5:46
2024-10-25 10:23:32
7:00
2024-10-30 10:32:08
3:47:42
2024-10-30 10:42:07
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2024-10-31 13:42:51
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2024-11-01 09:09:55
36:40
2024-11-04 11:30:04
1:29
2024-11-05 09:32:07
Visit the TAC, Data Catalog, Stewardship course recordings page
WEBVTT
-->
Permíteme que me está cargando las... me está cargando las máquinas un momento, por favor.
-->
Sí, no me estrenes, pero ya veo para ver. Un momento, verifico Denise un momento.
-->
Sí, creo que hubo una interrupción, no sé por qué no te vi a tu máquina.
-->
No, vamos a hacer lo siguiente. Permítame y yo le pego mejor el... porque ahí no vamos a poderlo hacer. Permítame un momento, Denise, y ya le pego eso.
-->
Listo, este es el archivo que me interesa, ese era aquí.
-->
El de ese, listo, ahí está, ese es el archivo que necesitamos.
-->
Y me decía Eva que te sacó, pero veo tu máquina, no puede acceder, ¿qué te sale?
-->
Espérate un momento, Lisa.
-->
Es el que iba a la gime.
-->
Es que yo gime en aquella de pronto, esto es un poco más...
-->
Listo, pero verifique algunos o, bueno, a diferencia de Eva que no puede conectarse si ya descargó esta carpeta y se ubica, por favor, en la subcarpeta que se llama casos de estudio y accede a casos de estudio.
-->
Y se me queda en estos archivos que están aquí, por favor.
-->
Vaya a su browser donde tiene el Talent Data Stewardship, el Data Inventory ese que está aquí, se ubica en esta pantalla, en su Data Inventory.
-->
Y por favor, lo que va a hacer es que va a soltar este archivo clientes1.csv, lo suelta aquí.
-->
Si usted quiere minimizar un poco el explotador, lo suelta aquí.
-->
Eva, coméntanos aquí quién no puede... te salió un error, Eva, por favor.
-->
Bien, esa herramienta que se llama Talent Data Inventory no la tiene usted, pero ese Data Inventory lo que hace es que cuando usted sube un dataset, es lo que hace es que pondera algunos elementos de calidad del dataset.
-->
Y eso es lo que demora porque el hardware que tenemos está compartido por millones de usuarios, entonces se demora haciendo esa parte.
-->
Mientras... listo, Eva, ahora sí, aquí tiene un mensaje, Eva, que dice... no sé si está viendo.
-->
Bueno, mientras Eva...
-->
Perfecto, Eva, entonces si ya puedes empezar a subir tu dataset, si ya los tienes.
-->
Aclaro que este proceso no demora mucho tiempo, porque demora en este caso es porque él intenta hacer unos procesos para determinar la calidad de los datos,
-->
y eso le demora mucho tiempo en el sentido de que no es por la cantidad de datos, sino es que no hay hardware para eso, porque seguramente está compartido con los usuarios.
-->
Eso es simplemente... es por eso que cierto puede demorar.
-->
Eva, me avisa si para que lo dejes ahí.
-->
Bueno, vamos a hacer entonces nuestro primer caso de estudio, vamos a hacer nuestro primer ejemplo.
-->
Para esto voy a hacer la lectura del caso de estudio.
-->
Así puedo acceder a este señor, lo puedo visualizar aquí.
-->
Todos veamos el caso de estudio que vamos a resolver, si quieren lo vean en mi pantalla.
-->
Mientras... listo.
-->
Un momento, por favor.
-->
Por favor, que nuevamente me salió el robot.
-->
No quiere dejar de ser.
-->
Copiando el nuevo enlace a Kaino.
-->
Un momento, por favor.
-->
Bueno, si no lo leo entonces en mi máquina directamente, porque parece que hay algunos problemitas.
-->
Agradecemos la atención. Voy a presentar aquí, si quieren se vaya al TIN un momento, y voy a leer el caso de estudio.
-->
Ok, entonces dice lo siguiente.
-->
El caso de estudio Data Stewardship dice lo siguiente.
-->
La empresa Retail S.A. quiere implementar Talent Data Stewardship para mejorar la calidad que gobierna en sus datos de clientes.
-->
Se definirán dos roles iniciales.
-->
Analista de datos, propietario de la campaña, responsable, y aquí coloco las actividades sobre las cuales debería hacer ese rol.
-->
Responsable de monitorear métricas de calidad e indicadores en Talent Data Stewardship.
-->
Generar reportes periódicos sobre el estado de los datos para áreas interesadas.
-->
Detentar anomalías y problemas en los datos y levantar casos para investigación.
-->
Y es el creador de la campaña.
-->
Y el otro va a ser el ingeniero de datos, que básicamente es el que va a poblar la campaña.
-->
Cuando digo poblar la campaña, es que le va a introducir a la campaña registros, más específicamente datos.
-->
Cada uno de los registros que vayamos entonces a ingresar, va a corresponder con una tarea bajo las definiciones que dice la herramienta.
-->
Y acá tenemos otro perfil que va a ser administrador de datos, es Stewardship.
-->
Que es la persona encargada de corregir cualquier problema de calidad que tenga esos datos.
-->
Entonces, ¿qué es lo primero? ¿Cómo empiezo con este tipo de herramientas?
-->
Lo primero que tiene que usted preguntarse es si tiene el modelo de datos para la campaña.
-->
Cada proyecto nuevo que usted vaya a hacer es una campaña como tal.
-->
Ahora, como es la primera vez, no tenemos el modelo.
-->
Entonces, este modelo lo tengo definido acá.
-->
Entonces, aquí tengo un modelo en el cual tengo identificación, nombre, email, teléfono, dirección, ciudad, edad, sexo, estado civil.
-->
Aquí tengo unas características de reglas de calidad y voy a explicar entonces a medida que vayamos insertando cada uno de los elementos.
-->
Entonces, yo voy a tomar como referencia este documento y usted me sigue por acá en la pantalla como tal ahora sí.
-->
Deja esa pantalla del Data Inventor y ahí quietecita. Ahí todavía está demorando.
-->
Y váyase a la pantalla o a la pestaña del Data Stewards.
-->
Váyase a la pestaña del Data Stewards si es tan amable.
-->
El caso tuyo, Arturo, un momento. Voy a cerrar tu pantalla para que dejes eso que vaya subiendo.
-->
Voy a subir a tu pantalla un momento de forma interactiva. Un momento, por favor.
-->
Para que no cierres ese proceso ahí. Voy a darle aquí clic derecho, duplicar pestaña.
-->
Y voy aquí, permíteme un momentito aquí y hago lo siguiente.
-->
Voy aquí al Data Stewards.
-->
Y te quedas en esta pestaña por favor aquí.
-->
Te quedas ahí.
-->
Perfecto. Dejemos eso que está haciendo aquí. Lo que está haciendo es calidad.
-->
Hay veces que se bloquea y no resuelve. Si no resuelve, entonces más tarde intentamos hacerlo nuevamente.
-->
Déjelo ahí quieto y vamos entonces a crear nuestra campaña.
-->
Profil que tenemos ahora, creador de campañas.
-->
Para esta parte entonces vamos a definir lo primero.
-->
El modelo, porque no lo tenemos. Un modelo de datos puede ser re-usado en n campañas.
-->
Pero como no tenemos todavía, vamos entonces a data models, por favor.
-->
Y por defecto va a encontrar tres modelos de datos que corresponderían a los ejemplos que importamos.
-->
Acto seguido, dele en el botón que dice add data model.
-->
Como es la primera vez, me va a llevar a un tour.
-->
Cierre, por favor.
-->
Listo. Ahora, primero, el modelo, los ateriscos indican por la convención que ya tenemos de muchas cosas en el sistema,
-->
Indica los elementos obligatorios.
-->
Primero, vamos a colocar el nombre del modelo.
-->
Aquí es importante, no solo en esto, pero en esto más importante todavía, que estandarice los nombres.
-->
En este caso vamos a especificar lo siguiente.
-->
Vamos a coger el siguiente estándar.
-->
Vamos a colocarle el prefijo modelo y el nombre del modelo.
-->
Quiere decir lo siguiente. Vamos a hacer lo siguiente.
-->
Vamos a colocarle name, modelo, espacio, clientes.
-->
Y la empleada se llama retains.
-->
El nombre se va a llamar modelo, clientes, retains.
-->
Importante describir el modelo, aunque no es excepcional, entonces vamos a colocar aquí.
-->
Modelo de datos de los clientes de la empresa retains S.A.
-->
Descripción, modelo de datos de los clientes de la empresa retains.
-->
Bueno, evidentemente ya cuando estamos en producción,
-->
ahí sí hacemos una descripción un poco más detallada del tipo de modelo de datos.
-->
Si te preguntas ahora de dónde voy a sacar estos datos inicialmente,
-->
es porque voy a corresponder un dataset que voy a validar los datos con el modelo que voy a crear acá.
-->
Eva se llama modelo, clientes, retains.
-->
Modelo, clientes, retains.
-->
Y la descripción es modelo de datos de los clientes,
-->
modelo de datos de los clientes de la empresa retains S.A.
-->
¿Quién me dice? ¿Quién me habló?
-->
Daniel.
-->
Qué raro, Daniel, vamos entonces.
-->
Un momento, Daniel.
-->
Sí se quedó ahí, ¿Verdad?
-->
Hagamos lo siguiente.
-->
Voy a copiar este texto que está aquí y voy a darle, pues, de modo F5, a ver.
-->
Al parecer, vuelve a estar loqueado nuevamente.
-->
Sí, por favor, siga estando amable, loqueate, siga estando amable.
-->
Entra nuevamente a data models, dale ad por favor ahí.
-->
Pega ahí en el name, creo que yo acá se va a copiar, pégate ahí en el name.
-->
Ahí está modelo retains clientes, mira la descripción para ver si te la guardo.
-->
Entonces, modelo de datos, por favor,
-->
de los clientes de la empresa retains S.A.
-->
Perfecto, continuamos entonces.
-->
Entonces, ahora vamos a definir los atributos del modelo.
-->
No puedes definir campañas si no tienes un modelo.
-->
Entonces, vamos a definir los atributos del modelo.
-->
Dentro del atributo del modelo, voy leyendo acá textualmente, entonces,
-->
nos piden que ese modelo que está ahí tenga un atributo llamado identificación.
-->
En este caso ahora, esta identificación que está aquí,
-->
o lo siguiente, aquí tengo identifier y aquí tengo un name.
-->
Este es como el nombre de la variable con que lo vas a definir
-->
y el name es como quieres que lo visualice.
-->
Te aconsejo que adoptes un estándar.
-->
Adoptemos el estándar siguiente en que ahora los identificadores
-->
los voy a colocar en minúscula sin tilde y sin espacio.
-->
Entonces, voy a colocarlo identificación de este lado.
-->
Lo voy a llamar identificación en minúscula.
-->
Y el name es como quieres que se visualice el dato.
-->
Es prácticamente el label.
-->
Entonces, acá sí lo puedo colocar con espacios y con tildes,
-->
con acentos y te voy a colocar identificación de este lado
-->
con la tilde correspondiente.
-->
Entonces, el identify es el nombre de la variable.
-->
Y el problema de la herramienta, y aquí sí hago una pequeña, digamos, crítica,
-->
es que es muy sensible.
-->
Si, digamos, el campo lo tienes con I mayúscula
-->
y el dataset viene con I minúscula,
-->
entonces ahí ese dato vas a tener problemas.
-->
Por eso es importante que tengas que definir la estandarización
-->
tanto en los nombres de las columnas como en el modelo
-->
como el que va a recuperar los datos.
-->
En este caso adoptamos el modelo de que todo sea en minúscula.
-->
La descripción, pues, aclaremos.
-->
Esa descripción es cuando hay algo que de pronto pueda ser difícil de entender.
-->
Creo que carece de sentido darle una descripción
-->
porque esa sería la identificación del cliente.
-->
Pues ahí está como demás esa descripción,
-->
pero coloquemos simplemente para práctica.
-->
En descripción vamos a colocar aquí identificación del cliente.
-->
Y ahora debes especificar el tipo de datos del elemento como tal.
-->
Ahora, en este tipo de datos vamos a expande por favor aquí
-->
el combo voz.
-->
Y aquí están varios tipos de datos.
-->
Uno que son estándares que ya los conocemos,
-->
que es el texto, el integer, el décima para valores reales,
-->
el tey, el time, time stand y el boolean.
-->
Y esos semantic tags son los que había mostrado anteriormente
-->
cuando inicié la parte del menú.
-->
Todavía no nos vamos a meter con ese semantic tag.
-->
En este caso de forma básica, text.
-->
Le preguntan seguidamente si deseas crear una lista de valores.
-->
En ese caso no vamos a crear lista de valores.
-->
Y ahora aquí me piden un mínimo de longitud y máximo de longitud.
-->
Ese mínimo de longitud y máximo aplica más que todo para valores enteros.
-->
Y acto seguido, aquí me pide una regla de validación.
-->
Estas reglas de validación se hacen a través de expresiones regulares.
-->
Entonces si quizás no estás muy, digamos,
-->
familiarizado con el concepto, creo que no te preocupes.
-->
Porque prácticamente lo que estoy haciendo actualmente
-->
es que yo hace como un par de años
-->
yo tenía que crear mis expresiones regulares
-->
y eso me costaba mucho en tiempo.
-->
Hoy en día lo que estoy haciendo para ser más productivos
-->
es que utilizo la IEA
-->
para que me genere las expresiones regulares
-->
según lo que yo quiero validar.
-->
Entonces lo que deberíamos hacer y vamos a practicarlo más tarde
-->
es que vamos a usar entonces una IEA cualquiera
-->
y le voy a decir que me genere la expresión regular
-->
para validar alguna regla definida por gobierno de datos.
-->
En este caso la vamos a dejar entonces ahí en blanco.
-->
Seguimos entonces.
-->
Si nota en la parte superior derecha
-->
aparece un botón que dice adicional a tributos.
-->
¿Ya lo vio?
-->
Entonces, tele clic en adicional a tributo aquí
-->
para agregar un nuevo elemento.
-->
Si quiere, colapsa este señor aquí el que ya hizo.
-->
Voy acá arribita y lo colapso un momento
-->
para concentrarme nada más en el nuevo atributo.
-->
Según el caso de estudio, me pide lo siguiente
-->
que el identificador sea nombre.
-->
Entonces por estándar me voy a colocar nombre minúscula
-->
y en el label quiero que me aparezca con la N mayúscula
-->
tipo título prácticamente, nombre.
-->
Se me escapó.
-->
Aquí no voy a agregar más nada.
-->
Aquí hay una validación que me dice
-->
que si permite valores vacíos.
-->
En este caso está desactivada.
-->
Yo quiero que sea obligatorio.
-->
Es decir, que no necesita elementos vacíos.
-->
Y ahora hacemos un ejemplo con esa parte de cuando hay vacíos.
-->
Listo.
-->
Entonces ahora veamos lo siguiente.
-->
Vamos a agregar una nueva columna.
-->
Perdón, si listo.
-->
Nada más ese nombre.
-->
Listo.
-->
Cierro aquí y voy a agregar una nueva columna.
-->
Esa columna la voy a llamar y mail.
-->
Y el name le voy a colocar como correo electrónico.
-->
Este electrónico lleva tilde en la O, verdad?
-->
Electrónico en la O sí, me estaba marcando.
-->
El nombre identificador es email, todo en minúscula
-->
y quiero que el label aparezca como correo electrónico.
-->
Por práctica, por buena práctica, perdón,
-->
te aconsejaría lo siguiente.
-->
Que cuando hay modelos que son muy largos
-->
y de pronto la herramienta pueda tener un error,
-->
puedas perder el trabajo.
-->
Entonces vas guardando el modelo
-->
y acto seguido lo sigues editando.
-->
Entonces vamos a darle aquí en 6 data model
-->
para que nos vaya guardando el modelo
-->
por algún error.
-->
Por algún error que pueda suceder,
-->
pueda recuperar ya lo que ya venía haciendo.
-->
Voy a darle aquí en safe
-->
y debería aparecer el nombre del modelo que ya agregó.
-->
Aquí aparece modelo cliente retail.
-->
Hagamos algo.
-->
Entonces hagamos un pequeño break de 10 minutos.
-->
Cada dos horas hacemos un break de 10 minutos.
-->
Tomamos algo frío o caliente entonces
-->
y volvemos en 10 un poco más reposaditos.
-->
Volvemos entonces en 10 minutos
-->
para seguir con esta parte del modelo.
-->
Listo, ya vengo.
-->
Listo, gracias a ustedes.
-->
Muchas gracias.
-->
Muchas gracias.
-->
Bueno, volvimos nuevamente.
-->
Estamos ahí conectados.
-->
Bien, para resumir.
-->
Vamos a hacer nuestro primer ejemplo.
-->
Partimos de algo muy sencillo
-->
porque teníamos definido el modelo.
-->
Pero tienes que tener en cuenta que
-->
todas las campañas que vaya a definir
-->
tienen que tener un modelo previo.
-->
Sin el modelo no pudo crear la campaña.
-->
Entonces, bueno,
-->
antes de continuar,
-->
verifiquemos cómo nos fue con la cacería del
-->
ejemplo del data,
-->
el del archivo que estábamos subiendo.
-->
Yo voy aquí a la pestaña esta.
-->
Ya ha demorado mucho tiempo
-->
y yo no creo que suba de manera correcta.
-->
No creo que lo haga ya.
-->
Algunos verifiquen para ver si ya
-->
le subió de manera correcta.
-->
Voy a mostrar aquí el caso de Arturo.
-->
Con tu permiso, Arturo.
-->
Si subió de forma correcta,
-->
entonces...
-->
Dale F5 ahí, Arturo.
-->
Recarga la página esa.
-->
Perdón, Arturo Alfonso.
-->
Qué pena, Alfonso. Me equivoqué el nombre.
-->
Alfonso, dale F5, por favor.
-->
Recarga esa página.
-->
Bien, pero si cargó de forma correcta,
-->
indicaría entonces en que le
-->
aparecen unos parámetros y unos
-->
puntajes, como el que estoy mostrando aquí.
-->
Si no te subió de forma
-->
correcta,
-->
todo esto te aparece en
-->
Chris, exactamente como
-->
lo tengo yo.
-->
Entonces, vamos a hacer una
-->
nueva casería. Vamos entonces a
-->
intentar subirlo nuevamente, porque está
-->
demorando mucho tiempo.
-->
Para esto entonces, hagamos lo siguiente.
