alrededores alrededores Usando R en entornos colaborativos Carlos J. Gil Bellosta Febrero 2010

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1 alrededores Usando R en entornos colaborativos Carlos J. Gil Bellosta Febrero 2010

2 Introducción Contenidos R y yo: lo que R tiene que ver conmigo Organizando la comunidad de usuarios de R Las jornadas y yo: lo que yo tengo que ver con las jornadas R en la empresa Moraleja(s)

3 Introducción R y yo: enamorado de la productividad Software libre A tale of two languages: SAS y R Productividad, productividad, productividad Se puede extrapolar esta productividad a otros ecosistemas?

4 Introducción Organizando la comunidad de usuarios de R En algunos países existen organizaciones de usuarios de R Unos cuantos usuarios de R en España pensamos en organizar de alguna manera a la comunidad de usuarios de R Desarrollamos una estrategia en tres niveles: Crear una lista de correo, R-help-es, gestionada por CRAN Organizar unas jornadas de usuarios (tuvieron lugar en Murcia, en noviembre) Aprovechar la ocasión para crear algún tipo de estructura permanente: Un portal de recursos (código, cursos, exámenes, ofertas de trabajo, etc.) Sentar las bases de una asociación de usurios que asumiera la responsabilidad de organizar jornadas, la administración del portal, etc. Fomentar las reuniones locales de grupos de usuarios (Madrid, Barcelona, etc.)

5 Introducción Las jornadas y yo: haciendo oír el nombre de R fuera de la universidad Contexto: las I Jornadas de Usuarios de R en España Mi interés: fomentar el uso de R en la industria Un X% (X próximo a 100) de los estudiantes acaban trabajando fuera de la universidad Explorar vías de colaboración entre la empresa y la universidad

6 Introducción R en la empresa R, como todo, tiene sus ventajas (sobre las que no abundaré) y sus inconvenientes: dificultad para manejar grandes volúmenes de datos aprendizaje difícil no deja de ser un lenguaje de dominio no es colaborativo De lo anterior surge una serie de cuestiones: Qué sitio tiene R en la empresa? Cómo solventar las restricciones que impone el marco corporativo?

7 Introducción Objetivos de la charla Encuadrar R dentro de un marco empresarial Dibujar un entorno de software adecuado para R en tales ámbitos (sin perjuicio de otros) Extraer lecciones que puedan extrapolarse a otros entornos Presentar una serie de ĺıneas de investigación

8 Entornos corporativos Introducción y ejemplos Un pequeño glosario: back/middle/frontoffice Frontoffice: Extensión del mostrador de un comercio o un banco Herramientas de sobremesa e interfaces web Usuarios poco sofisticados y alérgicos a la complejidad Backoffice: Extensión de la trastienda de un comercio Gran parte de la labor: archivado de datos (datawarehouses) Herramientas: gestores de bases de datos, ETL En este área subsisten dinosaurios como COBOL, mainframes, UNIX obsolescentes,... Middleoffice: Actividades muy variadas: márketing, contabilidad, informes de gestión, etc. Compartimentado en departamentos pequeños de bastante autonomía Suelen replicar la estructura de back/middle/frontoffice a pequeña escala

9 Entornos corporativos Introducción y ejemplos El ecosistema natural de R es el middleoffice Sermepa: fraude con tarjetas de crédito Endesa: gestión del riesgo y establecimiento de ĺımites en operaciones Novartis: optimización de las poĺıticas de márketing Telefónica: fraude en llamadas de móvil Carrefour: geomárketing BBVA (Tú cuentas): motor de recomendaciones ING Direct: concesión de tarjetas de crédito Crédito y caución: asignación de scorings a empresas Orange: fugas de clientes (churn) Banesto: riesgo operacional Y, por supuesto, la industria de los seguros,...

10 Entornos corporativos R en la empresa R en departamentos de vocación anaĺıtica Los departamentos anaĺıticos también tienen una estructura BMF Backoffice: el datamart departamental Frontoffice: usuarios sin formación cuantitativa que crean informes, etc. y utilizan herramientas de oficina Middleoffice: SAS, SPSS, Business Objects, Excel,... El objetivo de la charla es el de mostrar cómo R puede utilizarse eficientemente como herramienta de middleoffice Para ello, es requisito indispensable, de cara al backoffice, que pueda: Comunicarse de manera eficiente y transparente con los gestores de bases de datos Gestionar volúmenes importantes de datos para competir con, por ejemplo, SAS Y, de cara al frontoffice, que pueda: Ocultar su complejidad frente a los usuarios finales Generar informes y resultados en formatos corporativos

11 Entornos corporativos R en la empresa Una solución R-céntrica ETL: Kettle (kettle.pentaho.org) DBMS: Postgres (www.postgresql.org) Herramienta anaĺıtica: R Interfaces: Web: Rapache (biostat.mc.vanderbilt.edu/rapache) KNIME (www.knime.org) Generación de informes: KNIME BIRT (www.eclipse.org/birt)

