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Creado el 27 Jun. 2017
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Una API sirve para muchas cosas, entre ellas, mejorar los resultados empresariales. Es el caso de Dolby Laboratories, que se ha convertido en una empresa más productiva desde que utiliza la API de Google Analytics a través de ShufflePoint.

ShufflePoint es una herramienta que automatiza los informes de Excel y puede generar consultas directamente desde la hoja de cálculo. También puede convertir los datos de analítica de tu web en vistosos y dinámicos informes de PowerPoint.

¿Cómo se aprovecha Dolby Laboratories de la API de Google Analytics?

Son varias las acciones que han hecho de la combinación entre ShufflePoint y la API de Google Analytics un equipo perfecto para Dolby Laboratories.

1- ShufflePoint utiliza la API de Google Analytics para proporcionar herramientas de integración empresarial.

2- Desde ShufflePoint han desarrollado un lenguaje de consulta del tipo SQL, lo que les permite obtener y actualizar información de cualquier web o base de datos, como hace Google Analytics. 

Dolby Laboratories utiliza GAQL, que permite ver los datos de una semana concreta incluso años después. También se aprovechan de otras herramientas de ShufflePoint que sirven para simplificar su flujo de trabajo de análisis web, incorporar las hojas de cálculo con los paquetes acumulativos complejos, filtros y cálculos de tablas intermedias o presentaciones comentadas.

¿Cómo ha mejorado Dolby Laboratories?:

Desde Dolby Laboratories transmiten que el uso de la herramienta les ha permitido agilizar sustancialmente el flujo de trabajo: “Mejoraron nuestros informes personalizados, que solíamos hacer de forma manual en Google Analytics, combinándolos con la automatización y la flexibilidad de utilizar la API de Datos de Google Analytics".

Gracias a la ayuda de ShufflePoint, ahora se actualizan dinámicamente, lo que permite que todo el equipo Dolby pueda sacar sus conclusiones de forma rápida y eficaz, y tomar así las decisiones pertinentes.

BBVA ofrece también una API basada en datos, ¿quieres conocer más sobre ella?

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Creado el 21 Jun. 2017
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La última gran tendencia en el mundo de la tecnología son los chatbots. Tal vez sean más conocidos ahora que antes para el gran público, pero los bots conversacionales no son un experimento reciente. De hecho, algunas empresas llevan mucho tiempo experimentando con algunos avances que hoy en día cimentan todo el trabajo con los bots: fundamentalmente el procesamiento de lenguaje natural para conseguir que la máquina sea capaz de mantener conversaciones inteligentes con los usuarios. Sin él sería totalmente imposible.

Cuando se hace un repaso de la evolución natural de las tecnologías de la información y su relación con los usuarios, se es capaz de entender perfectamente los movimientos de algunas de las empresas más importantes del mundo. A mediados de los años 2000, el smartphone entró en nuestras vidas y con ellos los sistemas operativos móviles (iOS y Android), las aplicaciones nativas y la experiencia de usuario móvil nativa, todo ello por el lado del cliente.

En la actualidad, la tendencia sigue siendo el teléfono inteligente, pero centrada en las aplicaciones de mensajería, donde el contacto directo a través de chatbots se ha convertido en el rey. Este diagrama explica perfectamente la evolución tecnológica desde los 80

Gracias al enorme empuje que compañías como Facebook o Google han dado durante algunos años al procesamiento de lenguaje natural, el aprendizaje automático, los asistentes virtuales y, en general, la inteligencia artificial.

Algunas otras empresas más pequeñas han entendido la oportunidad real de negocio en la creación de plataformas de construcción fácil de chatbots conversacionales. Algunas sin ni siquiera tener que escribir una sola línea de código. Aquí hay algunas de las plataformas más interesantes para hacer bots, posicionadas en la necesidad, a veces, de lanzar un MVP de forma ágil:

1. Api.ai

Algo debe tener Api.ai para que Google se fijara en ella. Los creadores de esta plataforma impulsaron un espacio destinado a la creación de bots para terceros escenarios como Slack, el servicio de gestión de proyectos y comunicación interna para empresas; Facebook Messenger, la herramienta de chat de la compañía de Menlo Park; o Kik, la aplicación de mensajería instantánea que compite con el propio Facebook Messenger u otros protagonistas de ese sector como WhatsApp, Telegram, WeChat o con otros productos más sociales como el propio Snapchat.

Lo más interesante de API.ai es que no es necesario tener conocimientos en programación para crear un chatbot para Slack o Facebook Messenger, no es necesario saber ningún lenguaje ni tampoco memorizar comandos. La idea es crear el bot, generar las trayectorias con los distintos mensajes, implementar su integración en alguna de las plataformas de mensajería y darle a publicar.

