1
00:00:08,020 --> 00:00:09,820
Buenas tardes Edelweiss, ¿qué tal?

2
00:00:09,860 --> 00:00:12,820
¿Cómo estás? Buenas tardes
Javier, ¿cómo andas?

3
00:00:12,980 --> 00:00:15,820
¿Todo bien? ¡Muy bien! ¡Por fin!

4
00:00:15,940 --> 00:00:21,960
¡Por fin! Después de mucho tiempo, después
de mucho tiempo mandando los mensajes y mandando

5
00:00:21,960 --> 00:00:24,480
los audios y todo, por fin
hemos podido tomarnos un café.

6
00:00:24,520 --> 00:00:27,740
Sí, sí, que estaba
complicado el calendario.

7
00:00:28,500 --> 00:00:32,460
¿Pero tu café o caldito? Porque estás...

8
00:00:32,460 --> 00:00:39,260
Sí, sí, yo pido ya de antemano, pido
disculpas por la voz, la verdad que ayer no sé qué

9
00:00:39,260 --> 00:00:46,400
le pasó a mi panza que se declaró
como en huelga, entonces bueno,

10
00:00:46,540 --> 00:00:52,440
la voz mismo no está del todo bien, pero
bueno, acá estamos, acá estamos, con toda la

11
00:00:52,440 --> 00:00:57,540
honra. Nos tomamos un cafecito tranquilos
nos tomamos un caldito tranquilos un caldito

12
00:00:57,540 --> 00:01:04,460
de pollo Me gusta ese formato bueno, no sé
si habrás oído alguno de los tres que ya tenemos

13
00:01:04,460 --> 00:01:11,260
grabados porque es como muy relajado puede
ser que haya gente, es un poco como un formato

14
00:01:11,260 --> 00:01:16,940
radio es como Clubhouse no sé si ya has
tenido Clubhouse pero puede ir entrando gente

15
00:01:16,940 --> 00:01:20,551
en la audiencia son muy modernos
Javier, son muy modernos para mí

16
00:01:21,080 --> 00:01:26,020
Bueno, puede entrar gente en la audiencia
Y si alguien quiere participar Podemos elegir

17
00:01:26,020 --> 00:01:33,760
subirlo al escenario Y hablar con esas
personas Que nos pregunten lo que quieran Y tranquilos

18
00:01:33,760 --> 00:01:35,900
Mira, yo estoy aquí Tomándome

19
00:01:36,980 --> 00:01:42,240
Yo estoy tomando agüita Te dejé el
cafecito para otro día Pero estoy tomando agüita así

20
00:01:42,240 --> 00:01:49,480
que te acompaño Te acompaño acá Qué bien
En el día de hoy he echado un ojo a ponencias

21
00:01:49,480 --> 00:01:57,460
tuyas y bueno, es una
delicia aprender y descubrir,

22
00:01:57,460 --> 00:01:59,738
claro que sí, descubrir las aplicaciones.

23
00:02:00,080 --> 00:02:05,840
Yo no sabía que Analytics
era la evolución del lobby,

24
00:02:06,920 --> 00:02:15,160
no sabía. Claro, en realidad la
parte de Analytics, en realidad

25
00:02:15,160 --> 00:02:22,480
hicieron la parte de Analytics Cloud antes
que decidir tener la evolución de OBI.

26
00:02:22,480 --> 00:02:29,800
Pero la idea era esa, era poder decir a
la gente que está usando Oracle BI que

27
00:02:29,930 --> 00:02:37,300
si quiere moverse a la cloud que vaya a
Oracle Analytics Cloud o si no, y esto

28
00:02:37,300 --> 00:02:42,960
es importante, si por ejemplo vos tenés
Oracle BI y vos estás pagando el soporte de Oracle,

29
00:02:43,200 --> 00:02:48,880
vos te podés mover a Oracle
Analytics Server gratis.

30
00:02:48,880 --> 00:02:53,060
Es decir, no tenés que pagar la licencia
de Oracle Analytics Server porque tenés Oracle

31
00:02:53,100 --> 00:02:57,240
BI. Entonces, se dice que Oracle
BI es la evolución, en realidad.

32
00:02:57,480 --> 00:03:02,380
Oracle Analytics Server, perdóname, es la
evolución de Oracle BI, porque seguís teniendo

33
00:03:02,380 --> 00:03:07,320
la parte de Oracle BI, por todo, los
dashboards, Esta cosa más, mostrar la información

34
00:03:07,320 --> 00:03:10,540
en forma más, digamos, corporativa.

35
00:03:10,540 --> 00:03:16,420
Y por otro lado, tenés esta herramienta,
tenés otras herramientas de visualización de

36
00:03:16,420 --> 00:03:22,340
datos que son mucho más intuitivas que lo
que era Oracle BI, básicamente, donde aparte

37
00:03:22,340 --> 00:03:28,480
podés mezclar muchos datos de distintas
cosas y no necesitas saber, digamos, cómo haces

38
00:03:28,480 --> 00:03:30,920
el join, cómo mezclás esos datos.

