Hoy, exploremos un tema que está transformando el panorama de la gestión de datos: el Enfoque Declarativo frente a la Gestión Procedimental. En la era del rápido crecimiento de los datos, adoptar un enfoque declarativo ofrece una ventaja revolucionaria, especialmente en un stack de datos moderno. Declarativo vs. Procedimental: Imagina si pudieras decirle a tus sistemas de datos lo que deseas, en lugar de instruirles cómo hacerlo. Esa es la potencia del enfoque declarativo. Mientras que los métodos procedimentales implican instrucciones explícitas paso a paso, la gestión declarativa te permite establecer los objetivos finales, permitiendo que los sistemas optimicen autónomamente el camino de ejecución. Esto no solo agiliza los procesos, sino que también libera a tu equipo de la microgestión. La Ventaja del Stack de Datos Moderno: En un mundo donde la complejidad de los datos está en constante aumento, el stack de datos moderno empodera a las organizaciones para aprovechar eficientemente el potencial de los datos. La gestión declarativa desempeña un papel fundamental aquí y ofrece varias ventajas distintas: Agilidad y Flexibilidad: La gestión declarativa se adapta de manera fluida a los cambios en los requisitos. Cuando las necesidades empresariales cambian, puedes ajustar rápidamente los flujos de datos sin reescribir

Oggi, vorrei immergerci in una tendenza interessante che sta guadagnando popolarità nel mondo della tecnologia: il rimpatrio dei dati e delle applicazioni dal cloud. Sebbene il cloud abbia agito come catalizzatore di trasformazione, alcune organizzazioni stanno optando per riportare una parte del loro ambiente tecnologico in casa. Cosa spinge questa tendenza e cosa possiamo imparare da essa? Il Ritorno a Casa dal Cloud: Mentre le aziende migrano verso il cloud alla ricerca di scalabilità e flessibilità, alcune stanno riconsiderando questa scelta. Il rimpatrio implica riportare risorse informatiche e dati dai fornitori di servizi cloud alle infrastrutture interne. Può sembrare una mossa audace, ma è motivata da una serie di cause fondamentali. Cause Comuni del Rimpatrio: Costi ed Efficienza: A volte, i costi di utilizzo continuo del cloud possono superare le aspettative. Il rimpatrio consente di controllare le spese e ottimizzare le risorse in base alle necessità specifiche. Regolamentazione e Conformità: Alcune industrie sono soggette a rigorose normative su dove devono essere conservati i dati. Il rimpatrio può essere una risposta a queste restrizioni legali. Latenza e Prestazioni: Alcune applicazioni richiedono bassa latenza e prestazioni ottimali. In questi casi, il rimpatrio può essere preferibile per avere un controllo diretto sull’infrastruttura. Complessità della Gestione: Man mano

Oggi, vorrei gettare luce su un linguaggio che ha attraversato epoche e rivoluzioni digitali, rimanendo saldamente al centro della gestione dei dati: SQL. La sua longevità è più che un semplice fatto storico; è il risultato di principi profondamente radicati e del potere del paradigma dichiarativo. Un Viaggio Attraverso il Tempo: SQL, Structured Query Language, è nato negli anni ’70 e da allora ha attraversato ogni evoluzione tecnologica con eleganza e resilienza. Ma quale è il segreto di questa longevità senza pari? Principi Fondamentali del Successo di SQL: Universalità: SQL è universalmente riconosciuto e utilizzato. Le aziende di tutte le dimensioni e settori lo abbracciano per la sua affidabilità e capacità di gestire complessità. Semplicità ed Espressività: La semplicità di SQL non ne mina la potenza. Le sue istruzioni chiare ed espressive permettono di manipolare e recuperare dati in modo intuitivo. Flessibilità: SQL si adatta alle mutevoli esigenze dei dati. Che si tratti di interrogare un database o di elaborare un vasto insieme di dati, SQL offre le basi per farlo in modo efficiente. Approccio Dichiarativo: E qui risiede il cuore del successo. L’approccio dichiarativo di SQL ci consente di dire «cosa» vogliamo ottenere, piuttosto che «come» ottenerlo. Questo paradigma sposta il focus dalla

