#Analítica

En un mundo en constante cambio, las empresas deben innovar para ser competitivas. Esto asegura que tomarán decisiones con agilidad y seguridad, aspirando a obtener buenos resultados con mayor exactitud.

Las herramientas de Business Intelligence (BI) ayudan a las compañías a tomar decisiones inteligentes en vez de confiar en la "prueba y error". Estas decisiones inteligentes pueden ser la diferencia entre el éxito y el fracaso en el mercado.

Microsoft Power BI es una de las herramientas de Business Intelligence líderes. Con unos pocos clics, Power BI permite a los gerentes y analistas explorar los datos de la compañía. Esto es importante porque cuando es fácil accceder y visualizar los datos, es más probable que se usen para tomar decisiones.

Durante las últimas semanas, el equipo de Solution Architecture (Soluciones de Arquitectura) ha estado trabajando para terminar la carga de trabajo de 2019: esto incluyó la creación del código abierto de la Demostración de Readmisiones que llevó a cabo HIMSS el año pasado, para poder ponerla a disposición de cualquiera que busque una forma interactiva de explorar las herramientas proporcionadas por IRIS.

AnalyzeThis es una herramienta para obtener la vista previa de tus propios datos dentro de InterSystems BI. Te permite experimentar directamente con InterSystems BI y darte cuenta de la potencia y el valor que puede aportar a tu organización. Además de obtener una visión rápida de InterSystems BI mediante la importación de un fichero CSV con tus datos, también soporta ahora Clases y Consultas SQL como fuentes de datos (a partir de la versión v1.1.0!).

Apache Spark se ha convertido rápidamente en una de las tecnologías más atractivas para la analítica de big data y el machine learning. Spark es un motor de procesamiento de datos generales, creado para usar con entornos de procesamiento en clúster. Su corazón es el RDD (Resilient Distributed Dataset), que representa un conjunto de datos distribuido con tolerancia a fallos, sobre el que se puede operar en paralelo entre los nodos de un clúster. Spark se implementa con una combinación de Java y Scala, por lo que viene como una biblioteca que puede ejecutarse sobre cualquier JVM. Spark también es compatible con Python (PySpark) y R (SparkR) e incluye bibliotecas para SQL (SparkSQL), machine learning (MLlib), procesamiento de gráficas (GraphX) y procesamiento de flujos (Spark Streaming).

El auge de los proyectos de Big Data, las analíticas en tiempo real con herramientas self-service, los servicios de consultas en línea y las redes sociales, entre otros, han habilitado escenarios para consultas masivas y de alto rendimiento. En respuesta a este desafío, se creó la tecnología MPP (procesamiento masivamente paralelo) y rápidamente se consolidó. Entre las opciones de MPP de código abierto, Presto (https://prestodb.io/) es la más conocida.

¿Preferís no leer? Echad un vistazo al vídeo demo:

https://www.youtube.com/embed/-OwOAHC5b3s
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InterSystems ha estado a la vanguardia de la tecnología de bases de datos desde su creación, siendo pionera en innovaciones que superan constantemente a competidores como Oracle, IBM y Microsoft.

Acabo de redactar un ejemplo rápido para ayudar a un colega a cargar datos en IRIS desde R usando RJDBC y pensé que sería útil compartirlo aquí para futuras consultas.

Fue bastante sencillo, aparte de que a IRIS no le gusta el uso de puntos "." en los nombres de las columnas; la solución alternativa es simplemente renombrar las columnas. Alguien con más conocimientos que yo en R seguramente pueda ofrecer un enfoque más amplio

# Es necesario un valor válido para el JAVA_HOME antes de cargar la librería (RJDBC)
Sys.setenv(JAVA_HOME="C:\\Java\\jdk-8.0.322.6-hotspot\\jre")
library(RJDBC)
library(dplyr)

# Conexión a IRIS – se requiere la ruta a la librería JAR de InterSystems JDBC JAR de tu instalación
drv <- JDBC("com.intersystems.jdbc.IRISDriver", "C:\\InterSystems\\IRIS\\dev\\java\\lib\\1.8\\intersystems-jdbc-3.3.0.jar","\"")
conn <- dbConnect(drv, "jdbc:IRIS://localhost:1972/USER", "IRIS Username", "IRIS Password")
dbListTables(conn)

