En este post comentaremos cómo la información que se procesa en Situm, y que hemos expuesto en nuestras nuevas APIs, se puede integrar en herramientas de Business Intelligence. Esto permite elaborar reportes que combinen datos geoposicionados con información propia de la organización para dar respuesta de una manera sencilla a cuestiones operativas de gran importancia en el ámbito de la gestión de grandes espacios y fuerzas de trabajo.
Nuestras nuevas APIs de reportes
En Situm Platform extraemos información en tiempo real a partir de más de 300 millones de eventos geo-posicionados cada día y no somos ajenos a como los procesos de análisis de datos pueden suponer grandes ventajas competitivas para las empresas. Por ello, tenemos un objetivo claro: queremos proporcionar a nuestros clientes información relevante, útil y veraz para sus procesos de toma de decisiones.
En este sentido, Situm Dashboard proporciona reportes que dan respuesta a preguntas clave como:
- ¿Cuántos visitantes he tenido?
- ¿Cuáles han sido los lugares más visitados en mis edificios?
- ¿Cuántas personas han pasado por un determinado punto del edificio?
- ¿Dónde han estado mi maquinaria y mis trabajadores?
- ¿Por dónde se ha movido un determinado trabajador?
No sólo eso, Situm Platform también proporciona un API de reportes que permite integrar con unas latencias mínimas toda esta información en sistemas de terceros.
Algunos de estos reportes pueden integrarse tal cual, si bien es habitual que se quieran adaptar o modificar para ajustarlos casos de uso y analíticas específicas.
En este sentido, las APIs de Situm pueden integrarse también con herramientas BI, como Power BI, que permiten rápidamente crear reportes combinando información interna con la generada en Situm.
Situm & Microsoft Power BI
Power BI es un software de visualización de datos interactivo y Business Intelligence desarrollado por Microsoft. La integración de APIs REST con Power BI es sencilla y posee un gran potencial, ya que permite combinar datos de distintas fuentes para realizar un análisis conjunto de los mismos. Esto permite combinar los datos generados por Situm con información propia: por ejemplo, cruzar los tiempos de estancia de los usuarios en espacios concretos del edificio con el sistema de gestión del trabajo, de cara a auditar el servicio fácilmente.
A día de hoy, hemos ayudado a múltiples organizaciones a desarrollar sus paneles de inteligencia de datos a partir de la plantilla Power BI disponible en la plataforma de Situm. Esta contiene diversos reportes predefinidos sobre el tiempo de estancia en los espacios definidos por el gestor mediante la herramienta de geofences y, a su vez, supone un buen punto de partida para la elaboración de nuevos reportes de Power BI en los que se analice y cruce información de geolocalización con información de la propia organización.
Como veremos a continuación, este recurso es extremadamente fácil de usar, tan solo hay que seguir los siguientes pasos:
1. Abrir la plantilla con Power BI. Al hacerlo, aparecerá un formulario en el cual se deben rellenar ciertos campos de datos. Estos datos se usarán posteriormente para realizar las llamadas a la API de Situm. Aquí te pedirá dos fechas (con formato YYYY-MM-dd) que delimitarán el rango temporal de los datos a descargar. Te recomendamos, debido al gran volumen de datos que manejamos y los límites de API que actualmente existen, que limites la primera carga a un periodo máximo de un mes. Estos valores se pueden cambiar después para explorar periodos más amplios.
2. Configurar la autenticación. A continuación, deberás seleccionar el tipo de autenticación “Básica” e introducir tu usuario y contraseña del Situm Dashboard. Una vez autenticado, se realizará la descarga de los datos.
Una vez completado el proceso de descarga podrás ver los siguientes reportes para la evaluación de los tiempos de estancia en los geofences que tengas creados:
Visits and stay times on geofences. Este reporte muestra información sobre los tiempos de estancia en geofences y el número de veces que se han visitado cada uno. Dispone de varios filtros (rango de fechas, edificios, geofences…) para que puedas acotar los datos y centrarte en los que realmente te interesa analizar.
Users stay times on geofences. Análisis del tiempo de estancia en geofences centrado en los usuarios de tu organización. En él puedes ver qué geofences ha visitado un usuario, el tiempo acumulado que ha pasado en cada uno de ellos y un detalle de las sesiones en geofences que se han producido en tu organización. Al igual que el anterior, este reporte también incorpora varios filtros de datos para que puedas acotar realmente te interesa visualizar.
3. Construye tu panel. Si ya tienes experiencia con Power BI, puedes empezar por explorar el modelo de datos básico que hemos implementado y crear tus propios paneles y filtros.
También puedes ampliar el modelo que te proporcionamos añadiendo nuevos orígenes de datos a través del API de SITUM. Puedes ver todos los endpoints disponibles y sus parámetros de consulta aquí.
