Artículo
· 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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         Cómo incluir IRIS Data en vuestro almacén de datos de Google Big Query y en vuestras exploraciones de datos de Data Studio. En este artículo utilizaremos Google Cloud Dataflow para conectarnos a nuestro Servicio de InterSystems Cloud SQL y crear un trabajo para persistir los resultados de una consulta de IRIS en Big Query en un intervalo. 

Si tuvisteis la suerte de obtener acceso a Cloud SQL en el Global Summit 2022, como se menciona en "InterSystems IRIS: What's New, What's Next" (InterSystems IRIS: Lo nuevo, lo siguiente), el ejemplo será pan comido, pero se puede realizar con cualquier punto de acceso público o vpc que hayáis provisionado.
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¡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

 

https://www.youtube.com/embed/BUDtD08CtuE
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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.

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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?

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¡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.

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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.

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Este artículo describe un diseño arquitectónico de complejidad intermedia para DeepSee. Al igual que en el ejemplo anterior, esta implementación incluye bases de datos separadas para almacenar la información, la implementación y la configuración de DeepSee. También presenta dos nuevas bases de datos: la primera para almacenar los globals necesarios para la sincronización, la segunda para almacenar tablas de hechos e índices.

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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.

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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 smiley

# 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")

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¡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!

https://5e18edf067eb59-03854285.castos.com/player/172127
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Artículo
· 23 jun, 2021 Lectura de 6 min
OCR y PLN juntos en InterSystems IRIS

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.

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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?

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