De cómo Watson Analytics bucea entre los millones de datos generados por los procesos BPM para encontrar respuestas relevantes para los dueños y supervisores de los procesos
Presentacion A10 Big Data_Alteryx_Cloudera Analytics10
El documento presenta una introducción a Analytics10 y sus servicios de inteligencia de negocios y análisis avanzados. Cubre temas como el acceso y uso de múltiples fuentes de datos, herramientas de mezcla y análisis de datos como Alteryx, y casos de uso de clientes en diferentes industrias. El objetivo es ayudar a las empresas a simplificar el proceso de obtener información valiosa de sus datos.
El documento habla sobre el análisis en tiempo real con Power BI. Explica que Power BI permite transmitir datos y actualizar paneles en tiempo real desde sensores, redes sociales u otros orígenes. Detalla los tipos de conjuntos de datos de streaming, incluidos los conjuntos de inserción que almacenan datos y los de streaming que usan una caché temporal. También menciona que Azure Stream Analytics puede procesar grandes volúmenes de datos de streaming de dispositivos.
El documento presenta las consideraciones clave para abordar con éxito un proyecto de Big Data, incluyendo identificar fuentes de datos y valor de negocio, definir KPI, realizar una prueba de concepto, integrar la tecnología Big Data con sistemas analíticos existentes, y evaluar los cambios organizativos necesarios.
Presentación durante el XXIX Encuentro de Telecomunicaciones y Economía Digital a cargo de Juan Angulo López-Dóriga, Director de Business Applications Services FUJITSU
Big Data Analytics: Automatización de Modelos PredictivosDMC Perú
Big Data Analytics requiere de forma ineludible la automatización de las distintas etapas involucradas en el desarrollo y mantenimiento de modelos. Se analizan las características de la utomatización en tres áreas del Analytics: Forecasting, Minería de Datos y Optimización, sus potencialidades y limitaciones. Se extraen también algunas conclusiones sobre cómo mejorar la práctica actual del analista.
Ashutosh Mukherjee was awarded the Star of the Month for January 10, 2011 in recognition of his outstanding contributions to his organization. He is praised as an inspiring role model to his colleagues due to his dedication and commitment to his work. The document congratulates Ashutosh Mukherjee for receiving this award.
El documento habla sobre la televisión educativa. Señala que en la década de 1960, la UNESCO y representantes de América Latina acordaron crear el ILCE para promover el uso de medios audiovisuales en la educación. El ILCE tiene su sede en la Ciudad de México. La televisión educativa lleva la señal a áreas apartadas y enriquece el aprendizaje de una manera atractiva e impactante.
Presentacion A10 Big Data_Alteryx_Cloudera Analytics10
El documento presenta una introducción a Analytics10 y sus servicios de inteligencia de negocios y análisis avanzados. Cubre temas como el acceso y uso de múltiples fuentes de datos, herramientas de mezcla y análisis de datos como Alteryx, y casos de uso de clientes en diferentes industrias. El objetivo es ayudar a las empresas a simplificar el proceso de obtener información valiosa de sus datos.
El documento habla sobre el análisis en tiempo real con Power BI. Explica que Power BI permite transmitir datos y actualizar paneles en tiempo real desde sensores, redes sociales u otros orígenes. Detalla los tipos de conjuntos de datos de streaming, incluidos los conjuntos de inserción que almacenan datos y los de streaming que usan una caché temporal. También menciona que Azure Stream Analytics puede procesar grandes volúmenes de datos de streaming de dispositivos.
El documento presenta las consideraciones clave para abordar con éxito un proyecto de Big Data, incluyendo identificar fuentes de datos y valor de negocio, definir KPI, realizar una prueba de concepto, integrar la tecnología Big Data con sistemas analíticos existentes, y evaluar los cambios organizativos necesarios.
