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Mostrando entradas de febrero, 2023

Business Analytics

 Business Analytics es un proceso que implica el uso de técnicas y herramientas estadísticas, de minería de datos y de inteligencia artificial para analizar datos empresariales y convertirlos en información y conocimiento útil para la toma de decisiones. Esta disciplina combina habilidades técnicas con habilidades empresariales para brindar una visión clara del rendimiento empresarial y ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas. A continuación, te presento algunas de las áreas principales que abarca el Business Analytics: Análisis de datos : El análisis de datos es el proceso de recopilar, organizar y analizar datos empresariales para obtener información útil. Incluye técnicas como la minería de datos, el análisis estadístico y el aprendizaje automático para descubrir patrones y tendencias en los datos. Análisis de rendimiento empresarial : El análisis de rendimiento empresarial implica la evaluación del rendimiento de una empresa en relación con sus objetivos y métricas
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Ecosistema Hadoop

Cabe destacar que existen muchas posibles arquitecturas Hadoop, y que ésta es sólo una de ellas. Ingesta de datos : en este nivel, los datos son capturados y transformados para poder ser procesados por la plataforma Hadoop. Esto puede involucrar diversas fuentes de datos, como bases de datos relacionales, archivos, sistemas de streaming en tiempo real, entre otros. Una herramienta comúnmente utilizada en esta etapa es Apache Flume , que permite la ingestión de datos desde diversas fuentes y su envío a Hadoop. Almacenamiento distribuido : aquí es donde se almacenan los datos procesados en Hadoop. La herramienta principal utilizada para esto es Hadoop Distributed File System (HDFS) , que es un sistema de archivos distribuido que puede manejar grandes cantidades de datos y su almacenamiento en múltiples nodos del clúster. Además, es posible utilizar herramientas como Apache HBase, que proporciona una base de datos NoSQL distribuida sobre Hadoop. Capa de gestión : en este nivel se gestiona
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Map Reduce para niños

MapReduce es un modelo de programación y un componente clave de la plataforma Hadoop. El modelo MapReduce es utilizado para procesar grandes conjuntos de datos en paralelo y distribuidos a través de un clúster de computadoras. El proceso de MapReduce consiste en dos fases principales: la fase de "map" y la fase de "reduce". En la fase de "map", se realiza una operación de mapeo de los datos de entrada en pares clave/valor, donde la clave identifica el registro y el valor contiene los datos asociados a ese registro. En la fase de "reduce", se lleva a cabo una operación de reducción que combina los datos de entrada en pares clave/valor con la misma clave. La idea es agrupar los datos de entrada que tienen la misma clave y aplicar una función de reducción que procese los valores asociados a esa clave. El modelo MapReduce se utiliza para procesar grandes conjuntos de datos de manera distribuida y escalable. Al dividir el procesamiento en tareas más p
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Python en una Nintendo 3DS

He desempolvado mi antigua, o no tan antigua, Nintendo New 3DS y sigue siendo una pasada.  La Nintendo New 3DS es una consola portátil que se lanzó en 2014 y que tiene una gran demanda entre los coleccionistas y los aficionados a los videojuegos. Su hermana mayor, la Nintendo 3DS , se lanzó en 2011. Tiene la capacidad de mostrar gráficos en 3D sin necesidad de gafas especiales. La consola tiene una pantalla superior y una inferior. Además, cuenta con un sensor de movimiento, un giroscopio, una cámara frontal y dos traseras que permiten tomar fotos y vídeos en 3D. La consola también tiene conexión Wi-Fi y puede acceder a la eShop para descargar juegos digitales. Además la puedes vitaminar fácilmente (ejem). Hay muchos juegos excelentes para la Nintendo 3DS que pude disfrutar en su momento; Super Mario 3D Land, Pokemon X, Fire Emblem: Awakening, Monster Hunter 4 Ultimate, The Legend of Zelda: A Link Between Worlds ... pero una de las cosas mas raras que le hice en su momento es meterl
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Hadoop y Spark

Hadoop y Spark son dos herramientas de procesamiento de datos muy utilizadas en una arquitectura Big Data. Hadoop es un framework de código abierto para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos. El objetivo principal de Hadoop es permitir el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en clústeres de hardware estándar. Hadoop está diseñado para ser escalable, confiable y tolerante a fallos, lo que lo hace adecuado para el procesamiento de grandes conjuntos de datos. Hadoop se compone de varias herramientas, como HDFS (Hadoop Distributed File System), que se utiliza para almacenar grandes cantidades de datos en un clúster de servidores, y MapReduce, que se utiliza para procesar los datos de manera distribuida en el clúster. Spark , por otro lado, es un motor de procesamiento de datos en memoria que permite el procesamiento de datos en tiempo real y el análisis de grandes conjuntos de datos. Spark se puede utilizar junto con Hadoop para procesar grandes can
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Arquitectura Big Data