-->
Vamos nuevamente a la pestaña del
-->
Talent Data Stemworks.
-->
Crece ahora.
-->
Duplique la pestaña.
-->
Duplique la pestaña.
-->
Váyase al Talent
-->
Data Inventory.
-->
Vaya al Dataset.
-->
Y a los que ya
-->
le subió el primero,
-->
suba clientes2.
-->
.xls
-->
Si no le ha subido ninguno, vamos a
-->
subir
-->
nuevamente clientes1. En el
-->
caso mío, no me subió clientes1. Entonces
-->
lo voy a volver a subir y lo voy a
-->
consultar aquí.
-->
Explico qué es lo que está
-->
pasando ahí. Lo que pasa es
-->
que él intenta ejecutar y
-->
como hay mucho conectado, no tiene hardware para
-->
hacer algunos elementos.
-->
Por cuestiones de
-->
experiencia,
-->
vamos a intentar subir también
-->
el dos. Los que le subió ya el uno,
-->
pues está subiendo el dos, no hay problema.
-->
Pero lo que no ha subido ninguno, vamos
-->
a abrir otra pestaña desde el Data
-->
Steward Sheet. Vamos a darle aquí
-->
nuevamente duplicar.
-->
Vamos a darle aquí
-->
en Data Inventory.
-->
Dataset.
-->
E intente subir ahora
-->
el cliente2.xls.
-->
Si ya,
-->
como el caso Alfonso, ya lo está subiendo,
-->
pues no lo hagas. Déjalo ahí que vaya
-->
subiendo en la otra ventana. Entonces,
-->
dejamos eso aquí
-->
para ver si nos alcanzamos a...
-->
Aquí nos pide que
-->
validemos.
-->
Bueno, para el segundo me salió algo extraño.
-->
El formato del segundo es Excel.
-->
Dígale que tiene
-->
Header.
-->
El Excel.
-->
Aquí en Stack Header.
-->
Lo colocan uno si te apareció esta
-->
ventana.
-->
Le da Pallidate y listo.
-->
Y él intentará subir nuevamente
-->
ese que está ahí.
-->
A mí sí va a ser raro que no haya subido
-->
ese señor.
-->
Aquí me pide lo guiarme nuevamente.
-->
Bueno,
-->
que raro que
-->
me haya
-->
no haya subido todavía.
-->
Entonces, déjelo ahí.
-->
Espera, me subió uno.
-->
Me subió el que se llama
-->
clientes1 y la segunda vez que lo intente.
-->
clientes1 me subió
-->
y cliente2 está
-->
subiendo entonces.
-->
El caso
-->
de Arturo creo que está subiendo
-->
clientes2, ¿verdad? Y te salió un error ahí.
-->
Me parece a mí.
-->
Dale ahí el formato
-->
en format Arturo, por favor.
-->
Dale click en el combo vos.
-->
Ah, bueno, auto detect
-->
para ver si lo detecta. Bueno, sí.
-->
Vamos a ver si detecta el formato.
-->
Sí, lo detectó. Dale Validate entonces.
-->
Dale Validate.
-->
Y lo dejas ahí entonces.
-->
Perfecto.
-->
Dejamos eso quieto un momento
-->
y nos vamos nuevamente al
-->
datastewarship
-->
que es la ventana
-->
inicial que la copiamos. Vamos al
-->
modelo y abrimos nuevamente
-->
el modelo para seguir editando.
-->
Estamos en la
-->
columna correo electrónico.
-->
Vamos entonces a
-->
validar el que el
-->
correo tenga un formato.
-->
Seguramente ya
-->
has podido tener de pronto en tu
-->
empresa alguna validación
-->
específica con algunos datos.
-->
En este caso vamos a simular entonces
-->
que yo quiero que el correo tenga un
-->
formato específico.
-->
Para hacer esa validación tengo
-->
prácticamente pues dos formatos
-->
y tres formas.
-->
La primera forma es que haga la
-->
validación directamente en la columna.
-->
Es decir, donde dice
-->
validation pattern, este que está aquí.
-->
El text file
-->
que está de último.
-->
Y ahora
-->
si tienes
-->
poca, ninguna, mucha experiencia, yo creo
-->
que
-->
generar un regex
-->
hoy en día pues no es que sea complicado.
-->
Hay unos regex que son complicados, hay que negarlo.
-->
Pero yo creo que
-->
te gastas mucho tiempo. Entonces hagamos
-->
lo siguiente todos. Abramos aquí una nueva
-->
pestaña, a ver si no te deja.
-->
Y vamos a acceder a ChatGPT.
-->
Aquí vamos a decir
-->
no te deja aquí, listo.
-->
Me pregunta iniciar
-->
ahora, le doy start now.
-->
Y nos quedamos ahí
-->
entonces.
-->
ChatGPT
-->
Y le voy a decir
-->
lo siguiente.
-->
Voy a escribir el siguiente
-->
prompt, lo voy a escribir aquí en un notepad para que todos
-->
los dejamos, tengamos el mismo prompt.
-->
Le voy a decir
-->
genera
-->
una expresión regular
-->
regex en inglés
-->
regular expresión
-->
expresión regular
-->
que valide
-->
un correo
-->
electrónico
-->
en el siguiente
-->
formato.
-->
Dos puntos, le voy a decir
-->
texto
-->
arroba
-->
texto.com
-->
Genera una expresión
-->
regular que valide un
-->
correo electrónico en el siguiente
-->
formato.
-->
Texto arroba texto.com
-->
¿Qué fue que le pidió?
-->
Que se lo guiara, pero a mi no me pidió que me lo guiara.
-->
En el caso de que
-->
no sé porque yo di start now y me
-->
llevo aquí, aquí le puedo colocar
-->
este señor que está aquí.
-->
Pero yo creo que nada más
-->
me deja.
-->
Si quiere
-->
para que yo se lo guie ahí, yo lo ejecuto acá
-->
y le comparto
-->
y ahí me da la expresión regular
-->
que hace la validación.
-->
Dale start now ahí, va un momento
-->
a ver.
-->
Ahí listo.
-->
Y ahí coloca el
-->
siguiente prompt.
-->
Genera
-->
una expresión regular que valide un
-->
correo electrónico en el siguiente
-->
formato.
-->
Pero te pidió, claro, porque te pidió
-->
pero no se ponga,
-->
no se lo guie porque si no demoramos
-->
si quiere lo guiar, si quiere yo le mando
-->
lo que generó.
-->
Por ejemplo, Daniel,
-->
yo ahora que te veo ahí, voy a tu pantalla
-->
un momento.
-->
Coloca ahí entonces
-->
te pidió otro correo.
-->
No sé.
-->
Porque está pidiendo
-->
otro correo.
-->
No me pidió.
-->
Vete a la chachipetía a la pantalla anterior
-->
un momento.
-->
Dale start now un momento ahí para ver si te lleva ya.
-->
Start now.
-->
Escriba el prompt ahí.
-->
Que te envía.
-->
No sé, bueno, ahí sí no sé
-->
por qué está haciendo eso. Permítame mejor
-->
yo comparto la expresión regular
-->
entonces.
-->
Para que no haya
-->
muchos problemas. Entonces
-->
voy aquí
-->
mejor voy a mi
-->
máquina
-->
que ya estoy lo guiado con chachipetía
-->
y voy a escribir aquí
-->
nuevamente, genera una expresión
-->
regular
-->
que valide
-->
si quiere lo hacer
-->
directamente no la máquina editora sino afuera y lo
-->
copia o pega, que valide
-->
un correo electrónico
-->
en el siguiente
-->
formato.
-->
Formato.
-->
Texto
-->
arroba texto
-->
punto pom.
-->
Listo. Entonces aquí me lo
-->
genera, control C
-->
y lo voy a pegar aquí
-->
en el chap.
-->
La expresión regular esa que
-->
está ahí.
-->
Tome esa expresión regular que pegué
-->
en el que copié en el chap
-->
y la pega ahí
-->
en ese
-->
en el campo, campo que se
-->
llama
-->
correo electrónico
-->
momento, muestro aquí
-->
la pantalla
-->
listo, minimizo
-->
todos estos señores
-->
data
-->
este que está aquí
-->
y ahí
-->
pego la expresión regular.
-->
Creo que
-->
carece de sentido el desgaste
-->
ya me subió cliente entonces
-->
carece de sentido el desgaste
-->
de definir
-->
esa
-->
o el tiempo
-->
que te puede demorar
-->
definir la expresión regular. Creo que con cualquier
-->
guía que tengas te va a ayudar.
-->
Bueno,
-->
seguimos con el modelo.
-->
Sigo con el modelo
-->
entonces. Voy a crear
-->
un nuevo atributo.
-->
Porque veo que
-->
ya la mayoría pues creo que ya
-->
agregó esa parte.
-->
El nuevo atributo
-->
lo voy a llamar teléfono
-->
todo el minúsculo
-->
por el estándar que definí y acá lo voy a colocar
-->
con tilde y con la primera
-->
mayúscula, teléfono
-->
Bien, como dato particular
-->
entonces
-->
para que una expresión regular la pueda
-->
aplicar el campo tiene que ser tipo
-->
texto. Si no
-->
hay problemas y la expresión regular
-->
no la tiene en cuenta.
-->
En este caso vamos a escribirle y vamos
-->
a hacer para que ya que bueno hay cosas que son sencillas
-->
supongamos que yo quisiera
-->
que el caso de Colombia
-->
tiene
-->
por ejemplo en algunas áreas
-->
el siguiente formato. Vamos a un
-->
formato sencillo. Cinco cinco
-->
guión cinco cinco cinco
-->
o sea tres números guión cuatro números.
-->
Entonces
-->
esto lo podemos hacer de la siguiente forma. Vamos
-->
a escribir la expresión regular sería
-->
que vamos a tener
-->
tres dígitos al inicio
-->
guión
-->
slash de
-->
no tiene que apreciar la memoria. Simplemente
-->
esta expresión regular la puede haber hecho con JPT
-->
solamente es para escribirla.
-->
Copie esto exactamente
-->
y lo va a pegar allá en la validación
-->
del teléfono. Eso es lo que
-->
me debe validar es que este correspondido
-->
primero con tres números seguido de
-->
un guión y después cuatro números.
-->
Entonces pegue eso
-->
que está aquí o cópelo perdón
-->
no lo copió.
-->
Dijiste esto
-->
en el campo por favor para que
-->
valide el
-->
teléfono.
-->
Control C
-->
y queda de este lado.
-->
Bien continuamos
-->
sigo entonces voy a crear
-->
otro atributo
-->
no si quieres la comparto
-->
¿Quieres que la comparte?
-->
Ah listo entonces sería de esta manera
-->
la copio de este lado
-->
D guión
-->
tres
-->
D
-->
cuatro
-->
ahí la mandella
-->
ahí está
-->
Listo pues continuamos entonces
-->
ya acabamos
-->
vamos entonces
-->
a adicionar un nuevo atributo
-->
eh note lo siguiente
-->
si el modelo es muy grande
-->
te puede costar mucho
-->
a nivel de tiempo
-->
crear el modelo
-->
porque sin el modelo
-->
no puedo definir la campaña. Vamos a agregar
-->
entonces dirección
-->
la coloco todo en minúscula
-->
y el name va a ser dirección
-->
con la tilde
-->
en la O y con la D mayúscula.
-->
Ya casi estamos finalizando
-->
este modelo listo
-->
vamos a agregar un nuevo atributo
-->
que lo vamos a
-->
llamar ciudad todo en minúscula
-->
y el nombre va a ser
-->
ciudad con D mayúscula
-->
no tienes tipo texto no hay ningún problema
-->
lo dejo exactamente igual
-->
ciudad y ciudades
-->
voy a agregar aquí un atributo ahora
-->
nuevo lo voy a llamar
-->
edad todo en minúscula
-->
y el nombre la E mayúscula
-->
edad con una pequeña
-->
particular lo voy a hacer de tipo entero
-->
y quiero que mínimo
-->
la persona
-->
sea igual o mayor
-->
a 18 años entonces
-->
aquí puedo como el dato es entero
-->
el mínimo y el máximo lo puedo aplicar
-->
en este caso necesito un mínimo
-->
mínimo de cuánto 18
-->
en este caso
-->
no quiero aplicar máximo
-->
solamente mínimo
-->
agregamos aquí un nuevo
-->
atributo
-->
que lo vamos a llamar sexo
-->
sexo
-->
estos términos son complejos hoy en día
-->
por la diferencia de pensamiento
-->
pero no nos vamos a discutir esa parte
-->
sexo
-->
sexo en minúscula y sexo con
-->
ese
-->
mayúscula en el
-->
solamente a nivel
-->
de text quiero que ese valor
-->
reciba dos campos
-->
F de femenino
-->
M de masculino
-->
entonces cuando tú tienes un
-->
listado de elementos a recibir
-->
puedes hacer lo siguiente
-->
aquí hay una opción que dice
-->
definir lista de valores
-->
por favor dele click ahí
-->
responde para que se active
-->
y le aparece un más
-->
para agregar un valor
-->
démosle entonces
-->
M
-->
y le aparecen
-->
dos chulitos
-->
un chulito con un más significa que si
-->
doy chulito con más voy a agregar
-->
S y me permite
-->
agregar uno diferente y el segundo
-->
chulito significa que voy a agregar S pero no voy a agregar
-->
más entonces voy a agregar
-->
chulito con más para que quiero
-->
adicionar S y agregar uno nuevo
-->
chulito con más
-->
y le doy ahora F
-->
y ahora le doy el segundo chulito porque no quiero
-->
nada más agregar S y no uno nuevo
-->
y tengo esos
-->
valores que están ahí
-->
por último agrego el
-->
último atributo que es
-->
listo aquí atributo
-->
y vamos a llamarlo estado civil
-->
todo pegado estado civil
-->
estado civil
-->
y ahora
-->
el name lo voy a colocar
-->
estado civil separado por espacio y
-->
cada palabra
-->
la inicial en mayúsculo, estado civil
-->
agregue por favor
-->
solamente
-->
los siguientes valores por
-->
favor vamos a definir una
-->
lista de valores
-->
y va a agregar lo siguiente
-->
soltero
-->
y soltera
-->
nada más
-->
para ver cómo se comporta el
-->
software soltero y
-->
soltera
-->
y por favor salva el
-->
modelo
-->
ya usted
-->
como tiene experiencia
-->
de pronto en
-->
en parte su trabajo
-->
ya va pensando
-->
como la herramienta
-->
empieza a trabajar
-->
empieza entonces si tiene varias
-->
campañas cada campaña tiene que estar asociado
-->
a un modelo si los modelos
-->
son muy cambiantes y no repetitivos
-->
entonces hay un
-->
desgaste en tiempo por cada
-->
modelo que voy a definir una campaña
-->
entonces
-->
aquí te puedo dar una sugerencia mientras
-->
terminas esa parte
-->
algunos están terminando
-->
si el caso es muy particular
-->
si claro como no
-->
no dígame dígame que bien
-->
a mínimo 18
-->
si verifique que el tipo
-->
se entero
-->
si nada más
-->
mínimo 18
-->
quien es
-->
denis verdad
-->
voy a su pantalla un momento
-->
perfecto
-->
baje a sexo por favor
-->
si está nada mal
-->
para ver si tiene la lista de valores
-->
perfecto
-->
baje
-->
M y F perfecto
-->
el estado civil sigue bajando
-->
disto y nada más con lo que es
-->
ahora si lo que estás
-->
pensando es resolver incidencias
-->
básicamente tienes el mismo
-->
modelo
-->
no es tan fácil, porque el mío
-->
modelo lo puede usar en veces
-->
diferentes campañas. Si es el
-->
caso contrario en que la
-->
incidencia que quiere resolver
-->
los modelos van a ser
-->
cambiantes, yo te aconsejaría
-->
que buscaras la forma en cómo
-->
haces para automatizar esta
-->
parte. Yo yo más o menos tengo
-->
algo de de esa
-->
automatización es lo siguiente.
-->
Yo tengo una plantilla que es
-->
un prom, esa plantilla la
-->
ejemplo en en Word, tomas eso y
-->
lo copias en un lo que tú
-->
quieres y eso va a generar un
-->
archivo punto punto Jason. Ese
-->
punto Jason lo que hago yo es
-->
que lo importo automáticamente
-->
a la herramienta y pues ya
-->
demoro prácticamente tres a
-->
cinco minutos haciendo un
-->
modelo. O sea no me desgasto
-->
atributo por atributo, sino
-->
nada más ya coloco los
-->
nombres, los tipos de datos
-->
y con el con cualquier
-->
meto ese prone ahí y me genero un archivo JSON y con el JSON lo que hago es importar. ¿Dónde lo
-->
importo? Pues voy a mostrar aquí, aquí está una opción que dice importar data model. Entonces me
-->
genera JSON e importo. Creo que es una manera para ser más productivo si es el caso. Tienes que
-->
ir pensando cómo lo vas a ir a usar, si es que cada vez voy a usar un nuevo modelo o si nada
-->
tengo un modelo genérico. Bueno ahí sí, si es un modelo genérico pues es más sencillo.
-->
Eso simplemente por recomendación. Sigamos ahora. Lo primero que hay que hacer es definir el
-->
modelo. En este caso ya definí el modelo. Lo segundo que vas a hacer ahora vamos a definir
-->
la campaña. ¿Por qué? Porque ya tengo el modelo. Entonces nos vamos a la sesión que dice campañas,
-->
por favor. Y nos vamos a la sesión que dice adicionar campaña.
-->
Perfecto. Recuerda que este es el perfil del modelo de negocio. Es decir, la persona que
-->
es la clave del negocio. Primero, pues sencillo, pues el nombre de la campaña vamos a definir
-->
como estándar en que le vamos a colocar el perfil de campaña. Le voy a colocar aquí
-->
campaña, clientes, retail. Segundo, pues la descripción que es opcional me parece que
-->
deberías estandarizar que si el software, la forma en que va a usar el software, en que te
-->
hagan la descripción, recordando es para un tercero que vaya a entender que es lo que
-->
hace la campaña. Entonces vamos a colocar como descripción campaña que tiene como objetivo
-->
mejor sí, dígame. Listo, no hay problema. Vamos a ver. Listo, vamos a la campaña. Listo,
-->
vamos a la campaña un momento. Sí, campaña. Y dele adicionar campaña. Recuerde que por qué
-->
no fuimos a la campaña porque teníamos el modelo ya preparado. Nombre de la campaña,
-->
vamos a llamarla campaña, clientes, retail. Y en la descripción, por favor,
-->
campaña que tiene como objetivo mejorar la calidad de los datos de clientes.