Presentación durante el XXIX Encuentro de Telecomunicaciones y Economía Digital a cargo de Juan Angulo López-Dóriga, Director de Business Applications Services FUJITSU
Big Data Analytics: Automatización de Modelos PredictivosDMC Perú
Big Data Analytics requiere de forma ineludible la automatización de las distintas etapas involucradas en el desarrollo y mantenimiento de modelos. Se analizan las características de la utomatización en tres áreas del Analytics: Forecasting, Minería de Datos y Optimización, sus potencialidades y limitaciones. Se extraen también algunas conclusiones sobre cómo mejorar la práctica actual del analista.
Ashutosh Mukherjee was awarded the Star of the Month for January 10, 2011 in recognition of his outstanding contributions to his organization. He is praised as an inspiring role model to his colleagues due to his dedication and commitment to his work. The document congratulates Ashutosh Mukherjee for receiving this award.
El documento habla sobre la televisión educativa. Señala que en la década de 1960, la UNESCO y representantes de América Latina acordaron crear el ILCE para promover el uso de medios audiovisuales en la educación. El ILCE tiene su sede en la Ciudad de México. La televisión educativa lleva la señal a áreas apartadas y enriquece el aprendizaje de una manera atractiva e impactante.
Este documento proporciona varias ideas para mejorar la salud del cerebro y la vida diaria, como seguir una dieta balanceada rica en frutas y verduras, hacer ejercicio regularmente, dormir suficiente, reducir el estrés mediante la meditación y el relajarse, y tratar cualquier trastorno mental. También recomienda tomar suplementos vitamínicos y de aceite de pescado, equilibrar las hormonas, y practicar el sexo seguro en una relación comprometida.
Diana set a goal to lose 32 pounds by her 55th birthday in August 2010 and maintain a healthy weight of 145 pounds for life. Her plan was to attend weekly Weight Watchers meetings, track food daily, do six days a week of 40 minutes cardio and 40 minutes strength training, and write daily blog posts to hold herself accountable as she worked to lose the weight through diet and exercise over the coming months.
Mana Sakamoto is proposing two projects for their school homework app competition - an animated video explaining life at Island School or a dashboard widget for Mac computers to record school events and homework. After surveying friends and family, Mana decided the dashboard widget would be more achievable and has created a design brief and specifications document outlining the goals and requirements for the homework recording widget.
The document provides an annual report for 2014-2015 for a free clinic that provides care for uninsured families. It summarizes the clinic's mission, leadership, services provided, financial information, patient demographics, and honors volunteer contributors. The clinic treated over 12,000 patients, provided $4 million in donated goods and services, and relies heavily on volunteers to deliver comprehensive medical care to those in need in the community.
Este documento discute la posibilidad de vida en otros planetas. Explora las condiciones necesarias para la vida en la Tierra como el agua y compuestos químicos. También examina planetas y lunas en nuestro sistema solar como Marte, Europa y Encélado que podrían albergar agua líquida y ser lugares potenciales para la vida.
Data WareHouse, es una técnica para apropiadamente consolidar y administrar datos provenientes de diversas fuentes, con el propósito de responder preguntas del negocio y tomar decisiones que no eran previamente posibles de realizar
Presentación BA - Evento Transformando el Conocimiento Emprasarial en Resulta...Quanam
El documento presenta la agenda de una conferencia sobre transformación del conocimiento empresarial en resultados. La agenda incluye sesiones sobre soluciones de negocios en business analytics, análisis de fraudes con i2, creatividad e innovación en los negocios, y una clínica de golf.
Este documento presenta conceptos generales sobre Big Data e impacto en los negocios. Explica que Big Data se refiere a conjuntos de datos muy grandes o complejos que requieren nuevas formas de procesamiento. Describe características como tamaño, diversidad y velocidad de los datos, así como ejemplos de casos de negocio como mejorar la eficiencia operacional y la experiencia del cliente. Finalmente, discute riesgos como privacidad y seguridad, y tendencias futuras como análisis distribuido y computación cognitiva.
