Tecnologías Aplicadas a Business Intelligence 2015
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El documento presenta el uso de las herramientas CartoDB y Elasticsearch/Kibana. Se utiliza CartoDB para visualizar datos espaciales de instituciones de la ciudad de Buenos Aires en diferentes mapas. Luego, se muestra cómo Elasticsearch almacena tweets obtenidos mediante Zapier y cómo Kibana crea dashboards interactivos para visualizar y analizar los datos de tweets.
Tecnologías Aplicadas a Business Intelligence 2015
- 1. Trabajo final TABI 2015 Ariel Leguizamón - 11598/7
- 2. Objetivos Presentar el uso de herramientas de visualización y BI no presentadas en la materia
- 3. Carto DB Presentar el uso de la herramienta CartoDB y mostrar la sencillez y la potencia que ésta posee. Desde la carga de información, hasta su sencilla y amplia capacidad de modificación en la visualización. Se utilizará CartoDB en un ejemplo práctico donde se muestren las instituciones privadas y públicas en el mapa, comparando las ubicaciones de ellas dentro de la Ciudad de Buenos Aires.
- 4. Obtención de la información
- 5. Subida de csv a CartoDB
- 6. Subida de csv a CartoDB CartoDB automáticamente detecta los puntos en el mapa, si en la BD figuran atributos de tipo latitud y longitud. Por ende, solo cargando el CSV ya se pueden visualizar en el mapa. A continuación se van a mostrar mapas comparando los establecimientos públicos y privados de la Ciudad de Buenos Aires
- 7. Visualización - Punto a punto
- 11. Elasticsearch Elasticsearch es un servidor de búsqueda basado en Lucene. Provee un motor de búsqueda de texto completo, distribuido y con capacidad de multi-tenencia con una interfaz web RESTful y con documentos JSON. Elasticsearch está desarrollado en Java y está publicado como código abierto bajo las condiciones de la licencia Apache.
- 12. Kibana Kibana es una herramienta open source de visualización de datos. Es un plugin de elasticsearch. Se pueden crear múltiples formas de visualizar la data, ya sea gráfico de torta, de barras, etc. A continuación se mostrará un ejemplo de obtención de tweets con mención a 'elasticsearch'.
- 13. Primer paso. Creación de servidor Mediante Found, creamos un cluster para alojar nuestro elasticsearch
- 14. Primer paso. Creación de servidor Después de la creación del Cluster,Found te dará las URL al Endpoint(HTTP/HTTPS)
- 15. Configuración del cluster Mediante este extracto de código, se configuró el servidor de elasticsearch. Este código se ejecuta mediante bash y define el formato de la base de datos almacenada en elasticsearch.
- 16. Zapier Zapier es una herramienta que permite juntar varias aplicaciones, o hacer que ellas interactúen de alguna manera. En nuestro caso, usamos Twitter y un requerimiento HTTP(Post)
- 17. Zapier Le indicamos a zapier el "term" para que se inicie el trigger. Configuramos el endpoint, es decir, la url a la que se le hará el requerimiento HTTP. Por último configuramos que se ejecute cada 5 minutos.
- 18. Kibana Dashboard Una vez finalizado todos los pasos anteriores, podemos crear el Dashboard con la información deseada. Primero creamos un histograma de los tweets
- 19. Kibana Dashboard
- 20. Kibana Dashboard
- 21. Kibana Dashboard
- 22. Kibana Dashboard Como otro ejemplo, agregamos la cantidad de retweets
- 23. Kibana Dashboard
- 24. Kibana Dashboard
- 25. Kibana Dashboard Por último, también podemos visualizar todos los datos, y seleccionar que campos queremos que se especifiquen.
- 26. Kibana Dashboard
- 27. Fin