2. Motion.ai

Motion.ai es una plataforma de creación sencilla de chatbots para dos aplicaciones de mensajería con gran penetración, Facebook Messenger y Slack. Al menos por ahora. Aunque también es posible crear bots para navegador, correo electrónico y SMS. Tiene una versión gratuita que permite desarrollar dos bots con 1.000 mensajes como máximo al mes; y luego tres versiones de pago: una por 15 dólares al mes (5 bots y 5.000 mensajes), otra por 50 dólares (con 25 bots y 20.000 mensajes al mes) y la más cara por 100 dólares al mes (con la posibilidad de crear 50 bots y 50.000 mensajes al mes). Además, Motion.ai dispone de su propia API REST para realizar cualquier tipo de integración de una interfaz propia.

El usuario lo único que tiene que hacer es registrarse en la plataforma, y una vez dentro, ir al menú de la izquierda y acceder al entorno ‘My Bots’. Es en esa sección donde el cliente puede crear todos los chatbots que quiera poner en marcha, haciendo clic en ‘Create Bot’ (‘Crear Bot’) y seleccionando en qué canal quiere crear el producto (Facebook Messenger, Slack o un bot para el correo electrónico, el navegador o SMS). En la página de documentación, cualquier usuario puede encontrar toda la información técnica necesaria para empezar a hacer un chatbot

Una vez que el usuario pone un nombre a su bot, este puede acceder a la página de edición donde el cliente puede configurar los distintos módulos que formarán las distintas conversaciones del chatbot con los usuarios. Cada uno de esos módulos es una respuesta concreta del bot, y estas se editan a través del botón de ‘Configuración’. Estos módulos forman los diferentes elementos de las trayectorias de conversación, que se reflejan a través de conexiones en forma de líneas de colores y un diagrama de flujo. Motion.ai tiene muchos tipos de módulos: cuando el usuario clica en ‘Add Module’ (‘Añadir módulo¡), puede escoger el tipo de contenido. Además, dispone de accesos directos a un testeo del bot y a sus métricas.

3. Smooch.io

Smooch.io se promociona a sí misma como la plataforma de creación de interfaces conversacionales para empresas. Tiene, por tanto, una variedad de integraciones con soluciones de terceros bastante amplia, casi cualquiera donde desee estar una gran compañía: Facebook Messenger, LINE, Twillio, WeChat, Telegram y en los dos grandes sistemas operativos móviles, iOS y Android.

Además, Smooch.io dispone de una API REST propia para cualquier integración personalizada. La idea es ofrecer una experiencia de cliente satisfactoria (incorporación de todo tipo de formatos de contenido, texto, imágenes, gifs, vídeos…, y elementos visuales como botones) y aportar a los desarrolladores toda la flexibilidad y escalabilidad necesarias cuando se conecta un chatbot con un CRM (Customer Relationship Management).

Este último detalle es uno de los grandes valores diferenciales de Smooch.io: es capaz de conectar las interfaces conversacionales con cualquier sistema de CRM o plataforma de gestión de clientes interna de una empresa. Y, además, ofrecer todo tipo de métricas e informes a partir de ese trabajo conjunto de plataformas.

4. Gupshup.io

Gupshup.io es una plataforma de desarrollo de chatbots para casi todas las herramientas de mensajería, redes sociales o soluciones VoIP que existen dentro del mercado: Facebook, Twitter, Telegram, Slack, Hipchat, Twillio, Line o Skype… y un futuro también estará presente en otras como Google Hangouts, Viber o Kakao.

Al final, Gupshup.io es una solución que dispone de un sencillo editor de código (esa es una gran diferencia con el resto de plataformas, hay que programar), un servicio de publicación y un sistema de testeo de cada uno de esos chatbots

Gupshup.io se encarga, sin la necesidad de intervención de un desarrollador, de la instalación de las bibliotecas y paquetes necesarios para la creación de los bots, y de un servidor seguro para el despliegue, por tanto no es necesario tener un servidor propio.

A partir de ahí, deja en manos de los programadores la creación de la lógica funcional del chatbot. Cualquier bot hecho en Gupshup se desarrolla en la parte superior del servicio Amazon AWS Lambda, infraestructura de computación sin servidores que ejecuta el código como respuesta a los distintos eventos. Además, dispone de un servicio de pruebas para que los desarrolladores puedan probar su producto como si estuviera lanzado ya en Slack, Telegram o Facebook Messenger.

Creado el 12 Jun. 2017
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El más común es, sin ninguna duda, RSS: el estándar de la sindicación. RSS ha permitido a redacciones de todo el mundo distribuir con los lectores, también capturar contenido de fuentes externas. RSS, siglas de Sindicación Realmente Simple en inglés, es un estándar XML que permite la creación de herramientas que se comparten automáticamente de actualizaciones de contenido con un patrón común.

Aunque la utilización de clientes de RSS ha decaído por parte de los usuarios durante los últimos años en favor de los medios sociales, el RSS sigue formando parte del núcleo de muchas herramientas. El podcasting, por ejemplo, sigue dependiendo de las RSS para distribuir nuevos episodios, y entre bambalinas sigue siendo uno de los formatos preferidos de las redacciones.

Deportivos

A nivel deportivo, no hay plataforma tan completa como la de ESPN. La división de Disney ofrece una API increíblemente rica a los desarrolladores afortunados como para conseguir acceso. Va mucho más allá de resultados deportivos: información de atletas, calendario de eventos, así como una casi infinita biblioteca de datos interconectados.

