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A Presentation of Datawarehousing in Linux using the Open Source suite Pentaho
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In questo breve articolo vedremo come sia possibile e semplice utilizzare le API di Pentaho Data Integration (Kettle) per eseguire dei Job in precedenza progettati con il designer Spoon . Non sarà oggetto di trattazione dell’articolo la parte di design che riguarda sia le Trasformazioni sia i Job. L’articolo è rivolto a chi già possiede buone conoscenze di base dell’architettura e del funzionamento di Kettle.
Running Kettle Job by API v1.2
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Antonio Musarra
These slides are from our recent 30 for 30 webinar tailored towards people that have downloaded the Pentaho evaluation and want to know more about all the data integration and business analytics components part of the trial, how to easily integrate data, and best practices for installing/developing content.
30 for 30: Quick Start Your Pentaho Evaluation
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Pentaho
Explore how data integration (or “mashups”) can maximize analytic value and help business teams create streamlined data pipelines that enables ad-hoc analytic inquiries. You’ll learn why businesses increasingly focused on blending data on demand and at the source, the concrete analytic advantages that this approach delivers, and the type of architectures required for delivering trusted, blended data. We provide a checklist to assess your data integration needs and capabilities, and review some real-world examples of how blending various data types has created significant analytic value and concrete business impact.
Data Mashups for Analytics
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Pentaho
Pentaho Data Integration. Preparing and blending data from any source for analytics. Thus, enabling data-driven decision making. Application for education, specially, academic and learning analytics.
Kettle: Pentaho Data Integration tool
Kettle: Pentaho Data Integration tool
Alex Rayón Jerez
A gentle and short introduction into Pentaho Data Integration a.k.a. Kettle
Pentaho Data Integration Introduction
Pentaho Data Integration Introduction
mattcasters
Primo webinar Italiano sulla piattaforma di Business Intelligence leader di mercato Yellowfin. Contatta Emerasoft per una demo personalizzata (sales@emerasoft.com)
Webinar Emerasoft presenta yellowfin
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Emerasoft, solutions to collaborate
Essere agile in un progetto di Data Warehouse e Business Intelligence è possibile. Bisogna solo farsi guidare da una corretta metodologia.
Note di Data Warehouse e Business Intelligence - Pensare "Agile"
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Massimo Cenci
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Ai giorno nostri, le informazioni sono una risorsa che deve ancora essere esplorata. Con l’evoluzione dei social media e della tecnologia, la raccolta di dati sta crescendo costantemente, raddoppiando ogni due anni poiché viene creato un numero sempre maggiore di flussi di dati. L’utente di Internet medio nel 2017 generava 1,5 GB di dati al giorno, un numero che raddoppia ogni 18 mesi. Un veicolo autonomo può generare da solo 4 TB al giorno. Ogni stabilimento di produzione "smart" genera 1PB al giorno. Tuttavia, il potenziale di utilizzo di questa abbondanza di dati deve ancora concretizzarsi, poiché sempre più compagnie e tecnologie di intelligenza artificiale stanno usando questi dati per fare scoperte e influenzare decisioni chiave. In questa sessione esamineremo lo stato attuale dei Big Data all'interno di AWS e analizzeremo in profondità gli ultimi trend in materia di Big Data, oltre che alcuni casi d'uso industriale. Scopriremo la gamma di servizi AWS per i dati gestiti che permettono ai clienti di concentrarsi sul rendere utili i dati, tra cui Amazon Aurora, RDS, DynamoDB, Redshift, Spectrum, ElastiCache, Kinesis, EMR, Elasticsearch Service e Gluehow. In questa sessione parleremo di questi servizi, mostrando come vengono utilizzati oggi dai nostri clienti e condivideremo la nostra visione per l’innovazione. Speaker: Giorgio Nobile, Solutions Architect, AWS
Trovare ciò che serve nella confusione: comprendere i Big Data con l'analisi AWS
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What is Java's role in the Data Science market? Why consider solutions based on Java (and other JVM frameworks) for Data Analytics? And what solutions are available? During this Java Developers' Meeting Datatellers will pay attention to these questions, presenting the software H2O.ai and KNIME, two Open Source platforms that in recent years are seeing a wide use especially in the analysis of big data. Attention will also be given to the synergy of the two tools, in the generation of advanced and customized Business Intelligence tools.
Java al servizio della data science - Java developers' meeting
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Pimcore è lo strumento con cui aiutiamo le organizzazioni nel processo di gestione delle informazioni di prodotto. Ma non parleremo di PIM. Guarderemo invece sotto il cofano, quali strumenti pronti all'uso offre. In particolare Pimcore offre CRUD, API GraphQL, Face Detection, Real-time image processing sono a disposizione senza dover reinventare la ruota. Product Information Management. È l’insieme di processi (e tecnologie) volti alla gestione delle informazioni di prodotto che lo descrivono dal punto di vista del cliente. Dove ci aiuta Pimcore. - Creazione di strutture informative ad oggetti - Creazione di strutture relazionali articolate - Definizione di attributi di prodotto complessi - Supporto alla traduzione/localizzazione dei contenuti - Gestione dei flussi di lavoro e approvazione (workflow) - Integrazione con sistemi informativi aziendali - Pubblicazione multicanale Vantaggi di Pimcore - Unica fonte di verità - Eliminazione dei silos aziendali - Consolidamento dei dati - Qualità del dato - Gestione unica, distribuzione multipla - Riduzione del time-to-market
Nudo e crud - a Pimcore aperto
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Watch: https://bit.ly/3ftTdKr Il 26 giugno partecipa al Webinar DATA STRATEGY PER TRASFORMARE I DATI IN ASSET STRATEGICI AZIENDALI realizzato da IKN Italy con la collaborazione di Denodo per approfondire i trend tecnologici che indirizzeranno e stanno guidando la Data Strategy delle aziende in tutto il mondo. Nell'era dei Big Data, dell'Intelligenza Artificiale e del Cloud Computing, il volume, l’eterogeneità e la velocità dei dati sono in costante crescita e la sfida, pertanto, diventa quella di poter governare i dati, in modo da facilitare la loro trasformazione in informazioni e conoscenza, dando la possibilità al business di accedervi con agilità e semplicità. Vuoi sapere come trasformare i dati in asset strategici, affinché l’azienda sia (veramente) Data-Driven? Partecipa al webinar per rispondere a questa domanda e per scoprire: - Come Machine Learning e Artificial Intelligence possono semplificare le sfide della gestione dei dati al giorno d’oggi e qual è il ruolo della Data Virtualization in tale semplificazione - Qual è l'evoluzione delle architetture di Data Provisioning e di Data Management nelle aziende e in che modo il paradigma di Data Fabric entra in gioco - Come è possibile gestire l'integrazione dei dati in un mondo sempre più ibrido e multi-cloud - Come possono le aziende monetizzare dati e informazioni, sfruttando e valorizzando un’infrastruttura Data-as-a-Service - Quale ruolo svolgere il Voice Computing nel futuro dell'analisi dei dati
Data Strategy per trasformare i dati in asset strategici aziendali
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Come valutare la scelta di un software gestionale per cantine e aziende vitivinicole. La storia degli ERP: dagli IBM AS/400 ai moderni software sviluppati in tecnologia client/server.
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