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Hágalo usted mismo: Construya una aplicación de vigilancia remota usando Bluemix, Cloudant y Raspberry Pi
Para construir un simple sistema de vigilancia, cree una aplicación IBM Bluemix para enviar fotografías tomadas por el módulo de la cámara de un dispositivo Raspberry Pi a Cloudant y la forma de utilizar Node.js para desplegarlas en la página web.
Artículo 30-06-2014
Cree un servicio de inteligencia de negocios y analítica en Ruby con BLU Acceleration en IBM Bluemix
BLU Acceleration Service que está disponible en IBM Bluemix provee una plataforma poderosa, fácil de usar y ágil para la inteligencia de negocios y la analítica. Es un servicio administrado de clase empresarial con la potencia de la tecnología del almacenamiento de datos BLU Acceleration organizado en columnas, optimizado en la memoria. Este artículo demuestra lo sencillo que es incorporar el servicio BLU Acceleration a su aplicación para que pueda enfocarse en su aplicación.
Artículo 27-06-2014
Aumento de almacén de datos, Parte 1: Big data and data warehouse augmentation
Las herramientas y tecnologías de almacenamiento de datos actuales no pueden manejar la carga que traen consigo las nuevas fuentes de datos y cargas de trabajo analítica al almacén de datos empresarial. Para aumentar las soluciones del almacenamiento de datos existente, las organizaciones deberán implementar la tecnología de big data dentro del contexto del almacenamiento de datos tradicional. Estas series, pensadas para los arquitectos de almacenamiento de datos y de información que trabajan con el almacenamiento de datos tradicional, describe la forma de combinar las tecnologías tradicionales y de big data para maximizar y aumentar la efectividad de los almacenamientos de datos existentes.
Artículo 27-05-2014
Visualice los datos del desempeño en el navegador con R y JavaScript usando el objeto de desempeño de W3C
Al echarle un vistazo a las mediciones de desempeño de web, los números ideales en los cuales enfocarse son los de las mediciones reales del usuario que se obtienen de sus propios usuarios. El método más popular es utilizar sus datos de máquina con una herramienta tal como Splunk, que le permite analizar y visualizar sus registros de acceso y de error. Con estas herramientas se pueden extraer algunos aspectos de los datos de desempeño, tales como los tiempos de entrada/salida de los archivos para leer los activos y los tiempos de acceso de las solicitudes de API. Sin embargo, aún le queda extrapolar los datos de desempeño del lado del cliente, colocar puntos de señalización en ciertos puntos de verificación de alto nivel, o sólo correr pruebas sintéticas con herramientas tales como WebPagetest. Ahora, el W3C ha estandarizado una API que hace posible capturar y reportar los datos de desempeño en el navegador utilizando el objeto Performance, un objeto nativo al objeto de Windows en todos los navegadores modernos.
Artículo 11-03-2014
Prácticas probadas de IBM Business Analytics: Aplicación del SDK de IBM Cognos 10 BI para fusionar informes
Una aplicación del SDK de IBM Cognos 10 que fusionará informes creados en Report Studio. Esta aplicación funcionará con las versiones 10.1.x y 10.2 de IBM Cognos 10 BI.
Artículo 03-03-2014
Aplique la analítica de la tecnología de SPSS a Big Data
Aprenda sobre las nuevas capacidades en SPSS para trabajar con big data. Los activos de la analítica de SPSS ahora pueden modificarse fácilmente para conectarse con las diferentes fuentes de big data y pueden operar en diferentes modalidades de despliegue (de lote o tiempo real). Los componentes de la plataforma SPSS ahora trabajan con IBM Netezza, InfoSphere BigInsights e InfoSphere Streams para permitir que los analistas usen herramientas poderosas de analíticas con big data.
Artículo 24-12-2013
Arquitectura y patrones de Big Data, Parte 2: Cómo saber si una solución de Big Data es correcta para su organización
Este artículo describe un enfoque basado en dimensiones para evaluar la viabilidad de una solución de datos grandes. Al responder a las preguntas que exploran cada dimensión, aplique lo que sabe sobre su entorno para determinar si una solución de datos grandes es apropiada. Una mirada cuidadosa a cada dimensión da pistas sobre si es el momento para que sus servicios de datos grandes evolucionen.