4. Guarda el fichero. El fichero que te proporcionamos es una plantilla, una vez cargado puedes guardarlo como un libro para evitar que te vuelva a pedir los parámetros de configuración cuando lo abras de nuevo.
En este punto también podrías importar tus propios datos desde cualquiera de las fuentes de datos admitidas por Power BI para hacer un análisis combinando de tus datos con los que proporciona Situm.
En el siguiente vídeo puedes ver el proceso paso a paso:
Cómo extender el modelo de datos de Situm para mejorar las analíticas con PowerBi
Como nuestro modelo de datos es de propósito general, cabe la posibilidad de que no se adapte completamente a tus necesidades. Por ejemplo, puedes querer realizar agrupaciones y categorizaciones de geofences, o incorporar al análisis otras fuentes de datos internas de tu organización. A continuación, te mostramos cómo hacerlo.
Supongamos que en un centro comercial existen diferentes categorías de trabajadores:
- Limpieza.
- Mantenimiento.
- Vigilancia.
- Servicios Auxiliares.
Además, supongamos que las zonas están clasificadas en función de un identificador estratégico:
- Zonas de servicio directo a arrendados: frentes de los diferentes locales arrendados.
- Zonas de tránsito: zonas donde el trabajador no realiza trabajo efectivo (pasillos, ascensores, zonas de descanso común…)
- Zonas de servicios propios: zonas donde el trabajador está realizando tareas relacionadas con la gestión directa de la propiedad…
En este caso, cada zona puede también estar asociada a uno de los diferentes grupos de empleados dentro del centro (limpieza, mantenimiento, etc.) vistos antes. Por ejemplo, que los WC se encuentren asociados a limpieza significa que los usuarios incluidos en este grupo realizan su trabajo en ella y nos dotaría de un filtro específico por grupo del usuario para hacer análisis por grupos.
Con esto, se desea elaborar un reporte que proporcione la siguiente información:
- Porcentaje del tiempo total de estancia del trabajador en los diferentes espacios con relación a la tipología del trabajo que realiza. Esto permitirá identificar cuánto tiempo pasan en tránsito o en zonas no directamente relacionadas con su trabajo para ver como corregir esto (cambios de agenda, mejorar la planificación del trabajo…).
- Tiempos de estancia promedios por tipología de trabajo y empleado. Que permitiría saber si las estancias son puntuales, se pasa por la zona muchas veces, o son tiempos de estancia prolongados.
- Cuáles son los geofences en los cuales se pasa más tiempo. Esto permitirá identificar cuáles son las zonas en las que más tiempo se pasa y comprobar si hay equilibrio en el tiempo dedicado a las diferentes zonas.
- Tiempo prestado por los diferentes servicios a cada uno de los arrendatarios para justificar los tiempos de dedicación acordados o reclamaciones puntuales.
- En definitiva, comprobar de forma sencilla si el servicio se está prestando de forma adecuada y óptima y, de no ser así, identificar los puntos de mejora más relevantes fácilmente.
1. Importar la información de usuarios y grupos
En primer lugar, importaremos la información de los usuarios y los grupos a los que pertenecen. En este caso, la obtendremos de un libro de Excel (puedes ver cómo importar datos de Excel aquí).
2. Incorporar la información de las geocercas
En segundo lugar, incorporaremos la información de tipo de trabajo y grupo a la geocercas que se han creado en Situm Platform. Afortunadamente, Power BI es extremadamente eficiente en el parseo de datos con formato CSV por lo que podemos utilizar campo “code” o “information” del formulario de edición de geofences para introducir esta información. En este caso usaremos el campo code:
Como puedes comprobar, el primer campo del CSV hace referencia al identificador estratégico de zona, el segundo a la categoría del trabajador y el tercero es un identificador de la geofence. Es muy importante tener en cuenta que todos los geofences deben respetar un mismo orden de campos. Una vez introducida la información, con Power BI, crearemos nuevas columnas a partir del campo “code” con la opción dividir columna por delimitador. El resultado será el siguiente.
Si vamos a la pantalla del modelo de datos podemos comprobar cómo Power BI ya ha inferido la relación entre el grupo y los usuarios.
3. Elaborar el panel Power BI
Por último, tan solo nos quedaría elaborar el panel en sí con la información que hemos incorporado.
¡Te ayudamos!
Como has podido comprobar, el análisis de información geoposicionada con PowerBi tiene un potencial enorme y permite resolver problemas como:
- Optimización de rutas y horarios.
- Imputación de costes a actividades.
- Análisis de congestión en determinadas zonas.
- Cálculo de ratios e indicadores de productividad.
Si estás interesado en crear unas analíticas de Power BI o implementar alguna métrica especifica con la información generada en Situm, nuestro equipo de soporte estará encantado de proporcionarte la plantilla y ayudarte en el proceso de elaboración de tu panel.