 Una arquitectura Big Data es una estructura que se utiliza para almacenar y procesar enormes cantidades de datos. Está compuesta por varias capas que se encargan de tareas específicas. A continuación se describen las capas más comunes en una arquitectura Big Data y su utilidad: Capa de adquisición de datos : es la capa encargada de recopilar y adquirir los datos. Esto puede implicar la captura de datos de diferentes fuentes, como bases de datos, sensores, redes sociales, aplicaciones móviles, entre otras. La adquisición de datos también puede incluir la transformación de los datos para que puedan ser almacenados y procesados de manera eficiente. Capa de almacenamiento de datos : esta capa es responsable de almacenar los datos de manera eficiente y segura. Existen diferentes opciones de almacenamiento de datos, desde bases de datos relacionales hasta sistemas de archivos distribuidos como Hadoop Distributed File System (HDFS). En general, el almacenamiento de datos en una arquitectura
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Las "V's" de Big Data

Las "V's" de Big Data se refieren a las características clave de los grandes volúmenes de datos que son importantes para su gestión y análisis. No hay un número específico de "V's" en Big Data, ya que diferentes expertos y autores pueden proponer diferentes términos o dimensiones para describir los desafíos y oportunidades asociados con la gestión y el análisis de grandes volúmenes de datos. Las cinco "V's" (Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor) son las más conocidas y ampliamente aceptadas, y se consideran como una buena base para comprender los aspectos fundamentales de Big Data. Sin embargo, también hay algunas otras "V's" propuestas que pueden ser útiles para comprender otros aspectos de los datos grandes, como la volatilidad, la viabilidad, la visualización, la verificabilidad, la vulnerabilidad, la variabilidad temporal, la viscocidad, la valoración, entre otras. En general, la cantidad de "V's" que
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Arquitectura típica de un sistema de BI

Vamos a describir una arquitectura típica de un sistema de Business Intelligence ( BI ) con Stage , ODS y DDS . ¿Qué son? Vamos a verlo: Stage : Esta capa es la primera en el proceso de ETL y se utiliza para extraer y almacenar datos sin procesar de varias fuentes de datos empresariales. Estos datos pueden incluir registros de transacciones, datos de sensores, datos de redes sociales, entre otros. El objetivo principal de la capa Stage es limpiar y transformar los datos para garantizar que sean precisos y coherentes antes de ingresarlos en la siguiente capa del proceso de ETL . ODS ( Operational Data Store ): Esta capa es una base de datos temporal que se utiliza para almacenar los datos después de que se han limpiado y transformado en la capa Stage . La ODS se utiliza para almacenar los datos de manera que estén listos para su análisis inmediato. A diferencia del Data Warehouse , la ODS no está diseñada para el análisis a largo plazo, sino que se utiliza para el análisis y la toma d
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DataWarehouse y DataMarts

Tanto un Data Warehouse como un Data Mart son dos estructuras de almacenamiento de datos que se utilizan en Business Intelligence y en análisis de datos. A continuación, te explico en qué consisten cada uno de ellos: Data Warehouse : Es una estructura de almacenamiento centralizada de datos que se utiliza para recopilar y almacenar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes de una empresa en un solo lugar. El objetivo principal de un Data Warehouse es proporcionar una visión integral y consistente de los datos empresariales para la toma de decisiones estratégicas y para el análisis de tendencias a largo plazo. Un Data Warehouse suele ser utilizado por los equipos de análisis de datos y por los gerentes de la empresa para el reporting y la toma de decisiones basadas en datos. Data Mart : Es una versión simplificada y especializada de un Data Warehouse que se enfoca en un área o función específica de la empresa, como ventas, finanzas o recursos humanos. Un Data Mart es una
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Contexto en el que surge el Business Intelligence

El Business Intelligence ( BI ) surge en un contexto empresarial en el que las organizaciones necesitan tomar decisiones informadas y estratégicas para mejorar su rendimiento y competitividad. En este sentido, las empresas necesitan procesar grandes cantidades de datos, que pueden estar dispersos en diferentes sistemas y aplicaciones, y transformarlos en información útil y relevante que les permita tomar decisiones basadas en datos. Cada vez tenemos más datos y menos tiempo para analizarlos. Aquí entra la tecnología. El BI también surge en un contexto en el que la tecnología ha avanzado lo suficiente como para que sea posible recopilar, almacenar y analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, lo que permite a las empresas tomar decisiones más rápidas y precisas. El BI también ha surgido en respuesta a la necesidad de las empresas de entender mejor a sus clientes y su mercado, y de obtener una ventaja competitiva mediante la identificación de oportunidades y tendencias. En res
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¿Qué es DIKW?