Un ejemplo de esta última podría ser: solicitar datos curiosos de un equipo de fútbol americano, y devolvería datos interesantes con los que rellenar un informe como: “Los Cowboys de Dallas tienen un récord de 3-0 frente a equipos con un Quarterback novato en Acción de gracias”. Todas las estadísticas locas que cualquiera redacción deportiva pueda querer, están en esta API de ESPN.

USA Today también tiene una API dedicada a los profesionales deportivos de las grandes ligas en Estados Unidos, útil para poder conseguir información de forma rápida y veraz para infografías.

ProPublica

ProPublica es una organización sin ánimo de lucro estadounidense. Es una entidad independiente que basa su modelo de negocio en crear periodismo de investigación gracias a las donaciones de sus simpatizantes. Trabajando con IFTTT, una plataforma que sirve de nexo entre diversas fuentes y destinos, ha conseguido crear herramientas de automatización de gran utilidad para las redacciones de todo el mundo.

Los canales de ProPublica en IFTTT permiten la automatización de tareas que, hasta entonces, suponían unos recursos ingentes:

-     Organizar en un calendario cuando se va a votar cada pieza de legislación nueva. Así como recibirla por email o guardarla en Google Docs.

-     Recibir una alerta cada vez que el Presidente apruebe una nueva ley.

-     Mantener una hoja de cálculo actualizada con las nuevas legislaciones.

APIs tradicionales

Medios y agencias como The New York Times, AP, Reuters, NPR o BBC ofrecen sus respectivas plataformas con objetivos similares. Sus APIs están centradas en la posibilidad de compartir el contenido periodístico que generan para sus socios.

The New York Times expande con sus críticas de libros y películas, un API semántica para conseguir información relativa a personas, eventos o lugares, así como el acceso a su hemeroteca completa desde 1851.

Al otro lado del charco, BBC mantiene interfaces extra basadas en las obligaciones de la misma como entidad pública. Permiten acceder a los horarios de emisión de sus programas, información de los mismos y sus presentadores.

Datos de mercado

Conocer los estratos de la población a la que se dirigen los medios de comunicación es primordial. Los intereses, intenciones y motivaciones de los ciudadanos pueden ayudar a moldear los recursos de una redacción. No hay nada mejor para eso que utilizar las múltiples herramientas de marketing que hay a disposición de estos departamentos.

Utilizados con fines periodísticos, se convierten en una poderosa arma. Un ejemplo sería Topic Data de Facebook, información de la infinita conversación social que los usuarios tienen en la mayor red social del mundo.

Twitter, Instagram, Tumblr y otras plataformas sociales también ofrecen estos tsunamis de datos bastante accesibles a través de compañías como Dataminr, Gnip o DataSift. Empresas especializadas en capturar todo el valor de los datos sociales establecen un cortafuegos de privacidad. Este actúa entre las redes donde los usuarios interactúan y los clientes finales que adquieren acceso a los mismos.

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Creado el 07 Jun. 2017
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Mucho se está hablando de cómo los chatbots podrían sustituir en un futuro a las aplicaciones nativas como vehículo de relación primario con los usuarios, pero poco de la evolución natural de las APIs en APIs conversacionales.

Las APIs conversacionales son el resultado de un proceso de evolución de las actuales interfaces de desarrollo de aplicaciones, no como bots conversacionales, sino manteniendo su dimensión como APIs. En cierta forma seguirían cumpliendo su destino actual, servir como vehículo de conversación entre aplicaciones, plataformas y dispositivos, pero de una forma totalmente distinta y más enriquecedora. APIs con capacidad de procesamiento de lenguaje natural.

De una API REST a una API conversacional

La mayoría de empresas del mundo utiliza API REST en la actualidad, interfaces de desarrollo de aplicaciones que basan todo en las habituales peticiones HTTP (POST -crear-, GET -leer y consultar-, PUT -editar- y DELETE -eliminar-) y que obtienen como respuesta datos en formato JSON o XML. Este tipo de APIs han funcionado a la perfección en el escenario de intercambio de datos y enlace entre máquina y máquina. Incluso en interfaces de usuario desarrolladas para el intercambio de información entre máquina y humano. Pero la evolución natural es que las APIs conversacionales aporten un gran valor añadido en este último caso, a la vez que no tienen mucho sentido en un escenario de intercambio de datos M2M.

Actualmente existe una gran variedad de conceptos distintos que, en la mayoría de ocasiones, conforman una amalgama amorfa en la cabeza de los usuarios con menos conocimientos técnicos. Al final todo termina siendo casi lo mismo, aunque los procesos y los objetivos sean radicalmente distintos. No es lo mismo una interfaz de usuario que una interfaz de usuario conversacional, como tampoco lo es una interfaz de desarrollo de aplicaciones (API) que una API conversacional.

