Business Information Visualization: Representación de la información empresarial

By ATI on 12 Diciembre, 2011 - 20:21

Sparklines. Tabla de evolución de las cotizaciones.Los directivos y directivas cada vez disponen de más información y menos tiempo para acceder a ella, ya que deben tomar decisiones rápidamente. Su correcta representación se puede convertir en una pieza clave a la hora de facilitar la toma de decisiones. En el artículo, se parte de una revisión de la historia y de la importancia de la visualización de la información. Asimismo, se muestra un ejemplo de cómo mejorar dicha visualización y se concluye con las nuevas necesidades surgidas en torno a este aspecto, requeridas tanto por las organizaciones como por sus directivos.

Statistical Data Warehouse – Banco Central Europeo

By Juan_Vidal on 28 Julio, 2011 - 23:37

Me ha parecido muy interesante la iniciativa del Banco Central Europeo, de dar un servicio de estadísticas on-line en el llamado Statistical Data Warehouse (SDW).

Este Data Warehouse está dirigido a un amplio espectro de usuarios (analistas financieros, periodistas, empresas, economistas, investigadores, etc..). Ofrece on-line información macroeconómica de la zona euro: inflación, tipos de cambio, costes laborales, tasa de desempleo, productividad, déficit público, deuda pública, balanza de pagos, posición de inversión internacional, datos sociodemográficos, información fiscal, etc..

Soluciones analíticas in-database. Caso SAS - Teradata

By Juan_Vidal on 30 May, 2011 - 23:31
Dentro de las soluciones de SAS enfocadas a la mejora de rendimientos y tiempos de respuesta en entornos analíticos destaca el esfuerzo realizado con la propuesta SAS In-Database. Esta propuesta va acompañada de otro tipo de soluciones high-performance como son SAS Grid Computing y SAS In-memory, que igualmente mejoran rendimiento, ayudan a gestionar la carga de trabajo y facilitan la escalabilidad de los entornos analíticos.
 
La solución SAS In-Database reduce la necesidad de mover grandes volúmenes de datos entre las soluciones SAS y los SGBD. Realizar el tratamiento de datos, los procesos analíticos o de reporting dentro de la base de datos donde reside esta información reduce movimientos de datos innecesarios y facilita las funciones de data governance. Por otra parte, permite aprovechar la arquitectura MPP de las bases de datos y entornos data Warehouse para mejorar la escalabilidad y el rendimiento de los procesos.
 
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