Which BI analytics tool does my company need? Over the years, many business intelligence (BI) tool styles have emerged to match the varied ways that business people need to analyze data across broad product categories that include guided analysis and reporting and self-service BI and analysis. The best practice for selecting a BI analytics tool is to determine what data your business people are going to analyze and how, so you can provide them with the right kinds of tools. The decision of what tool to buy shouldn't be based on which product has the most features, but rather which product enables the types of analysis your users need and will use. In this article, we'll take a look at how to determine what BI analytics tool categories and styles are the best match for your business and technical use cases.
To support that objective, we will identify the key attributes that define those use cases. BI analytics tools: No one-size-fits-all Selecting the right BI category and style Rick Sherman asks: BI use case: Operational snapshots. What is BI? Best books on Business Intelligence. We live in the age of data and data is powerful, if we make sense of it.
Business Intelligence is a solution that helps us see what is hidden in data. It uses data about yesterday and today to make better decisions about tomorrow. As Swain Scheps defines it, “Business intelligence is essentially, timely, accurate, high value, and actionable business insights, and the work processes and technologies used to obtain them”. To know more about BI, we recommend you to read the top 20 books. The books are arranged in no particular order. 1. Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die Author: Eric Siegel and Thomas H. “It’s an easy reading book for quite heavy topic. 2. Author: Martha Heller and Maryfran Johnson (2012) Publisher: Bibliomotion 3. Author: Phil Simon Publisher: Wiley “A great introduction to Big Data. 4.
Author: Foster Provost and Tom Fawcett Publisher: O’Reilly “Excellent, broad coverage of data science. 5. “A very solid book. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. Conceptos de minería de datos. Cubos OLAP (On-Line Analytic Processing) | Dataprix TI. Cubos OLAP (On-Line Analytic Processing): Son las herramientas que se basan en la capacidad de analizar y explorar por los datos. Nos permiten cambiar el enfoque del “¿que esta pasando?” Que podemos obtener a través de las herramientas de reporting al “¿por que esta pasando?”. Para descubrir el “por que”, los usuarios pueden navegar y profundizar en los datos para analizar los detalles o patrones.Las herramientas OLAP nos proporcionan analisis interactivo por las diferentes dimensiones de los datos (por ejemplo, tiempo, producto, cliente, criterios geográficos, etc) y por los diferentes niveles de detalle (para la dimensión tiempo, habrá nivel de detalle año, trimestre, mes, dia).
Esto significaría pasar de la visión estática de los datos a una visión dinámica, donde podemos ir “navegando” por los datos, bajando en el nivel de detalle, cambiando la dimensión por la cual analizamos la información. En general, los sistemas OLAP deben: Cubos OLAP (On-Line Analytic Processing) | Dataprix TI. Herramientas para la implantación de un sistema de Data Warehouse | Dataprix TI. Data Science Central. Introduction To Data Science | Win-Vector Blog. Win-Vector LLC’s Nina Zumel and John Mount are proud to announce their new data science video course Introduction to Data Science is now available on Udemy. We designed the course as an introduction to an advanced topic. The course description is: Use the R Programming Language to execute data science projects and become a data scientist. Implement business solutions, using machine learning and predictive analytics. The R language provides a way to tackle day-to-day data science tasks, and this course will teach you how to apply the R programming language and useful statistical techniques to everyday business situations.
With this course, you’ll be able to use the visualizations, statistical models, and data manipulation tools that modern data scientists rely upon daily to recognize trends and suggest courses of action. Understand Data Science to Be a More Effective Data Analyst Use R and RStudioMaster Modeling and Machine LearningLoad, Visualize, and Interpret Data Contents and Overview. METACRAN. What is big data ? Top Bigdata Tools. 10 Bigdata Benchmark Suites. 43 Bigdata Platforms and Bigdata Analytics Software. Top 15 Predictive Analytics Software. Top 9 Predictive Analytics Freeware Software. What is Data Mining. Top 30 Predictive Analytics Software API.
25 Data preparation tools and platforms. The Internet of Things - a primer. Cuadrante Mágico de Gartner para la Gestión de Proyectos y Portafolio de Proyectos de TI basada en la nube | PMOpartners. En el segundo trimestre de este año 2014, Gartner ha presentado el último cuadrante mágico para la Gestión de Proyectos y Portafolio de Proyectos de TI basada en la nube.
El informe incluye los proveedores que ofrecen: La versiones Cloud-based (rediseñadas para la nube) de las soluciones inicialmente diseñadas para ser instaladas en modo tradicionalSoluciones diseñadas y desarrolladas específicamente para su uso basado en la nube. Los analistas de Gartner evalúan desde un punto de vista TI (aunque en muchos casos la gestión de proyectos y portafolio va más allá del sector TI) a cada una de las empresas mostrando sus puntos fuertes pero también destacando las precauciones tener en cuenta y las decisiones que tienen que tomar para satisfacer las expectativas de sus clientes en particular y del mercado en general. Según este último informe sacamos las conclusiones siguientes: La demanda de software PPM sigue creciendo debido a una combinación de factores sociales y tecnológicos. Magic Quadrant. Ponencia Herramientas para la Evaluacion y control de proyectos.
Primeros pasos con MS Project para gestión de proyectos. 19 herramientas de Software Libre (gratuitas) para gestionar proyectos. Adquirir una herramienta para gestionar proyectos es prohibitivo para algunas organizaciones. La comunidad de Open Source ofrece algunas que pueden cubrir esta necesidad sin la requerir realizar inversión alguna. Bitelia publicó hace un año una excelente recopilación de diez de las mejores herramientas totalmente gratuitas (ver lista...). Las hay para diferentes sistemas operativos como Colabtive, Project HQ, Gantt PV o Clockling IT, TaskJuggler, otras accesibles desde la red como TeamWork o dotProject.net y algunas especializadas en metodologías ágiles como IceScrum. He actualizado esta lista para incluir algunas más que, desde el año pasado, han crecido en popularidad (ya sabéis, un año es como un siglo en informática): Si estáis buscando un herramienta de este tipo o una comercial, Wikipedia ofrece una amplia comparación.
¿Conocéis otras herramientas Open Source para gestión de proyectos? Si es así, dejad un comentario e iré ampliando esta lista con vuestras aportaciones. Las 10 mejores herramientas para la gestión de proyectos online. En el mundo empresarial hay una tendencia creciente al trabajo con equipos remotos, muchos de ellos freelance. Cuando trabajas con equipos remotos online, enseguida te das cuenta de que el email no es una herramienta adecuada. Los principales motivos son: No te permite o no facilita mantener el nivel necesario de información y comunicación.Se pierde la trazabilidad de las discusiones, comentarios…No permite una asignación y seguimiento de tareas.No puedes gestionar plazos, hitos y recursos.No puedes compartir documentos online.No puedes seguir el avance de las tareas o la dedicación de esfuerzos.
Por todo ello, hay un auge de herramientas para trabajar online de forma colaborativa, que aportan comunicación instantánea y permiten trabajar en un entorno de información compartida y actualizada. Estas aplicaciones se pueden agrupar en dos grandes bloques: las que ayudan a gestionar tareas (to-do list) y las que permiten gestionar proyectos. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.