-->
Bien, vamos entonces ahora al tipo de campaña. Solamente hay cuatro tipos. Listo, no se preocupen.
-->
Vamos con el más sencillo de todos, que es el de resolución. Vas a corregir al tipo de
-->
algún problema. Y en este caso es un problema de calidad. Entonces voy aquí donde dice tie y voy
-->
a escoger el tipo resolución. Ahí están nada más cuatro tipos. Te recuerdo el primero, solución
-->
de algún problema de calidad. Por ejemplo, verificación. Hay unos errores de algunos
-->
elementos faltantes. Arbitraje. Vas a seleccionar de un conjunto de tareas las
-->
que cumplan unas condiciones. Por ejemplo, lo que te puse el día, había dicho, recursos humanos,
-->
quiere escoger, por ejemplo, un empleado o un candidato. Entonces tú, a partir de los datos
-->
que están ahí, seleccionas unos elementos que cumplan o no cumplan los elementos de calidad,
-->
de esa regla. Agrupamiento que haces para segmentar. Y la de marketing o de fusión es cuando
-->
quieres corregir problemas de publicidad. Vamos con el primero, que es el de resolución,
-->
que es más sencillo. Y aquí viene la parte, si deseas colocarle un tiempo máximo para resolver
-->
las diferentes tareas. Es decir, para resolver la campaña. En este caso, por favor, habilite
-->
enable y exponga y dele click aquí en el combo voz, si es tan amable. Y dese cuenta que
-->
solamente hay dos unidades de tiempo, hora o días. Por qué solamente están esas unidades de tiempo?
-->
Porque la herramienta tiene como objetivo resolver problemas de calidad en un tiempo muy
-->
corto. Por eso es que no tiene de pronto un calendario de fecha de inicio, fecha fin,
-->
sino que tú lo que expones es número de días. Entonces, por favor, vamos a colocarlo
-->
en horas, una hora. Y aquí aparece el nombre del dueño de la campaña. A todos nos debe aparecer
-->
el mismo usuario, ok? Porque solamente tenemos un usuario creado. Pero tú puedes hacer lo
-->
siguiente. Tú puedes tener dentro de tu empresa tres perfiles como creador de campaña. Entonces,
-->
tú puedes crear la campaña tú y darle permiso como creador de campaña a los dos restantes,
-->
si es el caso. Entonces, ya aquí tienes que definir cómo te organizas internamente. Pero
-->
este menú lo que me permite es que una misma campaña tenga varios dueños. Digamos para que
-->
los amiguites los dos. Esa es la idea. Por defecto, tenemos lo siguiente ahora. Nada más
-->
el usuario que definimos. Ahora vas a definir los roles. Básicamente esos roles son de tus
-->
data stewards. ¿Qué es un data steward? Es un administrador de datos que te va a ayudar a
-->
solucionar un problema en este caso de calidad de datos. Entonces, tú puedes definir los roles
-->
que tú quieras. Vamos a definir tres roles iniciales. Agrégale aquí donde dice add role,
-->
dos veces, por favor, para agregar dos roles base. Vamos a agregar el primer role,
-->
este que está aquí. Vamos a cambiar este nombre que está aquí. De aquí en el lápizito.
-->
Por defecto, me aparece Stewards. Deja clic en el lápizito, por favor. Coloque el perfil role
-->
analista de datos. Seguramente ya tú defines. Quizás ve pensándolo de esta manera. Ya,
-->
bueno, hay algunas empresas que ya tienen definido sus incidencias, tienen un flujograma de las
-->
incidencias, definieron diferentes pasos de la incidencia y qué debe hacer cada uno en cada paso.
-->
Entonces, mira, seguramente te va a tocar definir diferentes roles partiendo lo que
-->
vayas a hacer. Vamos a agregar y cambiar el nombre al segundo y vamos a llamarlo
-->
verificador de datos. O sea, que el primero va a corregir, el segundo va a verificar si
-->
la corrección está bien y el último vamos a colocarlo como gerente de datos. Algúno
-->
lo llama acá en Cuella Mi Amiga. Bueno, Gerente, no sé cómo llamamos de allá. Gerente de datos.
-->
Ese persona va a verificar por última vez que todo esté bien. Es la persona que pues es
-->
quien da el aval para determinar que si la campaña se terminó con éxito. Note ahora que
-->
cada rol tiene que asignarlo a un usuario. Entonces, si tú vas a tener varios data
-->
Stewarts, parte del siguiente hecho. Estos data Stewarts tienen que estar registrados en la
-->
herramienta. Significa que si tú tienes, por ejemplo, cinco data Stewarts, hay cinco usuarios
-->
creados de data Stewarts y eso vale. Es decir, cada asiento que llaman en la herramienta hay
-->
que comprar un determinado asientos partiendo de cuánto Stewart vas a tener. Pero bueno,
-->
listo. Aquí vamos a darle en el combo voz. Me va a permitir nada más me aparece uno porque
-->
nada más te hemos creado uno. Más tarde vamos a crear otros usuarios. Asínele a cada uno de
-->
esos señores. Ahí le asignarás el nombre, buscará, ahí te aparecerán todos los usuarios
-->
que están definidos en la herramienta. Nada más me aparece uno. Pero ya a nivel de producción
-->
en tu empresa vas a tener un listado de data Stewarts. Listo, acto seguido vas a definir el
-->
modelo. Aquí me sale que error interno, pero bueno, voy a asumir que ese error no. Cerrar
-->
a donde quiero llegar a lo siguiente. Si la campaña ya se creó y tú la creaste con este
-->
modelo de datos que cliente retail y no vas a poder cambiarlo a uno diferente en la
-->
campaña muere con ese modelo de datos. Entonces es como este de aquí. Perfecto.
-->
Y aquí viene ahora el workflow. El workflow es el conjunto de pasos que vas a hacer para
-->
resolver el problema en este caso de calidad. ¿Cuánto puedo crear? Los que tú quieras.
-->
Entonces vamos a lo siguiente. Vamos a agregar un nuevo paso aquí.
-->
Ah, es que a mí no me apareció algo. Aquí me iba a aparecer algo. Un momento,
-->
voy a darle aquí a adicionar campaña a ver si me deja. Un momento, por favor.
-->
A mí no me apareció algo que le apareció a usted y pues fue el error que salió.
-->
Algo pasó aquí con el software. No sé si de pronto me ha tocado volver a cargar aquí.
-->
Y creo que perdí esos datos. Campaña. Adicionar campaña. Qué pena. Permítame
-->
empezar aquí. Muy rápidamente había hecho esto aquí. Enable. Había hecho una hora.
-->
Había creado tres roles. El primero era analista. Verificador.
-->
Y el tercero es el agerente de datos. El modelo. Esto no me ha salido. Bueno,
-->
aquí lo que va a definir son permisos de visualización y edición de los datos.
-->
Para algunos casos tú le puedes dar permiso para que él solamente verifique,
-->
pero no actualice. Y para otros puede darle permiso para que visualice y también edite.
-->
Aquí viene algo interesante de entender. Es si la herramienta es capaz de haber encontrado un
-->
error y actualizarlo a nivel, por ejemplo, de base de datos. No es la función de ella.
-->
Me explico de esta manera. Somos gamos que tú haces una campaña de calidad de datos y
-->
de una tabla. Se detectaron unos problemas. La herramienta los corregió, pero no hace una
-->
corrección directa o por lo menos en versiones anteriores fallaba sobre la tabla original.
-->
La idea es que tú definas la incidencia y que alguna la corrige.
-->
Bajamos por acá entonces y aquí tenía un nuevo listo. Vamos a agregar el, vamos a cambiar el
-->
nombre aquí. A este paso lo voy a llamar analizar y verificar. Lo voy a llamar analizar
-->
y corregir el primer paso. Y primero se lo va a asignar al analista. Segundo paso es
-->
verificar. Verificar. Se lo asignan al verificador. Aquí lo coloqué muy genérico. Voy a
-->
cambiar el nombre que ha terminado. Quien decide que la campaña está terminada,
-->
entonces va a ser el gerente de datos.
-->
Creo que faltó un paso, me parece a mí. Está bien, está bien, está muy pequeño. Ese segundo
-->
que tienes ahí, ese segundo es verificar. Ese verificar, ese paso. El último es terminar.
-->
Lo que fue terminar.
-->
Perfecto. A veces voy a adicionarlo aquí mejor por si las dudas y después lo vuelvo a ver.
-->
El adicionar, por favor, de pronto pierde los datos como el caso mío anteriormente.
-->
Bueno, me avisa, no sé, Arturo y el caso de él. Cuando termine le das adicionar campaña,
-->
por favor, para que le quede guardada y después no pierde los datos ahí,
-->
adicionar campaña. ¿Tiene algún error? No sé, muestro para ver.
-->
¿Qué pasa? ¿No te voy a guardar, Arturo? Está adicionado para ver.
-->
Sí, se quedó colocado porque muchos que estaban sobre el tenan, seguramente creamos
-->
que era, para eso. Después que la cree, por favor, para poderla editar, se coloca el mouse encima
-->
del nombre de la campaña y le va a aparecer un menudo de opciones. El primer icono es para ver
-->
las estadísticas de la campaña, pues como no la hemos iniciado, pues las estadísticas están en cero.
-->
El segundo atributo, que es el engranaje, es el símbolo oficial de la configuración,
-->
es para editarlo. Si le da clic ahí, va a poder acceder a la campaña y hay cosas que
-->
puede cambiar y otras que no. Por ejemplo, el modelo no lo puedo cambiar, el modelo
-->
de datos, aquí me aparece, no lo puedo cambiar. Si puedo cambiar los roles, las asignaciones,
-->
el workflow tampoco lo puedo cambiar. ¿Qué pasaría si me equivoqué? Bueno, si te
-->
equivocastes, lo más recomendable es que copies la campaña y la campaña, hagas un duplicado
-->
de la campaña como tal y en el duplicado si te va a permitir cambiar lo que tú quieras para
-->
no perder de pronto lo que ya tenías hecho. Eva, ¿no le deja guardar o qué? Le sale así.
-->
Listo, creamos el segundo paso que es ahora, listo, ya creamos la campaña,
-->
me voy nuevamente al menú que venía anteriormente que es este de aquí.
-->
Listo, entonces este perfil hasta aquí, tenemos el perfil de usuario de negocio que
-->
es el que crea la campaña. Ahora viene el otro perfil que es el operador de campaña,
-->
que es el que define las tareas. Las tareas las podemos hacer de una, dos, tres formas,
-->
perdón, cuatro formas de hacerlo. La primera forma es que utilice una herramienta que se
-->
llama el Talent Studio. La otra forma es que utilice una herramienta que se llama el
-->
Talent Pipeline que está aquí en el software que estamos conectado ahora, el de Talent Cloud.
-->
La otra forma es que cree y adicione las tareas de forma manual y la última es la
-->
siguiente. Por favor, váyase al menú en la parte superior derecha donde aparece el nombre,
-->
el nombre suyo, superior derecha, está un avatar y su nombre y está con una especie
-->
de combo voz. De este lado aquí le da click. No, viento, no me lo deje ahí tan fácil.
-->
No, eso lo hago más tarde porque después hay que llegar a una URL específica. La otra
-->
forma es que llamo una SAP y seguíamos hasta la SAP pero mejor la muestro más tarde para
-->
terminar el ejemplo como tal. Cuatro formas, vamos, te voy a explicar solamente una de las
-->
cuatro que es usando el Pipeline. Mira qué vamos a hacer aquí. Vamos a duplicar esta
-->
esta pestaña por favor. Y te quedo debiendo la otra, la cuarta forma,
-->
te la voy a mostrar más tarde. Te vas al menú de las herramientas de la suite,
-->
aquí en la parte superior donde tienes el combo voz y es una opción que se llama
-->
Pipeline Designer que es la última.
-->
Este es un perfil diferente al del creador de la campaña, es un perfil un poco más técnico.
-->
¿Qué es lo que vamos a hacer? Vamos a poblar o vamos a inquestar de registros la campaña.
-->
Cada registro corresponde a una tarea. Listo, entonces, es una herramienta muy parecida,
-->
una herramienta tipo ETL. Vamos entonces a lo siguiente ahora. Vete a donde dice Add
-->
Pipeline. Inicialmente te va a mostrar pues el primer tour. Bueno, pues cierra la ventana
-->
que te aparece mostrando el tour. El caso de María Cierre es la pestaña del canvas que
-->
tiene ahí porque ese es el servicio para poder manipular como tal ya la herramienta.
-->
Primero, vamos a cambiarle el nombre al Pipeline. Esta es una herramienta ETL donde
-->
vamos a hacer un Job. La palabra Job es sinónimo de Pipeline y sinónimo de workflow.
-->
El caso particular de Talent Studio utiliza el concepto de Job. El caso de esta herramienta
-->
usa el concepto de Pipeline. El caso de Gluc utiliza el concepto de workflow que
-->
son herramientas de tipo ETL. Es, digamos, la misma palabra para describir específicamente
-->
un flujo gráfico de datos. Vamos a cambiar el nombre. Entonces, no dice Spiral Eye 1,
-->
coloque el mouse y le va a aparecer ahí un lápiz para editar. Cambia el nombre y llámelo
-->
de esta manera. Vamos a llamarlo Poblar, Poblar, Campaña, Retail. Y le da Enter.
-->
Eso es lo único que va a hacer es cambiarle el nombre.
-->
Ojo, que estamos en el segundo rol. Primer rol era el de creador y este es el de operador.
-->
Tiene que ir viendo para ver si le va a tocar todos los roles a usted, si quizás
-->
usted es el que va a buscar los datos y va a llenar la campaña como el ejemplo que
-->
vamos a hacer. Bueno, esta herramienta es muy intuitiva y muy fácil en realidad.
-->
Vamos a lo siguiente. Dele click donde dice Add Source, por favor.
-->
Y le va a aparecer los Dataset. Recuerde la definición que le di de Talent Dataset
-->
Warchief. Lo que busca es gestionar sus activos de datos, sus Dataset,
-->
que pueden ser tablas, archivos SV, Excel y que vamos a usar intervención humana para hacer
-->
procesos de curación, verificación, validación y arbitraje. Entonces, esto que está aquí son los
-->
activos de datos. En este caso, los Dataset. Vamos a escoger lo siguiente ahora. Note que
-->
tengo el clientes uno varias veces, ¿verdad? Esto que está en gris significa que todavía
-->
el Data Inventory no ha terminado su proceso de calidad y si no lo ha terminado, no lo puedo
-->
usar. Entonces, si tiene varios clientes ahí, tome el cliente en el cual le aparece a nivel de
-->
calidad con colores verdes o rojos. Entonces, yo voy a coger el segundo que me activa clientes
-->
uno. El segundo, ¿por qué? Porque ese ya terminó su proceso de calidad de datos.
-->
Dale select, por favor.
-->
Y te cambia el ícono de entrada al nombre del Dataset que ha cogido. Ese Dataset puede ser
-->
una tabla o lo que tú quieras. En tu caso, Arturo, tu clientes uno no subió. ¿Qué fuimos otra vez?
-->
¿Qué te subió a ti? Voy a tu máquina un momento. Listo, Arturo. Cierra un momento y dale
-->
cancel un momentico ahí. Dale cancel. Créate una nueva pestaña ahí. Replica la pestaña
-->
y dale el pipeline. Dale duplicar, por favor. Vete al Data Inventory. Vete a la parte superior
-->
donde está el Data Inventory. Dataset. Y ese es clientes. ¿Cuál es ese? Listo. Suelta nuevamente
-->
y dale a clientes uno un momento
-->
Vamos a esperar tres minutos y de pronto lo resuelve fácilmente
-->
De pronto lo resuelve fácilmente. Quizás sí, quizás no
-->
Espera un momento, a ver. Bueno, si quieres dejar la ventana y vuelve nuevamente al
-->
pipeline y cuelga clientes dos, pues no hay problema. Hace ejemplo con clientes dos. Vete al
-->
pipeline para decir mientras va subiendo, vete a List of Access, es cuelga clientes
-->
dos. Subió clientes una vez, subió rápido. Select, por favor. Ahora sí, listo.
-->
Quedamos ahí. Bien, ahora vamos al destination. Vete aquí, por favor, y expande a click
-->
En el más
-->
Y ahora te dice, oye, ¿A dónde quieres mandar la entrada? O la mandas a un
-->
Dataset o la mandas a una campaña. En la parte superior hay una pestaña que dice
-->
Dataset y otra que dice Campañas. Dele click en campaign
-->
Y te deja pasar las campañas
-->
Con algo en particular, no sé, lo tiene así la herramienta. Me imagino que es una
-->
Estrategia de mercadeo para que le compres varias herramientas. Me explico de esta
-->
Manera. Esta herramienta, pipeline, solamente permite poblar dos tipos de
-->
Campañas. Las que son de emerging, o sea, agrupamiento, y las de
-->
Resolution. Nada más. Las otras que son arbitraje y la de emerging, pero se me
-->
Escapó el nombre ahora, emerging, arbitraje. Se me escapó el nombre ahora.
-->
Las tienes que hacer con el talent studio o de la otra forma que te voy a
-->
Explicar más adelante. Solo para que tengan en cuenta, esta herramienta
-->
Pipeline solamente permite poblar dos tipos de campañas. Las de emerging y
-->
Las de Resolution. Entonces, busca, por favor, la campaña que tú hiciste. En
-->
Este caso, yo cojo campaña retail y le das tele, por favor.
-->
Perfecto, entonces. Ahora, muy pendiente a lo siguiente. Por la forma de
-->
Trabajar de la herramienta, no estoy muy de acuerdo en esta manera, porque
-->
Creo que a veces se desgasta uno mucho. Te aseguro, dale click aquí,
-->
Por favor, y asegure que le salga un menú del lado derecho, donde dice
-->
Action, State, Asignado, y vamos a configurar, entonces, qué voy a hacer.
-->
Del lado derecho, entonces, expande el menú de acciones. Eva, te fuiste
-->
Por allá, no. Salte de ahí. Dale click por afuera de cualquier
-->
Parto escape. Escape. Dale nuevamente click allí en la salida, que es el
-->
Nombre de la campaña. Ahí listo. Perfecto. Vete al menú de la
-->
Derecha, si eres tan amable. Y en el Actiun, expande el Actiun. Hay dos
-->
Acciones, insert o delete. Si la notaste, expande la para que veas.
-->
Exactamente. Es decir, que solamente desde la herramienta puedes o
-->
No puedes insertar o borrar tareas. En este caso, dejamos insert.
