Café
Blog de INPUT by Alteryx

Cómo preparar un mal café nos puede enseñar acerca de las plataformas de ciencia de datos de código simple

Puedes tener el oro y el moro: nunca ha sido tan fácil otorgarles a todos el poder de la analítica, sin diluir la verdadera ciencia de datos reales ni subestimar el valor que aporta.

Café
Seré honesto. Me encanta el café. Me encanta todo, desde el sabor y el reconfortante estímulo que siento cuando bebo mi café expreso matutino hasta el ligero efecto de concentración que me produce mientras reviso Twitter un domingo por la mañana. Y no soy el único.
Solo en Estados Unidos se consumen más de 400 millones de tazas de café al día, por lo que la cantidad de café que bebemos como especie es descomunal. Para contextualizar un poco, Finlandia consume 12 kg de café per cápita o, en otras palabras, el peso de un mono araña lanudo.
Mono lanudo

Naturalmente, me pregunté: “¿Cómo puedo preparar un café con un mejor sabor?”
No tengo entrenamiento de barista ni experiencia trabajando en una cafetería o en un establecimiento similar. Soy lo que los jugadores de Call of Duty llamarían un “noob” o novato.
Que no se me malinterprete; sé cómo usar un hervidor y no tengo problemas para verter una o dos cucharaditas del mejor Nescafé en una taza y mezclarlo con un poco de agua hirviendo. Pero estoy listo para afrontar un nuevo desafío. Estoy listo para tener mi despertar espiritual, en lo que respecta al café al menos.
Así que hice lo que cualquier persona haría: buscar en Google. Después de aproximadamente una hora investigando varios tipos de granos, aparatos y métodos de preparación de café, decidí ponerme manos a la obra y comprar un kit para preparar café en casa. ¿Los resultados? En el mejor de los casos, quedaron aceptables.
En realidad, no conseguí la calidad que quería. Mi nivel no se acercaba al de un barista tatuado y con barba y lentes de pasta gruesa, por lo que investigué más sobre qué podría haber causado mis decepcionantes creaciones y encontré una lista de errores comunes:
1. Utilizar agua que no esté lo suficientemente fría
2. Medir mal la cantidad de café molido
3. Utilizar un molino de tamaño incorrecto
4. Usar granos previamente molidos
5. Mezclar mal el agua con el café
De repente, me di cuenta de que la verdad es que solo quiero beber café. Mi objetivo final es tener un expreso que pueda disfrutar. Sencillamente, no quiero pasar horas aprendiendo a medir la cantidad correcta de café molido ni la temperatura óptima del agua ni pesar los granos de café antes de molerlos (odio hacer esto último).
Sin embargo, lo que sí sabía era que mis días de café instantáneo se habían terminado. Después de todo esto, no me permitiré volver mis antiguas costumbres; lo que necesito es algo que se ajuste a mis necesidades. A mi estilo de vida. Citando a Liam Neeson en una de sus afamadas películas, "mi conjunto de habilidades muy particulares".
Naturalmente, hice lo que todo el mundo acaba haciendo: compré una cafetera expreso. Todo lo que tengo que hacer ahora es colocar una brillante cápsula en la ranura, asegurarme de que haya agua en el recipiente y presionar un botón para disfrutar de un café suave, sabroso y delicioso.
Sin duda, te preguntarás: ¿qué nos enseña esta historia de profunda desesperación y triunfo sobre el mundo de las plataformas de código simple o sin código?

Todo se trata de lo que quieras conseguir y de cuánto tiempo, dinero y esfuerzo estés dispuesto a invertir para lograrlo.
Para la mayoría, como en el caso del café expreso, nuestras necesidades son simples. Por lo general, tenemos algunos datos que necesitan limpieza junto con otros datos que se encuentran en otros lugares (quizás en una nube) y queremos entrenar modelos para que nos ayuden a tomar mejores decisiones con ellos.
La tecnología actual se ha desarrollado lo suficiente como para que nos guiemos mediante la construcción de modelos. Seleccionará las cosas que ayudan a realizar las mejores predicciones y explicará lo que está haciendo para que tengas el control.
Incluso podemos obtener gráficos interactivos y controles deslizantes, y experimentar con el análisis de casos hipotéticos para ver qué podría suceder.
El resultado de esto es que, para la mayoría, puedes comenzar a sumergirte en el maravilloso mundo de la analítica avanzada utilizando cosas como modelos de aprendizaje automático, mientras te encuentras en control de lo que sucede. Puedes utilizar tus habilidades, experiencia en el sector y conocimientos para ayudar a guiar la creación del modelo, y mantener a las personas en el centro y en control.
No me malinterpretes: los programadores son absolutamente necesarios y tienen su sitio, de la misma manera que se necesitan baristas entrenados. Sencillamente, sin ellos no podríamos disfrutar de ninguno de estos beneficios y comodidades, pero la dura realidad es que hay muy pocos de ellos.
Muchas veces, tiene sentido darle una cafetera a alguien que quiere beber café, en lugar de una máquina para baristas completa y con todas las palancas y demás complejidades.
Por lo tanto, tiene sentido que la mayoría de las personas que usan datos utilicen plataformas de código simple o sin código, en lugar de utilizar una plataforma de código avanzada.
Ahí es donde entra Alteryx. Te permite arrastrar y soltar todo lo que necesites: conectarte a datos de hojas de cálculo, bases de datos o de cualquier otro sitio donde se encuentren, prepararlos a tu gusto y utilizarlos a fin de crear diferentes modelos analíticos.
En Alteryx, tenemos un propósito sencillo: empoderamos a todo el mundo para generar un impacto e invertimos en el talento de cada persona para lograr más objetivos en conjunto.
Una de las principales formas de conseguir esto es hacer que cualquier persona pueda incorporarse de manera directa. El modo educativo está diseñado específicamente para esto: no es necesario programar, pero sí se explica lo que sucede “a nivel interno” en texto simple y comprensible para las personas.
Tampoco hemos olvidado a los programadores: con R y Python incorporados, puedes programar directamente en la plataforma y comenzar a acortar la diferencia entre las personas que saben código y las que no. En otras palabras, les damos a todos un solo lenguaje común, diseñado para que trabajen mejor en conjunto y acaben con las limitaciones.
De verdad, puedes tener el oro y el moro: nunca ha sido tan fácil otorgarles a todos el poder de la analítica, sin diluir la verdadera ciencia de datos ni subestimar el valor que aporta.
La mayoría de nosotros solo quiere resolver los problemas de datos con la menor resistencia posible. Algo que está creado para personas como nosotros, algo que nos da la flexibilidad de ser tan complejo o tan simple como nuestro caso práctico lo requiera. Algo tan simple como presionar “ejecutar”.
Descubre cómo Alteryx hace que la analítica sea accesible para todos o mejor aún, comunícate de forma directa con nosotros para ver cómo podemos ayudarte.





Escrito por
Vishal Soni
Vishal Soni
Gerente de Marketing de Productos Técnicos
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