Open Smart Data, Barcelona, 1 de Octubre

'Big Data to Smart Data for Marketing'. Open Smart Data

EL PRIMER EVENTO EN BARCELONA SOBRE SMART DATA OPEN SOURCE

Jueves, 1 de octubre, 10:00-14:00 Barcelona Activa, Edificio Viver de Glories

Información y Registro: Open Smart Data

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Se presenta el nuevo Jedox 6

La mejor solucion CPM (que incluyen Business Intelligence, Planificación, Presupuestación y Forecast) va a presentar en unos días su nueva versión. Os dejamos unas pinceladas de las principales novedades. Mas información sobre Jedox

También te puedes descargar el Whitepaper con todas las novedades



Principales Novedades:

- Se mejora la forma en que se puede realizar todo el proceso de planificación, presupuestación y forecast y su análisis con Business Intelligence
- Proceso mas transparente de monitorización y compliance, incluyendo un sistema de auditoría y workflow
- Se incluyen muchos informes y cuadros de mando elegantes predefinidos
- Se mejora el rendimiento con los nuevos Dynamic Data Engine (DDE), business logic explorer y performance monitor
- Se facilita el trabajo en grupo y con otras herramientas con nuevas conexiones a Salesforce, Qlik, Hadoop, Cloudera, HANA, Office 365 y una nueva herramienta de colaboracion social
- Capacidad Mobile total con muchas mas funcionalidades de reporting, analisis, cuadros de mando, etc...

Mas info: Todavía no conoces Jedox?

Quieres una demo o presentación? Consultanos: administrador@todobi.com

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Te gusta mezclar..... BI open source?

Te mostramos una buena coctelera de mezclas gracias a Pentaho:

• Pentaho con SugarCRM
• Pentaho con Salesforce
• Pentaho con Liferay
• Pentaho con mapas (shapefiles)
• Pentaho con Datacleaner
• Pentaho con Facebook y Twitter
• Pentaho con Alfresco
• Pentaho con BigData
• Pentaho con Scorecards

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Traditional BI vs Analytics

Según Gartner,

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What Is Big Data Discovery?

Visto en Timo Elliot blog

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Citusdata, PostgreSQL Columnar Store for Analytic Workloads

Columnar stores bring notable benefits for analytic workloads where data is loaded in batches

Open source columnar store extension for PostgreSQL and share it with the community! Columnar stores bring notable benefits for analytic workloads, where data is loaded in batches.
This columnar store extension uses the Optimized Row Columnar (ORC) format for its data layout. ORC improves upon the RCFile format developed at Facebook, and brings the following benefits:

• Compression: Reduces in-memory and on-disk data size by 2-4x. Can be extended to support different codecs.
• Column projections: Only reads column data relevant to the query. Improves performance for I/O bound queries.
• Skip indexes: Stores min/max statistics for row groups, and uses them to skip over unrelated rows.

Further, we used the Postgres foreign data wrapper APIs and type representations with this extension. This brings:

• Support for 40+ Postgres data types. The user can also create new types and use them.
• Statistics collection. PostgreSQL's query optimizer uses these stats to evaluate different query plans and pick the best one.
• Simple setup. Create foreign table and copy data. Run SQL.

It's worth noting that the columnar store extension is self-contained. If you're a PostgreSQL user, you can get the entire source code and build using the instructions on our GitHub page (link is external). You can even join columnar store and regular Postgres tables in the same SQL query.

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Curiosa visualizacion para el Mundial de Futbol

Visto en Visualoop

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A comparison of open source tools for sentiment analysis

The objective of this project is to apply various NLP sentiment analysis techniques on reviews of the Yelp Dataset and assess their effectivenes on correctly identifiyng them as positive or negative

Comparison

Note: The code can be found on github.

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Curso de Introduccion a PostGis gratuito y Open Source

This workshop uses a data bundle. Download it and extract to a convenient location.

This workshop uses OpenGeo Suite. Download it and place it in a convenient location

Workshop Modules

• 1. Welcome
• 2. Introduction
• 3. Installation
• 4. Creating a Spatial Database
• 5. Loading spatial data
• 6. About our data
• 7. Simple SQL
• 8. Simple SQL Exercises
• 9. Geometries
• 10. Geometry Exercises
• 11. Spatial Relationships
• 12. Spatial Relationships Exercises
• 13. Spatial Joins
• 14. Spatial Joins Exercises
• 15. Spatial Indexing
• 16. Projecting Data
• 17. Projection Exercises
• 18. Geography
• 19. Geometry Constructing Functions
• 20. More Spatial Joins
• 21. Validity
• 22. Equality
• 23. Linear Referencing
• 24. Dimensionally Extended 9-Intersection Model
• 25. Clustering on Indices
• 26. 3-D
• 27. Nearest-Neighbour Searching
• 28. Tracking Edit History using Triggers
• 29. Advanced Geometry Constructions
• 30. Tuning PostgreSQL for Spatial
• 31. PostgreSQL Security
• 32. PostgreSQL Schemas
• 33. PostgreSQL Backup and Restore
• 34. Software Upgrades
• 35. Appendix A: PostGIS Functions
• 36. Appendix B: Glossary
• 37. Appendix C: License

Realizado por boundless

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Storytelling con datos

Unos consejos para hacer un buen Storytelling con datos (recordad, si usais open source, además ahorrareis dinero)

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Breakthrough OLAP performance with Cassandra and Spark

Not only Kylin and Pinot. You must read about FiloDB

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Plataformas Open Data disponibles en el mercado

En este documento que os podéis descargar, os hacemos un listado de las principales Plataformas Open Data disponibles (descargar en el enlace anterior)

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Cool t-shirts for Analytics fans

Our colleagues from Stratebi have made us a very cool gift. Some t-shirts for fans of Analytics: Data Ninja, Dashboards Samurai, Data Mining Jedi, and Big Data Hulk

Hope to share them with all our course students

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