-->
El estado. Este state va a corresponder con los estados que hayas
-->
Definido en el workflow. Listo. Entonces, si expandes aquí, te deberían
-->
Aparecer tres estados. Y aparece un custom ahí, pero te
-->
Deben aparecer por defecto los tres estados que definimos, que es
-->
Analizar y corregir, verificar y terminar.
-->
En este caso, lo vamos a mandar al primer estado, que es analizar y corregir.
-->
Las tareas como tal, las tareas como tal, pueden estar no asignadas o se
-->
Puedes asignar a una persona en particular. Si están no asignadas,
-->
Significa que el dueño de la campaña es el que puede reasignarlas.
-->
Es decir, las tareas no tienen dueño en un momento. Tú le puedes decir al
-->
Operador de campaña, oye, súbeme las tareas, pero no se las asignes a
-->
Nadie. Entonces, tú entras como dueño de la campaña y lo que hace ahí
-->
Que le asignas esas campañas a un data steward.
-->
Pero para el caso en particular, expande por favor el menú asignación.
-->
Y debería, por defecto, aparecer tu nombre. En realidad, el nombre que
-->
Debe aparecer aquí, es el nombre al cual le asignaste esta etapa.
-->
Si quieres, no salga de ahí y ve mi pantalla un momento, para que me entiendan.
-->
La asignación como tal que te va a aparecer ahí, es al rol que lo
-->
Hayas asignado. En pocas palabras, yo quiero mandar mis campañas a
-->
Analizar y corregir. Entonces, a quien se la debo asignar, o se asigno
-->
A nadie, o simplemente se asigno a quien haya definido aquí en la
-->
Campaña. Ahí aparece nada más tu nombre, porque nada más tenemos un
-->
Usuario nada más. Asegúrate que te la asigne a ti mismo.
-->
Y ahora viene la prioridad de la Campaña.
-->
En esa prioridad, pues ya tú eres el que defines Baja, Alta, ya tú
-->
Defines el tipo de prioridad. Vamos a colocarle aquí High, Alta.
-->
Y este tag es propio de la herramienta, es para dar algunos elementos de
-->
Auditoría, pero eso no lo vamos a tener en cuenta.
-->
Y hay algo que no me gusta un poco en la herramienta, es que tienes que
-->
Asegurar que los cambios los salves. Yo particularmente los
-->
Salvaría automáticamente cualquier cambio, pero bueno, aquí la herramienta
-->
Tiene la siguiente forma, haces los cambios y necesariamente le das aquí
-->
En Save.
-->
Perfecto, listo.
-->
Verifica, haz lo siguiente, dale nuevamente click aquí para verificar
-->
Que estos cambios están guardados. Si quieres, dale click en cualquier
-->
Parte para que cambie y dale click nuevamente y verifica que los
-->
Cambios estén bien. Cambio de estado, la acción es sincero, que
-->
El stage no hay que corregir, asignatelo a ti mismo y la prioridad
-->
Es alta.
-->
Aquí no hay más nada que hacer, simplemente lo que vamos a hacer
-->
Es darle run aquí para ejecutar.
-->
¿Verdad?
-->
Si me escucha
-->
Que tuve un problema aquí de está lloviendo fuerte, si me está
-->
Escuchando, ¿Verdad? Que está lloviendo fuerte y no sé, no sé si
-->
Me sé que ya partió la comunicación, listo. Bien, perfecto
-->
Entonces aquí escoge estándar, entonces aquí
-->
Aquí es la parte que entiendes por qué demora el caso del data
-->
Inventory. Lo que pasa es que esto se está ejecutando contra un
-->
Cluster de Spark y ese cluster está compartido con todos los
-->
Usuarios que están de tiempo real. Ya en un
-->
En un ambiente de producción, entonces el
-->
Administrador de Talent, básicamente el que
-->
Maneja la herramienta de Manas Consoles, te va a decir entonces la configuración más
-->
Ideal para ejecutar tus pipeline en este caso
-->
Voy a darle aquí run por favor
-->
No va a hacer más nada
-->
Esa en realidad son pocos datos, claro que
-->
La herramienta no es que demore porque sea lenta, sino porque no hay
-->
Infraestructura de hardware porque hay muchos que están conectados, entonces queda uno con la espera
-->
Mientras que alguno libera el cluster y uno pueda ejecutar algunos elementos del nodo
-->
Que tenga ahí
-->
Bueno, al parecer ya terminó de ejecutar
-->
Y no salió sin ningún error
-->
Listo, el caso de Eva va a empezar a ejecutar
-->
El caso de Arturo, salió error Arturo, no sé si salió error
-->
Muestra para ver si salió error o fue que está viendo nada malo
-->
Ok, perfecto
-->
Listo, espero a Eva que lo está
-->
Ejecutando a que termine la ejecución
-->
Para poder continuar. Esto aclaro que es
-->
Una función del operador de campaña, debe tener error el operador de campaña
-->
Para poder ejecutar estos elementos como tal
-->
El perfil si es un poco más técnico, porque en primer lugar el debe saber
-->
Donde están los datos que quiere validar para corregir
-->
Y segundo tiene que tener habilidad técnica para tomar esos datos y subirlos
-->
Ya sea con el talent studio, con el talent pipeline que es que estoy viendo
-->
Con
-->
Crearlo de manera manual o en su defecto usar una
-->
La tercera parte que usar un API, eso no lo he mostrado
-->
Listo, si ya terminó vayas entonces dele click aquí
-->
A perdón, vamos directamente y cambiemos al data
-->
Este worksheet
-->
Haga lo siguiente
-->
Por favor para que entienda, él por defecto se coloca en el menú task
-->
Pero antes de eso para que no se me confunda, vaya a
-->
Campañas
-->
Y abre la campaña por favor
-->
Aquí sale un par de cosas
-->
Entonces, muy pendiente de lo siguiente
-->
Tu eres dueño de la campaña, en este caso tu eres dueño
-->
Eres, para el caso del ejemplo eres
-->
Dueño de la campaña, propietario de la campaña, eres operador de campaña
-->
Y también vas a hacer data sewers, pero como eres dueño de la campaña
-->
Tu puedes ver el estado de la campaña, entonces mira lo siguiente ahora
-->
Del lado izquierdo
-->
Te aparece un numerito que dice 10
-->
Dale click en ese 10 y te está apareciendo
-->
Cuáles son las tareas y en que momento
-->
Están esas tareas, ahí no las puedes
-->
Manipular, no se puede manipular porque
-->
Imagina de esta forma, esa es una página
-->
Para que el dueño de la campaña verifique en que estado está la campaña
-->
Pero ese dueño no puede cambiar como tal los datos
-->
Porque esa es función de un data sewers
-->
El dueño lo máximo que puede ver ahí es en donde está, que se ha hecho, que se ha cambiado
-->
Que comentarios se han hecho, pero no las puede cambiar los datos
-->
Vete, ahora a ver lo siguiente, vete a la flecha
-->
Que está aquí, dale atrás
-->
Y vete ahora a tareas
-->
Y accede a la campaña
-->
Y te deberían aparecer
-->
Por defecto las tareas, por qué te aparecen los defectos de las tareas
-->
No te vayas a perder, son tres perfiles, data sewers, operador
-->
Y creador, porque da la casualidad que nada tenemos un usuario
-->
La licencia tipo trial, y entonces ahora cuando
-->
Voy a esta tarea, lo que estoy viendo es el perfil que está viendo un data sewers
-->
Listo
-->
Vamos a tomarnos un pequeño break de 10 minuticos y seguimos por favor
-->
Me da chance que está lloviendo fuerte y está entrando el agua aquí al cuarto donde estoy
-->
Entonces me regala 10 minuticos y volvemos a tomar algo por ahí
-->
Y volvemos en día entonces, gracias
-->
Gracias
-->
Gracias
-->
Gracias
-->
Gracias
-->
Bueno, continuamos entonces
-->
Creo que ya pasaron los 10 minuticos y ya un poquito más
-->
Descansado, continuamos, espérese para ver
-->
Verifico algo
-->
Perfecto, verificamos entonces
-->
Retomamos lo que hemos hecho, en primer lugar definí el modelo
-->
Después definí la campaña
-->
Después poble la campaña y ahora voy a corregir
-->
Como data sewers, los problemas de calidad que puede
-->
Tener ese set de datos, entonces primero
-->
Note lo siguiente, note que en la parte superior
-->
Derecha aparece la palabra state y me está indicando
-->
En que estado estoy, si usted da click ahí
-->
Por favor, le van a aparecer
-->
Los estados verificar y terminar
-->
Acá en la parte de arriba, state
-->
Por qué le aparece en esos tres estados, porque recuerde que cuando definimos el workflow
-->
Cada paso se lo asignamos al mismo
-->
Usuario, en este caso nosotros mismos, pero cuando
-->
Tengo varios usuarios solamente le va a aparecer el paso
-->
Al cual se le asignó, por favor haga lo siguiente
-->
Simplemente para mostrar algo, cambie el paso de analizar
-->
Para verificar
-->
Y note ahora que está vacío, porque las tareas
-->
Siguen un workflow secuencial, las tareas primero
-->
Deben ser analizadas y verificadas y cuando estén paso al estado siguiente
-->
Por ende entonces como todavía no hemos pasado nada, debe estar
-->
Vacío, evidentemente el último estado también va a estar vacío
-->
Volvemos nuevamente al estado inicial que es analizar y corregir
-->
Y nos aparece
-->
Lo siguiente, note que en la parte superior del
-->
Aparece los names que haya colocado
-->
Identificación con tilde, nombre, correo electrónico
-->
Porque uno es el label y el otro es el tipo de
-->
La variable como tal, en caso de que no haya especies
-->
Un name te aparece como haya definido la variable o el identificador
-->
Acto seguido, note que cada columna tiene un conjunto de colores
-->
Solamente hay dos tipos de colores
-->
Colores que estarían entonces en verde
-->
Indicando que está correcto y colores en rojo significa
-->
Que hay un error de calidad de datos que no está cumpliendo
-->
Por ejemplo, si va al correo, note que el correo electrónico
-->
Aparece unos elementos en rojo
-->
Esos elementos de rojo indicarían de que no está cumpliendo la regla de calidad
-->
Usted podía hacer filtros, por ejemplo
-->
Dele click e injustamente donde está el correo
-->
Dele click en el rojo y ahí lo que abriría sería un filtro
-->
Solamente para ese registro con las columnas en que aparece en rojo
-->
Note que se activó en la parte de arriba el filtro
-->
Y si lo quiere quitar, simplemente lo que hace es eliminar acá
-->
El filtro que se colocó
-->
Recuerde la función principal de la
-->
Es que haya una intervención humana
-->
Para poder corregir algún elemento de calidad de datos que tenga
-->
Esa es su función principal, pero yo voy a adaptarla para otras funciones
-->
Primero, vamos al correo y vamos a
-->
Corregir entonces
-->
Si usted se quiere, en la columna
-->
Le aparece el borde izquierdo en rojo
-->
Coloca el mouse en ese borde y le va a decir que es lo que está incumpliendo
-->
Un poquito más a la derecha Alfonso, en el rojo, eso que es ahí
-->
Ahí nos está indicando que lo que no está cumpliendo
-->
Es el reyes que hicimos
-->
Dices tú, ah, epa, ¿Por qué el reyes no lo cumple?
-->
Porque el correo está ahí completo
-->
El correo le falta el dominio
-->
Y aquí es donde entra esa parte de intervención humana
-->
En teoría, pues, tú conoces los datos, quizás coloca los clientes
-->
Quizás conozca ese correo del cliente y tú digas
-->
Por ejemplo, ve, aquí le falta el protocolo
-->
O sea, agregue, te doble clic, por favor, a la
-->
A la columna y colóquele punto con, por ejemplo
-->
Y le da enter
-->
Sí
-->
¿Quién me habló? ¿Quién me habló? Disculpe
-->
Arturo, vamos a ver Arturo, claro, vamos a ver un momento Arturo
-->
Vamos a ver aquí
-->
Listo
-->
Vete, por favor, devuélvete
-->
Devuélvete ahí en la flechita negra, negrilla, devuélvete
-->
Por favor
-->
Y vete a campañas, al menú campañas, esta es la campañas, por favor
-->
Efectivamente, no te cargo
-->
Vete al pipeline, por favor
-->
Vete a, dale clic en la campañas, en la salida que dice
-->
Campaña cliente retail, del lado del canvas
-->
¿Vas a botar el camp para entrar y la salida?
-->
Exactamente, dale clic aquí, aquí, eso
-->
Vamos a ver un momento
-->
Dale nuevamente a correr para ver
-->
Dale nuevamente a ver
-->
Bueno, ahí te está diciendo los campos que van a entrar
-->
Que es identificación, nombre y email, teléfono, dirección
-->
No le vi error tampoco a la salida
-->
Vamos a ver
-->
Te vamos a esperar un momento, por favor
-->
Bueno, haz lo siguiente y vete nuevamente a las tareas
-->
Devuélvete, ah no, cámbiate al, este por si, dale clic ahí
-->
Dale F5 un momento
-->
Dale, recargar, dale recarga la página esa por favor, recárgala
-->
Recarga la página
-->
Esto siente extraño aquí
-->
Permíteme y yo accedo un momento
-->
Se worship, listo
-->
Campañas
-->
Bueno, vamos a hacer la del ingeniero, vamos a cambiar un momento aquí si es que la campaña está mal
-->
Vamos a volverla a configurar entonces
-->
Campaña cliente, por eso lo hicieron ustedes
-->
Estado
-->
Analizar y corregir
-->
Arturo
-->
Habiendo la prioridad de lo mismo aquí en este caso
-->
Vamos a darle rumamente
-->
Es suavemente
-->
No sé
-->
Permíteme a ver y voy directamente aquí a
-->
No sé
-->
Ahí no sé qué pasó, ahí no sé, porque yo lo vi bien configurado, no sé
-->
Siendo sincero, no sé qué pasó, no sé qué pasó
-->
Bueno, haz lo siguiente por favor, vete a la columna del correo que está mal, idaer.com
-->
Veamos lo siguiente ahora aquí
-->
El teléfono está bien, ojo, aquí
-->
Es visualizar, es decir, tiene que ver si el dato está correcto, vamos a revisar datos por datos, intervención urbana
-->
Es claro que puede tener, cada uno de estos elementos es una tarea, o sea, cada registro es una tarea
-->
Te puede empezar a preguntar cuando tengo un SEC muy grande
-->
¿Cómo hago?
-->
Bueno, ahí lo que la herramienta te propone para, digamos, un SEC muy grande
-->
Es que tenga varios data stewards
-->
Y a cada data steward le asignas un grupo de registros diferentes
-->
O sea, un grupo de tareas diferentes para que lo revisen
-->
Listo
-->
Bueno, veamos y continuemos a ver, note por favor que aquí la ciudad
-->
No hay un problema de calidad directamente porque no lo está marcando
-->
Pero me está marcando un elemento en gris
-->
Ese elemento en gris que está ahí, me está indicando que hay un espacio en blanco al inicio
-->
Un espacio en blanco al inicio, entonces puede causar algunos problemas de calidad en algunas búsquedas, específicamente de pronto con SQL
-->
Que espera, digamos, tráeme los nombres que empiezan con D mayúscula pero empieza en blanco pues ahí no me trae los nombres de forma correcta
-->
Entonces voy a corregir porque visualmente me di cuenta de este error y voy a corregir lo siguiente
-->
Resulta que la herramienta te trae un SEC de funciones que te ayudan a corregir algunos problemas de calidad
-->
Entonces de este lado derecho vas a encontrar algunos elementos y busca por favor el menú que se llama Stream
-->
Busca del lado derecho, ahí hay funciones para numéricos, booleanos, date
-->
Búscate la función Stream y hay una función que se llama remover trailing and leading caracteres
-->
O sea, remover al inicio y al final caracteres, remove, dale click por favor a ese
-->
Y ahora ahí te pide qué caracteres desea remover, en este caso por defecto está espacio en blanco que es el que me interesa
-->
Dale subni por favor
-->
Listo, te dio a corregir
-->
Ahora dese cuenta que la edad tengo dos registros que tienen problemas de calidad
-->
¿Por qué tienen problemas de calidad? Porque en ese caso esa edad que tiene ahí está, el primero, el menos 23 que está ahí
-->
Ese menos 23 que está ahí tiene un problema de que no cumple la regla de que sea mayor de 18 años
-->
Si usted se fija y le da click en la barra roja del borde, le dice el valor debe ser más grande que 18
-->
Y vamos a ver el otro problema de calidad que tengo acá que es que ese valor debe ser entero y está de tipo real que es el 31.5
-->
Entonces la idea de lo que promociona la herramienta es que partiendo de que tú conoces los datos
-->
Tú debes estar en la capacidad que ese cliente que se llama Chihime Herrera, tú la conoces y en realidad tienes 31 años
-->
Entonces tú vienes acá y corríes aquí a 31
-->
Por favor, te doble clic, coloque 31
-->
Pero ahora agregue lo siguiente, vamos a agregar un comentario
-->
De tal forma de que la persona que vaya en la siguiente tarea lea ese comentario
-->
Le da click derecho por favor justamente en esa columna y le adiciona un comentario
-->
Y le dice, coloqué 31 años pero no tengo la seguridad de esto
-->
Por favor, estoy diciendo revisa para ver si de pronto no me equivoqué
-->
Le damos click aquí para guardarlo y ya adiciona el comentario
-->
El de menos 23 por favor no lo corría por algo para que usted lo vea
-->
El menos 23 lo me lo deja así un momento
-->
Notamos que tenemos unos errores en los estados civiles
-->
Uno de los errores que tengo es que noto que al final está como un cuadrado gris indicando que hay un espacio en blanco
-->
Arturo, ¿por qué no te sale nuestra ver?
-->
Vete, aquí estás en la campaña, devuélvete, vete a Tas, Menutas
-->
Campaña clientes, dale click ahí
-->
Y si te puede hablar de esto, ¿no habías tenido todo eso?
-->
¿No se leyendaron qué?
-->
¿Te aparecían antes o no te aparecen?
-->
No recuerdo Arturo
-->
Permite un momento
-->
Perfectamente, ¿y dónde está ahora?
-->
Es que la mandaste al siguiente estado, déjamelo aquí un momento
-->
La mandaste para acá, al siguiente estado, ya está verificada
-->
Ahora miramos para ver
-->
Ahí está entonces, vamos acá
-->
¿Tú la pasaste toda aquí? ¿La pasaste ahora o se pasaron directamente?