Artículo 08-10-2013
Arquitectura y Patrones de Big Data, Parte 1: Introducción a la clasificación y la arquitectura de big data
Por lo general, los problemas de big data son complejos de analizar y solucionar. El gran volumen, velocidad y variedad de los datos hacen que sea difícil extraer información y conocimiento empresarial. Un buen primer paso es clasificar el problema de big data según el formato de los datos que deben ser procesados, el tipo de análisis que se aplicará, las técnicas de procesamiento que se están empleando y los orígenes de datos para los datos que el sistema de destino necesita adquirir, cargar, procesar, analizar y almacenar.
Artículo 17-09-2013
Prácticas Probadas de IBM Business Analytics: Configuración Avanzada de Registro de IBM Cognos Dynamic Cube
Este documento trata sobre las capacidades de rastreo de Dynamic Cube. Cubre cómo establecer el registro cronológico y todas las opciones de registro cronológico en el archivo, así como una breve descripción de cada grupo de eventos y cuándo utilizarlos.
Artículo 21-08-2013
IBM Security Privileged Identity Manager: Gestión Automatizada de ID
Esta guía de lectura rápida explica los aspectos básicos de cómo IBM Security Privileged Identity Manager centraliza la gestión de cuentas privilegiadas y compartidas, y ayuda a auditar y realizar el seguimiento de las actividades de usuarios privilegiados a fin de suministrar un gobierno efectivo de seguridad y autenticación.
Artículo 23-07-2013
Prácticas Probadas de IBM Business Analytics: Guía de Rendimiento de SPSS Modeler Entity Analytics
Guía de ajustes en torno a SPSS Modeler Premium Entity Analytics.
Artículo 04-06-2013
Enfóquese en los clientes a través del menú de Direct Marketing de SPSS Statistics
Descubra cómo usar los algoritmos sencillos pero efectivos del menú de Direct Marketing de SPSS Statistics. Aprenda acerca de problemas estadísticos, las características de clientes comúnmente usadas, y los puntos de peligro potencial. Revise cómo efectuar la transición de los modelos de SPSS Statistics Direct Marketing hacia bid data.
Artículo 27-05-2013
Prácticas comprobadas de IBM Cognos: Mejora del rendimiento de informes detallados maestros de Report Studio de IBM Cognos
Este documento describe una técnica de proyección de informe de Report Studio de IBM Cognos que puede utilizarse para informes de estilo maestro-detalle ejecutados contra un origen de datos relacional.
Artículo 25-02-2013
Segmentación de clientes B2B
Aprenda el proceso de desarrollo de una segmentación de clientes de empresa a empresa, incluso los retos de la segmentación de clientes empresariales e importantes diferencias de las segmentaciones de clientes más comunes. Considere las metodologías y sugerencias sobre cómo trabajar de cerca con usuarios empresariales en la implementación.
Artículo 25-02-2013
Base de datos de documentos en el modelado predictivo
El análisis predictivo depende del procesamiento y del análisis de datos de múltiples fuentes diferentes, de la clasificación y luego del procesamiento de dichos datos a través de varias etapas para obtener datos utilizables. Aprenda a utilizar la reciente variedad de base de datos basada en documentos NoSQL, para clasificar la información en un formato estructurado, mientras afronta la estructura flexible de los puntos de datos individuales.
Artículo 25-02-2013
Cree modelos de segmentación de clientes, en SPSS Statistics, a partir de hojas de cálculo
Aprenda cómo llevar una hoja de cálculo de datos sin procesar a SPSS Statistics y aplicar dos algoritmos de clasificación para crear modelos de segmentación de clientes. Luego, utilice opciones en SPSS Statistics para crear archivos persistentes que contengan las normas para los modelos que puedan ser utilizados para la implementación de clasificaciones de clientes en las hojas de cálculo y en un entorno de datos grande.
Artículo 18-02-2013
Prácticas probadas de IBM Cognos: Uso de Active Report Variables en Cognos 10
Una demostración de la activación de la posibilidad de ver variables para Active Reports y supervisar su comportamiento en un informe operativo.