Este documento describe los conceptos y aplicaciones de Big Data. Explica que Big Data implica el análisis de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones que permitan tomar mejores decisiones empresariales. También describe cómo las nuevas tecnologías permiten procesar y analizar datos en tiempo real para lograr agilidad operativa, conocer mejor a los clientes, prevenir fraudes y fomentar la innovación. Finalmente, presenta algunas soluciones de análisis de datos como Hadoop, Spark y streaming.
SAS BUSINESS ANALYTICS PARA REALIZAR ANAjorge507504
Este documento describe los ocho niveles de analítica, desde reportes estándar hasta optimización, y cómo las organizaciones pueden competir mediante el uso extensivo de técnicas analíticas. También presenta ejemplos de cómo las empresas utilizan analítica en la gestión de clientes, la cadena de suministro, la gestión de riesgos y la detección de fraude.
Proceedit 20151204 encuentros bpm & b paa s - bpaas by proceeditJosep Mª Cos i Riera
Este documento presenta la propuesta de valor de BPaaS de la compañía proceedit. Proceedit ofrece una potente plataforma tecnológica y metodología que permite el despliegue masivo de procesos BPM de forma asequible y sostenible. Su tecnología dyPAS automatiza la creación de formularios y modelos de datos, reduciendo el esfuerzo de desarrollo a una fracción. Su metodología ágil y basada en pilotos permite desarrollar procesos BPM personalizados de forma rápida
El presente trabajo nos permitirá comprender la importancia de la analítica de datos en las empresas, ya que ha sido una herramienta que ha permitido estimar escenarios futuros y con base a ello poder tomar decisiones estratégicas para asegurar el posicionamiento de las empresas en el mercado
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Este documento describe los conceptos y aplicaciones de Big Data. Explica que Big Data implica el análisis de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones que permitan tomar mejores decisiones empresariales. También describe cómo las nuevas tecnologías permiten procesar y analizar datos en tiempo real para lograr agilidad operativa, conocer mejor a los clientes, prevenir fraudes y fomentar la innovación. Finalmente, presenta algunas soluciones de análisis de datos como Hadoop, Spark y streaming.
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Data Integration & Data Quality Open Source (spanish)Stratebi
Introducción a Data Quality: Qué es, Por qué, Conceptos, Beneficios de Data Quality
Data Quality & Business Intelligence:
Pilares del BI
Integración de datos
Mejores prácticas
Opensource & Data Quality:
Data Quality & Pentaho (PDI)
PDI / ETLs / Integridad / Validación
Data Cleaner
Integración Data Cleaner y PDI
El documento presenta una agenda para una sesión sobre los fundamentos de un data warehouse. La sesión incluye introducciones, una discusión sobre los conocimientos y expectativas de los asistentes, y presentaciones sobre los fundamentos de un DWH como su arquitectura, modelado de datos, esquemas en estrella, procesos de carga y herramientas de integración y reporting.
Una estrategia de autoservicio ayuda a crear una cultura analítica al interior de las organizaciones, y mejora la labor de análisis de los usuarios de negocio.
En este whitepaper podrá conocer la importancia de la estrategia de BI de Autoservicio en las organizaciones.
Descubriendo el corazón de la optimización “Estadísticas más que un concepto”SpanishPASSVC
El documento habla sobre las estadísticas en las bases de datos y su importancia para la optimización de consultas. Explica que las estadísticas representan la distribución de datos en columnas y ayudan al optimizador a determinar la selectividad, cardinalidad y densidad de los datos. También cubre cómo crear estadísticas de forma automática o manual, leer estadísticas existentes y mantenerlas de forma automática u manual para que reflejen los cambios en los datos.
Este documento describe el proceso de creación de un data mart utilizando Microsoft SQL Server R2 y Analysis Services. Se explica que un data mart es una base de datos especializada que extrae y organiza datos de transacciones para su análisis. Luego, se detalla cómo la autora creó una base de datos de ejemplo, diseñó un modelo multidimensional en SQL Server BI Development Studio y generó una dimensión de tiempo para realizar consultas y comparaciones por períodos.
