#Analítica

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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.

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.

Incidencia #1: ¡Arquitech/Analyzer aparece en gris!

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· 23 jun, 2022 Lectura de 7 min
Conector Power BI para InterSystems IRIS. Parte I

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.


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Hoy en día es muy común que los datos que necesitas vengan de diferentes fuentes (e.g. aplicaciones externas e internas, distintas bases de datos y servicios, APIs, etc.). Además, seguro que tienes múltiples tipos de consumidores diferentes (e.g. usuarios finales, otras aplicaciones, servicios que publicas a terceros, etc.) y cada uno necesitará acceder a la información de forma diferente y para distintos objetivos. ¿Cómo construir una capa que de forma sencilla te permita gestionar estas necesidades? Hoy hablamos de Data Fabric 👈.

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La invención y popularización de LLMs (Large Language Models) como GPT-4 de OpenAI ha desencadenado una ola de soluciones innovadoras que permiten aprovechar grandes volúmenes de datos no estructurados, que eran prácticamente imposibles de procesar manualmente hasta hace poco. Estas aplicaciones pueden incluir la recuperación de datos (echad un vistazo al curso sobre ML301 de Don Woodlock, con una excelente introducción a la Generación Aumentada de Recuperación), el análisis de sentimientos, e incluso agentes de IA totalmente autónomos, por nombrar sólo algunos ejemplos!

En este artículo, quiero demostrar cómo la funcionalidad de Python Embebido de IRIS puede ser utilizada para interactuar directamente con la librería Python de OpenAI, a través de la creación de una sencilla aplicación de etiquetado de datos que asignará automáticamente palabras clave a los registros que metamos en una tabla de IRIS. Estas palabras clave pueden después ser usadas para buscar y categorizar los datos, así como para analítica de datos. Utilizaré reseñas de productos realizadas por clientes como ejemplo de caso de uso.

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· 2 mar, 2021 Lectura de 1 min
Análisis de errores de aplicación

¡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:

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Nos alegra compartir que el equipo de Servicios de Aprendizaje ha añadido recientemente nuevos contenidos a nuestra Ruta de Aprendizaje de InterSystems Reports. Estos últimos vídeos, creados por nuestro socio, insightsoftware, proporcionan instrucciones para desarrollar informes con InterSystems Report Designer.

En estos tres breves vídeos, aprenderéis a:

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· 6 jul, 2020 Lectura de 11 min
Machine Learning con Spark e InterSystems IRIS

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).

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Nos han desbordado las previsiones. Así que, ante el éxito de asistencia y todos los comentarios recibidos, os anuncio una nueva convocatoria extraordinaria del curso: Desarrollo de asistentes virtuales con RAG. ¡Mantenemos el precio promocional reducido! (plazas limitadas).

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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?

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· 17 mar, 2025 Lectura de 6 min
Volver a lo básico: ¿Por qué InterSystems?

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.

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· 19 ago, 2020 Lectura de 2 min
Uso de modelos PMML en tus Business Processes

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.

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· 22 nov, 2022 Lectura de 6 min
Linked Tables + Analítica

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:

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¡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
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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:

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Llamamos Procesamiento Híbrido Transaccional y Analítico (HTAP por sus siglas en inglés) a la capacidad de recuperar numerosos registros por segundo, mientras que a la vez se permiten consultas simultáneas en tiempo real. También se llama Analítica Transaccional ó Transanalítica y es un elemento muy útil en escenarios en los que disponemos de un flujo constante de datos en tiempo real, como podría ser el caso de datos provenientes de sensores IIOT o información de las fluctuaciones en el mercado bursátil y nos permite satisfacer la necesidad de consultar estos conjuntos de datos en tiempo real o casi en tiempo real.

Os comparto un ejemplo que podréis ejecutar en el que se recibe un conjunto de datos en streaming, con entradas de datos constantes y consultas continuas a la vez. El ejemplo está desarrollado en varias plataformas y podréis comparar cómo reaccionó cada una de ellas, con la velocidad de entrada y salida de datos en cada plataforma y su rendimiento. Las plataformas con las que he probado en esta demo son: InterSystems IRIS, MariaDB y MySQL.

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· 25 sep, 2019 Lectura de 4 min
Algoritmo de agrupamiento K-medias sobre datos en IRIS

¡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.

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¡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:

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· 20 abr, 2023 Lectura de 2 min
Apache Superset con InterSystems IRIS

Apache Superset es una moderna plataforma para la visualización y exploración de datos. Superset puede reemplazar o aumentar las herramientas patentadas de business intelligence para muchos equipos. Y se puede integrar con una gran variedad de fuentes de datos.

¡Y ahora es posible utilizarla con InterSystems IRIS!

Hay disponible una demo online que usa IRIS Cloud SQL como fuente de datos.

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· 14 ene, 2020 Lectura de 5 min
Escalabilidad horizontal con InterSystems IRIS

Nuestra plataforma de datos InterSystems IRIS es una plataforma perfecta para todo lo que necesite realizar con sus datos, ya sean transacciones, análisis o ambos. Incluye muchas de las funciones de Caché y Ensemble que nuestros clientes ya conocen, y en este artículo descubriremos un poco más acerca de una de sus nuevas funcionalidades: SQL Sharding.

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¡Hola Comunidad!

Hemos grabado el webinar que hicimos ayer y lo hemos subido al canal de YouTube de la Comunidad de Desarrolladores en español. Si os perdisteis el webinar o lo queréis volver a ver con más detalle, ya está disponible la grabación!

Alberto Fuentes es uno de los cracks de InterSystems. Así que... si queréis saber todo sobre la Analítica de datos y el Reporting, ¡no os perdáis el vídeo!

⏯ Self-Service Analytics & Reporting

https://www.youtube.com/embed/acejQOzLnUo
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InterSystems Official
· 30 ene, 2020
Versión de prueba de Health Connect 2020.1

¡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)

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¡Hola desarrolladores!

¿Sabéis cómo crear una solución de analítica de datos con InterSystems IRIS?

Para empezar, pongámonos de acuerdo sobre lo que es una solución de analítica de datos - este podría ser un tema muy amplio -. Por ello, acotaremos el conjunto de soluciones que se podían presentar al Concurso de Analítica de Datos.

Y a continuación examinaremos tres tipos de soluciones para analítica de datos: de monitorización, de análisis interactivo y de elaboración de informes (reporting).

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