background preloader

18/05

Facebook Twitter

Tutoriales para desarrollar en clases. ¿Qué es OLAP? Según la Wikipedia, OLAP es: OLAP es el acrónimo en inglés de procesamiento analítico en línea (On-Line Analytical Processing).

¿Qué es OLAP?

Es una solución utilizada en el campo de la llamada inteligencia empresarial (o Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. Para ello utiliza estructuras multidimensionales (o cubos OLAP) que contienen datos resumidos de grandes bases de datos o Sistemas Transaccionales (OLTP). Se usa en informes de negocios de ventas, marketing, informes de dirección, minería de datos y áreas similares.

¿Te has enterado de algo? ¿Todavía no? Porque OLAP no es más que eso: Una manera de acceder a tu información utilizando un “lenguaje natural”. En el mundo corporativo, los analistas acceden a la información filtrando sus indicadores de negocio por regiones, por producto, por tiempo... No sé si la enumeración anterior es completa o clara. Offtopic: En nuestro otro blog hoy también hemos publicado un artículo. Que es un KPI – Significado de los Key Performance Indicators (KPIs) Si te dedicas al SEO y a los Social Media lo primero que van a pedirte tus clientes son resultados.

Que es un KPI – Significado de los Key Performance Indicators (KPIs)

No basta con que creas que estás haciendo las cosas bien, sino que necesitarás demostrar con datos que tu estrategia está siendo exitosa. Pero, ¿cómo se mide el éxito en el marketing digital? Para eso usamos los KPIs. Pentaho Chile - inicio. ¿Qué es un Data Warehouse? Tras las dificultades de los sistemas tradicionales en satisfacer las necesidades informacionales, surge el concepto de Data Warehouse, como solución a las necesidades informacionales globales de la empresa.

¿Qué es un Data Warehouse?

Este término acuñado por Bill Inmon, se traduce literalmente como Almacén de Datos. No obstante si el Data Warehouse fuese exclusivamente un almacén de datos, los problemas seguirían siendo los mismos que en los Centros de Información. La ventaja principal de este tipo de sistemas se basa en su concepto fundamental, la estructura de la información. Este concepto significa el almacenamiento de información homogénea y fiable, en una estructura basada en la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma, y en un entorno diferenciado de los sistemas operacionales.

Según definió Bill Inmon, el Data Warehouse se caracteriza por ser: E.F. Maestría en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento. En los últimos años se han acumulado enormes cantidades de datos en todas las organizaciones, y esta tendencia continúa a un ritmo acelerado.

Maestría en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento

Esto es posible por el amplio uso de los sistemas computarizados, nuevas técnicas de captura de datos, el empleo de códigos de barra, los lectores de caracteres ópticos, las tarjetas magnéticas, entre otros, y por el avance en la tecnología de almacenamiento y su consiguiente reducción de costos. Datamining (Minería de datos) El datamining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.

Datamining (Minería de datos)

Básicamente, el datamining surge para intentar ayudar a comprender el contenido de un repositorio de datos. Con este fin, hace uso de prácticas estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las redes neuronales. De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el momento que el usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información.

Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación que surge entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento. Big Data: Nuevas aplicaciones y modelos de negocio. Big Data: Nuevas aplicaciones y modelos de negocio To read this post in English, click HERE José Luis lleva 2 años dirigiendo un programa de innovación en Big Data, en Telefónica.

Big Data: Nuevas aplicaciones y modelos de negocio

Telefónica ha hecho una apuesta muy grande en la monetización de los datos que genera día tras día como resultado de las actividades de su negocio (como operadora de telefonía). José Luis nos ha dado la oportunidad de conocer de cerca los avances y tendencias del Big Data. ¿Qué aplicaciones basadas en Big Data se prevén a corto plazo? “A corto plazo, se está trabajando para proporcionar datos ‘hacia afuera’ [para terceras empresas] monetizando los datos, y con el lema de conseguir que otras empresas tomen mejores decisiones basadas en el conocimiento que el mercado les pueda proporcionar.

Jose Luís enfatiza: “Nosotros ya tenemos la tecnología. Big Data. ¿Qué es Big Data? Desarrolle y despliegue su próxima app en Bluemix, la plataforma cloud de IBM.

¿Qué es Big Data?

Comience suprueba gratuita 1. Introducción El primer cuestionamiento que posiblemente llegue a su mente en este momento es ¿Qué es Big Data y porqué se ha vuelto tan importante? Pues bien, en términos generales podríamos referirnos como a la tendencia en el avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos (estructurados, no estructurados y semi estructurados) que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a un base de datos relacional para su análisis.

La moda del Big Data: ¿En qué consiste en realidad?