Inteligencia empresarial
Big data: datos masivos. Segunda entrega
- Video:Seminario web. Gestionando inteligencia de negocios de datos masivos sobre AWS Cloud
- Fuente:YouTube
The GOBIA Method: Fusing Data Warehouses and Big Data in a Goal-Oriented BI Architecture
El método GOBIA: fusionando almacenes de datos y datos masivos en una arquitectura de inteligencia empresarial orientada a metas
Las arquitecturas de almacenamiento de datos tradicionales están siendo desafiadas por varios productos novedosos de datos masivos. Aquí se presenta la iteración actual de un enfoque de trabajo en curso hacia arquitecturas a la medida de inteligencia empresarial, el denominado método GOBIA, mediante la combinación de una arquitectura de referencia de este tipo y un proceso de desarrollo.
Esta ponencia fue preparada por David Fekete (European Research Center for Information Systems (ERCIS), Münster, Alemania) para la 28th GI-Workshop Grundlagen von Datenbanken (Nörten Hardenberg, Alemania, 24-27 de mayo de 2016). Se encuentra incluida en sus Proceedings (Aquisgrán, Alemania: CEUR Workshop Proceedings, pp. 50-55), editados por Lena Wiese, Hendrik Bitzmann y Tim Waage. Correo de contacto: [email protected].
- Video:Inteligencia empresarial de seguridad. Datos masivos para una respuesta/detección más rápida
- Fuente:YouTube
Business Intelligence, Big Data, and Urban Information Management for Smart Cities
Inteligencia empresarial, big data y gestión de información urbana para una ciudad inteligente
En este artículo se aborda la aplicación de las herramientas de inteligencia empresarial en el contexto de los datos masivos para la gestión de una ciudad de manera inteligente. El objetivo principal es comprobar las similitudes en la manera de gestionar entre una empresa y una ciudad, incluso verificar si los métodos de gestión de la información comprobados en el mundo empresarial se pueden aplicar al sistema urbano.
Este documento fue preparado por Robert Rusek (Universidad de Murcia, Murcia, España) para Cuadernos de Gestión de Información (vol. 3, 2013, 52-59), publicación de la Universidad de Murcia que difunde investigaciones sobre el campo de la gestión de información. Correo de contacto: [email protected].
