“Tengo esa esperanza de que hay una mejor manera. Herramientas de más alto nivel que en realidad nos permitan ver la estructura de la información con mayor claridad y serán de enorme valor”, Guido van Rossum, Creador de Python.

Desde hace un tiempo, en el sector de la Analítica de Negocio, vemos cómo uno de los lenguajes en boca de todos, tanto de nuestros expertos y como de  los clientes más entusiastas sobre la digitalización, es Python.

¿Qué es Python?

Python nació de la mano de Guido van Rossum, alrededor de los 90. Como un gran número de lenguajes, se creó para cubrir una necesidad puntual sobre una interface (Bourne Shell), la cual, tenía numerosos problemas con su S.O (Amoeba). Como buen fan de la serie “Monthy Python” inició su proyecto dándole el nombre de Python.

Python es un lenguaje de programación de alto nivel, multiplataforma y de código abierto. A diferencia de otros lenguajes como Java o .Net, Python es un lenguaje interpretado, es decir, no es necesario compilarlo para ejecutar las operaciones incluidas en él. Es un lenguaje multiparadigma, con una alta similitud con el lenguaje humano que nos brinda una sencilla escritura y lectura.

Es un lenguaje con una tendencia al alza brutal situándose, a marzo de 2022, como el lenguaje más buscado por encima de C y Java.

Fuente: (https://www.tiobe.com/tiobe-index/)

¿Qué nos aporta al Business Intelligence?

Python aporta un potencial destacable a nuestra operativa tradicional en el BI (Ingesta, ETL, Machine Learning…).

Podemos destacar su multifuncionalidad en la mayoría de los aspectos de un proyecto de analítica de datos. Nos brinda la oportunidad de realizar la extracción, transformación e historificación de nuestros datos desde un único lenguaje, quitando así, una de las problemáticas comunes que podemos tener en un proyecto BI ambicioso: el uso de un gran número de herramientas para cada fase o proceso del proyecto.

Python está muy ligado a las tendencias digitales de los últimos años, por lo tanto, no se queda atrás en el ámbito de BigData teniendo así librerías para el tratamiento de éste (Data Frames /RDDs Pandas ó PYSpark).

Por poner un ejemplo, Python nos permite centralizar la extracción de información pública en la red, transformarla en un modelo adaptado a nuestras necesidades y prepararlo en un formato cómodo para nuestra herramienta Business Intelligence preferida. Quitando así, intermediarios como Javascript para la extracción de la información web, herramientas de ETL que combinen nuestras fuentes de datos y den formato para su explotación en una herramienta BI tradicional. Gracias a Python podremos realizar este camino con únicamente dos mochilas, Python y nuestro visualizador de información preferido.

Desde Lanit Consulting, recomendamos explotar la información después de su proceso de transformación desde las herramientas BI más potentes del mercado (Qlik, Power BI, Tableau…), ya que, en este punto contienen un potencial mayor como visor de datos, que las múltiples librerías de Python.

Como hemos comentado anteriormente, Python destaca por su rápida curva de aprendizaje y su amplia comunidad. Al ser un lenguaje extendido, la amplia comunidad nos brinda una serie de recursos (tanto librerías como foros) que multiplican el porcentaje de éxito de nuestras casuísticas más complejas.

La sencillez que nos aporta a la hora de incluir librerías nos da la oportunidad de aplicar diferentes modelos analíticos desarrollados de la comunidad, un punto vital en el ámbito de Machine Learning y sus diferentes categorías (Predicción-Clasificación, Computer Vision ó NLP).

Como conclusión, Python nos da muchas oportunidades de unificar y gestionar de forma más eficiente las herramientas que intervienen en un proyecto Business Intelligence. Nos brinda una polivalencia importante a la hora de balancear la carga de procesos que pueden tener nuestras herramientas BI en la ETL (Extract, Transform, and Load) y nos abre un abanico de oportunidades para aprovechar las últimas tendencias sobre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Analítica Predictiva. La rapidez de implantación y de aprendizaje del lenguaje nos brindan un retorno positivo que se ve reflejado tanto a nivel de optimización como en el coste de un proyecto de analítica de datos.