● Una interfaz de usuario es el método por el que un usuario interactúa con una aplicación o plataforma. Hoy en día, la mayoría de interfaces de usuario son gráficas (GUI) y permiten la interacción a través de pantallas o botones. Cuando esas interfaces de usuario tienen capacidad de interacción con humanos gracias al procesamiento de lenguaje natural, estamos ante una interfaz de usuario conversacional o uno de esos chatbots que tanto revuelo están provocando. Un bot capaz de responder preguntas de los usuarios.

● Las interfaces de desarrollo de aplicaciones (APIs) son el vehículo perfecto de interacción entre aplicaciones o plataformas. Lo que intercambian son datos. Es lo habitual en las API REST. Mientras, las APIs conversacionales permiten peticiones mediante mensajes en lenguaje natural, el lenguaje usado por los usuarios. Lo que intercambian son ideas, no datos.

La evolución de las APIs conversacionales

En este escenario, vamos hacia un espacio ocupado por dos tipos de APIs. Aquellas que se utilicen en procesos internos para el intercambio de datos, ya sean de tipo REST o cualquier otro, y aquellas que sirvan para estrenar un nuevo tipo de relación con los clientes, primero para facilitarles información comercial en lenguaje natural y, en segundo término, para generar una relación conversacional real entre usuario y máquina cuando este realice cualquier petición de información.

Vamos hacia un futuro en el que los usuarios podrán hacer peticiones comerciales o de atención al cliente a una interfaz de usuario conversacional como un chatbot y, que a través del uso de APIs conversacionales, la respuesta que reciba de esa información no sea un dato o un conjunto de datos estructurados en una tabla, sino una respuesta en lenguaje natural con sentido.

Por poner un ejemplo dentro del sector bancario, un usuario podría preguntar a qué se debe un gasto concreto, en una cuenta determinada realizado en una fecha exacta, y la API conversacional sería capaz de acceder a esos datos estructurados y servir una respuesta a través de un chatbot similar a ésta: ‘El gasto de 40 euros realizado el 3 de agosto de 2016 corresponde a una cena en el Restaurante Miramar de Cádiz’. Ese tipo de generación de información es muy distinta a una estructura de datos jSON:

“nombre”: “Juan”,

“apellido”: “Fernández”,

“fecha”: “03/08/2016”

“importe”: “40 EUR”

“descripción”: “RESTAURANTE MIRAMAR, CÁDIZ”
“saldo”: “2.340 EUR”

Hoy en día, este tipo de requisitos están dentro de lo que es posible con relativa facilidad. Usuarios que piden información y APIs e interfaces de usuario conversacionales que dan respuesta natural a esas peticiones. Lo complejo es que esas interfaces y, por tanto, la APIs que buscan, generan y sirven respuestas en lenguaje natural sean capaces de mantener conversaciones reales e imprevisibles con los usuarios. Y que el usuario tenga la sensación de que la máquina es humana.

Ese salto de gran valor añadido podría venir de la mano de lo que hoy se conoce como vectores de pensamiento, uno de los últimos avances del gurú de Google y maestro de maestros en Inteligencia Artificial Geoffrey Hinton. Al final los vectores de pensamiento permiten atribuir pesos numéricos a las palabras en sus distintos contextos, lo que facilita a la máquina la comprensión real de las palabras en sus distintas posiciones en las oraciones construidas por los usuarios. 

Un vector de pensamiento es lo que posibilita generar un contexto determinado en torno a un pensamiento concreto. Atribuyendo pesos numéricos a las palabras y sus contextos (grupos de palabras usadas a su alrededor), la máquina es capaz de entender el sentido real de los mensajes dentro de una conversación imprevisible con el usuario. La máquina es capaz de comprender una serie de pensamientos dentro de una cadena de razonamientos. Sería la inteligencia artificial real. 

Creado el 29 Mayo. 2017
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Alaska Airlines necesitaba competir con otras grandes aerolíneas como American Airlines o Delta, y ante su falta de presupuesto destinado al marketing, decidió poner su foco en la innovación.

Este cambio de rumbo le convirtió en una de las primeras aerolíneas en permitir que se introdujeron dispositivos electrónicos dentro de sus aviones para que sus usuarios disfrutaran de su viaje de otra manera. También fue pionera en el proceso de facturación en línea, un paso que convirtió a la compañía aéra en líder en innovación electrónica.

El objetivo, mejorar la experiencia de usuario

Alaska Airlines fue una de las primeras en desarrollar una aplicación para iPhone mediante la que los usuarios pueden acceder a su tarjeta de embarque. Hoy son muchas las compañías aéreas que han imitado este sistema, aunque en un principio esta app era bastante limitada y su experiencia de usuario dejaba mucho que desear.

Los responsables de Alaska Airlines se dieron cuenta de que con esta aplicación no era suficiente y decidieron apostar por incorporar una API, dentro de una iniciativa a la que denominaron ‘Innovation at the Edge’. Su objetivo era desarrollar aplicaciones que ofrecieran valor añadido a sus usuarios y empleados.

Para cumplir su propósito la empresa necesitaba una API proxy que ejecutara labores de seguridad y de gestión, tanto para recibir solicitudes entrantes como para garantizar el funcionamiento de sus servicios back-end. La API que utilizaron fue CA API Gateway, porque ofrece flexibilidad y una buena integración entre los entornos de desarrollo y de pruebas.

