¿Qué es DataOps? DataOps (operaciones de datos) es un nuevo enfoque para la gestión de datos que reúne a los trabajadores de datos, los individuos que recopilan, limpian y preparan datos, con analistas de datos para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos en el momento de oportunidad.

GDPR está a una semanasde distancia y, sin embargo, incluso las empresas bien preparadas están encontrando sorpresas de último minuto mientras corren hacia la línea de meta.

Decidir si su empresa necesita o no un responsable de protección de datos en virtud del Reglamento general de protección de datos de la UE no siempre es una decisión fácil o sencilla.

Los datos son uno de los activos más valiosos en una empresa. Sin embargo, la transformación de esos datos en ideas provoca tantos desafíos que su verdadero valor a menudo es difícil de realizar. Estos desafíos también dificultan que las empresas optimicen sus inversiones en tecnología.

El salario medio ofrecido a los científicos en el último año fue de 54.000 euros, siendo Python el lenguaje de programación más deseable, según un análisis de anuncios de trabajo.

El interés por los macrodatos está creciendo, pero es importante ofrecer un valor comercial real. Aquí hay algunos consejos para usar proyectos a corto plazo para obtener resultados mensurables.

El éxito de Big Data depende de extraer la información correcta. Si su empresa tiene dificultades para localizar y localizar esa información, siga esta guía paso a paso sobre cómo extraer oro de grandes cantidades de información.

Joe Garber es Jefe de marketing de Producto para la unidad de negocio de Administración de Información y Gobernabilidad de Micro Focus. En un artículo de opinión aborda la llegada de GDPR.

Los profesionales de los datos están perdiendo la mitad de su tiempo cada semana buscando, protegiendo o preparando datos en lugar de llevar a cabo el análisis detallado por el que se les paga, lo que potencialmente le cuesta a las empresas cientos de miles de libras al año en horas-hombre desperdiciadas.

Las organizaciones están adoptando el análisis de autoservicio y el Business Intelligence (BI) para llevar estas capacidades a los trabajadores en todos los niveles. Esta tendencia es tan pronunciada que Gartner predice que para el año 2019, la producción analítica de los usuarios profesionales con capacidades de autoservicio supera...

Geoff Webb, vicepresidente de Marketing y Estrategia de Soluiones en Micro Focus, ha publicado un artículo de opinión en el que augura un avance del análisis altamente predictivo.

Una encuesta de Gartner concluye que el 91 por ciento de las organizaciones aún no han alcanzado el nivel de madurez "transformacional" en datos y análisis, a pesar de que esta área es la principal prioridad de inversión para los CIO en los últimos años.

Las plataformas de desarrollo de código bajo están creciendo en uso y aquí hay algunas razones por las que los desarrolladores de aplicaciones deberían considerarlas viables en 2018.

Cuando faltan cuatro meses para que entre en vigor GDPR, poco más de un cuarto (28%) de las empresas dice que su organización está muy bien preparada para GDPR. Otro tercio se siente algo preparado.

Con el nuevo año llegan nuevas ideas sobre cómo desbaratar la industria del Big Data. Desde métodos probados y verdaderos hasta la introducción de nuevas soluciones, varios expertos predicen una oleada de una combinación de soluciones antiguas y nuevas, junto con el surgimiento de diferentes roles que impulsarán a las empresas hasta...

Un nuevo estudio realizado por Unisphere Research examina los desafíos a los que se enfrentan los administradores de bases de datos (DBA) y otros profesionales de datos que durante mucho tiempo han sido guardianes clave de los activos de datos críticos de las empresas.

Garantizar la confianza de los datos se ha convertido en uno de los factores más importantes para impulsar iniciativas de big data exitosas. Cuando los usuarios saben que pueden confiar en los datos, es más probable que los utilicen para obtener información comercial.

Con el aumento de big data, las organizaciones reconocen el valor de los datos como un activo empresarial crítico para identificar tendencias, patrones y preferencias para mejorar las experiencias del cliente y la ventaja competitiva. El problema es que los usuarios con demasiada frecuencia no pueden encontrar los datos que necesita...

El objetivo final del big data debe ser la integración con el negocio. Sin embargo, en este proceso hay dificultades más allá de la propia gestión de los datos. Uno de ellos tiene que ver con el almacenamiento de la información.

La visualización de datos puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más rápidas y mejores. He aquí cómo incorporarlo en los proyectos de su empresa.