-->
O fue que cuando hiciste el job, la mandaste allá a ese estado a verificar
-->
Vete un momentito para ver, cuando hiciste el pail line, vamos a confirmar algo que es una curiosidad
-->
No la mandaste acá, me salió corregir porque está en verificar
-->
Qué cuestión tan rara, bueno espera, ahora voy a ver
-->
Déjamela ahí a verificar y me alcanza cuando la manda allá a verificar
-->
Listo, sigamos entonces, aquí tengo unos errores de calidad
-->
Que es específicamente que tengo espacio en blanco
-->
Ya sabemos cómo hacerlo, selecciono la columna
-->
Y escobo la función esta que elegí anteriormente que es remover telden al link
-->
Le doy Submic y me corríe
-->
Selecciono la columna y remueve por favor
-->
Bien, acto seguido, entonces hacemos lo siguiente
-->
Verificamos para ver por qué salen en rojo
-->
Voy aquí a la rojo y me dice, este valor no está definido en la lista de valores
-->
¿Por qué tengo este ejemplo? Este ejemplo lo tengo de la siguiente forma
-->
Recuerde que yo le he dicho, si usted definió la campaña
-->
No puede cambiar el modelo de datos a otro
-->
Pero sí puede modificar el modelo al cual está asignado
-->
Entonces, vamos al modelo de datos de campaña Retails
-->
Se va aquí a Datamodel
-->
Modelo Retails
-->
Y yo sí puedo modificar este modelo
-->
Agregando o quitando columnas
-->
Lo que no puedo es cambiar la campaña a un modelo diferente
-->
Entonces, vayas a estado civil por favor
-->
Y vamos a agregar, este sí lo haces tú, Arturo, cuando puedas
-->
Casado
-->
Aquí doy un chorrito con más
-->
Casada
-->
Budo
-->
Buda
-->
Yo creo que es más, no hay más
-->
Listo, agregue, voy a confirmar un momento a ver
-->
Qué pena, no le di guardar
-->
No le di guardar al modelo, se me olvidó darle editarlo al final
-->
Sí, ese es el problema, entonces
-->
Se me olvidó Casado, aquí no me lo guardó porque no le di salvar al modelo
-->
Casado
-->
Casada
-->
Budo
-->
Buda
-->
Y tengo que darle aquí en salvar data model
-->
Listo, continuar con los cambios
-->
Voy a la tarea esa que está acá
-->
Y me faltó, listo, me faltó, ¿sabes qué? Que me faltó, agregamos, qué pena
-->
Divorciado y divorciada, agregamos, divorciado, divorciada
-->
Que no lo agregué
-->
Me faltó ese señor, divorciado y divorciado
-->
Divorciado
-->
Y divorciado
-->
Sepositada
-->
Significa que fue el caso de Eva
-->
Estás entrando con la credencial que no es
-->
Estás entrando con un correo que no fue que díre inicialmente
-->
¿Con cuál correo entraste inicialmente?
-->
¿Con el de Axar?
-->
OK, espérate un momento le digo porque la que tiene
-->
¿Cuál es el registro de los
-->
participantes? Jimena, un
-->
momentico, por favor.
-->
Eso esperamos que me responda
-->
un momento.
-->
Bueno, voy aquí a la tarea
-->
y aquí me sale un error porque
-->
solter este que está aquí está
-->
incompleto entonces aquí
-->
asumiendo que este es Ana
-->
entonces aquí tiene que ser
-->
soltera y escojo aquí el valor
-->
y listo, soltera.
-->
Esperamos que me responda, ya
-->
le escribí.
-->
Bueno, en teoría ahora
-->
vayamos, nos quedamos solamente
-->
con un elemento que no cumple
-->
con las reglas de calidad
-->
y ahora hacemos la última
-->
revisión y vamos a mandar esto
-->
y después que revise ya por
-->
último al segundo, al segundo
-->
paso.
-->
Listo, supongamos que ya usted
-->
verificó, validó, pero hay
-->
una que todavía no está
-->
seguro.
-->
Entonces, usted podría ir
-->
y mandar estas tareas para la
-->
siguiente etapa para que vayas
-->
revisándolas.
-->
¿Cómo hago entonces para pasar
-->
a la siguiente etapa?
-->
Bueno, en primer lugar, en el
-->
menú derecho, en la derecha
-->
aparece unas funciones, aquí
-->
aparece como título column y
-->
son funciones que yo puedo
-->
revisar sobre estas columnas
-->
de este lado.
-->
Una de las funciones que
-->
hicimos fue remover los
-->
espacios en blanco.
-->
Váyase a y cambia el menú a
-->
TAS
-->
TAS, ese que está ahí
-->
ya viene
-->
y dentro de este menú TAS,
-->
listo, me regalo un minuto,
-->
me voy a buscar agua
-->
ya
-->
Listo, seguimos, ah, que está
-->
entrando Arturo, listo.
-->
Estas tareas, tú las
-->
tareas ya las tienes en
-->
verificar, déjamela ahí un
-->
momento y sigue acá la
-->
pantalla y después me
-->
va a poner la pantalla para
-->
verificar.
-->
Cuando te diga cambiar de
-->
estado.
-->
Bueno,
-->
estas son funciones de
-->
tareas, este tax que está
-->
aquí, le había dicho, bueno,
-->
tú tienes cuatro formas de
-->
poblar una campaña, una con
-->
el talent studio, dos con el
-->
pipeline y tres desde este
-->
menú de acá.
-->
Aquí, por ejemplo, te voy a
-->
permitir,
-->
ah, la perdí, fue que la
-->
perdí, ah, le hice veras, qué
-->
pena, ya la coloco, gracias
-->
y gracias a usted por avisarme
-->
porque no sabía que había
-->
perdido la pantalla.
-->
Entonces, le decía que cuatro
-->
formas, dos formas es una
-->
el talent studio y otra es
-->
el pipeline, usamos el
-->
pipeline y la otra que aquí
-->
hay un menú que te permite
-->
a ti definir nuevas tareas,
-->
asignárselas a un nuevo
-->
hardware como Stewards o en su
-->
defecto, copiar tareas y hay
-->
una opción que dice crear
-->
tareas.
-->
Si quieres darle clic aquí
-->
crear tareas, por favor y
-->
te adiciona una nueva fila.
-->
Y ésta la haces de manera
-->
manual.
-->
En este caso, el creador de
-->
la campaña no necesita de un
-->
operador para crearla porque
-->
él mismo la puede crear de
-->
manera manual.
-->
Aquí, por lo menos, crea
-->
digo ciego, ponle tu nombre, en este caso colocar aquí John Mendez y la llena de
-->
manera manual, entonces va a colocar aquí John
-->
arroba gmail.com
-->
aquí tengo los teléfonos 556, aquí voy a colocar calle falsa
-->
la ciudad, voy a colocar aquí Barranquilla
-->
42, sexo masculino
-->
y separado
-->
bueno ahí la va llenando, donde quería llegar es la tercera forma en la cual
-->
se puede llenar de tareas la campaña, es claro que si tienes muchas tareas hacer
-->
esta forma manual pues carece de sentido, quizás esta forma manual te puede
-->
servir cuando quisieses adaptar la herramienta para resolver incidencias de
-->
forma general, que no es realmente bien que ver con calidad de datos, entonces
-->
llenas, haces un modelo genérico y con ese modelo genérico pues puedes
-->
llenar algunos datos para que para que cumplan con algunos parámetros de
-->
calidad
-->
de igual forma aquí puedes borrar tareas como decía copiarla pero me
-->
interesa y siga bajando y aquí dice marcar tareas como radio como listas
-->
voy a esperar que hay algunos que están llenando listo los datos
-->
mientras Eva voy un momento a ver si fue que yo me equivoqué, voy a voy a
-->
aumentar su máquina porque noto que los teléfonos los tiene mal
-->
los el correo lo tiene, dele click ahí en algún
-->
en esa columna derecha, en el borde rojo por favor de la columna esa
-->
si listo, vayase a su modelo de datos, está mal, vayase al modelo de datos, dele atrás ahí
-->
ahí está la flecha negra, hay listo perfecto, dele click ahí
-->
vayase a correo electrónico y espándalo por favor
-->
baja para ver
-->
un momento, un momento, un momento, un momento, a ver, que voy a ver esa expresión regular un momentico
-->
espacio, no, el espacio si afecta pero no le veo dónde estaba ese
-->
espacio ahí
-->
no, ese al final si no interviene, un momento, porcentaje más, más, arroba, arroba, acepta,
-->
cero, text, a punto, no que raro, dele un momento los datos por ahí que le están marcando
-->
ese si, ese si esta raro, este me los datos nuevamente para ver
-->
mínimo dos caracteres, tiene atrás en el hotel
-->
creo no sé por qué
-->
un punto
-->
creo que hay un problema en la expresión
-->
se lo voy a mandar nuevamente aquí la que tengo yo y la sobreescribe, creo que hay un
-->
espacio en blanco verdad como decía usted, lo voy a mandar nuevamente aquí en el grupo
-->
no yo creo que es la misma
-->
un momento, un momento, es que la que le mandé fue la que generé con el chat GPT de este lado
-->
no sé si me generó, bueno hagamos algo, vamos a continuar, no porque no podía continuar
-->
quite la expresión regular ese momento
-->
si la quito la expresión regular, la quito, vais a colar el trónico un momento, ahora la
-->
clasificamos para que pasa, baje un momento
-->
quita la expresión regular un momento, borrela, que ya la agregamos, quítela y le da a salvar al modelo
-->
continuar con los cambios, váyase a nuevamente a las tareas del F5 ahí
-->
dejéle así un momento y soltero, solter la que tiene ella, que cambia la soltera,
-->
cambia el valor a soltera, ese solter que tiene ahí, cambia a soltera
-->
le da doble clic y le permite, bueno encoge soltera, bien déjeme la ir revisando para ver
-->
qué pasó con ese correo ahí, cerrado, continuamos entonces, se me perdió la pantalla de que tenía
-->
listo, esta es la pantalla, perfecto, ahora entonces vamos a lo siguiente, estábamos aquí en las tareas
-->
campañas y supongamos ahora que ya usted revisó en ese paso, revisó, analizó y pudo corregir
-->
cualquier elemento, lo va a mandar al siguiente paso, cómo tiene que hacer, se va al menú task
-->
y después la opción marcar tareas como listas, mark task as ready por favor
-->
y aquí le pregunta si nada más quiere mandar las que están seleccionadas o por defecto
-->
marcar todas, déle marcar todas y le da subbi por favor
-->
y aclaró, él marca en esta opción todas las tareas que en ese momento han corregido todos
-->
los problemas de calidad, dese cuenta que la tarea número, en el caso mío la número dos,
-->
hay un problema de calidad que no está cumpliendo, que es básicamente con la edad
-->
y eso no lo marcó como lista, lo que busca la herramienta es que trate de corregir ese
-->
problema internamente pues, preguntando, verificando, leyendo algunas documentaciones
-->
que tenga de ese cliente, pero dese cuenta que las que están en verte, aclaro, están marcadas
-->
para enviar a la siguiente etapa, todavía no las he mandado. ¿Cómo las mando? Si va en la
-->
que enviaría a la siguiente etapa, en este caso se marca un 90% indicando que como hay
-->
10 tareas, hay una tarea que todavía no la marcó como lista porque tiene un error.
-->
Si ya terminaste de verificar y que todo está correcto, dale click en validate que es el
-->
nivel que está marcado en el list de forma correcta, se envían al siguiente nivel o al
-->
siguiente paso más específicamente. Le tuvo que haber quedado una tarea, ¿por qué? Porque tiene
-->
problemas. Arturo, en este caso ya están verificadas, ¿verdad? Ok, haga lo siguiente ya que
-->
estamos mientras algunos están haciendo esta parte. En el correo que aparece en rojo,
-->
la columna correo, hay un elemento que aparece en rojo. Dele y agrégale .com. Dele enter por
-->
favor ahí. Listo, enter si le marcó. No, es que yo no sé esas tareas por qué. Ah,
-->
listo, lo que pasa es que la tarea no la aceptaba. Espérenme un momento porque la tarea
-->
no la acepta todavía. Puede haber un error ahí. Déjenmela un momento ahí y sigamos acá en el flujo
-->
que voy a seguir porque el flujo no lo ha aceptado y sale un error ahí. Listo, entonces analicen
-->
cuál es el flujo. El flujo es, en teoría, yo me quedo con las tareas que todavía están
-->
marcadas con un error de calidad y envío las que están bien. Significa que si yo cambio de
-->
lado aquí a verificar. Envío a verificar. Me aparece en el nuevo estado que estoy de este
-->
lado, cuáles son las tareas que me he llegado. Entonces, yo puedo ir marcar tarea por tarea
-->
visualmente y aceptar o rellenar algunas tareas. Vamos a siguiente. Entonces, vamos a
-->
estar aquí desde la primera tarea. Yo digo, epa, reviso, está bien, lo voy a aceptar. Segunda
-->
tarea le voy a aceptar. Tercera, aceptar. Cuarta, aceptar y quizás de pronto esta no la aceptas.
-->
Dale entonces en rellet. Porque viste que quizás, aunque no haya un problema de calidad,
-->
puede haber un problema de pronto de algún dato que está maltipeado. Y acepta todas las
-->
demás, por favor. Acepta todas las demás, nada más rechace una. Nota que esta función
-->
del señor, el rol es verificar. Él tuvo que haber verificado y aceptó o rechazó algunas
-->
tareas. Dale entonces en validate. Y vamos a ver qué pasó. Vayamos entonces, estamos
-->
en verificar y vayamos entonces a terminar. Y aquí están todas las tareas que pasaron
-->
y ya están aceptadas y devuélvase a analizar y corregir y date cuenta que él devolvió
-->
la que relletó, o sea, la que rechazó. Acepté, las mandé para el siguiente nivel
-->
y la que rechace las envíe atrás. Arturo, ahora sí vamos, voy a ver tu pantalla. Dale
-->
aceptar un momento a ver qué pasó. Dale aceptar ahí a todos los señores a ver
-->
qué pasa. Sale tu error de, interna error. Arturo, estoy en tu pantalla. Dale aceptar
-->
un momento ahí para ver. Ahí está el botón aceptar y rechazar un momento. No, es que
-->
yo creo que no sé, es que extraño que haya pasado esa tarea por errores de calidad.
-->
Hagamos lo siguiente. Devuélvete a esa campaña. Devuélvete a la campaña un momento. Exactamente,
-->
bueno, esa es una forma, listo. Vete a la campaña, posición del mouse sobre la
-->
campaña. No, no entres, posición del mouse. Devuélvete un momento, posición del mouse
-->
y dale en copiar que es el siguiente nivel. Dale ahí clic que es lo que va a hacer
-->
duplicar la campaña. Déjala con ese mismo nombre y baja, por favor, verifica que el
-->
modelo de datos sea, está el mismo modelo. Este aquí sí lo puedo cambiar porque es
-->
un duplicado. Baja para ver y dale copiar un momento, copiar la campaña. Copiar la
-->
campaña. Entra a ese pailine. Situé el mouse por encima de la salida que se llama
-->
campaña. Ahí está como un bote de basura. Dale clic en el bote de basura ese, el rojo
-->
para eliminar esa configuración. Sí, elimínala, por favor. Agrega ahora, por favor, nuevamente
-->
clic ahí y vete y escoge ahora campañas. Ahí arriba dice campañas. Escoge la copia
-->
ahora, por favor. De lado derecho configura el estado. Mándalo a analizar y corregir.
-->
Manda, asígnalo, por favor, a Arturo y listo, dale salvar un momento. Sí, porque no todavía
-->
como no tiene, no sabe qué mostrar ahí porque no tiene salido todavía. Dale ahora
-->
el room, ya terminó. Listo, dale el room un momento ahí. Esperamos 30 segundos un
-->
momento. Me quedé todavía con la duda de Eva que le salió un error ahí, pero
-->
bueno, a ver. Perfecto, ahora vete nuevamente a las tareas y revisa las tareas de la
-->
copia. Ahí tiene la segunda que es. Listo, ahora vete al correo que está ahí, agrega el
-->
momento. Enter ahí. Ahora sí permitió. Vete al modelo de datos un momento. Vete al
-->
modelo de datos, devuélvete ahí donde está la flecha de grita al ladito del nombre de la
-->
se llama modelo cluster details. Vete al correo electrónico. Perdón, vete al teléfono que es
-->
el problema, dale clic en el teléfono. Baja, muéstrame el reyes que tienes ahí un momento.
-->
La pregunta es por qué te sale el error si el reyes está bien. Eso es un signo de,
-->
o sea, el reyes está bien, pero no sé por qué mide ese error ahí. Quita ese reyes un momento,
-->
después lo probamos con el reyes. Quita el reyes, elimina esas líneas ahí. Y ahora vete a
-->
estado civil que es la última columna. La última de todas. Y ahí en soltero y soltero agrega
-->
divorciado, divorciada, casado, casada. Soltero, divorciada, casado, casada.
-->
Hay que editar si divorciado o divorciada, como tú quieras. Divorciada te falta. Dale
-->
clic en el más, dice. Y el último dos, casado, casada. Listo, dale ahí. Vete nuevamente a las tareas.
-->
Vete a la campaña, por favor. A la tarea, perdón, a la tarea de la campaña. La
-->
ayuda. Vete después de la columna estado civil y busca la función de tipo street que está más abajo.
-->
Busca la que dice remove, trailing and leading. Ahí está, la última que dice remove,
-->
ese, dale clic ahí. Sí, sí, sí, exactamente. Subme, por favor. Y por último, solter,
-->
ese que está en malo puede solter. Vete al menú del lado derecho donde dice estado civil,
-->
dice column, task, beta task. Tiene que, porque tiene seleccionado la columna. Entonces,
-->
dale clic en cualquier parte. Ahí está. Baja y ahí lo que hice es marcar, la última opción
-->
es marcar tareas como listas. Mark task. Cambia selección para que sean todas. Dale
-->
Submit. Dale Validate en la parte de arriba. Listo, ahora te quedas la tarea ahí porque no
-->
tiene un problema de calidad. Ahora vete al estado que se llama, vete en la parte de arriba
-->
y vete a verificar la parte de arriba superior. Ahí clic, dale verificar. Acepta la primera.