La nueva normativa establece obligaciones para proveedores y usuarios en función del nivel de riesgo de la inteligencia artificial. Aunque muchos sistemas de IA plantean un riesgo mínimo, es necesario evaluarlos.   Riesgo inaceptable Los sistemas de IA de riesgo inaceptable son los que se consideran una amenaza para las personas y serán prohibidos. Incluyen: Manipulación cognitiva del comportamiento de personas o grupos vulnerables específicos: por ejemplo, juguetes activados por voz que fomentan comportamientos peligrosos en los niños. Scoring social: clasificación de personas en función de su comportamiento, estatus socioeconómico o características personales. Sistemas de identificación biométrica en tiempo real y a distancia, como el reconocimiento facial. Pueden permitirse algunas excepciones: Por ejemplo, los sistemas de identificación biométrica a distancia «a posteriori», en los que la identificación se produce tras un retraso significativo, se permitirán para perseguir delitos graves, pero sólo previa aprobación judicial. Alto riesgo Los sistemas de IA que afecten negativamente a la seguridad o a los derechos fundamentales se considerarán de alto riesgo y se dividirán en dos categorías: 1) Sistemas de IA que se utilicen en productos incluidos en la legislación de la UE sobre seguridad de los productos. Esto incluye juguetes, aviación, automóviles, dispositivos médicos y ascensores. 2) Los sistemas de IA incluidos en ocho ámbitos

Como cada año, la edición italiana del Data Management Summit será un momento de reflexión y conocimiento participativo entre expertos del sector. La primera cita del 24 de mayo en el Auditorio Bezzi del Banco BPM se celebró con una afluencia de 93 personas (13 más de las previstas) en presencia y más de 150 de forma online. La segunda cita en Italia es para  el 12 de septiembre en la sede de SMI Consulting en Roma reservada a la administración pública. El 24 de Mayo se celebró en Milán el Data Management Summit, cita ineludible para todos los profesionales en la gestión de datos. El evento ha reunido expertos del sector, profesionales y responsables de la toma de decisiones para debatir las últimas tendencias e innovaciones en el campo de la gestión de datos. A través de conferencias, mesas redondas y sesiones de networking, los participantes han tenido la oportunidad de aprender más sobre los temas más importantes relacionados con la gestión de datos, como la seguridad, la privacidad y la gobernanza. La Data Management Summit es, por tanto, una oportunidad única para conocer de cerca los retos y oportunidades del sector y entablar contacto con los principales protagonistas de

di Michele Iurillo   Muchos de vosotros me diréis que a veces Microsoft tarda en reaccionar y a veces saca productos no maduros al mercado. ¿Queremos hablar de PurView por ejemplo?  En un mercado con diferentes productos maduros, nos sorprendimos todos cuando Microsoft empezó a hablarnos de PurView. Purview es una plataforma de datos integral que nace con la idea de ayudar a las organizaciones a descubrir, catalogar y gobernar sus activos de datos. Su misión es proporcionar una vista unificada de los datos en la organización, promoviendo la colaboración y ayudando en el enriquecimiento de los datos. De momento lo que dicen los clientes es que es un producto caro e inmaduro sobre todo debido a ciertas limitaciones: Conectores limitados: Aunque Purview admite una variedad de conectores para descubrir y catalogar datos, puede haber limitaciones en términos de la disponibilidad de conectores específicos para ciertas fuentes de datos o sistemas. Esto puede afectar la capacidad de Purview para acceder y catalogar ciertos tipos de datos.  Complejidad de configuración inicial: Configurar Purview requiere tiempo y esfuerzo debido a la necesidad de configurar y establecer las conexiones con las fuentes de datos existentes en la organización. Esto implica definir los permisos de acceso, configurar conexiones de

Directamente desde el nuevo libro “99 preguntas sobre Data Management” que está en los fogones..  de Michele Iurillo (michele.iurillo@synergo.es) Después de mi libro “20 cosas que tienes que saber sobre Data Management” he sido solicitado por muchos lectores en ir un paso más allá. Me han empezado a llegar preguntas y he pensado que muchas de ellas podrían ser la base de otro libro, de allí la idea de escribir “99 preguntas sobre Data Management” otro libro que quiero publicar después del verano. Al momento actual tengo unas 34 preguntas y siguen llegando día tras día así que cada lector de este artículo puede tener alguna y quizá pueda contestar o incluso gracias a esta preguntas yo también pueda aprender cosas nuevas. Aquí va una de las preguntas que me han hecho algunos sobre la diferencia entre el enfoque declarativo y el enfoque procedimental en Data Management. El enfoque declarativo se refiere a una forma de expresar un problema o una solución en términos de lo que se desea lograr, en lugar de cómo se desea lograrlo. En lugar de especificar los pasos detallados para resolver un problema, se especifica el resultado deseado. En programación, el enfoque declarativo se utiliza para escribir código que