Artículo 18-02-2013
Procese big data en tiempo real con Twitter Storm
Storm es un sistema de procesamiento de big data de código abierto que difiere de otros sistemas en que está diseñado para el procesamiento en tiempo real distribuido y es independiente del lenguaje. Aprenda sobre Twitter Storm, su arquitectura y el espectro de soluciones de procesamiento de lote y de secuencia.
Artículo 11-02-2013
Prácticas probadas de IBM Cognos: Consejos de rendimiento cuando se utiliza Cross JoinQueries contra una fuente de datos de TM1
El propósito de este documento es proporcionar una guía de rendimiento cuando se consultan grandes conjuntos de datos desde una fuente de datos de TM1.
Artículo 11-02-2013
Analítica de inteligencia de negocios de big data
Aprenda sobre la integración de la inteligencia de negocios y la analítica de big data. Explore las similitudes, las diferencias y qué opciones considerar.
Artículo 04-02-2013
Desarrollo de datamarts de medios sociales utilizando herramientas de minería de textos de SPSS
El crecimiento de los medios sociales ha cambiado la manera de hacer negocios de las grandes marcas. Los clientes están online conversando, pidiendo consejos, realizando comparaciones e influenciando a otros. Estos comportamientos a nivel individual incorporados en datos de medios sociales en bruto representan las preferencias del consumidor, el historial de compras, eventos significativos de la vida, estado de ánimo, personalidad y otros atributos que pueden deducirse a través de la minería de textos y almacenarse en un datamart de medios sociales.
Artículo 04-02-2013
Análisis estadístico de datos médicos con IBM SPSS Modeler
IBM SPSS proporciona los principales algoritmos para reconocer los patrones identificados en la literatura científica con relación al análisis de datos estadísticos, como las redes neurales artificiales, y brinda soporte a máquinas de vectores, árboles de decisión y algoritmos de agrupación en clúster. Este artículo presenta una aplicación de software de SPSS Modeler como sistema de soporte de diagnósticos médicos que ayuda en la identificación de tumores benignos y malignos.
Artículo 28-01-2013
Use el análisis de marketing directo de SPSS Statistics para obtener comprensión profunda
Aprenda cómo usar el proceso de análisis RFM del módulo Direct Marketing de IBM SPSS Statistics. AL usar este proceso, los usuarios no técnicos pueden analizar sus datos de usuario.
Artículo 21-01-2013
Personalización de la JSTL de WebSphere Commerce para Coremetrics
Como parte de su integración de fábrica entre la tienda de WebSphere Commerce e IBM Coremetrics, IBM WebSphere Commerce Versión 7 proporciona una JSTL personalizada que actúa como derivador para generar etiquetas de JavaScript de analítica de Coremetrics. En la mayoría de los casos, la biblioteca predeterminada satisface sus necesidades; sin embargo, algunas veces tal vez quiera pasar datos personalizados a cuentas de Coremetrics. Este artículo explica cómo extender la JSTL para pasar datos personalizados a Coremetrics.
Artículo 14-01-2013
Predicciones sobre el futuro, parte 4: Ponga en marcha una solución predictiva
Este es el último artículo de una serie de cuatro partes que tratan sobre los aspectos importantes de la analítica predictiva: se focaliza en el despliegue de la analítica predictiva o el proceso de poner en marcha las soluciones predictivas.
Artículo 14-01-2013
Predicciones sobre el futuro, parte 3: Cree una solución predictiva
Utilice las técnicas tratadas en la parte 2 para aprender cómo crear una solución predictiva.
Artículo 24-12-2012
Predicciones sobre el futuro, parte 2: Técnicas de modelado predictivo
Este segundo artículo es parte de una serie de cuatro que se enfoca en las técnicas de modelo predictivo y los algoritmos que forman el análisis predictivo principal.
Artículo 17-12-2012
Minería de Textos y el análisis predictivo
Los modelos de análisis predictivo pueden alcanzar un más alto desempeño en su poder de clasificación de clientes al ser combinados con modelos de minería de texto o análisis de datos no estructurados lo que permitirá al analista de minería de datos obtener modelos predictivos más precisos.
