría de la gente nunca ve. Los datos provienen de sus fuentes: bases de datos, herramientas de SaaS, archivos. Aterrizan en el almacenamiento, normalmente en S3. Se limpia y cambia de forma, porque los datos sin procesar siempre son más desordenados de lo que nadie admite. Se modela en métricas que significan una cosa consistente. Solo entonces llega a un gráfico.

Si omite o apresura cualquiera de esos pasos, el tablero seguirá renderizándose, solo mostrará algo falso. El valor de ingeniería reside en las capas inferiores, que es exactamente donde un tablero de mandos barato ahorra costes.

Qué aspecto tiene una pila de AWS

Los servicios específicos dependen de sus datos, pero su forma es uniforme:

• S3 como el hogar económico y duradero para datos sin procesar y procesados
• Un almacén o motor de consultas: Redshift o Athena consultan directamente a S3 para analizarlos a escala
• Un paso de transformación que limpia y modela los datos según un cronograma
• Una capa de visualización: QuickSight para la BI estándar o un panel integrado personalizado cuando los datos pertenecen a su propio producto
• Programación y monitorización para que las actualizaciones sean predecibles y se detecten los errores

Reunirlas en AWS en lugar de en una única plataforma integral le permite controlar los costos a medida que aumentan los datos y permite que cada capa sea la herramienta adecuada, en lugar del paquete que incluya.

BI independiente o integrada

Algunos clientes desean un espacio de trabajo de BI en el que sus analistas inicien sesión. Otros quieren que los gráficos estén guardados en su propia aplicación o portal, de modo que los usuarios nunca abandonen el producto para ver sus números. Hacemos ambas cosas: la ruta integrada significa tener una interfaz personalizada en React y Node ubicada en la misma canalización de AWS, que es el tipo de trabajo con datos completos que creamos con regularidad.

Cómo diferenciar un tablero funcional de uno bonito

Tres controles lo ordenan rápidamente. ¿Los números coinciden con los de una fuente en la que ya confías? ¿Se actualizan según un cronograma que puedes nombrar y te dice cuándo se actualizó por última vez? ¿Una métrica determinada se lee de forma idéntica en todos los lugares en los que aparece? Un panel de control que las supere está haciendo su trabajo. Una de las que no pasa nada es una presentación de diapositivas con cosplay con datos en directo, y solo lo sabrás cuando se tome una decisión sobre un número que estaba obsoleto.