The use of Business Intelligence (BI) systems usually gets a very fast and interactive response when using dashboards, reports and detailed analytical queries. BI applications that meet this interactive processing requirement are known as OLAP (On-Line Analytical Processing) applications. However, when we work with data sources with Big Data
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Big Data Stack Sub second interactive queries, machine learning, real time processing and data visualization Nowadays there is a lot technology that enables Big Data Processing. However, choosing the right tools for each scenario and having the know-how to use these tools properly, are very common problems in Big Data
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Ya os hemos hablado en este blog mucho de nuestra solucion Open Source OLAP para Big Data preferida, que es Apache Kylin : - x50 faster 'near real time' Big Data OLAP Analytics Architecture - Use Case “Dashboard with Kylin (OLAP Hadoop) & Power BI” - Cuadros de mando
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Cada vez esta más cerca poder hacer análisis BI OLAP tradicionales sobre entornos Big Data, gracias a Kylin. Hace unas semanas, lo comentábamos en esta entrada , en donde también mostrábamos ejemplos reales de vistas OLAP y Dashboards en funcionamiento. Ahora, os actualizamos con información reciente de los programadores de Kylin
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Hace ya algunos meses que mostramos cómo el motor OLAP de código libre Apache Kylin hace posible el análisis OLAP sobre Big Data , o lo que es lo mismo, la posibilidad de realizar consultas analíticas con tiempos de respuesta inferiores al segundo sobre enormes volúmenes de datos (hasta billones y
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Tras la buena acogida de nuestro primer Workshop Big Data Analytics en Barcelona, ya estamos planeando nuevas ediciones: Madrid, Sevilla y Alicante, además de Bolonia, en donde también lo presentaremos en el Pentaho Community Meetup , PCM18 Aquí tienes toda la información del Workshop Big Data Analytics
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Cada vez es más factible poder realizar análisis OLAP sobre entornos Big Data, gracias a Apache Kylin, con visualización con Tableau, Pentaho, etc.... Si quieres saber más, pincha estos posts: OLAP for Big Data. It´s possible? y Analysis Big Data OLAP sobre Hadoop con Apache Kylin
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Caso de estudio que presentamos, en el que hacemos uso de las herramientas Apache Kylin y STPivot para dar soporte al análisis interactivo OLAP de un almacén de datos (Data Warehouse, DW) que contiene datos con características Big Data (Volumen, Velocidad y Variedad) Se trata de un gran Volumen de
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