Artículo 03-12-2012
FEEDERS de IBM Cognos TM1
Uno de los conceptos más avanzados en el desarrollo de cubos de IBM Cognos TM1 es la implementación apropiada de FEEDERS dentro de normas de TM1. Este documento describe los FEEDERS y cómo usarlos efectivamente para un rendimiento mejorado al compilar cubos de IBM Cognos TM1.
Artículo 03-12-2012
Predicciones sobre el Futuro, Parte 1: ¿Qué es la Analítica predictiva?
La analítica predictiva le ayuda a descubrir patrones en el pasado que pueden señalar lo que está delante. Obtener un entendimiento de la analítica impulsada por datos versus normas empresariales y conocimiento experto y aprender cómo ambas pueden mejorar su capacidad de tomar decisiones.
Artículo 26-11-2012
Integrar el análisis predictivo de la segmentación del cliente a las aplicaciones de la empresa.
La segmentación del cliente es un excelente primer paso para introducir al personal técnico en el análisis predictivo. Aun así, integrar los resultados estadísticos al proceso de empresa puede ser difícil. Este artículo brinda una guía y procesos progresivos para implementar el modelo de segmentación a los usuarios de empresa.
Artículo 19-11-2012
Uso de Hadoop con Couchbase
A pesar de que Hadoop es excelente para el proceso de grandes cantidades de datos y para colocar esa información en categorías más pequeñas de información que será posible consultar, el tiempo de procesamiento puede ser muy prolongado. Sin embargo, al integrarlo con Couchbase Server, es posible hacer consultas y reportar información en vivo mientras continúa trabajando con Hadoop para el conjunto de grandes datos y el procesamiento pesado del conjunto de datos.
Artículo 19-11-2012
Dónde comenzar con la minería de datos en distribución mayorista
Los grandes distribuidores están abriendo el camino en la analítica predictiva para la distribución, lo que pone a los distribuidores medianos en una gran posición para aprovechar los éxitos y fracasos de las compañías más grandes. En este artículo descubrirá ejemplos sobre cómo puede usar a la analítica predictiva para mejorar las operaciones empresariales en varios departamentos de distinta función en un distribuidor mayorista, y aprender sobre el conjunto de productos de IBM, el cual funciona desde la exploración y las primeras aplicaciones hasta big data a medida que sus habilidades y datos crecen en el futuro.
Artículo 19-11-2012
Abordaje y aplicación de la segmentación óptima
Aprenda acerca de técnicas de agrupación en clústeres, clasificación y segmentación que son específicas para el desarrollo de marketing focalizado, desarrollo de productos y soluciones de perfil. Analice los algoritmos y abordajes de segmentación populares, sus puntos fuertes y limitaciones.
Artículo 22-10-2012
Prácticas probadas de IBM Cognos: Listado de todos los subconjuntos por dimensión en un servidor IBM Cognos TM1
Este documento describe una técnica para crear un archivo CSV que en un servidor de TM1 muestra todos los subconjuntos en todas las dimensiones. Después se puede ver el archivo como un informe en Cognos Insight.
Artículo 22-10-2012
IBM Business Analytics Proven Practices: Buenas prácticas para utilizar datos de IMS en IBM Cognos BI Reports
IBM Cognos BI v10.2 ofrece un tipo de conexión de datos para conexiones directas a bases de datos de IMS. Este artículo describe las buenas prácticas para configurar el servidor de IBM Cognos BI, preparando el sistema de IMS de destino para aplicaciones de informes y creando informes.
Artículo 03-10-2012
Análisis de Big Data para la monetización de videojuegos, juegos móviles y sociales.
Aplique técnicas de análisis de Big data para capturar la riqueza y variedad de información de comportamiento y de multiestructuras de los juegos y los jugadores. Luego almacene estos datos en bases de datos NoSQL e intégrelos con bases de datos relacionales transaccionales para ganar ventajas competitivas interesantes a través de conocimientos más profundos y prácticos.
Artículo 24-09-2012
Derivación de nuevos conocimientos empresariales con Big Data
Las posibilidades emergentes para procesar grandes cantidades de datos están provocando cambios en panoramas de tecnología y empresariales. Este artículo examina los impulsores, el nuevo panorama y las oportunidades disponibles para la analítica con Apache Hadoop.
Artículo 28-06-2011

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