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Juan Luis Manfredi Lecciones de liderazgo animal Entre los dibujos animados, los documentales a la hora de la siesta y las metáforas del lenguaje, encontramos que los animales están presentes en los libros de gestión y...
Mario Cantalapiedra 8 elementos clave a la hora de seleccionar un banco Cuando eliges una entidad financiera con la que trabajar, lo normal es que busques al mejor proveedor de recursos financieros, es decir, a aquel que solucione las necesidades financieras...
Gonzalo Álvarez Marañón DataCOVID-19: luchando contra el coronavirus con los datos de posición aproximada de tu móvil Resolvemos tus dudas sobre cómo utiliza el Estado el Big Data para mejorar la investigación sobre la pandemia del COVID-19.
Sergio de los Santos Las 26 razones por las que Chrome no confía en la CA española Camerfirma A partir de la inminente versión 90, Chrome mostrará un error de certificado cuando un usuario intente acceder a cualquier web con un certificado firmado por Camerfirma. Aunque quizás...
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María Baranguán Una nueva forma de aprendizaje desde la gran pantalla del salón ¿Has oído hablar del concepto de edutainment? Como bien indica la palabra en sí misma, el edutainment es la combinación de los términos en inglés education y entertainment. Es...
La importancia del DataOps en las empresas modernasJorge A. Hernández 7 diciembre, 2020 Las operaciones de datos o DataOps son una tendencia creciente, una metodología de trabajo fuertemente vinculada con otros movimientos como DevOps y DataSecOps. Pero en DataOps el centro de atención son los datos y su objetivo es extraer valor del Big Data. En otras palabras, el DataOps busca aprovechar el mar de información que genera cada empresa y reducir los tiempos de la analítica de datos. Aunque existen varias definiciones, en esencia todas están de acuerdo en que el DataOps busca romper los muros entre las áreas de TI, desarrollo y negocios para impulsar procesos de una forma más ágil y colaborativa, DataOps también está inspirada en la metodología Agile que tiene entre sus características segmentar cada proyecto en partes más pequeñas que tienen que completarse y entregarse en pocas semanas. De esta forma, DataOps busca dejar los modelos individualistas y remplazarlos por un modelo colaborativo donde se entregará de forma ininterrumpida conocimientos derivados de la analítica de datos de cada empresa. Incluso existe un manifesto del DataOps con 18 principios de las cuales vale la pena destacar algunos como: Satisfacer continuamente al consumidor: Nuestra máxima prioridad es satisfacer al consumidor mediante la entrega temprana y continua de conclusiones analíticas de valor desde apenas minutos a semanas. Abrazando el cambio: Recibimos con los brazos abiertos las necesidades cambiantes de los consumidores y, de hecho, las abrazamos para obtener una ventaja competitiva. Estamos seguros de que el método más eficiente, efectivo y ágil de comunicación con los consumidores es la interacción cara a cara. Es un deporte de equipo: Los equipos analíticos siempre tendrán una variedad de roles, habilidades, herramientas favoritas y títulos. Una diversidad de antecedentes y opiniones aumenta la innovación y la productividad. Interacciones diarias: Los consumidores, los equipos de analíticas y las operaciones deben colaborar día a día a lo largo del proyecto. Reducir el heroísmo: Debido al ritmo y amplitud del crecimiento de la necesidad de obtener soluciones de analítica, nosotros creemos que los equipos de analítica deberían procurar reducir el heroísmo y crear equipos y procesos sostenibles y flexibles de análisis de datos. Organización: La organización de principio a fin de la información, herramientas, código, entornos y el trabajo de los equipos de analítica es clave para llevar al éxito a las analíticas. Entornos desechables: Creemos que es importante minimizar los costes para los miembros de los equipos de analítica para poder experimentar ofreciéndoles entornos técnicos sencillos de crear, aislados, seguros y desechables que reflejes su entorno de producción. Sencillez: Creemos que la atención continua a la excelencia técnica y al buen diseño mejora la agilidad, y al mismo tiempo la sencillez (el arte de maximizar la cantidad de trabajo realizado) es fundamental. Reutilización: Creemos que un aspecto fundamental de la eficiencia de la producción de información analítica es el poder evitar repeticiones de trabajos previos por un individuo o equipo. Mejorar la duración de los ciclos: Debemos procurar minimizar el tiempo y esfuerzo a la hora de convertir la necesidad de un consumidor en una idea de analítica, crear su desarrollo, convertirlo en un proceso repetible de producción y finalmente reeditar y reusar ese producto. Foto creada por rawpixel.com – www.freepik.es
Jorge A. Hernández ¿Cómo está la computación en la nube en Colombia? Según IDC, la computación en la nube moverá 1,3 billones de dólares en 2025. ¿Qué papel juega en Colombia y otros países de América Latina?
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