Blog sobre Analytics, Desarrollo de Software Ágil, Data Science, Business Intelligence y Visualización de Datos
En esta introducción detallada a Amazon Web Services (AWS) revisaremos: Qué es, para qué sirve, principales servicios, ventajas y desventajas, su capa gratuita, un ejemplo práctico y dónde podemos aprender más sobre AWS.
La Metodología Kimball fue pionera en ayudarnos a gestionar proyectos analíticos (DW/BI). Su mantra “focus on the business” pone al usuario como protagonista en cada iniciativa. En este artículo revisaremos la base de esta metodología y la secuencia de tareas (roadmap) claves para el éxito nuestros proyectos analíticos.
En este artículo veremos una introducción al concepto Data Lake. Comenzaré explicando qué es y para qué sirve, luego revisaremos su relación con Hadoop y finalmente compararemos cuánto nos puede costar implementar un Data Lake en AWS, Azure y GCP.
Intentaré convencerte de por qué debemos aprender visualización de datos cuantitativos. Verás ejemplos, un poco de historia y cuatro recomendaciones prácticas que puedes aplicar desde hoy mismo.
En la medida que las empresas requieren ser más competitivas suelen incorporar Software que les permita gestionar sus procesos de negocios de forma tal que se vuelvan predecibles y optimizables. Cada proceso de negocio tiene su complejidad y vida propia, por lo que sin quererlo ni beberlo, las organizaciones comienzan adquirir más Software o Módulos encargados de administrar sus procesos de forma atómica, durable y concurrente.
Suele suceder que dichos sistemas/módulos no usan las mismas tecnologías, puede que no sean del mismo proveedor o sus arquitecturas sean incompatibles. Es Aquí cuando un Data Warehouse puede aportar credibilidad en la toma de decisiones al integradar en una sola fuente de la verdad nuestros dato
Los Modelos de Madurez BI nos pueden ayudar a identificar la situación actual de nuestra empresa y marcar un camino (gps) a transitar que nos permita pasar de obtener datos, a confiar en ellos y rentabilizarlos.
Es tentador pensar que entre más métricas automatizadas mejor, cuando muchas veces necesitamos menos. En esta entrada explicaré que es un KPI y cuántos indicadores son realmente relevantes desplegar en iniciativas Business Intelligence o Data Science.
¿Cuáles son las bases de Metodologías BI Centradas en el Negocio¿ ¿En qué se diferencian de las metodologías Business Intelligence tradicionales? Aquí te lo cuento
Mediante procesos de ETL podemos diagnosticar automáticamente problemas de calidad de datos. ¿Cómo hacerlo? En este artículo te compartiré la estrategia, el modelo de datos (Datamart) y las técnicas estadísticas asociadas (SPC y ARIMA) para que lo logres.
¿Sabes cómo crear un Dashboard Efectivo? El primer paso es tener claro en qué consiste un dashboard, para luego construirlos en base a los principios de la percepción visual.
Con esto en mente te comparto un método de 7 pasos para lograrlo, considerando además, un tip para usuarios daltónicos.