CDO Mentoring: Impulsar las iniciativas de TI con la Fábrica de Datos (LATAM)Denodo
El documento presenta una agenda para una sesión sobre los desafíos de datos en América Latina. La agenda incluye una bienvenida, una discusión sobre los desafíos actuales de gestión de datos y cómo la fábrica de datos puede impulsar las iniciativas TI, una sección sobre arquitecturas y aplicaciones en América Latina, una sesión de preguntas y respuestas y conclusiones. Se exploran temas como la integración de datos, el gobierno de datos, la virtualización de datos y el catálogo de datos activo.
Introducción al Business Intelligence, sistemas OLAP, Data Warehouse, Data Marts, comparación metodologías Inmon y Kimball.
Curso de Análisis de la Información y la Decisión, Facultad de Ingeniería, Universidad de Palermo.
El documento habla sobre sistemas de información gerencial y business intelligence. Explica conceptos como datawarehouse, OLAP, OLTP y data mining. También cubre elementos clave para construir un sistema de apoyo para la toma de decisiones como entender el modelo de negocio y priorizar la capacidad de entrega, así como factores a considerar para construir un almacén de datos como definir las fuentes de información y los modelos de datos.
El documento describe lo que es un Data Warehouse, que es un repositorio de datos históricos y temáticos que se utiliza para tomar decisiones. Explica que el Data Warehouse de Adobe Analytics almacena datos brutos que permiten realizar análisis más complejos que con las herramientas estándar. También permite segmentar a los usuarios de forma más profunda gracias a su capacidad de almacenar un historial completo de datos sobre los clientes.
Este documento describe la implementación de un sistema de Business Intelligence (BI) para la empresa Distribuidora Veterinaria OKAPI. El sistema de BI ayudará a la empresa a tomar mejores decisiones estratégicas y operativas mediante el análisis de datos sobre ventas, inventario, clientes y pronósticos. El documento explica el proceso de implementación, incluyendo el modelado de datos, el proceso ETL, la herramienta Pentaho y el diseño de dashboards e informes.
SAP S/4HANA: Por qué necesitas automatizar para impulsar una mayor eficiencia...Precisely
SAP S/4HANA aporta mejoras significativas a tus procesos SAP ERP. Sin embargo, a pesar de los avances, la necesidad de automatizar los procesos de datos relacionados con tu sistema SAP nunca ha sido mayor que ahora. Aunque las mejoras tecnológicas de SAP S/4HANA son innegables, muchos de los procesos y pasos que utilizamos para crear, gestionar y mantener nuestros datos han cambiado poco a lo largo de los años. Descubre por qué nunca ha sido tan importante automatizar los procesos de datos que incluyen SAP.
El documento presenta una investigación sobre 10 proveedores de inteligencia de negocios, incluyendo sus productos y historia. Algunos proveedores discutidos incluyen Alterian, Datacycle, Business Objects, Microsoft, QlikView, Teradata y Oracle. El documento concluye que las herramientas de inteligencia de negocios y los perfiles de usuarios analíticos han evolucionado a través de los años, y que el éxito de estos proyectos requiere el compromiso tanto del equipo como de los usuarios de negocios.
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Proceedit 20151204 encuentros bpm & b paa s - estudio de mercadoJosep Mª Cos i Riera
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Proceedit 20121217 top 10 end customer objections and how to face them succes...Josep Mª Cos i Riera
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Proceedit 20110819 Companys Presentation For Partners Eng DolJosep Mª Cos i Riera
This document presents proceedit, a company that collaboratively develops, manufactures, and markets BPM processes, connectors, and vertical software solutions. Proceedit uses a collaborative model where customers, partners, and proceedit work together using proceedit's BPM process factory and development programs. Key advantages of proceedit's model include affordable pricing of $1.60 per hour of effort per user, the ability for customers to "try before buying", and the potential for large cost savings over traditional BPM implementations.
