Buen video explicativo creado por Infobright [http://www.infobright.org/](cuya solución orientada a columnas open source hemos usado en alguna ocasión junto a Mondrian [https://todobi.com/integracion-de-luciddb-en-kettle/], en entornos reales en producción, consiguiendo mejoras de casi el 50%), donde nos explica donde y cuando es recomendable el uso

[http://www.postgresql.org/] Que duda cabe, que PostgreSQL [http://www.postgresql.org/]se está convirtiendo en una Base de Datos findamental para los desarrollos BI Open Source. En nuestro caso, la usamos con gran frecuencia. Como en todo, algunas versiones tenían algunas lagunas y bugs que afortunadamente se van

Muy interesante la comparativa de los nuevos gestores de Bases de Datos que están surgiendo, llamados NoSQL [http://es.wikipedia.org/wiki/NoSQL] , que pueden ser útiles en un gran número de circunstancias. Las Bases de Datos comparadas son: Cassandra [http://cassandra.apache.org/] , Mongodb [http://www.mongodb.org/] , CouchDB

Dejamos aquí una pequeña consulta muy útil para buscar campos cuando nos enfrentamos a bbdd desconocidas: ORACLE SELECT DISTINCT table_name, column_name FROM dba_tab_columns WHERE Upper(column_name) like ‘%CAMPO_A_BUSCAR%’ ORDER BY 2 SQL Server select B.NAME as tabla , A.name as columna FROM

Cloudera [http://www.cloudera.com/] , de la que ya iremos hablando en futuros posts, junto con Hadoop, etc... es la versión comercial que apoya Hadoop, la solución Open Source para análisis de datos complejos, en cantidades masivas, de datos tanto estructurados como no estructurados. Ver la distribución de Cloudera para

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Como en el libro de los 10 Negritos de Agatha Christie, van cayendo poco a poco los tradicionales actores del Business Intelligence/Data Warehouse de los últimos años (llamados pure players), a manos de los grandes fabricantes tecnológicos, que podríamos agrupar en Oracle, IBM, Microsoft y SAP. Ahora ha sido