12 Las soluciones, una a una PostgreSQL PostgreSQL y bases de datos Bases de datos: la gran asignatura pendiente de la universidad PostgreSQL (o Postgres) es un gestor de bases de datos libre Según algunos, es el más avanzado Función de la base de datos dentro de un grupo de trabajo: Persistencia Concurrencia Potencia de cálculo: admite cargas de trabajo pesadas en volumen

13 Las soluciones, una a una PostgreSQL Bases de datos y tablas: matematización de la información Tablas: no son ficheros, son funciones (en el sentido matemático del término) Organizan de manera lógica, relacional, la información De la experiencia: cuanto más lógicamente se organiza la información menos espacio ocupa, más eficientemente se accede a ella y más fácil resulta entenderla

14 Las soluciones, una a una PostgreSQL Vistas: un ejemplo create view op_cc_x_mes as select month( fecha ) * year( fecha ) as mes, count(*) as n_oper from productos as a, desc_productos as b, operaciones as c where a.id_prod = c.id_prod and a.tipo_prod = b.tipo_prod and b.desc_prod = tgt_cred group by month( fecha ) * year( fecha ) order by mes;

15 Las soluciones, una a una PostgreSQL Vistas: el puente con R Pueden definirse desde dos puntos de vista distintos: Consultas almacenadas Perspectivas sobre los datos Representan el puente entre: La estructura de almacenamiento de los datos La estructura de uso de los datos Permiten encapsular elegantemente la sumarización de los datos para su uso posterior con R

16 Las soluciones, una a una PostgreSQL R, gigas y bases de datos Trabajando con bases de datos también pueden afrontarse desde R problemas que requieren manejar conjuntos de datos grandes: Un conjunto de datos grande puede cargarse en una base de datos y luego, desde R, cargar columnas individualmente Postgres permite realizar muestreos de una tabla grande para realizar primeros análisis de los datos: select * from tabla_muy_grande order by random() limit 1000

17 Las soluciones, una a una PostgreSQL Más allá de SQL: funciones y R embebido Algunos gestores de bases de datos admiten no sólo SQL sino, también, lenguajes procedimentales El lenguaje procedimental por excelencia es PL/SQL (de Oracle) Postgres puede programarse en varios de ellos: PL/pgSQL, un dialecto de PL/SQL Otros como PL/Perl y PL/Python PL/R (http://www.joeconway.com/plr), que permite ejecutar ejecutar código de R directamente en la base de datos

18 Las soluciones, una a una Kettle y ETL Bases de datos y ETL El uso de una base de datos introduce un nivel adicional de complejidad La extracción, transformación y carga puede representar hasta el 80% del esfuerzo de un proyecto de minería de datos La gestión de cargas de datos procedentes de diversas fuentes es tediosa Existen herramientas que permiten: Automatizar el desarrollo y ejecución de tareas de ETL Gestionar cambios, auditar los procesos, etc. Convertir los procesos de ETL en una commodity

19 Las soluciones, una a una Kettle y ETL ETL y Kettle Kettle es una herramienta de ETL que forma parte de Pentaho Desarrollada en Java Cuenta con un interfaz gráfico

20 Las soluciones, una a una KNIME KNIME KNIME (www.knime.org) es... parecido a Weka Está desarrollado en Java y liberado con licencia Aladdin (parecida a la GPL) Utiliza Eclipse RCP como plataforma Tiene una arquitectura (y vocación) abierta y extensible Posee módulos de integración con R Originalmente, fue un software de vocación académica

21 Las soluciones, una a una KNIME Paseo por el GUI de KNIME El GUI de KNIME es una perspectiva de Eclipse Los proyectos se despliegan en forma de grafo, con los nodos ejecutando operaciones diveras Los nodos se agrupan en clases: E/S, visualización, estadítica, etc. Existen nodos para crear código en Java, Python y R Pueden usarse los algoritmos de Weka

22 Las soluciones, una a una KNIME Desarrollo de nuevos nodos La estructura abierta de KNIME hace que sea sencillo desarrollar nuevos nodos Existen APIs bien documentadas para tal fin En principio, los nodos se extienden en Java Pero es posible (y sencillo) encapsular código generado con R en nuevos nodos

23 Las soluciones, una a una Rapache R en aplicaciones web R sobre una aplicación web permite: Encapsular algoritmos complejos Distribuirlos ya no sólo en un departamento, sino en un universo más amplio de usuarios y colaboradores Realizar un mantenimiento centralizado de la aplicación Aplicaciones: seguros, banca, etc. En bioinformática, existe el Proyecto GEPAS (http://www.gepas.org) con similar espíritu

24 Las soluciones, una a una Rapache El servidor Apache y Rapache Apache es el servidor de aplicaciones web más utilizado Tiene una estructura modular y extensible Existe un módulo, Rapache, desarrollado por Jeffrey Horner, que permite conectar R con Apache

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