Aerospike Database es un sistema de gestión de bases de datos NoSQL (Not Only SQL) que está diseñado para ser altamente eficiente y escalable en entornos distribuidos y en tiempo real. Es conocido por su rendimiento rápido, baja latencia y alta disponibilidad, lo que lo hace adecuado para aplicaciones que requieren respuestas rápidas y consistentes Aerospike Database se modela bajo la arquitectura shared-nothing y se escribe en C. Funciona en tres capas: una capa de almacenamiento de datos, una capa de distribución autogestionada y una capa de cliente consciente del clúster. Aerospike utiliza una arquitectura de memoria híbrida: los índices de la base de datos se almacenan completamente en la memoria principal de acceso aleatorio, mientras que los datos se almacenan en un dispositivo persistente utilizando la capa de datos. La capa de datos almacena los datos en una unidad de estado sólido, NVMe o memoria persistente. La lectura de los datos se realiza mediante un acceso directo a la posición del registro en el disco utilizando un puntero directo desde el índice primario, y las escrituras de datos se optimizan mediante escrituras en grandes bloques para reducir la latencia. Esta arquitectura permite obtener todos los registros del dispositivo persistente y anula

En la era digital, donde la información fluye a un ritmo vertiginoso, encontrar sentido en el caos de datos se ha convertido en una tarea monumental. Es aquí donde entran en juego las ontologías, las verdaderas arquitectas del significado en el vasto universo de datos digitales. Las ontologías son como los mapas detallados que nos guían en un mundo complejo de datos interconectados. Son estructuras semánticas que definen las relaciones y significados subyacentes entre los datos. En esencia, son la columna vertebral que sostiene los espacios de datos, otorgándoles coherencia y comprensión. ¿Por qué son tan importantes? Interconexión Significativa: Las ontologías permiten vincular datos aparentemente dispares, creando una red de conocimiento coherente. Esto facilita la interpretación de datos complejos y promueve una comprensión holística. Precisión y Consistencia: Al establecer definiciones y relaciones claras entre los datos, las ontologías aseguran la precisión y la coherencia en toda la información. Esto es esencial para tomar decisiones informadas y realizar análisis confiables. Facilitan la Búsqueda y el descubrimiento: En un mundo donde la búsqueda eficiente es clave, las ontologías mejoran la precisión de los resultados al comprender la intención del usuario. Esto lleva a una experiencia de búsqueda más rica y relevante. Fomentan la Innovación: Al proporcionar un marco

En Europa, la protección de datos y la privacidad están reguladas por el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR por sus siglas en inglés), que es uno de los marcos de cumplimiento más importantes y estrictos del mundo. El GDPR establece los estándares para la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y la transmisión de datos personales de los ciudadanos de la Unión Europea (UE) y del Espacio Económico Europeo (EEE). Además del GDPR, hay otros marcos y regulaciones relevantes en Europa relacionados con la gestión de datos, como: Reglamento General de Protección de Datos (GDPR): El GDPR es la regulación de privacidad y protección de datos más importante en Europa. Establece los derechos y obligaciones de las organizaciones que manejan datos personales de ciudadanos de la UE y EEE. El GDPR incluye pautas detalladas sobre el consentimiento del usuario, la notificación de violaciones de datos, el derecho al olvido y la transferencia internacional de datos. Directiva de Retención de Datos: La Directiva 2006/24/CE establece las reglas para la retención de datos de tráfico y ubicación para fines de aplicación de la ley. Sin embargo, es importante tener en cuenta que algunos países de la UE han declarado esta directiva como inválida debido a

On October 25th and 26th, Bilbao will host the Data Management Summit (DMS) event at BAT | B Accelerator Tower. The summit will address crucial issues related to data management in public administration and other industrial sectors. DMS is an exclusive gathering of data management experts, including CIOs, CTOs, CDOs, BI Managers, and Data Scientists, discussing the latest technological trends and use cases. This event focuses on the importance of data interoperability and expects active participation from leading companies and institutions. Key Topics to be Discussed: Challenges of Data Interoperability: The event will explore barriers to data sharing among public administrations and strategies to overcome them. Discussions will revolve around the need to cross-reference protected datasets and ensure the quality of exchanged data. Citizen-Centric Focus: It will analyze how citizen interactions with the government, from tax payments to benefit applications, are linked to efficient data management. The roundtable will examine citizens’ increasing expectations and how emerging technologies can enhance user experiences. Data Management in the ESG Era: The event will focus on data management in the context of Environmental, Social, and Governance (ESG) strategies. Challenges in aligning ESG data with performance standards will be discussed, along with opportunities arising from robust and transparent regulations. Breaking Data

El próximo 25 y 26 de octubre, Bilbao será el escenario del evento Data Management Summit (DMS) en la BAT | B Accelerator Tower, donde se abordarán temas cruciales relacionados con la gestión de datos en la administración pública y otros sectores industriales. El DMS es una cumbre exclusiva que reúne a expertos en gestión de datos, incluyendo CIOs, CTOs, CDOs, BI Managers y Data Scientists, para discutir las últimas tendencias tecnológicas y casos de uso. Este evento se enfoca en la importancia de la interoperabilidad de datos y se espera la participación activa de empresas e instituciones líderes. Principales Temas a Tratar: Desafíos de la Interoperabilidad de Datos: El evento explorará las barreras para compartir datos entre las administraciones públicas y cómo superarlas. Se discutirá sobre la necesidad de cruzar conjuntos de datos protegidos y garantizar la calidad de los datos intercambiados. Enfoque en el Ciudadano: Se analizará cómo las interacciones ciudadanas con el gobierno, desde pagar impuestos hasta solicitar prestaciones, están ligadas a la gestión eficiente de datos. La mesa redonda examinará las expectativas crecientes de los ciudadanos y cómo las tecnologías emergentes pueden mejorar la experiencia del usuario. Gestión de Datos en la Era ESG: El evento se centrará en la gestión

