Subirse a las nubes esta de moda, pero es una moda que viste bien, las ventajas son muchas más que los inconvenientes, entre las principales ventajas se encuentra la accesibilidad a los datos en cualquier momento y desde cualquier lugar. Esto hoy en día es crucial para muchas empresas, ya que desde una tablet o un ordenador portatil se puede disponer de información de stocks, precios, información contable y financiera, etc.

Existen en el Mercado numerosas herramientas para tratamiento de datos. En este post, nos vamos a centrar en algunas de las más utilizadas: SAS, SPSS y R. Sin entrar a valorar la mejor o peor adecuación de cada una de ellas al tipo de proyecto en el que trabajemos, sus ventajas o sus inconvenientes,  lo que es evidente es que son tres herramientas muy extendidas. 

Hace unos días comencé con la lectura de Pentaho Analytics for MongoDB, se trata de un libro escueto pero conciso, en el cual se muestra como acceder y explotar datos desde la base de datos documental Mongo DB utilizando características de la suite Pentaho EE. El autor del libro es Bo Borland.

Cap Gemini ha desarrollado un índice (CEI - Customer Experience Index) que clasifica los bancos a nivel mundial (5) y donde en el último informe del 2014 la valoración que hacen los clientes va en retroceso, así que hay mucho por hacer.

Y ... ¿Qué puede hacer Big Data? ¿En qué puede ayudar este nuevo paradigma tecnológico en mejorar esta mala percepción? Pues Big Data es una de las herramientas sobre las que se están empezando a basar los bancos para conseguir esta centralidad en el cliente. La información de los clientes está dispersa en multitud de aplicaciones, bases de datos, etc. y con este nuevo enfoque se baja toda la información al "data lake", y a partir de allí se puede tener realmente una visión completa del cliente y permitir la trazabilidad transversal de todos sus datos..

Sin duda la tecnología está transformando la profesión de los profesionales de la contabilidad, que tienen que adaptarse a una evolución del entorno vertiginosa. Los avances tecnológicos sitúan nuestros datos y aplicaciones en la nube, el papel tiende a desaparecer, cambia la manera de relacionarnos con la Agencia Tributaria, la facturación electrónica avanza e incluso se impulsa el desarrollo de la sociedad de la información a golpe de Ley..

A veces no dejo de sorprenderme, a sido el caso de los últimos dos video cursos que he tenido la posibilidad de revisar, en el caso anterior sobre Pentaho Reporting y en este caso un video curso sobre como construir un DataMart que contiene un modelo en estrella siguiendo los preceptos de Ralph Kimball. Este video curso fue creado por Diethard Steiner, persona a la cual respeto de forma particular por la seriedad y calidad de sus publicaciones.

En el presente post mostramos un sencillo ejemplo de análisis discriminante en SAS que puede servir para analizar relaciones entre variables en un conjunto de datos. En el caso que vamos a estudiar, este análisis permite discriminar qué variable de las que caracteriza a un conjunto de clientes tiene más peso en la tasa de bajas

En este post vamos a realizar un ejemplo de segmentación de datos de clientes, empleando un proceso de clusterización, concretamente el procedimiento proc fastclus de SAS.

El tesorero (del lat. thesaurarĭus), definido por la RAE como la persona encargada de custodiar y distribuir los caudales de una dependencia pública o particular, es una figura clave en cualquier organización empresarial, que tiene especial relevancia en contextos de crisis en los que hay que administrar muy eficientemente la tesorería de la sociedad...