Entornos tradicionales de BI desplegados en arquitecturas cloud

Entornos tradicionales de BI desplegados en arquitecturas cloud

Introducción

En el siguiente post, veremos el procedimiento con el cual podremos realizar la puesta a punto de una arquitectura hibrida, comentando los requisitos y diferentes configuraciones necesarias para su creación y funcionamiento.

Para esta arquitectura, debemos también comentar como antecedentes la arquitectura clásica de un dwh y la arquitectura Dwh moderna.

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Panel de criptomonedas con PowerBI

Panel de criptomonedas con PowerBI

Desde hace ya varios años se viene hablando con gran frecuencia de las criptomonedas, un fenómeno que llegó para quedarse y que sin ninguna duda está cambiando el sector financiero.

En este post crearemos un panel para una criptomoneda donde podremos analizar su evolución.La criptomoneda que vamos a poner en análisis es el Ripple, criptomoneda muy bien valorada por su método de Blockchain llamado RippleNet.

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SQSA: SolidQ Social Analyzer – Analiza tus redes sociales con SolidQ

SQSA: SolidQ Social Analyzer – Analiza tus redes sociales con SolidQ

Business Intelligence acaba siendo una herramienta para tomar decisiones de negocio rápidas, fiables y que tengan impacto en el rendimiento de nuestra compañía. Tradicionalmente, y por nuestra experiencia, los datos objeto del análisis provienen de procesos de negocio internos: ventas, stocks, logística, producción… Estos datos, seguro, nos permitirán generar información valiosa para la optimización de procesos y toma de decisiones, pero estamos dejando fuera un componente fundamental de la ecuación, si no el más importante: el cliente. Para ello, utilizando Power BI, hemos creado la herramienta definitiva para analizar tus redes sociales: SolidQ Social Analyzer, pero antes vamos a ver qué nos ofrecen las redes sociales para conocer más información de nuestro público objetivo.

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Manejando grandes cantidades de datos con Power BI, ejemplo práctico detallado

Manejando grandes cantidades de datos con Power BI, ejemplo práctico detallado

En esta entrada se mostrará de forma detalla cómo podemos manejar grandes cantidades de datos con Power BI, esto se conseguirá utilizando algunas técnicas tales como:

  • Tener orígenes en modo direct query e import en el mismo modelo.
  • Pre-calcular los resultados de consultas más costosas.
  • Analizar las consultas generadas por Power BI.

Las features de Power BI utilizadas son: Modelos compuestos, agregaciones y query analizer plane.

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Azure Stream Analytics serie. Parte 2: Escalado y particionamiento en un job de ASA

Azure Stream Analytics serie. Parte 2: Escalado y particionamiento en un job de ASA

En este segundo post de la serie de Azure Stream Analytics (ASA de ahora en adelante) vamos a hablar sobre escalado y particionamiento, creando steps en la Query del job de ASA de forma manual y particiones para mejorar el rendimiento de los jobs de ASA.

En este caso práctico de ejemplo, tenemos diferentes aplicaciones que envían una gran cantidad de transacciones a un event hub, y nuestro job de ASA tiene que recoger todos esos datos, unirlos y pasarlos a un segundo event hub.

Antes de empezar con este caso práctico vamos hablar sobre los conceptos básicos de escalado y particionamiento de ASA.

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Mensajes personalizados entre cruces de Dimensiones y Hechos con DAX

Mensajes personalizados entre cruces de Dimensiones y Hechos con DAX

Durante el desarrollo de un proyecto realizamos una serie de métricas que mostraban el mensaje ERROR cuando se filtraba un reporte por un campo que no tenía relación.

El caso concretamente fue respecto a la visualización de su stock. Este podía estar en distintos Store, por ejemplo: un Store inicial (Store) y dos Store destino (Store 1 y Store 2).

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Azure Stream Analytics serie. Parte 1: Uso e implementación de funciones en JavaScript en un job de ASA

Azure Stream Analytics serie. Parte 1: Uso e implementación de funciones en JavaScript en un job de ASA

En esta serie de posts vamos a comentar diferentes aspectos de Azure Stream Analytics (ASA de ahora en adelante), que pueden resultarnos útiles en nuestros desarrollos del día a día. Si no conoces Azure Stream Analytics puedes ver una introducción en este enlace.

En este post veremos cómo aprovechar funciones JavaScript dentro de ASA, cuando pueden sernos útiles y cómo implementar un par de ejemplos sencillos.

Las funciones JavaScript permiten el uso de métodos como RegExp, Mah, Array, Date y varios más que resultan muy útiles para realizar transformaciones más complejas de forma más sencilla que usando código SQL en la Query del job, como por ejemplo, dar formato a fechas, comprobar correos electrónicos o buscar patrones en strings, operaciones matemáticas complejas, recorrer niveles y extraer campos de ficheros json, etc…

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Gestión de reintentos. Orquestador

En ocasiones nos vemos en la necesidad de diseñar un paquete «Orquestador» en el que a través de tareas Execute package task establecemos un orden de ejecución. De esta manera nuestro paquete Orquestador será el encargado de ir ejecutando los paquetes contenidos en un orden. Pero puede ocurrir que en dicha ejecución se produzca un fallo, por ejemplo, por pérdida de conexión con el servidor, por lo que aunque nuestro job esté configurado para realizar reintentos el paquete Orquestador volvería a ejecutarse desde el inicio. ¿Y si en vez de ejecutarse desde un inicio pudiéramos ir registrando los paquetes del Orquestador que se han ejecutado correctamente para que en el reintento ejecute desde el paquete donde se quedó?

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ScaleOut SSIS

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