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    23 resultados

    Presentación

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    Publicado el 25.4.2017 por Ricardo Alonso Maturana

    Mapping SparQl with Pig Latin (12 June 2011)

    Overview

     1. Motivation

    2. Framework

    3. PigSPARQL

    4. Evaluation

    5. Summary PigSPARQL: Mapping SPARQL to Pig Latin

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    Publicado el 25.4.2017 por Ricardo Alonso Maturana

    Mining Big Data with   RDF Graph Technology

    agenda:

    • Big Data in Action
    • Introducing Oracle Spatial and Graph
    • Using RDF for Big Data and Mining
    • Tools: Oracle and 3rd party
    • Demo
    • Summary

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    Publicado el 3.6.2015 por Equipo GNOSS

    NoSQL Now! 2015 | The Premier NoSQL Conference & Expo

    Webpage of the  fifth annual NoSQL Now! Conference, which will take place in San Jose (California), 18-20 August. 

    "The fifth annual NoSQL Now! Conference is the largest vendor-neutral forum focused on NoSQL (Not Only SQL) technologies. Topics include Scale-Out Architectures, NoSQL Case Studies, Graph Databases, Enterprise NoSQL, Distributed Systems, Real-time Analytics, Security, In-Memory Databases, NoSQL Data Warehousing, Querying NoSQL, SQL on Hadoop, Data Modeling for NoSQL, MongoDB, Neo4j, Cassandra, Spark, Oracle NoSQL, HBase, MarkLogic, Couchbase, Apache Flink, Postgres, Redis, Apache Drill."

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    Publicado el 8.8.2014 por Equipo GNOSS

    Big Structure: At The Nexus of Knowledge Bases, the Semantic Web and Artificial Intelligence

    En este post Mike Bergman,  CEO of Structured Dynamics LLC nos habla de la evolución de las bases de datos en los últimos años. En especial señala como ha influido la web semántica en su evolución.

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    Publicado el 18.3.2014 por Equipo GNOSS

    ¿Es la web semántica el futuro de Big Data?

    Estamos ante la era Big Data. Internet of Things es la tendencia que más está despuntando actualmente y a la vez será una de las fuentes de información que mayor volumen de datos aportará. Nos encontramos ante un caos de información que será cada vez más complicado de gestionar.

    Estos datos están almacenados de cualquier manera, sin estructura o semiestructurados. ¿Pero qué pasa si a toda esta cantidad de datos le damos significado? De hecho, son sólo comprensibles para nosotros ya que son cadenas de texto, pero ¿y si queremos que las máquinas también comprendan esta información?

    Tim Berners-Lee, en 1998 ya definió la web semántica, o Web 3.0, como una web de datos global, cuya objetivo no sólo es ser útil para la comunicación entre humanos, sino también entre máquinas. Pero para que lo entiendan estas máquinas, para darle significado, tenemos que representar estos datos no sólo como cadenas de texto, sino como cosas. Y estas cosas, conectarlas y enlazarlas entre sí. Básicamente, hacer una "integración semántica" de los datos, basándonos en el modelo de la jerarquía o pirámide DIKW (Data, Information, Knowledge and Wisdom) para representar relaciones funcionales y/o estructurales entre datos, información, conocimiento y sabiduría.

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    Publicado el 26.2.2014 por Equipo GNOSS

    IBM compra Cloudant, proveedor de bases de datos como servicio (DBaaS)

    IBM anunció el 24 de Febrero el acuerdo definitivo para adquirir Cloudant, Inc., un proveedor de database-as-a-service (DBaaS). IBM espera que, con esta compra, se extienda su oferta en Big Data and AnalyticsCloud Computing y Mobile.

    Cloudant es un participante y contribuyente muy activo en Apache CouchDB. El servicio de datos de Cloudant, basado en JSON, facilita el acceso y el almacenamiento de la actual explosión de datos móviles, mediante un sencillo interfaz de desarrollo (API).

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    Compartido el 19.2.2014 por Ricardo Alonso Maturana

    Semantic Web Technologies for Business Intelligence | IGI Global

    This chapter describes the convergence of two of the most influential technologies in the last decade, namely business intelligence (BI) and the Semantic Web (SW). Business intelligence is used by almost any enterprise to derive important business-critical knowledge from both internal and (increasingly) external data.

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    Compartido el 13.11.2013 por Equipo GNOSS

    How Big Data Blazed a Trail to the Higgs Boson - Robert Roser - Internet Evolution

    En este vídeo, Robert Roser, de Fermilab, explica como han contribuido los avances en Big Data en el hallazgo del bosón de Higgs:

    "Scientists needed to process vast volumes of data in order to find the fundamental subatomic particle".

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    Publicado el 13.6.2013 por Equipo GNOSS

    Big Data goes to the Ballpark: The Next Generation of “Moneyball” at YarcData (Semantic Web)

    “People are overlooked for a variety of biased reasons and perceived flaws. Age, appearance, personality. Bill James and mathematics cut straight through that. Billy, of the 20,000 notable players for us to consider, I believe that there is a championship team of twenty-five people that we can afford, because everyone else in baseball undervalues them.”

    Esta fue la idea que Peter Brand (interpretado por Jonah Hill en la película Moneyball) vendió a Billy Beane, manager general de los Oakland Athletics en el 2002. El año anterior, el equipo de Beane consiguió llegar a la post-temporada, pero fueron derrotados por los Yankees. El equipo perdió 3 jugadores estrella como agentes libres, y Beane no tenía el presupuesto suficiente para reemplazarlos. Sin embargo, el analista de beisbol Brand demostró que Beane podía conseguir grandes resultados con un presupuesto pequeño, y como resultado, el equipo fue a las series mundiales el año siguiente.

    Usar los datos para encontrar jugadores infravalorados no se terminó en este equipo. Beane y Brand comenzaron una tendencia en el beisbol que cambió el juego para siempre, y el uso de los datos no ha hecho más que convertirse en más complejo y competitivo según ha aumentado el volumen y naturaleza de los datos.

    Este es el foco de la presentación de Dean Allemang, Tim Harsch y Amar Shan en la reciente conferencia de SemTech, "Big Data Analytics for Baseball". Los 3 hombres de YarcData demostraron a una sala llena de fans del beisbol y de las tecnologías semánticas como en el actual mundo de Big Data, RDF no es sólo una gran solución para sanidad, administración pública y organizaciones, sino también para el pasatiempo favorito de América.

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    Publicado el 18.3.2013 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    Open Data – An Introduction | Open Knowledge Foundation

    What is Open Data?

    “Open data is data that can be freely used, reused and redistributed by anyone – subject only, at most, to the requirement to attribute and sharealike.” OpenDefinition.org

    The Open Definition sets out in detail the requirements for ‘openness’ in relation to content and data. The key features are:

    Availability and Access: the data must be available as a whole and at no more than a reasonable reproduction cost, preferably by downloading over the internet. The data must also be available in a convenient and modifiable form.

    Reuse and Redistribution: the data must be provided under terms that permit reuse and redistribution including the intermixing with other datasets.

    Universal Participation: everyone must be able to use, reuse and redistribute – there should be no discrimination against fields of endeavour or against persons or groups. For example, ‘non-commercial’ restrictions that would prevent ‘commercial’ use, or restrictions of use for certain purposes (e.g. only in education), are not allowed.

    Availability and Access: the data must be available as a whole and at no more than a reasonable reproduction cost, preferably by downloading over the internet. The data must also be available in a convenient and modifiable form.

     

    Reuse and Redistribution: the data must be provided%

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