-->
Acepta, yo te digo cuando rechaces, acepta. Sigue aceptando, sigue aceptando. Acepta,
-->
dale. Dale Validate. Bien, y vete al primer estado que se llama, el estado se llama analizar,
-->
y le voy a tener dos tareas, esa. Bueno, verificamos entonces, sigamos acá. Permítame,
-->
listo. Permítame seguido acá entonces. Listo, entonces, supongamos que averiguaste
-->
ya después de cierto tiempo y dijiste, este valor es 23. 23. Aquí me imagino. No me
-->
deja cambiar. Ahora sí. 23. Voy a agregarle a esta tarea que me la devolvieron, voy
-->
a agregarle aquí, adicional comentario y le voy a preguntar, no sé por qué me devolviste
-->
la tarea. Selecciona hasta aquí. El primero fue que le quité el signo negativo al 29.23
-->
porque descubrí en teoría, simulando el caso del uso de la herramienta, descubrí
-->
que es 23, la edad. Y agregué un comentario a la tarea entonces. Selecciona todas las
-->
tareas como listas, por favor. Y la envías para la próxima etapa. Validate. La próxima
-->
etapa tiene que ser ahora que verificar y deberían estar las dos tareas. Note que
-->
las columnas en las cuales yo tengo un comentario son estipuladas aquí con un negrito.
-->
Aquí ve el, le da click aquí en la puntica S y aparece el comentario. Y usted le puede
-->
responder el comentario. Le da aquí add y coloque. No estamos seguros de ese cliente.
-->
Le da aquí guardar. Ahora esta tarea la rechaza, en la que le coloqué el otro
-->
comentario. Relle aquí. Y la otra tarea es la secta. Le da validate. Una se enviaría
-->
a la tarea de terminar y la otra debería estar acá en analizar y corregir. Hay algo
-->
que le permite la herramienta cuando le da click aquí en el relojito. Se selecciona
-->
en cada fila y hay un relojito. El relojito le da click y le da la auditoría y lo
-->
que se ha hecho con ese campo. En el relojito nuevamente. Sitúa en la primera columna
-->
que es informativa, coloca el mouse sobre esa columna y le aparece un relojito.
-->
Ese relojito que está ahí indica a la auditoría que se ha hecho con esa
-->
columna en particular.
-->
Debe estar en la etapa de terminar.
-->
Está en verificar. Váyase al estado de terminar. Es el último estado. Váyase al
-->
estado. Ah, lo que pasa es que, un momento, está en terminar pero al lado derecho
-->
le pidió que le mostrara las tareas que no están asignadas en ese estado. Cambie
-->
de ahí y le da al usuario asignados a mí. Y tampoco están. Váyase al estado
-->
a verificar un momento. Analizar y corregir.
-->
Y váyase al estado a analizar y corregir un momento. Analizar y corregir.
-->
Ah, seguramente un momento. Entonces, si usted llegó al último estado, permíteme
-->
confirmar aquí.
-->
Lo que hay que no le aparecen esas tareas están perdidas a menos que porque
-->
bien aparecen las tareas cumplidas y lo que puedo hacer como máximo es
-->
reabrirlas. Voy nuevamente a su pantalla que ahora no sé dónde está.
-->
Váyase a la campaña. Ah, no, porque estamos en la campaña. Ahora estamos en la
-->
campaña. Váyase a la campaña. Váyase a la campaña. Campaña retail.
-->
Cambiese al último estado que hay que terminar.
-->
Porque en ese momento, porque yo aquí en este estado.
-->
Viste, este estado que está acá nada me permite reabrir.
-->
Que no sé dónde las, no había visto esa parte.
-->
¿Quién pudo ver pasado si nada más hay tres estados? ¿Dónde están las tareas?
-->
Hagamos este ejemplo para ver si le aparece algo. En teoría, vamos a ver cómo
-->
estoy a nivel de la campaña. Tengo 10 tareas que ya terminé y tengo una
-->
tarea que todavía está abierta. Vayamos entonces al menú campaña a ver si le
-->
aparece algo ahí en campaña.
-->
Sitúe el mouse sobre el nombre de la campaña y dele en la sección de
-->
estadísticas, monitor de campaña.
-->
Y aquí me muestra un par de estadísticas.
-->
Bueno, me dice que el número de tareas que realicé antes de
-->
terminarlas, de terminar el tiempo que fue una hora que establecimos, fue de
-->
81%. Y hay una tarea que todavía no he terminado.
-->
Este es para ustedes su menú.
-->
Baje para ver.
-->
Lo que está mostrando ahí es que de una otra forma, no sé cómo hizo, al
-->
parecer borró las tareas.
-->
O sea, hay una opción que dice borrar tareas sin duda haber borrado. Es la
-->
única explicación que tengo.
-->
Porque se cuenta que no hay ninguna tarea resuelta, por lo tanto fue que
-->
borraba, no llegó a ese estado, sino fue que se borraron.
-->
¿Cómo se borran? Cuando se va por acá por...
-->
Un momentito, le muestro ahí pantalla.
-->
Sobre esta tarea de aquí.
-->
Aquí hay una opción que es remover tareas.
-->
Quizás se encogió en remover tareas en vez de marcar como lista,
-->
el coño remoyó toda la tarea y se borró la tarea.
-->
Quizás fue esa parte.
-->
Pero ahora vamos a otro ejercicio, no hay problema.
-->
Hacemos otro ejercicio.
-->
Pero bueno, esa es, de manera general, es la forma en que trabaja el
-->
Talent Data Stewardship.
-->
Su principal función es la de definir incidencias de calidad de datos.
-->
De tal forma que haya una intervención humana para corregir dichas tareas.
-->
Esa es la idea fundamental.
-->
De todos modos vamos a ver cómo adaptamos, porque estoy aquí pensando
-->
cómo se adapta con respecto a lo que usted tiene.
-->
Por cierto, se me escapa ahí porque estaba verificando.
-->
Nuevamente en las estadísticas.
-->
Aquí sí voy a hacer una crítica fuerte porque creo que las estadísticas,
-->
las estadísticas que está mostrando a veces se quedan muy cortas.
-->
Entonces, le toca consultar de una forma diferente.
-->
Pero vaya la sesión que hice aquí.
-->
Y aquí hay una estadística que podría agregar.
-->
No sé si están todas aquí.
-->
Están todas aquí.
-->
De entrada, las estadísticas que le está ofreciendo por campaña no son tan completas.
-->
Segundo, si usted quisiese hacer, por ejemplo,
-->
una estadística del cumplimiento de todas las campañas que tenga abierta,
-->
todas las campañas que tiene cerrada,
-->
en realidad se queda muy corta esta parte del dashboard de monitorización.
-->
Se queda muy corto.
-->
Entonces, ahí le toca hacer lo siguiente.
-->
Y esto que voy a agregar me sirve para mostrar la cuarta forma
-->
en la cual puede usted agregar tareas a una campaña.
-->
Permítanle, voy a mandar aquí un enlace.
-->
Discúlpeme y lo voy a buscar y se lo envío entonces.
-->
Espera un momentico y me mando el enlace.
-->
Listo, se llama Talent.
-->
Voy a agregar aquí una parte de URL, de una URL.
-->
Copia, por favor, eso que le envié ahí, la URL yo le voy a decir donde lo va a colocar.
-->
¿Por qué no la comandé completa?
-->
Porque todos lo hicieron en Estados Unidos.
-->
Todos crearon el tena en Estados Unidos.
-->
Hay alguno que lo creó en Azure.
-->
Si todos lo crearon en AWS, copia mejor el último enlace que le envié.
-->
Creo que está bien.
-->
Y pégalo en alguna pestaña de acá, si no me equivoqué.
-->
Y le voy a agregar un enlace.
-->
Y debería aparecerle esto.
-->
Si lo tienes, todos lo hicieron en AWS.
-->
Si lo hizo en AWS, copia el último enlace y lo pega en alguna pestaña.
-->
De la máquina virtual.
-->
Eva, no sé que le salió muestra para él, le salió así.
-->
Bien, entonces creo que ya esperamos un momento y Arturo está agregando la URL.
-->
La cuarta forma en la cual yo puedo agregar tareas a una campaña.
-->
Primera forma, Talent Studio.
-->
Segunda forma, Pipeline.
-->
Cuarta forma, de manera manual.
-->
Tercera forma, perdón, de manera manual.
-->
Y cuarta forma, que es a través de un API.
-->
Esta API al final tenía siendo una función.
-->
Entonces, estas funciones me permiten a mí, entre muchas cosas, consultar el estado de las campañas.
-->
Y agregar, por ejemplo, tareas a una campaña.
-->
Además de eso, me permite definir campañas.
-->
Que sea, crear campañas automáticamente.
-->
Crear modelos automáticamente.
-->
Entonces, agregar tareas.
-->
Lo que es que me toca entender cómo funciona cada uno de los elementos.
-->
Ahora, para las estadísticas.
-->
Esto sí es una técnica fuerte que tiene la herramienta.
-->
Es que las estadísticas se quedan cortas.
-->
Lo que yo he visto a nivel de clientes es que han hecho unos dashboard, principalmente con Power BI.
-->
Y lo que hacen esos dashboard es que consultan las APIs de la cuenta en la cual yo quiero analizar las campañas realizadas.
-->
Pero no es creada.
-->
Es un tercero que la crea.
-->
No es Talent el que me crea.
-->
Sino que hago un tercero.
-->
Ahora, por ahí me está haciendo una pregunta.
-->
De cómo hacíamos para integrar el Talent con otra herramienta.
-->
Pues una forma de integrarlo es a través de estos elementos que están acá.
-->
Por ejemplo, alguien me había dicho una idea de tomar un software de incidencias.
-->
Cuando se cree el evento de la creación de las incidencias, conectarse con el Talent y crear una campaña para eso.
-->
Entonces, se puede hacer de esta forma.
-->
Que esto se llama la SAPI de conexión.
-->
Esto sí es un poco más técnico.
-->
Esto, el rol de aquí debería ser un ingeniero de datos.
-->
Y principalmente en ETL.
-->
El que haga esta parte de que yo pueda, por ejemplo, crear campañas automáticamente, modelas automáticamente, asignar tareas con esta parte de aquí.
-->
Bueno, eso simplemente es informativo lo que le quería comentar.
-->
Hay algo que también una crítica que me parece una estadística tan básica.
-->
Que es que tú no puedes por defecto saber en qué estado está la campaña.
-->
Entonces, tiene que ir a paso por paso y verificar qué campaña está en paso por paso.
-->
Entonces, creo que ahí se queda corto la herramienta.
-->
Y una forma de mitigar esa parte es que aquí seguramente hay un API, una función que te va a permitir hacer la consulta que tú quieras.
-->
En teoría, no las he probado todas.
-->
Pero ya hemos hecho algunas implementaciones en producción utilizando esta API que está acá.
-->
Eso vuelvo, repito, a ese nivel informativo.
-->
Para terminar este ejemplo ya, vuelvo nuevamente aquí al talento.
-->
Imagine el siguiente caso.
-->
Tiene la misma campaña, pero ahora lo que le cambia son los datos.
-->
Entonces, aquí puede hacer varias cosas.
-->
Primero es reutilizar la misma campaña.
-->
Entonces, ¿qué sería?
-->
Yo poblo la campaña con los datos nuevos.
-->
Y se reinicia nuevamente para ver cuánto estaría aquí abierto.
-->
Pues, su defecto, si es una campaña, digamos, que no tiene nada que ver con la otra,
-->
pero el modelo es igual, lo mejor sería lo siguiente.
-->
Toma la campaña base, que sería campaña retails, y genera un duplicado.
-->
Entonces, ve ella aquí.
-->
Y aquí ahí está como un menú que tiene dos hojitas.
-->
Dale click en esas dos hojitas que tiene ahí, por favor.
-->
Y eso va a crear un duplicado exacto de esa campaña.
-->
Entonces, a esta campaña le voy a decir siete nombres.
-->
Campaña retails, campaña retails temporada dos.
-->
Descripción.
-->
Campaña, campaña que tiene como objetivo.
-->
Esto no lo tenía yo.
-->
Usted se lo tiene allá, que lo hizo muy rápido.
-->
La calidad, la calidad de los datos de clientes.
-->
Con lo cual te parece temporada dos.
-->
Aquí no le cambio más nada.
-->
Me queda exactamente, esto es exactamente igual porque la teoría, bueno,
-->
aquí le puedes cambiar si quieres el modelo, evidentemente.
-->
Le puedes cambiar el workflow en este momento de duplicado.
-->
Pero la idea es que sea exactamente igual.
-->
Entonces, dele aquí, solamente le cambié el nombre y dele aquí en copiar campaña.
-->
Después que tenga la campaña tiene que verificar la forma en que la va a poblar.
-->
Las cuatro formas.
-->
Vamos a elegir la segunda que es pipeline.
-->
Vaya hasta el pipeline.
-->
Aquí me sale que me tengo que lugar nuevamente.
-->
Vamos a crear un nuevo pipeline para repetir ejercicio, para que se lo aprenda.
-->
Add pipeline.
-->
Vamos a cambiarle el nombre.
-->
Vamos a llamarlo poblar campaña retail, versión dos, o temporada dos,
-->
perdón, poblar.
-->
Campaña.
-->
Retail.
-->
Temporada dos.
-->
Vamos aquí al outsource.
-->
Y vamos a escoger ahora clientes dos.
-->
Se ve esto aquí.
-->
Y la destinación, por favor, tiene que ser la campaña que es el duplicado.
-->
Que sería.
-->
Aquí está campaña retail temporada dos.
-->
Aquí está.
-->
No se le olvide configurar siempre la salida.
-->
Por defecto, en este caso, el acto va a salir insert.
-->
El estado va a hacer analizar y corregir.
-->
Asignéselo a usted mismo.
-->
Porque nada más hay un usuario.
-->
Ahora a las cuatro, cuando vengamos después del break,
-->
vamos a hacer el ejemplo, a ver cómo queda a nivel de usuario.
-->
Vamos a darle aquí un save.
-->
Verifique, por favor.
-->
Verifica la configuración, que sea insert, analizar y corregir.
-->
El usuario suyo y la prioridad por defecto.
-->
No le cambies, deje la que está por defecto.
-->
Dele room aquí.
-->
Estandar aquí y dele room acá.
-->
Esperemos un momento entonces.
-->
Pues si ya le terminó de ejecutar, verifique las tareas de la campaña temporada dos.
-->
Y debería tener datos.
-->
Bueno, aquí ya terminó.
-->
Y voy a las tareas de la campaña temporada dos.
-->
Y aquí está.
-->
Me apareció el correo vacío.
-->
Ahora verificamos qué pasó entonces.
-->
Antes de verificar y corregir, y mientras se está ejecutando,
-->
por favor, para que aprovechemos el tiempo
-->
y no lo perdamos subiendo estos archivos,
-->
vayamos al final de la campaña.
-->
Al data stairwell este que está aquí, vamos a hacer un duplicado.
-->
Duplicar pantalla y vamos al data inventory
-->
para subir los modelos de datos del ejercicio dos.
-->
Data inventory.
-->
Sí, dígame.
-->
Me muestra para ver.
-->
¿Quién me marco? ¿Quién? ¿Alfonso?
-->
Ya, voy para allá.
-->
Alfonso ya te vi.
-->
No, yo estoy viendo pantalla, no te preocupes.
-->
No, no la presentes.
-->
Ahí la tienes, Alfonso.
-->
Lo que pasa es que si notas, mira lo siguiente.
-->
Está muy pequeño, ese es mí, que soy yo,
-->
y abajito hay un diez.
-->
Si viste desde el lado izquierdo, está listo.
-->
Es porque estás en la campaña, no en la tarea.
-->
Salte de ahí un momento.
-->
Salte de ahí, devuélvete ahí y vete atrás.
-->
Estaba en campaña, ve.
-->
Vete atrás.
-->
Y dale temporados.
-->
Ahí están, listo.
-->
Bien, vamos.
-->
Entonces vamos, por favor, voy a compartir nuevamente
-->
que partí la pantalla aquí.
-->
Voy a compartir.
-->
Montemos el data set del caso estudio dos, por favor.
-->
Entonces, bueno, ya yo esto lo había editado ya, no sé.
-->
Voy aquí a duplicar un momento.
-->
Pestaña.
-->
Data inventory.
-->
Data set.
-->
Y voy a buscar en los archivos, caso estudio dos.
-->
Ah, bien, no, lo que hace es que este caso estudio
-->
lo tengo allá arriba.
-->
No hay que hacerlo de forma diferente.
-->
Si lo hacemos, cuando vengamos entonces.
-->
Vamos a revisar qué pasó con.
-->
Si ese caso estudio lo tengo en un S3.
-->
Tengo que buscarlo.
-->
Bueno, vamos a ver qué pasó.
-->
Reviso y le confirmo qué pasó con correo.
-->
Listo.
-->
Ese es un archivo Excel.
-->
Y este ejemplo está para lo siguiente.
-->
Note.
-->
Este es el data set que cliente dos.
-->
Y vea el problema que hay.
-->
El problema es que esta E que está aquí está en mayúscula.
-->
Y definimos el identificador con E minúscula.
-->
Esto es lo que demuestra que necesariamente tendría que estantarizar los datos.
-->
Porque da la casualidad que la herramienta PILINE tiene sensibilidad con la mayúscula y minúscula.
-->
Porque al final lo que hace es que une las columnas por nombre.
-->
Porque él asume que el modelo lo conoce.
-->
Aquí me parece un error garrafal de la herramienta.
-->
Porque por lo menos aunque intente machear por nombre.
-->
Debería darle una interfaz en la cual yo pueda hacer un mach manual.
-->
Porque pronto data set no corresponde exactamente con el modelo de datos.
-->
Y para que no le marque ese error.
-->
Entonces aquí sí me parece que le hago una crítica a la herramienta.
-->
Y por eso es que aparece vacío.
-->
Si vas a hacer puestos de poblado de datos.
-->
Tiene que estar pendiente con el PILINE.
-->
En que los nombres de columna tienen que coincidir exactamente.
-->
Listo. Por eso que sale ese error.
-->
Vamos a revisar nuevamente.
-->
Por donde íbamos acá.
-->
Listo. Entonces, por favor.
-->
Corría los problemas de espacio en blanco que tiene la ciudad y el estado civil.
-->
Por favor ciudad.
-->
Sería remover.
-->
Remover.
-->
Voy al menú string.
-->
Y voy a decirle que remover traerle al leading.
-->
Y voy a remover los espacios en blanco que están al final.
-->
De la columna que se llama estado civil.
-->
Lo demás está bien.
-->
Pero lo que quería marcar con esto es que.
-->
Hay una sensibilidad entre los nombres de columnas.
-->
Del dataset o los nombres de columnas del modelo de datos.
-->
Me parece que no debe ser así.
-->
Porque si la herramienta está para un usuario poco técnico.