¿Cómo ha mejorado?

A través de esta API consiguieron una aplicación que ha agilizado la embarcación de sus clientes al mismo tiempo que ellos comprueban el estado de su vuelo en tiempo real. Además, esta API ha permitido que los socios de Alaska Airlines desarrollen otras apps que mejoran la experiencia de sus clientes:

  • A través de Alaska Mobile Track los usuarios pueden enviar un SMS con su número de envío para comprobar en qué estado se encuentra su paquete.
  • Mediante FlyingSocial los usuarios de Facebook pueden acceder a las ofertas que ofrece Alaska Airlines.

Gracias a la implementación de una API Alaska Airlines ha conseguido exponerla a terceros con seguridad y aumentado así su actividad comercial.

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Consulta otros casos de éxito con APIs

 

 

Creado el 05 Mayo. 2017
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El abanico de APIs disponibles para desarrolladores es cada vez más amplio. Acudir a un servicio externo que facilite las herramientas que, de otra manera, tendrían que construir ellos mismos desde cero no solo les permite ahorrar tiempo, sino también recursos.

Por eso, para que quienes recurren a tu API se sientan satisfechos con el resultado no hace falta ofrecer todas las opciones posibles, sino asegurarte de que tu servicio funciona correctamente y no encuentran baches en el camino. La única manera de cumplir con esta premisa es monitorizar su rendimiento y considerar posibles cambios para que sea compatible con el ‘software’ de terceros. Sin duda, la labor que se hace más difícil a medida que aumenta la complejidad y el número de dependencias (componentes que pueden usar las aplicaciones) de la API.

Así, las claves para comprobar el éxito de tu API están en vigilar tanto el tráfico (las llamadas que recibe) como los desarrolladores y aplicaciones que la utilizan, la calidad del servicio que ofrece (aquí se incluye la tasa de errores, los fallos de código y la eficiencia de las respuestas) y los ingresos que proporciona su utilización por parte de terceros.

Recursos: APImetrics, Visual Studio Application Insights y APIscience

Afortunadamente, existen diferentes herramientas que permiten mantener vigilada tu API y detectar pronto los posibles fallos para solventarlos rápidamente. Una de ellas es APImetrics, una especie de cuadro de mandos desde el que analizar diferentes parámetros de la interfaz de programación.

Esta solución ‘software’ permite medir el tiempo que tarda la API en responder a las peticiones de las apps, la efectividad de su contestación y la capacidad de reacción que presenta para cada dependencia o tipo de llamada. Así, ofrece una visión holística del rendimiento del servicio.

Otra herramienta de monitorización es Visual Studio Application Insights, disponible en el servicio Azure de Microsoft. En este caso, los análisis incluyen la comprobación de bases de datos ASP.net, llamadas HTTP y bases de datos Java y ASP.net, además de la evaluación de las interacciones entre la API y las interfaces externas en tiempo real.

Un punto a recalcar del programa es que permite analizar la respuesta producida por un tipo de llamada en particular, de forma que es posible evaluar que las versiones de la interfaz propia y la de terceros son compatibles. Por otro lado, los fallos y las excepciones aparecen detallados en los informes que brinda la herramienta. 

Mirar al pasado para entender el presente

A diferencia de las anteriores, el tipo de análisis que proporciona APIscience es escalonado; primero evalúa la integración de las APIs externas con la propia, para luego valorar los resultados de sus interacciones. Sirve para monitorizar, entre otros estilos de arquitectura ‘software’, las API REST, JSON y OAuth.

Una de las principales ventajas de esta herramienta es que permite contrastar las versiones previas de las interfaces de programación con la presente, una comparación que sirve para detectar errores, respuestas lentas y problemas de integración.

La herramienta se basa en un sistema que monitoriza las variaciones en el funcionamiento de la API y su rendimiento en función del tiempo, representando después los datos en útiles gráficos dinámicos. Estos informes sirven a los desarrolladores para analizar el código de la interfaz de programación en busca de posibles errores.

Por su parte, AlertSite ofrece un tres por uno para vigilar tanto el rendimiento de la API como el de páginas webs y aplicaciones. En el caso de la primera, la solución se llama SmartBear, un completo gestor del estado y salud de interfaces de programación. Se basa en una red de nodos para monitorizar la velocidad de las interacciones y las respuestas a nivel global (incluye un mapa en los informes de resultados), relacionando después estos flujos con el grado de rendimiento exhibido en cada caso.

Otra de las útiles características de la solución de AlertSite es que ofrece distintos tipos de análisis adaptados a APIs de terceros, públicas y de socios, ya que cada una de ellas presenta una problemática diferente. SmartBear acepta, además, secuencias de comandos, de forma que las herramientas internas de evaluación, como Ready! API y SoapUI, están integradas en el servicio. Los desarrolladores pueden ejecutar así esos otros servicios dentro del mismo producto.

