Los datos lo son todo. La cantidad de información que nos rodea hace del big data un aspecto central en la gestión y mejora de cualquier tipo de negocio. Se toman decisiones a diario teniendo en cuenta su aporte en grandes volúmenes de cantidades de datos que resultan imprescindibles para poder mejorar el rendimiento de los negocios.

Todo acaba fundamentándose alrededor del análisis del big data, tanto el crecimiento como la productividad, la innovación o la solución de errores. Todos los sectores están volcándose en el aprovechamiento del big data y este se encuentra cada vez más demandado entre todos los profesionales..

En mi anterior artículo esbocé de manera somera cuáles son las cinco peores prácticas en el universo del business intelligence (BI) y la analítica.

Estas actuaciones habitualmente impiden a las organizaciones obtener resultados satisfactorios de los proyectos en los que se embarcan, que, además, suelen adolecer de periodos de adopción realmente lentos. Tanto en éste como en los siguientes cuatro artículos que desarrollaré para Dataprix, analizaré cada práctica individualmente, y expondré la historia real de una empresa que consiguió evitarla..

El big data no solo es una de las principales tendencias que se han introducido en las empresas de todo el mundo, sino que se trata de un aspecto clave para el desarrollo de los negocios. Esta necesidad es aplicable en una gran variedad de sectores sin importar sus características, lo que ha llevado a que cada vez se busquen más profesionales que se puedan ocupar de introducir esta novedad en la empresa.

Un estudio destaca, en este aspecto, las dificultades que existen para que los negocios puedan encontrar expertos que se ocupen de este trabajo..

En esta entrada de blog explicaremos cómo instalar Android Studio, el software oficial para crear y testear Apps en Android.

Entre las ventajas de las últimas versiones de Android Studio figura un sistema de virtualización de dispositivos que acelera la ejecución y testeo de nuestras aplicaciones...

Numerosos proyectos de business intelligence no alcanzan los resultados esperados. Según un informe reciente de la firma analista Dresner Advisory Services, solo un 35% de las compañías entrevistadas se muestran plenamente satisfechas con los resultados de la implementación de su solución de inteligencia de negocio.

Este es, bajo nuestro punto de vista, el top 5 de las peores prácticas en torno al business intelligence..

La transformación digital es actualmente uno de los pasos imprescindibles por los que deben pasar las empresas para adaptarse a los tiempos que corren y obtener el mejor rendimiento.

A lo largo de este proceso de transformación y adopción de recursos como el big data los líderes cuentan con un importante papel, puesto que en su mano se encuentran varios pasos de actuación que ayudarán a que el proceso se lleve a cabo de manera exitosa..

Hace ya algún tiempo tuve la oportunidad de probar el software de Business Intelligence Crono, pero ha llovido bastante, y Crono ha evolucionado mucho desde entonces, así que aprovecho este post para ponerme al día sobre las nuevas características de este software de BI, y ahora también de ETL..

Llevo muchos años trabajando en proyectos de Business Intelligence, y me gusta, pero tengo una espinita clavada desde hace mucho tiempo, y quizás haya llegado ya el momento de ‘desclavarla’.

Cuando comencé a estudiar lo que era el Business Intelligence, un mundo nuevo en el que los datos se organizaban expresamente para facilitar y realizar de manera óptima tareas de análisis y descubrimiento de información, como parte de un proyecto típico de BI, se incluía algo llamado Data Mining..

¿Cómo decidir qué sistema ERP comprar?

En general es fácil tomar una decisión de compra basándose en la familiaridad con la marca, y esto funciona bien para los artículos de bajo coste y bajo riesgo, como el jabón, para la ropa o el protector solar, pues en estos casos, una decisión rápida puede ser más importante que una buena ..

En este post vamos a ver un caso práctico de descomposición de series temporales con SAS.

Las series temporales son útiles cuando se quiere predecir la evolución de una variable que cambia a lo largo del tiempo. Las series temporales pueden mostrar una gran variedad de patrones..