La dos normativas están presionando las aseguradoras, y como siempre la gestión y reconciliación de los datos es el quid de la cuestión La IFRS 17 (International Financial Reporting Standard que en España llamamos NIIF) comenzó como un proyecto del IASB (International Accounting Standards Board) para llevar a cabo una revisión exhaustiva de la contabilidad de los contratos de seguros. El objetivo inicial del IASB era desarrollar una norma común de alta calidad que abordara los requisitos de reconocimiento, medición, presentación y divulgación de los contratos de seguros. El objetivo de la IFRS 17 es mejorar la información financiera proporcionando información más transparente y comparable sobre: El efecto de los contratos de seguros en el rendimiento financiero. La forma en que las entidades obtienen beneficios o incurren en pérdidas, mediante la suscripción de servicios y la inversión de las primas de los clientes. La naturaleza y el alcance de los riesgos a los que se exponen las empresas como consecuencia de la emisión de contratos de seguros. La IFRS 17 (a partir de 2023) introducirá requisitos adicionales en relación con el cálculo y la divulgación de diversas medidas financieras. Para las aseguradoras que intentan aplicar estos cambios, es importante entender las diferencias entre estos dos marcos normativos: Solvencia II conducirá a la competitividad

Una de las cosas más fascinante que he encontrado dentro de IRION es sin duda el enfoque Declarativo. Es algo tan sencillo y tan potente. En años de Data Management siempre me he topado con problemáticas de gestión de datos. De procesos de extracción, de manos en la masa de datos, proyectos interminables, lentos, procesos de cargas sin fin, etc.  Este artículo es fruto de mi afán de entender las cosas bien. Quería aclararme bien mi storytelling para la introducción de Irion en el mercado Español. Lo más bonito de mi trabajo es el aprendizaje que cada día los diferentes clientes y proyectos me aportan. Pero vamos con orden ¿que es un enfoque declarativo? Volviendo a mis antiguos apuntes de programación “Los programas se pueden clasificar por el paradigma del lenguaje que se use para producirlos. Los principales paradigmas son: imperativos, declarativos y orientación a objetos.” Sin ir mucho más lejos, SQL es declarativo, lanzar una query quiere decir quiero obtener un resultado concreto no me interesa saber de qué forma lo haces a nivel interno ya que los programas que usan un lenguaje declarativo especifican las propiedades que la salida debe conocer y no especifican cualquier detalle de implementación. El ejemplo más típico es

Una panorámica interesante de que posibilidades hay a la hora de querer hacer analitica en el mundo SAP analizando diferentes estrategias de Data Management Business Objects es una herramienta potente, precisa y perfectamente integrada en el mundo SAP aún así no es, digamos, muy amada por los analistas de Business Intelligence. Los intentos de hacer BO “más guay” como Lumira, un autentico objeto misterioso para los mismos trabajadores de SAP, no han tenido el éxito esperado. Un poco de historia El principio fue SQL Skipper en el lejano 1991 de allí a poco más de un año comparece Crystal Report (si lo conocéis sois bastante mayores como yo) un sistema que fue pionero para los primeros analistas de inteligencia de negocio, apoyado solamente en Windows. Microsoft llego en incluirlo hasta en Visual Basic en aquellos años. La empresa de Seattle estaba diseñando el primer ecosistema de Inteligencia de Negocio alrededor de SQL y necesitaba urgentemente un sistema de explotación de los datos. SAP entonce decide de ir más allá, primero sigla un acuerdo con la matriz francesa (Crystal Decision) para dotar SAP de la herramienta para luego comprar directamente los activos en el año 2007. Curiosamente en el mismo año pierden una importante demanda de Informatica esta terminó con una