Este documento presenta la agenda de un roadshow organizado por DocMining en junio de 2011 para presentar su nueva plataforma de procesamiento de documentos en la nube. La agenda incluye objetivos como dar a conocer la plataforma y servicios de DocMining, obtener retroalimentación de clientes potenciales, e iniciar el proceso de captación de requerimientos. El formato consistirá en reuniones de 2.5 horas con pequeños grupos de 3 a 6 clientes donde se presentará la empresa, la plataforma, una demostración del serv
Proceedit 20110511 PresentacióN Road Show Doc Mining Junio 2011Josep Mª Cos i Riera
Este documento presenta DocMining, un servicio automatizado de gestión documental en la nube. Describe la situación actual de dispersión y falta de procesos en la gestión de documentos de las organizaciones. Explica que DocMining ofrece la captura, catalogación, procesamiento, almacenamiento y recuperación semántica de documentos de forma automatizada y unificada desde cualquier dispositivo. Finalmente, señala que una implementación tradicional de gestión documental suele fracasar por no abordar adecuadamente la complejidad del mundo documental y por no
Proceedit 20110414 Think Tic PresentacióN Congreso Cloud ComputingJosep Mª Cos i Riera
Presentación para el Congreso de Cloud Computing celebrado en el Think TIC de logroño el 14 y 15 de Abril de 2.011.
Hablamos de la gran transformación de la industris TIC, qué es BPM y BPMS, el mercado potencial del BPM, nuestro modelo de negocio y nuestro servicio DocMining de gestión integral de documentos en la nube.
Proceedit 20110409 PresentacióN Servicio Cloud Computing Doc MiningJosep Mª Cos i Riera
El documento describe una solución de gestión documental llamada DocMining que integra siete tecnologías diferentes para abordar los retos de la dispersión, copias incontroladas, procesos caóticos, dificultad de búsqueda y falta de accesibilidad de documentos en las organizaciones. DocMining ofrece un repositorio único, procesos automatizados, estructuras de metadatos flexibles y búsqueda semántica para gestionar documentos de forma integral.
Este documento presenta la empresa "the BPM process' factory" y su enfoque de desarrollar y comercializar procesos de negocio (BPM) de forma colaborativa. Explica conceptos clave como BPM, BPMS y ejemplos de procesos BPM comunes. También analiza el gran potencial del mercado BPM a nivel mundial y las barreras a la adopción de BPM. Finalmente, introduce la solución "proceedit" de la empresa, un modelo colaborativo para desarrollar procesos BPM de forma estandarizada y
The document discusses a company called proceedit that collaboratively develops and distributes BPM processes, connectors, and vertical software solutions with partners and customers. It promotes a "try and buy" or "try and lease" business model where customers can try out BPM processes for 1 euro per hour of effort and per concurrent user before committing to purchase licenses. The company has a BPM process factory and catalog where standardized processes can be developed, customized, and reused across customers to reduce costs compared to traditional models.
Proceedit 20110308 Companys Short Presentation For CustomersJosep Mª Cos i Riera
The document presents an alternative business model called "the BPM process' factory" for developing business process management (BPM) processes. Key points:
1. It offers a "try and buy" or "try and lease" model where customers can try BPM processes for 1 euro per hour of effort and per concurrent user before buying or leasing.
2. It has a BPM process factory and development program where partner developers create standardized BPM processes that are added to a catalogue for reuse and customization by customers.
3. Their model aims to eliminate barriers like lack of knowledge, technological risk, and high upfront investment faced in traditional BPM process development models.
Proceedit 20110225 AnáLisis Tco Y Rentabilidad Proyecto ImplantacióN BpmJosep Mª Cos i Riera
Este documento describe una plataforma BPM llamada "proceedit" que ofrece procesos, conectores y otras herramientas a través de un modelo de suscripción de bajo costo. La plataforma es operada por un grupo de socios y ofrece acceso a través de tres modelos: "try & buy", "try & lease", y "pay & use".
