Esta etiqueta se relaciona con las discusiones sobre el desarrollo de soluciones analíticas y de inteligencia empresarial, visualización, Indicadores clave del rendimiento (KPI) y otros tipos de administradores sobre los indicadores empresariales.
¡Hola desarrolladores!
Os invitamos a un nuevo webinar en español: "Self-Service Analytics & Reporting", el miércoles 17 de noviembre, a las 4:00 PM (CET).
El webinar está dirigido a aquellos perfiles involucrados en proyectos de Analítica de Datos y Business Intelligence.
Durante la presentación, aprenderás a construir entornos que incorporen Self-Service Analytics, empleando herramientas como Tableau, PowerBI y Excel. También aprenderás a generar informes con una solución para Reporting.
La metodología OKR (Objetivos y Resultados Clave) es utilizada por las empresas más grandes del mundo (como Google, Netflix, Spotify, BMW, Linkedin, etc.) para una gestión ágil del rendimiento. Fue creada en los años 70 por Andrew Grove, presidente de Intel, y presentada al público en su famoso libro “High Output Management” ("Gestión de alto rendimiento").
Sobre 1998 John Doerr, uno de los mayores inversores de riesgo (venture capitalist) del mundo, tras conocer la metodología OKR de Intel, se la dio a conocer a Larry Page y Sergey Brin, que empezaban una pequeña empresa llamada Google.
Sergey y Larry vieron el gran potencial de la metodología y comenzaron a escribir los primeros OKRs para Google y después sus OKRs individuales.
Desde entonces, esta práctica se ha convertido en una rutina trimestral en la compañía. Según Rick Klau (Google Ventures), “Google no fue Google” hasta que empezó a poner en práctica la metodología OKR en sus inicios.
Los beneficios de OKR son:
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!).
¡Hola desarrolladores!
Últimamente he estado probando el módulo csvgen y buscaba un fichero CSV para probar. Resulta que encontré un fichero muy interesante en Data.World con estadísticas sobre los episodios de Game of Thrones (Juego de Tronos). Estadísticas sobre muertes 😱.
¡Han documentado todos los asesinatos a lo largo de las 8 temporadas y han anotado dónde, quién, qué clan y con qué arma ha matado a otro personaje!
Así que lo he importado para hacer un cuadro de mando con IRIS Analytics.
¡Hola desarrolladores!
ya está preparado el nuevo concurso de programación de InterSystems:
🏆 Analítica 🏆
Estará activo durante cuatro semanas: del 16 de agosto al 5 de septiembre de 2021
Total en premios: $8,750
Página del concurso: https://contest.intersystems.com
¡Hola a todos!
Todos los días la universidad Johns Hopkins publica nuevos datos sobre el estado de la pandemia del coronavirus COVID-19.
Creé un sencillo panel de control con InterSystems IRIS Analytics usando InterSystems IRIS Community Edition en Docker, implementado en Kubernetes GCP, para mostrar los datos clave sobre el avance de la enfermedad.
Este panel de control es un ejemplo de como la información en formato CSV podría ser analizada con IRIS Analytics e implementada en Kubernetes GCP, con la forma de InterSystems IRIS Community Edition.
Palabras clave PyODBC, unixODBC, IRIS, IntegratedML, Jupyter Notebook, Python 3
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?
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. Esto es importante porque muchos documentos se escanean como imágenes, o muchos documentos contienen imágenes con texto en su interior.
Esta publicación es una guía cuya finalidad es implementar una arquitectura básica para DeepSee. Esta implementación incluye una base de datos para la memoria caché de DeepSee y otra base de datos para la configuración e implementación de DeepSee.
Estoy buscando si existe alguna solución para comparar dos estructuras globales.
- por subíndices
- si los subíndices coinciden, entonces por contenido.
Gracias
Robert
Tanto si accedes a DeepSee por primera vez como si estás configurando DeepSee en una instancia nueva, puedes encontrar dos incidencias habituales después de hacer clic en la opción "DeepSee" en el Portal de Administración del Sistema.
Incidencia #1: ¡Arquitech/Analyzer aparece en gris!
Incidencia #2: Se debe habilitar DeepSee antes de su uso.
Existen dos causas comunes para este problema.
Hola a todos, me gustaría compartir una guía rápida publicada en el Developer Community sobre cómo conectar Apache Spark + Apache Zeppelin con InterSystems IRIS.
Introducción
Apache Spark es un framework opensource para computación en cluster. Proporciona una interfaz para desarrollar sobre clusters incluyendo paralelismo y tolerancia a fallos. Por ello es muy utilizado en Big Data.
Apache Zeppelin es un bloc de notas, que cuenta con una excelente interfaz de usuario para trabajar con diversos tipos análisis y machine learning.
¡Hola, desarrolladores!
Como sabeis, los errores de la aplicación están en el global ^ERRORS. Aparecen si los llamas:
d e.Log() en la sección Catch de Try-Catch.
Con la propuesta de @Robert Cemper, ahora se puede utilizar SQL para examinarlo.
Inspirado por el módulo de Robert, presenté un módulo simple de IRIS Analytics que muestra estos errores en un dashboard:
La pandemia que afectó al mundo en 2020 hizo a todo el mundo seguir las noticias y los datos relacionados con la COVID-19. ¿Por qué no aprovechar la oportunidad para crear algo sencillo y fácil de usar, para seguir el número de vacunaciones a nivel mundial?
