El valor de la gestión de datos

Los diferentes roles de un proyecto de Master Data Management (MDM)

Posted on Thu, Jul 27, 2017

Hay algunos elementos relacionados con Master Data Management que son muy bien entendidos y fácilmente identificables, como "cliente" y "producto". De hecho, muchos definen los datos maestros simplemente recitando una lista de elementos tales como: cliente, producto, ubicación, empleados y activos. Sin embargo, la forma de identificar los diferentes roles de un proyecto de Master Data Management no es tan reconocida. 

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Topics: Data Scientist

El poder de una gestión de datos inteligente en la nube

Posted on Wed, Jul 26, 2017

Las previsiones nos indican que en el año 2018, el 60% de la carga de trabajo de las empresas se ejecutará en nubes, tanto públicas como privadas.

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Topics: Cloud

Riesgos de la migración de datos y aplicaciones y cómo mitigarlos

Posted on Mon, Jul 24, 2017

La migración de datos y aplicaciones es cada vez más frecuente hoy en día. Tanto usuarios particulares como grandes empresas tienen la necesidad de migrar sus datos y aplicaciones por diferentes razones, como por ejemplo la de facilitar y optimizar la protección de los datos. Pero eso no implica que no existan ciertos riesgos de la migración de datos y aplicaciones que son necesarios conocer e intentar evitar.

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Topics: Data Migration

Las ventajas de los servicios en la nube para gestión de datos

Posted on Fri, Jul 21, 2017

La gestión de datos mediante servicios en la nube es conocida como Cloud Data Management.

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Topics: Cloud

Qué es el cloud computing y cuál es su rol con el Internet de las cosas

Posted on Thu, Jul 20, 2017

¿Qué es el cloud computing? La computación en nube, a la cual muchas veces se le llama simplemente "la nube", tiene que ver con entregar datos, aplicaciones, fotos, vídeos, y mucho más a través de Internet a los data centers.

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Topics: Cloud

Usos y retos solucionados con PowerCenter en integración de datos

Posted on Tue, Jul 18, 2017

No debemos considerar la integración de datos como una simple herramienta táctica que nos sirve para una única implementación, sino que hay que tener claro que se trata de una de las bases estratégicas de las organizaciones actuales que constituye el eje de los proyectos de modernización de la arquitectura de datos.

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Topics: Noticias

Qué es bimodal IT y qué importancia tiene para los CIO

Posted on Mon, Jul 17, 2017

¿Qué es bimodal? El modelo de TI bimodal abarca dos modos simultáneos para desarrollo de aplicaciones y procesos de gestión de TI: uno tradicional y otro innovador. Uno centrado en las funciones básicas de TI, desarrollando aplicaciones estables y fiables, mientras que el otro es más experimental y se centra en la agilidad. Esto estimula la toma de riesgos y la experimentación en la organización para generar nuevas fuentes de ingresos.

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Topics: Data Scientist

Cómo funciona el sistema de procesamiento de datos de Hadoop

Posted on Thu, Jul 13, 2017

El sistema de procesamiento de datosde Hadoop es un sistema que permite el procesamiento distribuido de big data a través de clústeres de servidores usando modelos de programación sencillos. Está diseñado para escalar de servidores individuales a miles de máquinas, cada una ofreciendo computación y almacenamiento local.

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Topics: Big Data

Qué es SOA y su diagrama de arquitectura para integración de datos

Posted on Wed, Jul 12, 2017

Para mantener el ritmo actual tanto de creciente demanda de datos como de complejidad de la infraestructura en un mundo híbrido, las organizaciones necesitan un diagrama de arquitecturadiseñado para extensibilidad y flexibilidad. Hablamos del diagrama de arquitectura orientada a servicios (SOA).

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Topics: SOA

4 +1 errores que debes evitar en un proyecto Hadoop

Posted on Tue, Jul 11, 2017

Hadoop posee muchos puntos fuertes, pero a pesar de ellos no está exento de dificultades. Las empresas que inician proyectos Hadoop necesitan habilidades especializadas, integración de datos y un presupuesto adecuado. Se debe de tener en cuenta todo esto durante la fase de planificación e implementación. Pero incluso cuando todo esto se ha hecho correctamente, aún hay un gran porcentaje de implementaciones de Hadoop que fallan.

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Topics: Noticias