Esta sesión es una introducción a los que es SSIS, para que sirve, en que se puede usar y las ventajas que tiene, sin dejar de lado las buenas practicas.
Construyendo una Oficina de Datos de Alto Desempeño Software Guru
En está charla describiremos algunas consideraciones que debería tener presente una compañía, al momento emprender el camino hacia la conversión en una organización capaz de tomar decisiones basadas en datos. Conoceremos los talentos que deberían estar presentes en el recurso humano que estaría conformando la Oficina de Datos, las actividades mínimas fundamentales que debería realizar para ofrecer mejores decisiones a la organización, su misión y propósito significativo, y una propuesta de estructura organizacional, y su articulación con el resto de áreas de la compañía.
Por Victor Barrera
Esta sesión es una introducción a los que es SSIS, para que sirve, en que se puede usar y las ventajas que tiene, sin dejar de lado las buenas practicas.
Construyendo una Oficina de Datos de Alto Desempeño Software Guru
En está charla describiremos algunas consideraciones que debería tener presente una compañía, al momento emprender el camino hacia la conversión en una organización capaz de tomar decisiones basadas en datos. Conoceremos los talentos que deberían estar presentes en el recurso humano que estaría conformando la Oficina de Datos, las actividades mínimas fundamentales que debería realizar para ofrecer mejores decisiones a la organización, su misión y propósito significativo, y una propuesta de estructura organizacional, y su articulación con el resto de áreas de la compañía.
Por Victor Barrera
Ejemplo de Archimate. Depositario Central de Valores en MéxicoDavid Solis
La presentación contiene un ejemplo de un caso real desarrollado para ilustrar el uso de lenguaje de modelado ArchiMate® en el contexto del marco TOGAF®. El caso se refiere a Indeval, el Depositario Central de Valores en México. Muestra algunos de los viewpoints de la arquitectura empresarial realizada en 2006, sin embargo por el alcance y la complejidad de la entidad solo se presenta una muestra representativa de los elementos.
Estas son 6 experiencias (problemas mas comunes y soluciones) que he recolectado a lo largo de mi trabajo como implantador de soluciones de BI. Espero que sea de su interés
Proyecto de Residencia Tema Administrador de Base de DatosLuis Ordoñez Sainz
Descripción teórica de residencia profesional con el tema administración de base de datos del área de docencia realizado en CIAD Culiacán (Centro de Investigación de Alimentos en Desarrollo)
In this webinar, we’ll show you how Cloudera SDX reduces the complexity in your data management environment and lets you deliver diverse analytics with consistent security, governance, and lifecycle management against a shared data catalog.
The Big Data Analytics Ecosystem at LinkedInrajappaiyer
LinkedIn has several data driven products that improve the experience of its users -- whether they are professionals or enterprises. Supporting this is a large ecosystem of systems and processes that provide data and insights in a timely manner to the products that are driven by it.
This talk provides an overview of the various components of this ecosystem which are:
- Hadoop
- Teradata
- Kafka
- Databus
- Camus
- Lumos
etc.
Ejemplo de Archimate. Depositario Central de Valores en MéxicoDavid Solis
La presentación contiene un ejemplo de un caso real desarrollado para ilustrar el uso de lenguaje de modelado ArchiMate® en el contexto del marco TOGAF®. El caso se refiere a Indeval, el Depositario Central de Valores en México. Muestra algunos de los viewpoints de la arquitectura empresarial realizada en 2006, sin embargo por el alcance y la complejidad de la entidad solo se presenta una muestra representativa de los elementos.
Estas son 6 experiencias (problemas mas comunes y soluciones) que he recolectado a lo largo de mi trabajo como implantador de soluciones de BI. Espero que sea de su interés
Proyecto de Residencia Tema Administrador de Base de DatosLuis Ordoñez Sainz
Descripción teórica de residencia profesional con el tema administración de base de datos del área de docencia realizado en CIAD Culiacán (Centro de Investigación de Alimentos en Desarrollo)
In this webinar, we’ll show you how Cloudera SDX reduces the complexity in your data management environment and lets you deliver diverse analytics with consistent security, governance, and lifecycle management against a shared data catalog.
The Big Data Analytics Ecosystem at LinkedInrajappaiyer
LinkedIn has several data driven products that improve the experience of its users -- whether they are professionals or enterprises. Supporting this is a large ecosystem of systems and processes that provide data and insights in a timely manner to the products that are driven by it.
This talk provides an overview of the various components of this ecosystem which are:
- Hadoop
- Teradata
- Kafka
- Databus
- Camus
- Lumos
etc.
Instrucciones del procedimiento para la oferta y la gestión conjunta del proceso de admisión a los centros públicos de primer ciclo de educación infantil de Pamplona para el curso 2024-2025.
2. DEFINICIONES
• Un almacén de datos es un tema orientado, variante en el
tiempo integrado y no volátil colección de datos en apoyo de
la toma de decisiones de la gerencia. (Bill Inmon).
• Un almacén de datos es una copia de los datos de
transacciones específicamente estructurados para consulta
y análisis. (Ralph Kimball).
3. DEFINICIONES
• Es la integración de datos consolidados, almacenados en un
dispositivo de memoria no volátil, proveniente de múltiples y
posiblemente diferentes fuentes de datos. Con el propósito del
análisis y a partir de este tomar decisiones en función de
mejorar la gestión del negocio. (Chaudhuri & Dayal, 1997).
5. CARACTERISTICAS
• Integrado deben integrarse en una estructura consistente.
• Temático: sólo los datos necesarios para el proceso de
generación del conocimiento del negocio se integran desde el
entorno operacional.
• Histórico: el tiempo es parte implícita de la información
contenida en un datawarehouse.
• No volátil: el almacén de información de un datawarehouse
existe para ser leído, pero no modificado.
6. VENTAJAS
• Facilita la aplicación de técnicas estadísticas de análisis y
modelización para encontrar relaciones ocultas entre los datos
del almacén; obteniendo un valor añadido para el negocio de
dicha información.
• Proporciona la capacidad de aprender de los datos del pasado y
de predecir situaciones futuras en diversos escenarios.
• Simplifica dentro de la empresa la implantación de sistemas de
gestión integral de la relación con el cliente.
7. DESVENTAJAS
• Implementar un Data warehouse implica un alto costo y no suele
ser estático necesita mantenimiento que su costo es elevado.
• Uno de los inconvenientes es no poder tomar decisiones en
tiempo real y esto se debe por que se requiere un largo
procesamiento.
• Debido que genera resultados a partir de datos históricos, esos
datos deben ser guardados en storage lo cual alza sus costos.
8. CONCLUCIONES
• Proporciona una herramienta para la toma de decisiones en
cualquier área funcional, basándose en información integrada y
global del negocio.
• El uso de sistemas Data Warehouse es una poderosa estrategia
para administrar empresas.
• El mantenimiento de un Sistema Data Warehouse es algo
complejo, que requiere de recursos monetarios y estrategia.
9. RECOMENDACIONES
• Nos permite la mejora del análisis estratégico, la toma de decisiones
y el emprendimiento de acciones empresariales mediante el uso de
sistemas.
• Debe ser la capacidad de unificación, por lo que su diseño y su
modelado han de favorecer el análisis complejo. Más allá de
almacenar, debe proporcionar los elementos para el procesamiento
de datos.
• Definir la arquitectura de datos en función de las necesidades de
datos para la inteligencia de negocio.