Para afrontar este reto, estoy usando los datos proporcionados por Our World in Data- Investigación y datos para progresar antes los mayores problemas del mundo. Han dedicado un repositorio en GitHub con los datos de la COVID-19, y he tomado los datos de vacunación para ayudarme con mi rastreador.
¡Hola desarrolladores!
El octavo concurso para desarrolladores de InterSystems ya ha terminado. ¡Muchas gracias a todos los participantes!
Así que ya podemos anunciar los ganadores...
Un fuerte aplauso para estos desarrolladores y sus aplicaciones:
¡Hola Comunidad!
El plazo para participar en el octavo concurso para Desarrolladores de InterSystems ya ha terminado y empieza la fase de votación.
Hemos recibido 4 aplicaciones, así que ya puedes elegir la mejor solución de analítica usando InterSystems IRIS!
¿Cómo se vota?
Hemos desarrollado un nuevo sistema de votación tanto para la Nominación de Expertos como para la Nominación de la Comunidad:
Estoy pensando en implementar Business Intelligence basada en los datos existentes en mis instancias. ¿Cuál es la mejor manera de configurar mis bases de datos y mi entorno para utilizar DeepSee?
¡Hola Desarrolladores!
Ya está listo el nuevo concurso para crear soluciones de código abierto utilizando InterSystems IRIS.
El tema de este octavo concurso es: Analytics
Estará activo durante tres semanas: del7 al 27 de diciembre de 2020.
¡Hola desarrolladores!
Os traemos un nuevo vídeo sobre InterSystems Reports, la nueva herramienta desarrollada junto con Logi Analytics, para la generación de informes.
InterSystems Reports permite crear y visualizar, de forma sencilla, informes con todo tipo de datos. ¡Echadle un vistazo! 
Ya está liberada la versión 2020.3 de InterSystems IRIS e IRIS for Health, con IntegratedML.
Esta es la primera versión de InterSystems IRIS que incluye IntegratedML, una nueva funcionalidad de la plataforma de datos que ofrece a analistas y desarrolladores el mejor "machine learning" del mercado, con una sencilla e intuitiva sintaxis SQL. Ahora, los desarrolladores pueden crear, probar e implementar potentes modelos desde IRIS, justo donde se encuentran sus datos.
¡Hola Comunidad!
Os traemos un nuevo vídeo, disponible en el canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en inglés:
Ejecutar modelos predictivos de forma nativa en un "Business Process" ("Proceso Empresarial") de InterSystems IRIS siempre ha sido, por supuesto, el objetivo de nuestro soporte para PMML, pero de alguna forma nunca formó parte del paquete porque había algunas dependencias y elecciones que era necesario analizar y decidir. En cualquier caso, gracias a algunas presiones y al código ofrecido amablemente por @Amir Samary (¡gracias de nuevo, Amir!), finalmente conseguimos empaquetarlo en un repositorio de GitHub para que lo disfruteis, lo valoreis y hagáis sugerencias.
¡Hola desarrolladores!
Os traemos el séptimo episodio de Data Points, el podcast de InterSystems en inglés.
En esta ocasión, charlamos con @Carmen Logue (Product Manager de InterSystems) sobre InterSystems Reports, la nueva funcionalidad de InterSystems IRIS para realizar informes! Escuchad la conversación y descubrid lo que puede hacer la nueva herramienta, casos de uso y cómo se integra con el resto de herramientas de analítica. ¡Dadle al play!
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).
Transforma fácilmente un archivo CSV en una vista previa de DeepSee: la plataforma de inteligencia de negocios de InterSystems.
Puedes encontrar AnalyzeThis en InterSystems Open Exchange. Utiliza el enlace de descarga para ir a GitHub y comienza a instalar el proyecto. Sigue las instrucciones de la sección Installation del README de GitHub.
¡Hola desarrolladores!
¿Os habéis encontrado con la necesidad de crear una base de datos, un namespace o una aplicación web de manera programática? Quiero compartir con vosotros un fragmento de código ObjectScript que permite crear una base de datos, un namespace y una aplicación web para InterSystems IRIS.
Ya están disponibles las versiones de prueba de InterSystems IRIS Advanced Analytics y de InterSystems IRIS for Health Advanced Analytics. El add-on Advanced Analytics para InterSystems IRIS introduce IntegratedML como una nueva funcionalidad.
El número de compilación de estas versiones es el: 2020.3.0AA.331.0
Los kits para la instalación, las imágenes del contenedor y las licencias de evaluación están disponibles en la página de descargas para pruebas del Centro de Soporte Internacional (WRC).
¡Hola a todos!
Hoy hablaremos de cómo cargar un modelo de Machine Learning en IRIS y cómo probarlo, a través de un artículo genial de Niyaz Khafizov.
Nota: lo siguiente se realizó utilizando Ubuntu 18.04, Apache Zeppelin 0.8.0 y Python 3.6.5.
¡Hola Comunidad!
Os traemos un vídeo del evento ConferencIA que realizamos en febrero en Madrid. También está disponible en el canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en español:
⏯ Estrategia BI & Analytics con InterSystems IRIS Data Platform
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¡Hola a tod@s!
Ya está disponible la versión de prueba 2020.1 de HealthShare Health Connect.
Los kits para la instalación, las imágenes del contenedor y las licencias de evaluación están disponibles en la página de descargas para pruebas del Centro de Soporte Internacional (WRC).
El número de compilación de estas versiones es 2020.1.0.199.0. (Nota: número actualizado de 197 a 199 el 12/2/20)
HealthShare Health Connect 2020.1 incluye muchas funcionalidades nuevas: