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Actualidades y análisis

Spark, IoT, preparación de los datos…son los anuncios de TIBCO en su conferencia anual


, el 18 Mayo 2016 | Leído 351 veces

La analítica estuvo muy bien representada este año en la conferencia TIBCO Now. Dentro de la lista de recientes anuncios figuran, nuevas funcionalidades de preparación de los datos en Spotfire, componentes de interconexión para Spark, cuadros de mando en tiempo real, internet de las cosas… y una pulla en contra de IBM.



Murray Rode, CEO Tibco Software
Murray Rode, CEO Tibco Software
Tibco Software reúne esta semana a sus clientes y socios en Las Vegas con motivo de su convención anual que acoge cerca de 2000 participantes en el 2016. Si consideramos la analítica como el accesorio de la oferta principal del fabricante, sin embargo, aquel relacionado con la interconexión entre las aplicaciones, es el considerado cada vez más como el destacado. Varios anuncios tuvieron lugar hoy alrededor de los productos decisionales adquiridos por Tibco, Jaspersoft, Maporama, pero sobre todo Spotfire.
Misión común de estos anuncios: ponerse al servicio de eso que Tibco llama “Inteligencia aumentada “, esto quiere decir, (la capacidad para aumentar las competencias y la experiencia humana, con el fin de descubrir nuevos conocimientos, y por consiguiente compartirlos en el seno de la empresa, lo más rápido posible). El ataque contra IBM Watson es disimuladamente encubierto “Algunos de nuestra industria, desean hacerles creer que los computadores reemplazarán los humanos. Nosotros creemos que eso es totalmente falso “, explica Mark Palmer, director general de la división de analítica “Los computadores están para aumentar la experiencia y la inteligencia humana. En Tibco, nosotros orientamos nuestras soluciones hacia un acercamiento pragmático de la informática cognitiva, combinando funcionalidades de la inteligencia aumentada con el aprendizaje de máquinas “.
En Tibco Now 2016, el fabricante anuncia primero que todo, nuevas funciones de preparación de datos. Incluidas dentro de Spotfire, estas funciones se benefician de una interface “sin líneas de código“ para los analistas de negocios, los científicos de datos, los data stewards y todos aquellos que tienen necesidad de manipular un juego de datos sin tener el deseo de entrar en la programación. Esto realmente no es innovador, y numerosas herramientas como estas existen en el mercado, pero Spotfire ahora propone estas funciones, evitándole a sus clientes, el uso de otra herramienta.
Otro anuncio, esta vez en el dominio del internet de las cosas. Un hecho que todos conocemos, es que la mayoría de los nuevos datos que serán generados en los próximos años será a raíz de los objetos conectados. Una de las soluciones utilizadas es Apache Spark; Spark es una plataforma de cálculo distribuido, como MapReduce, pero con la ventaja de funcionar en memoria y, por consiguiente, poder presentar a veces tiempos de respuesta hasta de 100 veces mucho más rápidos. Esta plataforma se apoya, así mismo como MapReduce, sobre un sistema de almacenamiento distribuido, como por ejemplo Hadoop. Estos tiempos de respuesta son una ventaja enorme cuando los objetos envían la información en tiempo real, y cuando se les debe reenviar una respuesta también rápidamente.

Tibco propone un conjunto de componentes Spark, bajo licencia open source BSD:
• Connector: 30 módulos de conexión en open source
• Digester: un módulo de preparación de los datos
• Finder: que pone a disposición los modelos predictivos de Spotfire
• Automator: para automatizar los flujos de alimentación de Spark
• Tracker: para administrar los modelos predictivos y automatizar el reaprendizaje.

Último anuncio en el dominio del análisis de datos, una plataforma web de creación de cuadros de mando en HTML5. Tibco LiveView Web 1.1 permite crear tableros de control conectados a sus datos en tiempo real con un simple arrastrar-soltar. Si el usuario debiera poder crear sus primeros cuadros de mando por sí mismo, su departamento de informática podrá enriquecer y personalizar su trabajo, desarrollando módulos adicionales en Java, .Net o JavaScript.




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