-->
Creo que carece de sentido esos elementos.
-->
Bueno, hagamos algo.
-->
Hagamos el pequeño break para almorzar tranquilamente.
-->
Y volvemos entonces en el caso de Colombia a las cuatro.
-->
El caso de México a las tres.
-->
Listo.
-->
Vamos a hacer el segundo caso de estudio.
-->
Ahora nos vamos a crear.
-->
Vamos a crear tipo datos semánticos.
-->
Vamos a crear reglas.
-->
Y vamos a hacer conexiones diferentes.
-->
Vamos a hacer conexiones hacia base de datos.
-->
Vamos a hacer las conexiones hacia archivos de tipo S3.
-->
Y vamos entonces a.
-->
A hacer el caso estudio dos y el caso estudio tres.
-->
Bueno, entonces seguimos.
-->
Y nos volvemos entonces a las.
-->
Cuatro horas Colombia tres horas México.
-->
Bueno, buen provecho entonces.
-->
¿Será que saco un crédito rotativo o uno de libre inversión?
-->
El crédito que necesitas es un rotativo.
-->
Porque cuenta con un cupo inicial.
-->
Que será el nuevo a la hora de la deuda.
-->
Para que siempre tengas el grupo de dinero.
-->
El consumo responsable de créditos es.
-->
Sí.
-->
El consumo responsable de créditos.
-->
En cuanto a tus emergencias.
-->
Se va a compartir a veces.
-->
Son las propias de un crédito perfecto para ti.
-->
¿Te parece que va a cambiar la tensión de las cuerdas?
-->
Para mejorar mi web.
-->
Claro.
-->
Abuelate si yo puedo mejorar tu precisión.
-->
No, hírate que no hay mis clientes.
-->
Me aplico el pedido a última hora.
-->
La verdad.
-->
En este momento no tengo la plata para comprar las telas.
-->
¿Será que saco un crédito rotativo o uno de libre inversión?
-->
Toma.
-->
¿Qué es eso?
-->
¡Es un chocolate!
-->
¿Lo quiere o no lo quiere?
-->
¡Gracias!
-->
¡Vamos rápido!
-->
¡Tranquilo que bien pasó!
-->
¡Es muy rico!
-->
¡Es muy rico!
-->
¡Es muy rico!
-->
¡Es muy rico!
-->
Muy buenas a tarde nuevamente.
-->
Estamos conectados.
-->
Para continuar entonces.
-->
¿Verdad? Si estamos ya esperamos
-->
que hayamos descansado después
-->
de la muestra, si estamos,
-->
tenemos audios, ¿Sí, verdad?
-->
Alguien que me confirme, por
-->
favor, sí, creo que sí.
-->
Perfecto. Buenas tardes,
-->
muchas gracias. Lesto,
-->
muchísimas gracias. Bien,
-->
retomemos un poco lo que
-->
llevamos hasta el momento.
-->
Tiene que tener en cuenta que
-->
nuevos proyectos acá en la
-->
herramienta de talent,
-->
se resumen en crear nuevas
-->
campañas. Cada campaña tiene
-->
que estar asociada a un modelo
-->
de datos. Los modelos de datos
-->
pueden ser re-usados en NBS
-->
sobre campañas y actualizados
-->
cuantas veces usted quiera.
-->
Lo único es que una campaña
-->
no puede cambiar el modelo de
-->
datos después que haya sido
-->
creada. Lo máximo que puede
-->
ser usted es sacar un
-->
duplicado y cambiar el modelo
-->
de datos a uno completamente
-->
diferente. Hay tres perfiles
-->
de los tres roles específicos
-->
sobre la herramienta. Un rol
-->
que es el que crea la campaña.
-->
Ese tiene que saber cuáles son
-->
los datos que son necesarios
-->
para definir la estructura.
-->
Tiene que saber cuáles son
-->
los responsables que van a
-->
los responsables serían los
-->
data stewards que van a
-->
actuar y van a solucionar el
-->
problema de datos. El otro
-->
perfil es de operador de
-->
campaña que es el que llena
-->
los datos de la campaña.
-->
Quizás ese perfil no lo
-->
utilices cuando vas a crear
-->
una campaña, pues, campañas
-->
con de tareas muy pequeñas o
-->
cantidad de tareas muy eh muy
-->
no tan grande pues eh porque
-->
la puedes crear de forma
-->
manual. Y el último perfil es
-->
el de data stewards que es
-->
el que recibe las tareas que
-->
al final terminan siendo
-->
registros para que sean
-->
revisados y corregidos. Note
-->
que principalmente la herramienta
-->
está dirigida a a solucionar
-->
problemas de set de datos de
-->
la campaña que es un conjunto
-->
de datos. Ese es su principal
-->
digamos objetivos, pero también
-->
la podría adaptar para
-->
solucionar problemas de ISU de
-->
manera muy genérica y ahí
-->
hacemos un ejemplo para ver
-->
cómo sería esa parte. Eh
-->
quedamos, habíamos quedado
-->
con este ejemplito, este
-->
ejemplito que buscaba lo
-->
siguiente. Tengo una
-->
campaña que ya terminé y
-->
quisiese utilizar la misma
-->
campaña con un nuevo set de
-->
datos. Ahí tengo dos formas.
-->
Una forma es que utilice la
-->
campaña y agregue más tareas o
-->
la otra forma es que duplique
-->
duplique exactamente la
-->
campaña y pues agregue las
-->
tareas a la campaña nueva. En
-->
caso y tiene que ir pensando
-->
detallá cómo es, cómo va a
-->
ser la la implantación de la
-->
herramienta dentro de su
-->
proceso de negocios. Es
-->
primero, sí, fíjese lo
-->
siguiente, si lo que usted
-->
tiene son workflow que es
-->
igual para todas las
-->
campañas, pero lo que le
-->
cambia es el modelo, lo que
-->
le recomiendo es que cree
-->
una campaña base, esa
-->
campaña base tenga el workflow
-->
que es igual para todas las
-->
campañas. Entonces tiene y
-->
lo que hace es duplicarla. Si
-->
es al revés, pues da lo mismo,
-->
es decir, si lo que tienes es
-->
un modelo base, lo que
-->
cambia es el workflow, ten una
-->
campaña base, la duplicas y
-->
haces las modificaciones
-->
necesarias. Eso te va a
-->
llevar a pues ser más
-->
productivo. Y en caso de que
-->
esos modelos, como te
-->
mencionaba, van a cambiar
-->
mucho entre campaña y
-->
campaña, hay que buscar la
-->
forma en que automatice ese
-->
proceso y lo que más te
-->
recomiendo es que definas un
-->
PROM en una IA de tal forma
-->
que lo que hagas es colocar el
-->
nombre, los tipos de datos y
-->
que la IA automáticamente
-->
pues te genere el modelo y
-->
lo que te va a generar un
-->
JSON y el JSON después lo
-->
importas. Esa sería mi
-->
recomendación a nivel de lo
-->
que es, bueno, de lo que
-->
llevamos y cómo sería para
-->
implantarla. Vamos a hacer
-->
lo siguiente ahora. Note que
-->
el ejemplo que hemos creado
-->
tenemos, el mismo usuario
-->
tiene los tres roles, que es
-->
el dueño de campaña, es
-->
operador de campaña, y es
-->
data stemmas. Digamos que
-->
tiene solamente un usuario
-->
nada más. Para esto vamos a
-->
la herramienta, seguramente
-->
pudo haberse ya cerrado la
-->
sesión. Entonces vamos
-->
nuevamente a la herramienta,
-->
voy aquí a la herramienta y
-->
voy a agregar un nuevo
-->
usuario para la práctica
-->
siguiente. Para este nuevo
-->
usuario voy a hacer lo
-->
siguiente. Voy al Manas
-->
console, este que está
-->
aquí, a esta, efectivamente
-->
creo que hay que lo guiarme
-->
nuevamente. Voy a lo guiarme
-->
entonces. Y esta, claro que
-->
no es función suya,
-->
simplemente que para hacer la
-->
práctica con un nuevo
-->
usuario me toca acceder a
-->
esta herramienta. No es
-->
función suya. Vaya
-->
entonces a la herramienta del
-->
Manas console, este de
-->
aquí, y vaya a la sección
-->
que se llama user and
-->
user security, esa de acá.
-->
Bien, vamos a darle entonces
-->
permisos, vamos aquí a un
-->
user, por favor. Y para
-->
este usuario tome, coloque
-->
en email su correo personal
-->
para que me lo cree con
-->
una cuenta, porque la
-->
cuenta personal es yo, en el
-->
caso mío, que se lo cree con
-->
el dominio secar punto EO
-->
punto co, voy a crearlo con
-->
mi dominio personal, mi
-->
cuenta personal sería John
-->
Jaime Mendes Alandete
-->
arroba Gmail punto com
-->
Bueno, ya los demás datos
-->
pues los coloca usted, su
-->
primer nombre, su last name,
-->
su teléfono es, el
-->
teléfono del Kodak, no va
-->
colocarlo y aquí hay un
-->
permiso que es data
-->
Stewards
-->
creía que con este permiso
-->
automáticamente no sé sí
-->
me toca el test vamos a
-->
probar un momento si ese
-->
data Stewards funciona
-->
porque no acuerdo bien ese
-->
rol si es específico o si
-->
genérico para todas las herramientas, nada más agregar el role data-staywards
-->
y haga lo siguiente muy pendiente al correo que ya colocado porque le va a
-->
llegar exactamente un correo como el que le llevó cuando creó la cuenta
-->
entonces dele aquí salvar
-->
y le va a preguntar si desea enviar una invitación por correo a ese nuevo usuario
-->
hay que decirle que la envíe, send e-mail
-->
por favor si claro un nuevo correo y que en lo posible sea su correo personal para no
-->
confundirlo con el correo de AXA que tenía porque teníamos una cuenta con
-->
con la de AXA y entonces puede haber un problema ahí
-->
aquí hicimos la prueba data-staywards
-->
data-staywards
-->
si ya envió esta parte
-->
abra el browser si está en edge, abra cron para que quede una cuenta en edge y una
-->
cuenta en cron en edge, bueno en el que tenga yo la original mía la tengo en edge
-->
entonces voy a abrir aquí cron un momento y voy a acceder a mi correo personal para abrir
-->
la cuenta de este lado y que tenga las dos cuenta abiertas al mismo tiempo entonces
-->
en el otro navegador me voy a loguiar a mi cuenta de correo
-->
y me debió llegar a mí un correo de talent invitándome a ser usuario de esa cuenta entonces
-->
aquí sería mi
-->
mi password
-->
aquí está me llegó el dominio perfecto exactamente la misma cuenta le voy a dar aquí
-->
kickstart creo que a mí no me va a pedir porque yo tengo la cuenta creada en esta
-->
cuenta con John Jaime la tengo creada ya en Quick entonces quizás solamente me toque
-->
loguiarme y me debería llevarme
-->
bueno me sale un menú prácticamente igual al que inicialmente me presentó donde estaba un
-->
vídeo me toca esperar ahí 60 segundos
-->
estoy está esperando los 60 a mí no me pidió más datos porque ya yo tenía registrada la
-->
cuenta en Quick entonces simplemente era loguiarme nuevamente a algunos se puede
-->
posiblemente pida más datos la primera vez aquí terminó dale continuar
-->
perfecto aquí tengo los permisos
-->
y me ubico en mi talent data stewards
-->
y solamente el permiso que le dé a aparecer es resolver tareas no va a poder crear campañas
-->
espero entonces para confirmar la configuración de algunos al final le va a parecer un menú muy
-->
parecido pero ahora cuando entre el data este guard lo único que usted va a poder hacer es
-->
resolver tareas porque es la función de un data este igual
-->
veránica usted le salió un error voy a ver para ver
-->
acceso de negado permítame un momento y verifico para ver por qué usted le
-->
pidió clave si le pidió clave verónica para poder hacer
-->
permítame intentamos hacer lo siguiente como aquí hasta el punto con
-->
aquí a lo que
-->
pero usted bueno vamos a lo siguiente voy a cerrar este voy a confirmar para ver si su
-->
correo que creo fue con si aquí está gmail bueno aquí en realidad si le apareció pero
-->
no sé bueno ahí como que había un problema de enlace pero si estamos conectados y note
-->
que lo único que tiene para hacer es crear o sea revisar tareas no puede hacer más nada
-->
no puede crear campañas y aparece un menú netamente distinto si estaba bien lo que
-->
pasa es que no se hubo como que algún error en el enlace entonces dejamos pues en el
-->
caso de revise para ver qué le va a quedar en edge que le queda en cron en el caso mío en
-->
edge me queda el usuario original y en cron me queda el data stewards pocas palabras en
-->
edge me va a quedar el propietario y el operador y ahora en cron me va a quedar el
-->
data steward espero que algunos que todavía están configurando entonces esperamos un
-->
momento mientras algunos terminan de configurar denis voy a verificar que está colocando el
-->
paso listo sí dígale ahí acepto acepto me faltó juliar yo acepto y lo termino en
-->
condiciones para que pueda habilitarle el botón de crear cuenta crear la cuenta
-->
permítame que aquí este voy a hacer cuenta de tenis un momento y va a quitarle este login para ver
-->
aquí lo extraño es parece que estuviese conectado con su cuenta original voy a
-->
ver está con gmail perfecto
-->
aquí fíjese que tiene más permisos de lo que que permiso de usted
-->
vaya voy a un momento a su cuenta original que se debería estar acá en edge
-->
es que tiene no lo que pasa es que tiene lo complicado lo que hace que tiene está
-->
lo guiado en edge con las dos cuentas con la cuenta original y con la cuenta que creo
-->
entonces mire lo siguiente vamos a hacer esta cuenta que está aquí lo ha confundido porque
-->
venía de acá
-->
me toca desloguiarme unas cuentas voy a desloguiarme de esta cuenta un momento
-->
y voy a ver si se desloguió de acá
-->
toca también desloguiarme de esta cuenta acá
-->
acceda en este ex acceda con su cuenta de axa por favor ahí coloque el power de axa
-->
y le dalo por favor listo ahí
-->
seguro que es el correo
-->
perfecto y este es el usuario original que tiene todos los permisos ahora permítame algo ahora
-->
voy aquí a abrir lech y voy a colocar aquí tale.com
-->
voy aquí a log
-->
por favor ahora logue ese con el no usuario que creo que creo que con
-->
gmail me pareció ahí pero ese 1027
-->
si le había colocado el mismo si quiere le coloque ahí forgive my password lo cambia
-->
no sé pero le va a llegar otro correo y en ese correo lo cambia entonces
-->
colocar el email le va a llevar el correo el email de la cuenta asociada que sería
-->
ahí lo tiene 1027 enviar email si usted quiere lo cambia en su máquina no la máquina suya
-->
para que sea más rápido acceda y lo cambie y después se lo guía nuevamente bueno
-->
si no revisamos eso más tarde vamos ya tenemos el no usuario le cambia el password y más tarde
-->
revisamos para ver y nos lo guiamos con el password cambiado creo que se lo cambia más
-->
tarde para no evitar entonces y continuar vamos a lo siguiente ahora vamos al original o sea
-->
al usuario de axas no el que creamos ahora voy a llamar original al primero me voy a colocar
-->
el primero y el segundo original no tiene sentido el nombre vamos a hacer lo siguiente
-->
ahora vamos a crear una nueva campaña para agregar los elementos de tipo semánticos y
-->
reglas de calidad de datos que lo que hacen es verificar las reglas de calidad que haya
-->
definido alguien normalmente gobierno de datos o alguna entidad dedicada a la parte de calidad
-->
de datos para hacer esto entonces vamos a hacer una conexión diferente actualmente lo que hicimos
-->
fue subir el data set como tal a talen directamente pero vamos a suponer ahora que tenemos un data
-->
set que puede ser una tabla o un archivo en s3 vamos a crear unas conexiones nuevas para
-->
de unos fuentes diferentes la fuente inicialmente fue el archivo y lo subí directamente en talen
-->
cloud ahora vamos a conectarnos a un s3 para hacer esa conexión vamos a hacer lo siguiente
-->
vamos aquí y vamos al data inventory
-->
en el data inventory vaya a la sesión que hice conexiones
-->
conexiones
-->
y por defecto debería aparecer solamente una conexión a los que tienen la cuenta nueva una
-->
conexión que está ubicada hacia local local indica en que va a buscar los archivos inicialmente
-->
donde está instalado el talen en este caso como el talen está instalado en la nube buscaría
-->
los archivos en la nube de cloud de talen perdón es decir en a 2 us un asur o en el
-->
data center que lo había colocado usted vamos aquí a agregar una nueva conexión
-->
y talen le permite conectarse a diferentes fuentes para tomar data set fuente que van
-->
desde bases de datos hacia conexiones hacia s3 o hacia conexiones en asur
-->
entonces hay muchos conectores para conectarse a diferentes fuentes busque por favor bueno
-->
aquí está cerquita aquí tengo la conexión a un s3 dele clic por favor a s3 y le dan next
-->
vamos a especificar entonces ahora qué raro que aquí no me haya pedido el
-->
la conexión pero bueno sigo entonces vamos a configurar la credencial de acceso hacia s3
-->
note que de pronto esta misma práctica la puede ser usted a nivel de producción o de cua quizás
-->
usted en un data lake a nivel de asur y lo que va a hacer es que conecta la herramienta
-->
al data lake tiene un conector para conectarse por ejemplo un data lake montado en asus
-->
listo entonces vaya a hacer el chile a la carpeta que descargó
-->
hay algo que dice credenciales s3
-->
acceder a las credenciales de s3
-->
y toma inicialmente la credencial que se llama access key toma el valor por favor lo copia
-->
y lo pega donde le pide el access key entonces el primer text file me pide el access key
-->
y voy nuevamente al archivo que abrí y tomo el secret key que va desde el más hasta la p final
-->
copio ese señor que está ahí y lo pego acá
-->
tenis en su caso escoja la opción que se llama s3 por favor que aparece como de cuarta primera
-->
fila cuarta columna dele clic ahí dele abajo next por favor
-->
abajo están dos botones que dicen cáncer de exactamente ahora vayas el
-->
programa de archivo de windows para que abra un archivo de la carpeta que descargamos
-->
a perfecto tome el access key por favor y copia ese todo el access key
-->
se le va a hacer un sync
-->
listo lo copio y lo pega en access key
-->
y vaya ahora a la otra variable que es secret key lo copio y lo pega en secret key desde el más hasta la p
-->
lo pega en secret key que está ahí chequee la conexión
-->
no quítale esa parte dale un check ahí está el botón check connection para ver si no tengo un
-->
problema listo chequeo conexión voy a chequear la mía a ver si no hay error si todo está bien por
-->
favor dele next y me pregunta cómo llamamos la conexión esa la vamos a llamar s3 on the record
-->
aca ese tres rayita piso alguno lo llaman rayita piso guion piso s3 guion piso aca
-->
y dele aquí en validate
-->
sale un error error 500 me salió a mí ese error de servidor
-->
no sé si la guardó no sé si esa mía me la que decía mi nada más que ya salió error 500
-->
bueno aquí salió un error voy a verificar que todo esté bien
-->
conexión bueno a mí no me la guardó me toca hacer el proceso normal
-->
nuevamente voy a hacerlo rápidamente salió un error de servidor igual no sé error 500
-->