2. 04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 2
BPM & BPaaS, claves para
la Transformación Digital.
Una reflexión a nivel CXO.
Lema del encuentro
3. Agenda – Sesión 2
04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 3
• Aplicación de Watson
Analytics en Process Data
Mining.
• Juan Carlos Guallart,
proceedit.
15:15
V
15:20
4. 04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 4
¿Por qué minería de datos de proceso y por qué con Watson Analytics?
• Los procesos BPM son
ya, y lo serán más en el
futuro, una de las
mayores fuentes de
datos de las
organizaciones.
• No sólo en cantidad de
los mismos sino en su
calidad y su interés de
cara a la mejora de la
eficiencia y a la toma de
decisiones.
¿Por qué minería de
datos de proceso?
• Watson Analytics representa un paso disruptivo hacia el
análisis cognitivo (inteligente) de grandes sets de
datos, de una forma intuitiva y con el menor esfuerzo
posible para el usuario de negocio.
• Con los datos brutos, sin ninguna preparación, WA
descubre automáticamente qué preguntas se
pueden hacer al set de datos, permite hacer nuevas
preguntas en lenguaje cuasi natural y realiza
predicciones en base a los mismos.
• Y todo ello con una interfaz de muy simple uso, apta
para usuario de negocio sin conocimiento previo
estadístico ni de programación.
¿Por qué con Watson Analytics by IBM?
5. 04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 5
Fases de análisis con Watson Analytics
Explorar y
análizar de sets
de datos
Áreas de trabajo
compartidas y
privadas
Crear cuadros de
mando y
presentaciones
Elaborar
predicciones
Refinar y limpiar
sets de datos
• Cambios de nombre de los
campos
• Añadir campos calculados
• Ocultar campos
• Eliminar registros
• …
6. 04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 6
Refino de datos del proceso de gestión de pedidos de clientes con Watson Analytics
Aplicar filtros
Cambiar nombre
y tipo de campo
Hacer cálculos,
agrupaciones de
columnas ..
Seleccionar
columnas para
visualización
Set de datos
extraidos del
proceso pedidos
de clientes
7. 04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 7
Consultas a set de datos del proceso de gestión de pedidos de clientes con Watson Analytics
Para elaborar
consultas ad hoc
en lenguaje cuasi
natural
Consultas propuestas
automáticamente por
Watson Analytics
Origen de datos
del elemento
seleccionado
8. 04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 8
¿Cómo plantear consultas ad hoc a Watson Analytics?
Consulta ad hoc
planteada
manualmente
• Compare, Trend, Contribution, Correlation,
Relationship, Breakdown, Grouping
• Where, When, How long.
• Average, Total, Maximum, Minimum.
• Top, bottom, best, worst, highest, lowest,
most, least
• Rows, How many, Count.
9. 04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 9
Resultado de la consulta ad hoc planteada a Watson Analytics
Consulta ad hoc
planteada
manualmente
Añadir filtros
Cambiar
visualiación
Cambiar
columnas
Cambiar
visualiación
10. 04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 10
Consulta ad hoc planteada a Watson Analytics
Consulta por
Año, País y
Cantidad
11. 04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 11
Consulta ad hoc planteada a Watson Analytics
Consulta por
Cantidad y Mes
12. 04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 12
Consulta ad hoc planteada a Watson Analytics
Consulta por
Cantidad, Mes y
Tipo
13. 04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 13
Consulta ad hoc planteada a Watson Analytics
Consulta por
Cantidad. Mes y
Subtipo
14. 04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 14
Consulta ad hoc planteada a Watson Analytics
Consulta de
Cantidad por
Cliente
15. 04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 15
Cuadros de mando y presentaciones con Watson Analytics
c
Combinar datos
de múltiples
orígenes
Aplicar filtros
Incluir
información y
criterios
16. 04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 16
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jordi.morera@proceedit.com
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17. 04/12/2015Watson Analytics en Process Data Mining P 17
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