# Para mayor confusión, cargar el dataset de IRIS:)
data(iris)

# A IRIS no le gustan los puntos "." en el nombre de las columnas, así que los renombramos. (Probablemente se pueda codificar de una forma más genérica, pero no soy muy bueno con R.)
iris <- iris %>% rename(sepal_length = Sepal.Length, sepal_width = Sepal.Width, petal_length = Petal.Length, petal_width = Petal.Width)

# dbWriteTable/dbGetQuery/dbReadTable funcionan
dbWriteTable(conn, "iris", iris, overwrite = TRUE)
dbGetQuery(conn, "select count(*) from iris")
d <- dbReadTable(conn, "iris")

Según la consultora IDC, el 80% de todos los datos producidos son NoSQL. Mira:

Hay documentos digitales y escaneados, textos online y offline, contenido BLOB (objeto binario grande) en SQL, imágenes, vídeos y audio. ¿Te imaginas una iniciativa de Analítica Corporativa sin todos estos datos para analizar y apoyar las decisiones?

Caso de Uso: tenemos acceso a datos remotos; vía JDBC o vía ODBC desde IRIS, y queremos presentar la información en un Dashboard, pero no deseamos o no podemos migrar dicha información a IRIS.

Alternativa: Tomamos ventaja de la conexión al origen de Datos, usamos "Linked Tables" de IRIS, luego podemos realizar el análisis a estos datos y presentarlos finalmente en un Dashboard.

Para este ejemplo vamos a realizarlo en este escenario:

Este artículo describe un diseño arquitectónico más flexible para DeepSee. Al igual que en el ejemplo anterior, esta implementación incluye bases de datos separadas para almacenar la memoria caché, la implementación y la configuración de DeepSee y la sincronización de los globals. Este ejemplo introduce una nueva base de datos para almacenar los índices de DeepSee. Redefiniremos los mapeos globales para que los índices de DeepSee no se mapeeen junto con las tablas de hechos y dimensiones.

Según la consultora IDC, más del 80% de la información es de tipo NoSQL, especialmente texto en documentos. Cuando los servicios o aplicaciones digitales no procesan toda esta información, la empresa pierde. Para resolver este desafío, es posible utilizar la tecnología OCR. El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) utiliza la tecnología de machine learning y/o el reconocimiento de patrones en imágenes para transformar los pixeles de las imágenes en texto.

Palabras clave PyODBC, unixODBC, IRIS, IntegratedML, Jupyter Notebook, Python 3

Propósito

Hace unos meses traté el tema de la "conexión con JDBC desde Python a la base de datos de IRIS", y desde entonces utilicé ese artículo con más frecuencia que mi propia nota oculta en mi PC. Por eso, traigo aquí otra nota de 5 minutos sobre cómo hacer una "conexión con JDBC desde Python a la base de datos de IRIS". ODBC y PyODBC parecen bastante fáciles de configurar en un cliente de Windows, sin embargo, siempre me atasco un poco en la configuración de un cliente unixODBC y PyODBC en un servidor de estilo Linux/Unix. ¿Existe un enfoque tan sencillo y consistente como se supone que debe ser para hacer que el trabajo de instalación de PyODBC/unixODBC funcione en un cliente linux estándar sin ninguna instalación de IRIS, contra un servidor IRIS remoto?

¡Hola a tod@s!

K-Medias es uno de los algoritmos de aprendizaje no supervisado más simples para resolver el problema de agrupamiento. Este problema consiste en formar grupos de objetos con características similares. Por ejemplo, si tenemos una imagen de una pelota roja sobre césped verde, K-Medias separará los pixels de la imagen en dos grupos (clusters): un grupo con los pixels que forman la pelota, y otro grupo con los pixels del césped.

Repasaremos un artículo publicado por Niyaz Khafizov en el que implementaremos un ejemplo donde cargaremos un conjunto de datos en IRIS y ejecutaremos el algoritmo K-Medias utilizando Apache Zeppelin con el conector Spark. Utilizaremos InterSystems IRIS, Apache Zeppelin 0.8.0 y python.