voy a copiar el secret key lo pego aquí y voy a copiar el access key
-->
chequeo la conexión perfecto next
-->
aquí era s3 perfecto ya la agregó hay hubo un error pequeño con el servidor
-->
listo sigamos entonces partiendo del tiempo de respuesta que nos está dando a veces para
-->
poder chequear los nuevos tazek vaya y dele clic aquí en dataset aquí en el mismo menú le da clic
-->
en dataset ahora le da clic derecho y le da abrir vínculo en nueva pestaña para sacar
-->
una nueva pestaña para descargar un archivo y debería la nueva pestaña apuntarle aquí
-->
dataset vamos aquí a tasek a clic derecho abrir nueva ventana nueva pestaña perdón nueva pestaña
-->
y ahora vamos a agregar un tracente le clic en la parte de arriba dice a dataset
-->
vamos a llamar el dataset lo vamos a llamar clientes on the record
-->
telecomunicaciones
-->
on the record o rayapisa como usted quiera llamar las telecomunicaciones
-->
clientes rayapiso guion piso telecomunicaciones asegúrese que la conexión que va a usar fue
-->
la que creaba que es s3 haxa
-->
debió aparecerle un submenú donde le pregunta pocket name el nombre
-->
dele clic ahí en el combo voz y escoge el que se llama noble pro
-->
vamos a los jet names el archivo que vamos a descargar de ahí arriba se llama clientes
-->
todo en minúscula punto c s v voy a colocarle acá en el noto para que lo vea más grande
-->
el nombre del archivo es
-->
clientes punto c s v así exactamente clientes punto c s v
-->
y le da autodetect por favor
-->
y le da autodetect el botón s para que detecte el formato automáticamente lo
-->
que va a intentar entonces es traerse el archivo del s3 al tal en clau
-->
esto a veces por la experiencia que hemos tenido con los demás que subimos y clientes
-->
uno y clientes dos los puede demorar entonces para que se vea más grande el archivo
-->
un tiempo daniel la ya lo hiciste es nuestra vez o ya leíste validez salió un error para ver el
-->
caso tuyo dale autodetect ahí por favor a lo que es el pocket ahí donde dice el combo voz
-->
donde dice expande ahí escoge el último que se llama noble pro dale autodetect por favor
-->
si listo bajo un momento para ver que te detectó si eso es dale validate
-->
esto lo dejas ahí ahora dejamos esa ventana abierta y nos volvemos a donde tenemos el
-->
data inventor y el inicial dejemos que vaya cargando y vamos a agregar una nueva conexión
-->
para los ejemplos de mañana y tenerla lista vamos a escribir aquí a conectio
-->
vamos aquí donde dice a conectio y en este caso nos vamos a conectar hacia una base de
-->
datos en este caso vamos a conectarnos una base de datos de mysql que está en la nube
-->
por tanto el conector que voy a buscar es mysql voy aquí es mysql
-->
vamos aquí entonces es que es mysql
-->
creo si no lo quiere creo que está de que número está
-->
ah no me toca colocar mai que sea más corto mysql
-->
es como el delfín la que tiene el símbolo del delfín
-->
le dan ex aquí y vamos a definir las credenciales de acceso para conectarnos
-->
entonces ahora tablas y vamos a lo siguiente váyase a la archivo que descargó a la
-->
carpeta que se llama credenciales mysql
-->
y esta credencial es mysql entonces voy por acá
-->
vamos aquí a como tomamos el valor que dice host
-->
server perdón server copiamos el valor de server y lo pegamos acá donde dice host
-->
en el host debería quedar un sql 5. free mysql hosting.net
-->
cambia por favor el número del puerto el puerto dice 80 mysql está escuchando por el 3306
-->
cambia el número a 3306 a 80 cambio a 3306
-->
seguidamente vamos a buscar entonces el nombre de la base de datos
-->
tiene name tome name por favor y lo pega acá en database
-->
le van a preguntar ahora por el username tome el username de este lado
-->
y lo pega aquí en username y por último tome el password
-->
y lo pega en password ya cuando tenga todas las credenciales le dan
-->
check connect y revisa que todo esté bien bien ahí se conectó de manera exitosa
-->
vamos a darle entonces aquí en nexus
-->
vamos a llamar entonces a esta conexión acme con c acme
-->
on the record axa ya le coloco el nombre que le dimos acá se lo voy a colocar aquí
-->
el nombre es acme on the record axa
-->
perfecto si ya está bien dele nada más aquí sería validate para que agregue y tendríamos
-->
tres conexiones una conexión a nivel de una base de datos en mysql en la nube una conexión
-->
hacia un bosque s3 y la conexión local del tal en clau como tal bueno el caso
-->
mío ya pasó el proceso de calidad de datos de inventory entonces ya tengo aquí clientes
-->
perfecto yo creo que ya tenemos el sistema tenemos todo montado para hacer entonces el
-->
segundo ejemplo este segundo ejemplo lo que va a evidenciar es que tiene cómo se define la
-->
parte de datos semánticos y datos a nivel de lo que es reglas de calidad entonces vamos a
-->
crear una nueva campaña ya nos ubicamos en nuestro usuario vamos a crear una nueva campaña
-->
sería el caso de estudio número 2 y vamos a crear una nueva campaña permítame y la leo dice
-->
aquí caso de estudio número 2 gestión de datos maestro y gobernanza de datos para una
-->
empresa de telecomunicaciones listo entonces en este caso están los mismos tres perfiles
-->
aquí me no me nos agregan y agrego aquí los los regex de validación para esos datos como
-->
tal y vamos a empezar entonces voy a empezar primero para crear una campaña nueva lo la
-->
pregunta que debe resolver si esa campaña nueva ya tiene el modelo de datos si ya tiene el
-->
modelo lo que hace es que toma el modelo y crear la campaña directamente ahora si la
-->
campaña no es nueva entonces te toca definir el modelo de datos ok vamos entonces a lo
-->
siguiente vamos a definir nuestro primer modelo de datos vamos perdón el modelo
-->
de datos de este esta campaña porque sería el segundo voy aquí nuevamente a data stewards
-->
y voy aquí a la sección de data models
-->
y ahora en esta sección de data models lo que voy a hacer es lo siguiente voy a agregar un
-->
nuevo modelo voy a definir entonces por el estándar que definimos vamos a llamarlo
-->
modelo de datos telecomunicaciones
-->
modelo de datos telecomunicaciones
-->
listo esa parte en nota entonces que no lo había comentado pero ya la voy a comentar porque
-->
la voy a usar note que aquí en la sección de atributos está en realidad una pestaña que
-->
dice reglas y atributos si va aquí dice rules son las reglas que aplican a esos atributos
-->
bueno aquí aparece en blanco porque no tengo aquí el identify pero vamos a llenar los atributos
-->
antes vamos a colocar ahora lo mostramos porque sale un error porque está el identificador vacío
-->
vamos a agregar a este modelo de datos los siguientes elementos vamos a agregar entonces
-->
nombres en plural por estándar vamos a colocar los nombres en minúscula el identificador
-->
perdón en minúscula y el name por estándar vamos a colocarlo entonces con la primera
-->
tipo título en mayúscula la primera letra de cada palabra
-->
hasta el momento no hemos dado nada nuevo porque ya solo ya hemos hecho en el modelo anterior lo
-->
único es que vamos a agregar los siguientes vayase al tipo de datos como tal y por defecto
-->
tiene texto verdad anda aquí y ahora vamos a explicar los tipos de datos que son semánticos
-->
estos tipos de datos semánticos que están aquí pueden ser de tres tipos entonces vamos a
-->
inicialmente en el filtro que tiene coloque perdón coloque creo que aquí hay un tipo de datos que se
-->
llaman name vamos a ver este tipo de datos que se llaman en su fijo por favor ya les
-->
momento como es esta parte de los tipos de datos su fijo de nombres
-->
desde aquí es salvar inicialmente el modelo salvar el modelo para que le quede esa configuración
-->
ahí y vayase ahora la sección de semántica ahí esos tipos de datos semánticos corresponde
-->
el estado que aparecía y corresponde a estos elementos que están acá ya esto que están aquí
-->
están predefinidos por la herramienta son bastantes pero hay que entender entonces como
-->
son del aquí un momento donde dice a semántica y si usted tiene si usted está en el curso de
-->
tal en data catalogo esto que estamos explicando aquí es exactamente igual a algo que está de
-->
aquel lado que se replica en esa herramienta entonces aquí hay tres tipos de datos semánticos un
-->
tipo de datos semánticos que es regular precio que es una expresión regular exactamente como
-->
las que habíamos definidos anteriormente acto seguido tiene uno que se llama diccionario y uno
-->
que se llama tipo compuesto que puede ser de los tipos que están definidos anteriormente
-->
entonces para esta parte vamos a hacer lo siguiente vamos a crear nuestro primer
-->
tipo de datos semánticos que vamos a definir en en el caso particular de
-->
de las que estamos el modelo que estamos haciendo vayas aquí donde dice diccionario
-->
por favor vamos a escoger diccionario y vamos a nombrar a este señor vamos a llamarlo ciudades
-->
que sea de tipo diccionario
-->
aquí nos pregunta específicamente cómo decimos agregar ese diccionario y entonces para ese
-->
diccionario hay tres tipos hay tres formas de definir ese diccionario voy aquí a explicar
-->
cada una de ellas por defecto es tal que se llama valor exacto que significa valor
-->
exacto entonces voy a colocar el ejemplo aquí significa lo siguiente déjeme cerrar
-->
esta cantidad de notas que tengo abiertos y busco uno que es ese de aquí significa
-->
lo siguiente si en el diccionario está la palabra explicación de esta manera y tú vas a
-->
verificar si está en el diccionario para validar en los en el set de datos y está de esta manera
-->
explicación esto devuelve un forzo es decir no son iguales porque porque son sensibles a
-->
mayúsculas y minúsculas tiene que estar exactamente igual de igual manera si agregas
-->
este valor con acentos entonces aunque coincida con mayúsculas y minúsculas el problema es que no
-->
coincide con acento tiene que estar exactamente igual tanto en acentos espacios en blancos
-->
y caracteres especiales que puedas tener este sería el modo que se llama exact value exact
-->
vamos al otro modo que es el otro modo el que dice
-->
ignorar case y acentos entonces vamos a lo siguiente si esta expresión está aquí yo
-->
la coloco de forma a ignorar acentos no reacentos hacen en queis significa entonces
-->
lo siguiente voy a colocar los ejemplos mejor así para que se vea mejor significa
-->
lo siguiente en que para este caso esto sería true porque él no tiene en cuenta los
-->
acentos ni tiene en cuenta el caso positivo por ejemplo si yo tengo entonces explicación así
-->
y explicación así esto sería netamente pero por ejemplo si yo tengo la siguiente el siguiente
-->
talent data is the worst por ejemplo y ahora tengo esta misma palabra que la quiero comparar
-->
y aquí el problema que está con los espacios en blanco estas palabras son diferentes esto
-->
es false aunque la única diferencia si espacio en blanco y si por ejemplo yo tengo esto de
-->
manera con un espacio en blanco aquí y con dos acá esto devuelve es decir que es lo que
-->
hace es que ignora solamente el caso positivo y los acentos pero el espacio en blanco no los no
-->
digamos ahí si lo tiene en cuenta y marcaría entonces como que no son iguales y por último
-->
el más restrictivo pero perdón el más el menos restrictivo creo que es el saque el más
-->
directivo y el otro es el más premisivo es simple simplify text como sería ese en caso de
-->
simplifying test esto lo que está haciendo es que para este simplifying test voy a colocar
-->
los mismos casos sería true true aquí sería también verdadero y acá también sería verdadero
-->
porque ahora es al final lo que hacer es que elimina los espacios en blanco y compara quitándole
-->
acentos y quitándole parte sensitiva y si está igual pues prácticamente marcaría true esa es
-->
la forma en que tú podías definir ahí tendrías que ver qué nivel de validación quieres
-->
en el caso de nosotros nos cuando tenemos datos el problema que tenemos es con los acentos
-->
porque quizás la mayoría no los mayores pero en el caso mío pues yo no soy muy bueno para
-->
los acentos a menos que estén alguna herramienta un profesor de texto que me lo genere entonces
-->
se me olvida mucho qué palabras llevan acentos y ahí puede tener un problema de
-->
calidad cuando esos acentos pues no están ahí ahí tendría que definir qué tan restrictivo
-->
puede ser lo que quieres hacer para el caso particular que vamos a hacer entonces vamos a
-->
hacer lo siguiente vamos a finir diccionario voy por este lado nuevamente voy por este
-->
lado de acá y voy a escoger la más intermedia que es ignorar acentos y case
-->
y voy a agregar solamente inicialmente dos ciudades escoja y agregue ciudades de allá de
-->
méxico yo voy a agregar acá ciudades de colombia que son las que conozco esto es muy parecido a
-->
lo que usted hizo cuando definió la lista de valores recuerda que definimos m o f definimos
-->
soltero casado divorciado etcétera es muy parecido la única diferencia que hay es la
-->
siguiente es que cuando yo lo defino a nivel de columna como el caso del modelo anterior no lo
-->
puedo re-usar y cuando lo defino a nivel de tipo dato semántico lo puedo re-usar n veces
-->
en cualquier modelo esa es la única diferencia que hay con respecto a esta parte entonces
-->
vamos a agregar dos ciudades aquí voy a agregar en este caso barranquilla
-->
voy a agregar una nueva y voy a agregar nada más cartagena
-->
para este tipo de datos
-->
esta lista de valores y cuando es una lista ya que es conocida pues yo te aconsejo mejor que
-->
definas formatos para ser importados porque en este caso a diferencia también de la lista de
-->
valores que estática a nivel de columnas en la lista de valores me toca definirla de manera
-->
digamos manual este me permite que yo pueda importar un archivo pero ese archivo para
-->
poder ser importado me toca entonces tener una estructura la estructura es que tenga
-->
solamente una columna y que esté separada por un salto de línea si tenga una columna y varias
-->
filas en pocas palabras pero con una sola columna y eso es lo que hace que automáticamente el
-->
señor me lo me lo importa en este caso lo mejor es aprovechar la idea que le genere que
-->
genere por ejemplo ese listado permítame y mira si me puedo conectar de este voy a
-->
conectarme mejor en el del lado mío mira lo que voy a hacer aquí por ejemplo le voy a
-->
decir aquí genera un listado un listado de nombres de ciudades por ejemplo de méxico
-->
listo vamos a ver listo ok ahí me listo bueno estoy o varios
-->
entonces voy a decirle quita la numeración y deja las explicaciones para que solamente me genere
-->
a un momento pero mejor voy aquí le digo acá es generar un listado de nombres de ciudades de
-->
el resultado sin explicaciones y sin sin ordinales ordinales ordinales
-->
vamos a ver nuevamente aquí ahora sí me lo está entregando en el formato que yo quiero
-->
voy a copiar esto que está aquí y voy a generar un archivo entonces la estructura
-->
para poder hacer un import es sencilla solamente debes tener una columna pues
-->
tiene filas y ya con el archivo en formato txt lo que hace es que lo importas voy a
-->
guardar este archivo y lo voy a compartir con ustedes aquí guardar como y lo voy a
-->
hacer o a los siguientes no sé si es posible la manda aquí por chat a ver si
-->
no creo que no lo vas a poder con chat a los siguientes voy a mandar este listado acá mejor
-->
y generamos el archivo ya en la máquina virtual te voy a mandar listado aquí copia ese
-->
listado por favor y en la máquina virtual que tienes abre un notepad y pegas esos valores
-->
y lo guardas donde tú quieras en este caso lo voy a colocar en descargas y lo voy a llamar
-->
ciudades sí porque de pronto tiene algunas restricciones para descargar ese archivo en
-->
la máquina entonces te mande fue el texto copia el texto y lo pegas acá en un archivo de blog de
-->
notas en la máquina virtual y lo guarda con el nombre que tú quieras entonces en este caso
-->
llame ciudades y lo ubicas donde tú desees
-->
vas acá de la de wikipedia arturo te viendo me parece interesante la idea
-->
apartemente que yo te permíteme y yo te copio eso que es ahí entonces voy a abrir
-->
aquí en notepad y para este momento que me copió listo te recopio nuevamente
-->
ahí si ya dale guardar y lo pegas allá entonces en
-->
lo guardas y en quién me quien me habló
-->
en his boy para allá entonces un momento permítame listo entonces permítame voy a
-->
pegarlo ahí un momento por favor de lo copió nuevamente quitéle el quitéle la primera
-->
línea que está en blanco por favor y le de a guardar
-->
bueno hagamos lo siguiente mañana seguimos con esta práctica
-->
mañana terminamos el entonces el curso nos hacemos otros ejemplos y hacemos un caso
-->
de estudio para evaluar el día de mañana entonces nos vemos mañana a las nueve de
-->
la mañana hora de México diez horas de colombia y seguimos entonces con los ejemplos en que
-->
estamos bueno muchísimas gracias espero que tenga una buena noche y continuamos el día de
-->
mañana entonces el campo que disculpa el que hicimos ahora guárdalo en en descarga
-->
a cualquier ubicación no sé si esa es tu pregunta o no te escuché bien pues
-->
listo que no lo había si vamos a salvar si salvar y publicar por favor porque no me
-->
queda embarrador ahí aunque también lo puede sí que no lo había salvado y publicar muchas
-->
gracias que no lo había se me había olvidado de clic en guardar pensé que le había dado
-->
clic en guardar salvar y publicar si por favor todos salvar y publicar
-->
si no lo hacemos mañana que tampoco hicimos mucho ahí que la idea es ver cómo hacemos manual y
-->
cómo importamos si no continuamos de mañana y lo hacemos nuevamente listo pues entonces les
-->
deseo feliz noche y continuamos entonces el día de mañana ok le estoy