Lo ideal, una combinación de herramientas

Aunque las herramientas y soluciones son variadas, la elección de una u otra va a depender de las necesidades de cada caso. Si únicamente se aplican evaluaciones globales, sin mirar demasiado al detalle las funcionalidades de la API, esta puede parecer perfectamente funcional respecto a las aplicaciones de terceros pese a ser una versión desactualizada u obsoleta.

Por otro lado, comprobar únicamente los elementos básicos de la API, sin atender al cuadro general, también es una aproximación parcial. Lo ideal es combinar ambas estrategias para lograr una monitorización completa.

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Creado el 03 Mayo. 2017
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Data Validation enviaba unos 247.000 millones de e-mails al día, es decir, como si cada persona recibiera 38 correos en una jornada. Esta plataforma permite a los equipos de trabajo de marketing validar direcciones de correo fácil y rápidamente. Se trata de una solución para los proveedores de servicios de e-mail.

Sus soluciones permiten proteger la reputación del remitente identificando cuentas no válidas y de spam. Además, comprueba la capacidad de entrega de un e-mail, sube listas de direcciones de correo electrónico  e identifica direcciones no válidas. Entre los partners de Data Validation se encuentra MailChimp.

Con el objetivo de mejorar la experiencia de usuario y de ampliar sus servicios, Data Validation decidió implementar una API. Además, esta tecnología era la idónea para solventar la necesidad de integrar métricas y establecer unos límites de uso.

Primero apostaron por crear cuentas de prueba en diferentes plataformas de gestión de APIs. Y así utilizaron varias APIs ficticias para comprobar cuál de ellas podían cumplir sus necesidades específicas.

Probaron hasta cuatro herramientas y acabaron rechazando dos de ellas porque tenían un coste demasiado elevado, y no querían invertir tanto a priori, sin poder testar el servicio.

Data Validation continuó buscando hasta que encontró 3Scale, una plataforma de administración de APIs que ofrecen soluciones escalables y flexibles para empaquetar, distribuir, controlar y conseguir beneficios a través de las mismas.

Con poco coste les permitió ampliar y mejorar la oferta a sus proveedores de servicios de correo electrónico, mientras que el equipo se centró en mejorar la funcionabilidad del producto.

En definitiva, resultó esencial para poder realizar una buena gestión de los recursos en un momento clave de su estrategia empresarial.

Resultados y beneficios del uso de la API

Resultados:

- Proporciona nuevos criterios de agregación sin interrumpir a los usuarios

- Mejora el registro y el uso de la plataforma

- Los socios pueden utilizar la API de Data Validation por lotes para automatizar y simplificar la validación por parte de sus usuarios

Beneficios:

- Ofrece soporte para múltiples aplicaciones en cada cuenta o usuario

- Estrangulación, medición, facturación y capacidad de escalar paquetes

- Administrar una API con muchas métricas y criterios de validación

Datos de interés

Fundación

2008

Tamaño

Pyme: 11 – 50 empleados

Financiación

Privada

Sector

Marketing y Publicidad

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Creado el 24 Abr. 2017
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A la hora de desarrollar aplicaciones que manejan información perteneciente a libros, vamos a tener que dar vueltas alrededor de varias APIs bastante potentes y relativamente abiertas. Aunque no es un terreno excesivamente complicado, sí que hay ciertos elementos que parecen más sencillos de lo que pueden llegar a ser, como los identificadores.

Hace años se creó un identificador estándar de libros para que las editoriales pudieran categorizar automáticamente los libros que publicaban. El ISBN (International Standard Book Number) empezó como un número de 10 cifras y fue expandido a 13 cifras en 2007. Ambos formatos, de 10 y 13 cifras, coexisten y tienen comprobaciones internas para validar su estructura.

Los ISBN, incluyendo sus dígitos de control, pueden ser un quebradero de cabeza, así que lo mejor será siempre comprobar su validez en tu código antes de llamar a cualquier API. Una comprobación sencilla podría ser esta:

function codigo_ISBN_valido (isbn) {

  isbn = isbn.replace(/[^\dX]/gi, '');

  if(isbn.length != 10){

    return false;

  }

  var caracteres = isbn.split('');

  if(caracteres[9].toUpperCase() == 'X'){

    caracteres[9] = 10;

  }

  var suma = 0;

  for (var i = 0; i < caracteres.length; i++) {

    suma += ((10-i) * parseInt(caracteres[i]));

  };

  return ((suma % 11) == 0);

}

Además del ISBN, también tenemos el EAN (European Article Number) con el que algunas editoriales y grupos comerciales etiquetan sus libros. También existe el ASIN (Amazon Standard Identification Number) con el que el gigante del comercio marca de forma única cada producto en su catálogo. Amazon también utiliza los ISBN como ASIN, aumentando a la confusión de algunos desarrolladores novatos.

Una vez aprendidos las diferentes identificaciones estándares de los libros en las diferentes API, podremos empezar a “jugar” con ellas. Hay una gran oferta de APIs libres y corporativas que, con mayor o menor flexibilidad, nos permitirán tener una aplicación o gestión de libros seguramente para casi cualquier necesidad de nuestra aplicación.