DIKW es un acrónimo que se refiere a las diferentes etapas en la creación de conocimiento, desde la información hasta la sabiduría. Las letras representan las siguientes palabras: Datos ( Data ): son hechos crudos y sin procesar que se recopilan y se almacenan. Información ( Information ): es la comprensión que se obtiene de los datos cuando se les da un contexto, se les organiza y se les interpreta. Conocimiento ( Knowledge ): es la comprensión profunda y fundamentada que se deriva de la información, y que permite a las personas tomar decisiones informadas y resolver problemas. Sabiduría ( Wisdom ): es la capacidad de aplicar el conocimiento de manera efectiva en situaciones complejas y desconocidas, y de tomar decisiones que tengan en cuenta el bienestar a largo plazo. La jerarquía DIKW se utiliza a menudo en la gestión del conocimiento y en la toma de decisiones empresariales y gubernamentales, para destacar la importancia de comprender y utilizar la información de manera efectiva p
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La Importancia del Naming

El Naming, o elección de nombres, es una parte esencial del proceso de programación. Al igual que en el caso de las marcas, el nombre que se elija para una variable, función, clase o archivo puede tener un impacto significativo en cómo se percibe el código y cómo se utiliza. En primer lugar, el Naming puede facilitar la legibilidad y comprensión del código. Un nombre bien elegido debe ser descriptivo y conciso, permitiendo que cualquier persona que lea el código pueda entender rápidamente su propósito y funcionamiento. Asimismo, el Naming puede ayudar a evitar errores y confusiones al programar. Si los nombres de las variables y funciones son precisos y consistentes, se minimizan las posibilidades de cometer errores al llamarlas en diferentes partes del código. Además, el Naming también es importante para la reutilización de código. Si los nombres de las funciones y clases son intuitivos y coherentes, es más probable que otros programadores puedan entender y utilizar el código, lo que
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Diferencias entre sistemas operacionales e informacionales

 Los sistemas operacionales y los sistemas informacionales son dos tipos de sistemas de información que se utilizan en las empresas para distintos fines. A continuación se presentan algunas de las principales diferencias entre ambos tipos de sistemas: Propósito : Los sistemas operacionales tienen como objetivo automatizar los procesos de la empresa, como la gestión de pedidos, la facturación, la gestión de inventarios, entre otros. Por otro lado, los sistemas informacionales se enfocan en proporcionar información útil y relevante para la toma de decisiones estratégicas. Datos : Los sistemas operacionales trabajan con datos transaccionales y operacionales de la empresa, como transacciones de venta, pedidos, facturas, entre otros. En cambio, los sistemas informacionales trabajan con datos de negocio, como ventas, gastos, rentabilidad, proyecciones, entre otros. Tiempo : Los sistemas operacionales trabajan con datos en tiempo real y se utilizan para procesos en tiempo real, mientras que l
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Valores a tener en cuenta: Indra, Santander

 No suelo dar muchas recomendaciones porque soy humano, y puedo equivocarme. Pero de vez en cuando publico las que tengo convencimiento absoluto de sus revalorizaciones. Ahí las dejo y me voy: Indra aún no llega a los 11.3€ pero podría poner la mano en el fuego de que en un mes supera los 12,5€.  Santander que lleva una remontada increíble y ya supera los 3,5 va a rozar los 4€ en un mes.
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Gradle para niños

¿Has oído hablar de Gradle pero no sabes qué es? Pues vamos a verlo. Gradle es una herramienta de construcción que se utiliza para compilar y empaquetar proyectos de software. En otras palabras, Gradle te ayuda a organizar y automatizar el proceso de construcción de tu proyecto. Digamos que tienes un proyecto de software que contiene muchos archivos de código fuente, bibliotecas externas, recursos y otros elementos necesarios para que el proyecto funcione. El proceso de construcción consiste en compilar el código fuente, empaquetar las bibliotecas externas, incluir los recursos necesarios y crear un archivo final ejecutable o un paquete instalable. Gradle te ayuda a automatizar todo este proceso. Primero, defines un archivo llamado "build.gradle" que describe cómo se debe construir tu proyecto. En este archivo, especificas qué bibliotecas externas se necesitan, cómo se deben compilar los archivos de código fuente, cómo se deben incluir los recursos y cómo se debe empaquetar t
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