#Analítica

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?

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 Desarroladores!

IRIS External Table es un proyecto de código abierto de la comunidad de InterSystems, que permite utilizar archivos almacenados en el sistema de archivos local y almacenar objetos en la nube como AWS S3 y tablas SQL.

InterSystems IRIS Business Intelligence te permite mantener actualizados tus modelos analíticos o cubos de varias formas. Este artículo tratará sobre Construir/Generar vs Sincronizar. Hay maneras de actualizar manualmente los cubos, pero son casos muy especiales y casi siempre los cubos se mantienen actualizados por medio de la (Re)construcción o la sincronización.

¿Qué es Construir?

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.

¡Hola desarrolladores!

Os invitamos a un nuevo webinar en español: "Analítica de datos en FHIR. Del paciente a la población", el jueves 17 de noviembre, a las 3:00 PM (CET).

El webinar se retransmitirá en directo desde el Congreso "Iberia Summit" que InterSystems celebrará en Valencia la semana que viene.

¡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.

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.

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.

¡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!

¡Hola Comunidad!

Echad un vistazo al nuevo webinar disponible en el Canal de YouTube de la Developer Community: herramientas para trabajar con Intersystems IRIS en proyectos de Machine Learning. El webinar ha sido grabado por dos Ingenieros de Ventas de InterSystems: @Sergey Lukyanchikov y @Eduard Lebedyuk.

"Herramientas de Machine Learning (Python, ObjectScript, Interoperability, Analytics) para InterSystems IRIS"

https://www.youtube.com/embed/z9O0F1ovBUY
[Este es un enlace integrado, pero no puede ver el contenido integrado directamente en el sitio porque rechazó las cookies que se necesitan para acceder a él. Para ver el contenido integrado, debe aceptar todas las cookies desde la Configuración de cookies]

¡Hola Comunidad!

Tenemos un nuevo video en el Canal de YouTube de la Developer Community:

InterSystems IRIS con Spark, hasta el resultado final

https://www.youtube.com/embed/W53PSUkiuS0
[Este es un enlace integrado, pero no puede ver el contenido integrado directamente en el sitio porque rechazó las cookies que se necesitan para acceder a él. Para ver el contenido integrado, debe aceptar todas las cookies desde la Configuración de cookies]

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:

¡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.