ISBNdb: comparar precios

Una de las plataformas más veteranas, fundada en 2002, cuenta con casi 8 millones de títulos en su base de datos. Su API ofrece, además de la búsqueda por identificador, navegar por categorías y conseguir precios de cada título en diferentes comercios.

Adentrándonos en este último apartado, y siguiendo la documentación, podremos hacer una petición así:

http://isbndb.com/api/v2/json/$CLAVE_API/prices/$IDENTIFICADOR

Lo que nos devolverá un listado histórico de precios y comercios donde encontrar este producto. Útil para ver la evolución de precios o comparar entre proveedores. El resultado sería una respuesta en JSON:

{

   "result_count" : "2",

   "page_count" : 1,

   "current_page" : 1,

   "index_searched" : "isbn",

   "min_time_unix" : 0,

   "max_time_unix" : 1368820663,

   "data" : [

      {

         "store_title" : "Principles of solid mechanics",

         "store_id" : "amazon",

         "currency_code" : "USD",

         "is_historic" : "1",

         "price_time_unix" : "1367763531",

         "is_new" : "0",

         "in_stock" : "0",

         "price" : "65.66"

      },

   ],

}

Google Books: ver el contenido

La API de Google Books es increíblemente potente y requiere de autenticarnos a través del protocolo OAuth 2, nada excesivamente complejo, si hemos trabajado con este método seguro antes.

Está compuesta de tres partes distintas. La primera permite buscar cadenas de texto entre los millones de libros que Google ha escaneado e indexado. La segunda permite embeber o incrustar estos libros en aplicaciones web. Por último, la última parte de la API nos permite gestionar una librería digital propia con nuestros títulos.

La búsqueda de texto es seguramente la parte más potente e interesante, una vez autenticados, se puede acceder a ella de la siguiente forma:

https://www.googleapis.com/books/v1/volumes?q=FRASE A BUSCAR

Así, nos devolverá las tradicionales cabeceras HTTP 200/OK en caso satisfactorio, con un listado de los títulos donde aparezca la frase:

{

 "kind": "books#volumes",

 "items": [

  {

   "kind": "books#volume",

   "id": "_ojXHRcCNuzg",

   "etag": "OTDqn42tB19",

   "selfLink": "https://www.googleapis.com/books/v1/volumes/_ojXNuzgHRcC",

   "volumeInfo": {

"title": "Libro de ejemplo",

"authors": [

 "BBVAOpen4U"

],

   ...

  },

  "totalItems": 3

}

Cuenta con librerías de programación listas para utilizar la API en casi cualquier lenguaje de programación moderno.

Amazon Books

Dentro del inmenso catálogo de APIs de Amazon se encuentran varias relacionadas con la búsqueda de libros tradicional que sirvieron de base del servicio en sus primeros años.

En esta categoría, el gigante del comercio electrónico ofrece dos API relacionadas: ItemSearch e ItemLookUp. Ambas necesitan de una cuenta de usuario de Amazon Web Services.

La primera nos permite buscar y encontrar libros por múltiples variables: título, autor, fecha de publicación, ASIN/ISBN, editorial, etc.

http://webservices.amazon.com/onca/xml?service=AWSECommerceService&AWSAc...$AWS_KEY&

AssociateTag=$TAG_DE_AMAZON&Operation=ItemSearch&Keywords=$TERMINO_A_BUSCAR&SearchIndex=Books&Timestamp=[YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ]&Signature=[Request Signature]

Nos devolverá un XML con los atributos habituales de cada libro, además de una escueta descripción:

<TotalResults>2849</TotalResults>

<TotalPages>285</TotalPages>

<MoreSearchResultsUrl>(...)</MoreSearchResultsUrl>

<Item>

    <ASIN>B08OE6I000</ASIN>

        (...)

    <ItemAttributes>

        <Author>BBVAOpen4U</Author>

        <Manufacturer>BBVA</Manufacturer>

        <ProductGroup>Book</ProductGroup>

        <Title>Título del libro</Title>

    </ItemAttributes>

</Item>

Una vez obtenido estos resultados, podemos pasar a ItemLookup para obtener más datos del título o volumen seleccionado. Por ejemplo, el identificador ficticio B08OE6I000 devolvería el siguiente resultado:

<Items>

  <Request>

  <IsValid>True</IsValid>

  <ItemLookupRequest>

    <ItemId>B08OE6I000</ItemId>

  </ItemLookupRequest>

  </Request>

  <Item>

    <ASIN>B08OE6I000</ASIN>

    <ItemAttributes>

    <Manufacturer>BBVAOpen4U</Manufacturer>

    <ProductGroup>Book</ProductGroup>

    <Title>Título del libro</Title>

   </ItemAttributes>

  </Item>

</Items> 

Con esta segunda API de Amazon podemos obtener y verificar detalles extra de cada libro o elemento del catálogo cuando necesitemos refrescar los datos. Pero, por lo general, con la API de ItemSearch será suficiente.