de Michele Iurillo En la era de la información, los datos son un activo valioso para las organizaciones. Quizá no sean el nuevo petróleo, como alguien dice, pero pueden marcar el éxito o el fracaso de una organización si no sabemos cuidarlos, interpretarlos, “metadatarlos” y gestionarlos. La capacidad de aprovecharlos de manera efectiva se ha convertido en un diferenciador clave en la toma de decisiones empresariales, malos datos traen consigo malas decisiones o navegar sin rumbo a la vista. Sin embargo, con la creciente cantidad de datos disponibles, garantizar su calidad, integridad y confiabilidad se ha vuelto más complicado. Tres conceptos clave que están en el centro de este desafío son la Data Observability, el Augmented Data y la implicación de los Metadatos en los procesos de Data Quality. Los datos bajo observación La Data Observability es un concepto y una práctica relacionada con la gestión y la monitorización de datos en las organizaciones. Su objetivo principal es garantizar la calidad, la integridad y la confiabilidad de los datos a lo largo de todo su ciclo de vida, desde su adquisición y almacenamiento hasta su procesamiento y consumo. A través de la Data Observability, las organizaciones pueden tener una visión más clara y

El DMS es un evento exclusivo creado por Synergo! para guiar a la comunidad de gestión de datos en el panorama tecnológico es un foro de discusión abierto para compartir experiencias y casos de uso. Una cumbre fundamental para CIO, CTO, CDO, CIO, Data Scientists que implementan tecnologías emergentes para resolver nuevos desafíos tecnológicos.  El evento nace por impulso de sus fundadores en un momento donde el panorama de Data Management se hacían muchos eventos con enfoques más bien orientados al marketing o a la transformación digital. Desde Synergo! estábamos buscando un evento técnico donde participar y cuando hemos visto que ninguno parecía tener este enfoque hemos hablado con clientes y proveedores para ver si existía la posibilidad de llenar este hueco. Todo esto se ha cristalizado en 2018 con el primer Data Management Summit en la Universidad Politécnica de Valencia en su campus de Gandia. A partir de allí hemos conseguido una brillante edición 2019 escalando a Italia. Más de 600 profesionales del dato han pasado por los eventos DMS en España, Italia y Latam. Los dogmas: Desde el primer momento hemos decidido no caer en los patrones de los otros eventos de estas características de allí la creaciones de los

Cuando trabajamos con bases de datos relacionales, una de las tareas más comunes es combinar información de múltiples tablas. Esto se logra mediante el uso de instrucciones JOIN en SQL. Sin embargo, es importante comprender los diferentes tipos de JOIN disponibles y, en algunos casos, las posibles diferencias entre T-SQL y MS-SQL, dos variantes populares de SQL utilizadas en el entorno de Microsoft. SQL: los orígenes Big Blue La historia de SQL (Structured Query Language) es una parte fundamental de la evolución de las bases de datos y la gestión de datos en la informática moderna. Aquí tienes un resumen de los aspectos más destacados de su historia: Orígenes en IBM: SQL tuvo sus inicios en los laboratorios de IBM en la década de 1970. El proyecto original, conocido como SEQUEL (Structured English Query Language), tenía como objetivo crear un lenguaje de consulta para sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Desarrollo de SQL: A medida que SQL se desarrollaba en IBM, se convirtió en un estándar de facto para la comunicación con bases de datos relacionales. En 1979, el término «SQL» se adoptó oficialmente. La primera implementación comercial de SQL se lanzó en 1979 bajo el nombre de IBM System R. Adopción

L’attenzione verso l’ambiente, la responsabilità sociale e la governance aziendale (ESG) sta guadagnando sempre più importanza nel mondo degli affari. Le aziende stanno riconoscendo l’importanza di integrare criteri ESG nelle loro strategie per creare valore a lungo termine, migliorare la reputazione e rispondere alle aspettative degli investitori e delle parti interessate. La gestione dei dati gioca un ruolo cruciale nell’affrontare l’ESG e nel dimostrare l’impegno verso la sostenibilità. Ecco alcune pauta per affrontare la gestione ESG a livello di dati nelle aziende. 1. Definire Indicatori ESG Rilevanti: Il primo passo è identificare gli indicatori ESG che sono rilevanti per la tua azienda e settore. Questi possono variare dall’impronta di carbonio e consumo di risorse, alla diversità e inclusione nel luogo di lavoro, alla governance aziendale. Una comprensione chiara di quali dati raccogliere e monitorare è fondamentale per dimostrare il progresso e l’adesione agli obiettivi ESG. 2. Centralizzare i Dati ESG: La gestione efficace dei dati ESG richiede la centralizzazione delle informazioni da fonti diverse all’interno dell’azienda. Un sistema di gestione dei dati centralizzato aiuta a mantenere dati accurati e aggiornati, evitando duplicazioni o discrepanze. 3. Implementare Sistemi di Reportistica: Un sistema di reportistica solido è essenziale per comunicare in modo trasparente le prestazioni ESG dell’azienda. I