Panel para la investigación de datos (Web Scraping)

Nuestro objetivo principal fue potenciar nuestra capacidad para explorar, comprender y obtener insights valiosos a partir de nuestros grandes volúmenes de datos. Al hacerlo, hemos sido capaces de descubrir patrones, tendencias y relaciones que de otra manera hubieran pasado desapercibidos. Con esta capacidad mejorada, hemos acelerado y mejorado la calidad de nuestra investigación.

Los paneles de Looker Studio que hemos creado son visualmente atractivos, intuitivos y fáciles de usar, facilitando a los investigadores la tarea de desentrañar las complejidades de nuestros conjuntos de datos. Al proporcionar una visión clara y de alto nivel de los datos, estos paneles permiten a los usuarios hacer preguntas más profundas y obtener respuestas rápidas, acelerando el proceso de toma de decisiones basado en datos.

Desafío

Tratar con Big Data en el proyecto ha planteado varios desafíos significativos. Aquí están algunos de los principales con los que nos enfrentamos:

  1. Almacenamiento y procesamiento de datos: Los grandes volúmenes de datos requieren infraestructura de almacenamiento y procesamiento robusta y escalable. Manejar esta cantidad de datos puede ser costoso y requiere una planificación cuidadosa para asegurar que los datos estén disponibles cuando se necesiten.
  2. Calidad y limpieza de los datos: El Big Data a menudo implica tratar con datos desordenados o sucios. Lidiar con datos incorrectos, incompletos, duplicados o irrelevantes puede ser un reto significativo. La limpieza de los datos y la garantía de su calidad son pasos esenciales antes de que los datos puedan ser utilizados eficazmente para el análisis.
  3. Integración de datos: En la mayoría de los casos, los Big Data provienen de diversas fuentes y en formatos variados. La integración de estos datos de manera coherente y significativa es un desafío. A menudo requiere la transformación de los datos y la resolución de los conflictos de formato o de contenido.
  4. Análisis y visualización de datos: Con la enorme cantidad de datos disponibles, seleccionar y visualizar los aspectos relevantes para obtener insights útiles puede ser complicado. El diseño de los paneles de Looker Studio debe ser cuidadoso y estratégico para que la información sea accesible y comprensible.
  5. Privacidad y seguridad de los datos: Garantizar la privacidad y seguridad de los datos es un desafío importante, especialmente cuando se trata de datos sensibles. Cumplir con las regulaciones de privacidad de datos, implementar medidas de seguridad adecuadas y garantizar el acceso controlado a los datos son cuestiones críticas que necesitan ser abordadas.

  6. Habilidades y experiencia del equipo: Trabajar con Big Data requiere habilidades especializadas y conocimientos técnicos. El desafío es tener un equipo que comprenda tanto las necesidades del negocio como las tecnologías y las técnicas analíticas necesarias para trabajar con Big Data.

Solución

El proyecto aprovechó la combinación de Google Cloud Platform (GCP) y scripts de Python para extraer datos, lo que proporcionó una solución potente y escalable para los desafíos de Big Data. Aquí se describe cómo se implementó la solución:

Scrappers en Python: Se desarrollaron varios scripts de scrapping utilizando Python, un lenguaje de programación popular en el campo de la ciencia de datos debido a su legibilidad y la amplia gama de bibliotecas disponibles para el análisis y la manipulación de datos. Utilizamos bibliotecas como BeautifulSoup y Scrapy para extraer datos de varias fuentes web. Estos scripts fueron diseñados para extraer datos relevantes y estructurados a partir de datos no estructurados o semi-estructurados disponibles en la web.

Google Cloud Storage: Los datos extraídos fueron almacenados en Google Cloud Storage, una solución escalable, duradera y altamente disponible para el almacenamiento de datos. Google Cloud Storage nos proporcionó una plataforma segura para almacenar nuestros datos, con una fácil integración con otras soluciones de GCP y una sólida seguridad de los datos.

Google BigQuery: Para el procesamiento y análisis de los datos, utilizamos Google BigQuery, un almacén de datos de Google que ofrece análisis rápidos de grandes conjuntos de datos. BigQuery fue capaz de manejar eficientemente nuestros grandes volúmenes de datos y proporcionó un análisis en tiempo real, lo que nos permitió obtener insights de manera rápida y eficiente.

Looker Studio: Para la visualización de los datos y el diseño de nuestros paneles, utilizamos Looker Studio, una potente plataforma de análisis de datos que proporciona un entorno de trabajo intuitivo para explorar, guardar y descargar los datos de nuestro almacén de BigQuery. A través de Looker, creamos paneles interactivos y visualmente atractivos que permitieron a los usuarios desglosar los datos según sus necesidades y obtener insights en tiempo real. Looker también permitió a los usuarios crear y compartir informes personalizados, mejorando la colaboración y el intercambio de conocimientos dentro de nuestro equipo.

Google Cloud Pub/Sub y Cloud Functions: Para automatizar el proceso de extracción, se implementó un sistema basado en eventos usando Google Cloud Pub/Sub y Cloud Functions. Los scrappers se desencadenaban automáticamente en respuesta a eventos específicos, lo que permitía una actualización en tiempo real de los datos.

Impacto

  1. El poder del scrapping de Python combinado con la infraestructura de Google Cloud Platform nos ha permitido acceder y almacenar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y rápida, algo que antes no era posible. Esto ha abierto la puerta a una nueva era de inteligencia empresarial, impulsada por el Big Data.
  2.  La capacidad de procesar y analizar estos enormes conjuntos de datos en Google BigQuery nos ha dado insights y conocimientos más profundos sobre los datos. Esto ha permitido una toma de decisiones basada en datos más informada.
  3. Con Looker Studio, hemos podido visualizar estos datos de manera intuitiva y atractiva. Esto ha mejorado la comprensión y el uso de los datos en toda la organización. Los equipos ya no están luchando para entender los informes; en cambio, están utilizando los insights para impulsar la acción.

En resumen, esta solución ha catalizado una transformación impulsada por los datos en la organización. Ha ayudado a convertir la información en acción, a mejorar la toma de decisiones y a impulsar la eficiencia y la efectividad en las operaciones. Y lo más importante, ha creado un valor incalculable en la organización, posicionándose para el éxito a largo plazo en un mundo cada vez más basado en datos.