 

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Creado el 20 Abr. 2017
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La tecnología forma parte de nuestro día a día, no solo en el trabajo, sino también en nuestra vida personal: Usamos nuestra tablet a primera hora para ver las noticias, tomamos café en nuestra cafetera último modelo, vamos a trabajar en un coche que poco tiene que envidiar al protagonista de El coche fantástico y podríamos seguir analizando nuestras acciones a lo largo de todo el día y nos daríamos cuenta de que prácticamente no hay ninguna tarea que realicemos, que no esté apoyada por una tecnología. Sin embargo, ¿sabrías decir detrás de cuántas de estas rutinas se esconde una API?

Las interfaces de programación facilitan sobremanera la tarea de programadores y desarrolladores, pero también las tuyas. Aquí tienes una lista que hemos elaborado de curiosidades que esconden una API en sus tripas:

  • Hogar: ¿Te imaginas una casa en la que puedas controlar todo con tu smartphone sin necesidad de estar dentro? Pues deja de soñar porque esto es ya una realidad. La Smart Home de Samsung te permite manejar con tu móvil todos los electrodomésticos y dispositivos conectados a Samsung de tu casa, desde la nevera y el horno hasta la TV, y todo ello gracias a una API que opera a través de la nube. Toda la información sobre esta API para el hogar aquí.
  • Siri: El asistente personal de Apple que reacciona ante el lenguaje natural, procesando las preguntas para poder ofrecer respuestas y recomendaciones, utiliza una API privada que solo está disponible para los desarrolladores de Apple. La API de Siri realiza dos funciones: por un lado, anuncia qué acciones puede realizar y, por otro, ofrece una manera para ejecutar esas posibles acciones. Aunque es muy demandada por la comunidad de desarrolladores, esta API para terceros sería muy difícil de ejecutar en otros entornos. Más información sobre su funcionamiento.
  • Play Station 4: Ya cuenta con varias APIs en su funcionamiento habitual y próximamente incorporará una nueva, Vulkan. Esta API multiplataforma se aplica al desarrollo de aplicaciones con gráficos 3D. De esta forma, Play Station podrá competir directamente con DirecX12, la API que utiliza Microsoft en XBOX. Vulkan permite aprovechar al máximo el rendimiento del hardware de las videoconsolas y una de sus ventajas es que amplía la tasa de frames por segundo, de esta manera ofrece una experiencia visual notablemente superior. Este artículo profundiza más en su funcionamiento. Además de las videoconsolas, también los videojuegos cuentan con APIs que los acercan a las redes sociales.
  • Aspiradora Roomba: Así es, hasta las aspiradoras pueden utilizar una API. Roomba, la aspiradora que trabaja sola, cuenta con la ayuda de RooWifi (1.1) para poder llevar a cabo sus distintas funciones de limpieza. Esta API es compatible con Windows, MAC, GNU / Linux y otros sistemas operativos. Se puede clonar la última versión de la API desde un repositorio de Github o descargar directamente comprimida en un archivo ZIP. Aquí aparecen todos sus detalles.
  • Cámaras digitales Sony: Las cámaras de Sony utilizan la API beta denominada “Camera Remote”, que permite el acceso inalámbrico a estos dispositivos. Gracias a esta API, se pueden gestionar varias cámaras Sony desde otro dispositivo y ejecutar acciones como controlar el zoom, el visor remoto, ajustar el temporizador automático, capturar imágenes fijas y grabar. Más información sobre la API Camera Remote en el site de desarrolladores de Sony.
  • Coches: Los coches del futuro que se conducen solos e interactúan con sus usuarios son ya una realidad. Los vehículos están cada día más conectados, desde interactuar a través de la voz hasta guardar las rutas de preferencia. Y estas acciones son las que precisamente llevan una API escondida en su funcionamiento. Un par de APIs de ejemplo son: Dash Chassis API, una plataforma de automóvil conectada que proporciona acceso al consumo de combustible, gastos y datos de eficiencia, y GM Developer API, una API que admite el desbloqueo de puertas o la activación de la alarma y ​​el acceso a los datos del suscriptor o del vehículo.

Estos son solo algunos ejemplos de elementos que forman parte de nuestra vida diaria y que contienen una o varias APIs en su interior, pero hay muchísimos más objetos cotidianos que funcionan gracias a una API. Las ciudades inteligentes o Smart Cities también se benefician de ellas. 

¿Te interesan las APIs financieras? Descubre todas las que te ofrece BBVA

Creado el 18 Abr. 2017
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Conoce cómo las entidades financieras están apostando por el Big Data y la Inteligencia Artificial a través de APIs que ayudan a los bancos a definir productos, segmentar clientes y detectar posibles situaciones de fraude. A lo largo de este ebook se hace un repaso a las APIs de agregación de datos bancarios, y se presenta Paystats, una API de BBVA que ofrece información a terceros para que puedan proporcionar servicios y apps que aporten valor añadido al cliente. Además, se analiza cómo los bancos se están adaptando al consumo de información a través de distintos dispositivos móviles y cómo están rediseñando los servicios que ofrecen a sus usuarios. 

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