39
00:03:31,120 --> 00:03:37,360
Es muy, muy intuitivo entonces es como que
esa parte es como muy buena para los usuarios

40
00:03:37,360 --> 00:03:43,940
de negocio, aparte de tener Machine
Learning y cosas así que están súper lindas Sí, sí,

41
00:03:44,020 --> 00:03:50,940
sí, es que hay una de componentes que
tiene una pinta interesantísima Tiene mucha cosa

42
00:03:50,940 --> 00:03:57,920
Claro, yo te quería preguntar, yo vengo de
tú sabes que mi perfil es más de DBA más de

43
00:03:59,320 --> 00:04:03,660
En la parte de administración y lo que he
hecho con desarrollo siempre ha sido pues un

44
00:04:03,700 --> 00:04:10,760
poco montar Montar los data warehouse
montar la parte de dimensiones y

45
00:04:10,760 --> 00:04:16,040
jerarquías pero montarlo a mano con código
con el create dimension y con el hierarquía

46
00:04:16,040 --> 00:04:21,440
y todo esto y luego con el dbmsolab
entonces crear los cubos y todo eso

47
00:04:22,400 --> 00:04:29,660
¿sigue siendo necesario con analytics y
con todo esto que haya una parte fuerte de DBA

48
00:04:29,660 --> 00:04:36,720
detrás o todo esto ya hay todo
no, claro, porque una cosa es

49
00:04:36,720 --> 00:04:43,740
una cosa es cómo tenés vos digamos
modelado los datos y otra cosa es

50
00:04:43,740 --> 00:04:49,820
cómo visualizás eso la parte de o sea, vos
con Oracle Analytics Cloud o con Oracle Analytics

51
00:04:49,820 --> 00:04:57,020
Server Podés acceder a datos de distintos
formatos, podés acceder a datos no

52
00:04:57,020 --> 00:05:04,400
estructurados digamos de Big Data puedes
conectarte con un data warehouse este que puede

53
00:05:04,400 --> 00:05:08,380
ser que uses este la parte de hablar de la
base datos o no simplemente tener la estructura

54
00:05:08,420 --> 00:05:14,940
de las tablas con dimensiones y tablas de
hechos digamos con fact y dimensiones siendo

55
00:05:14,940 --> 00:05:21,020
tablas y teniéndose el show y dna uno o
sea sin necesidad de crear el cubo pero propiamente

56
00:05:21,020 --> 00:05:28,340
dicho digamos este o puedes tener un
sistema transaccional pero hay gente

57
00:05:28,340 --> 00:05:35,540
que dice, bueno, yo necesito tener la
información real time y quiero consultar el

58
00:05:35,540 --> 00:05:43,560
sistema transnacional. También podés
hacerlo o sea, la ventaja es que, digamos,

59
00:05:43,740 --> 00:05:48,960
con estas herramientas vos no necesitas
tener necesariamente un esquema estrella,

60
00:05:50,690 --> 00:05:55,760
Un esquema de estrella o de
snowflake digamos, de copo de nieve

61
00:05:56,660 --> 00:05:58,780
para poder consultar los datos.

62
00:05:59,020 --> 00:06:00,680
Con Oracle BI necesitabas ¿verdad?

63
00:06:00,720 --> 00:06:07,340
Con Oracle BI tenías que tener tenías que
construir de alguna manera con Oracle BI tenías

64
00:06:07,340 --> 00:06:11,740
que construir de alguna manera un esquema
estrella tenías que tener al menos una dimensión

65
00:06:11,780 --> 00:06:16,660
o una fact que podía estar en tu base de
datos o podías construirla con el repositorio

66
00:06:16,660 --> 00:06:21,860
de OBI pero con Oracle Analytics Cloud y
Oracle Analytics Server es más fácil en el sentido

67
00:06:21,860 --> 00:06:24,780
de que vos podés acceder a 40 o más

68
00:06:26,120 --> 00:06:33,100
Tipos de datos tipos de fuentes de datos
en forma nativa y con eso te digo, no solamente

69
00:06:33,100 --> 00:06:37,710
las de Oracle que eso es una cosa que a mí
me parece que la gente de Oracle eso lo hizo

70
00:06:37,750 --> 00:06:44,070
muy bien, decir bueno ok, sabemos que no
somos los únicos, hagamos que la gente se pueda

71
00:06:44,070 --> 00:06:50,410
conectar a todo lo que tiene porque aparte
es una realidad ahora está como muy de moda

72
00:06:50,410 --> 00:06:56,230
esto del concepto de multicloud pero hace
unos años ese concepto no estaba tan de moda

73
00:06:56,230 --> 00:07:01,570
y tampoco estaba de moda el hecho de
conectarse a fuentes de datos que no fueran las

74
00:07:01,570 --> 00:07:05,050
propias y en eso Oracle
siempre lo tuvo claro

75
00:07:06,490 --> 00:07:11,610
Siempre manejaron el tema de decir, bueno,
a ver, hay en las empresas, dos por tres hay,

76
00:07:11,710 --> 00:07:19,330
como decimos acá en Uruguay de cada pueblo
un paisano entonces vos tenés un servidor

77
00:07:19,330 --> 00:07:24,930
una base de datos en SQL Server tenés, a
lo mejor estás usando Google Analytics a lo

78
00:07:24,930 --> 00:07:30,750
mejor tenés algo de Big Data con Hadoop,
no sé podés tener mil cosas, más las cosas viejas

79
00:07:30,750 --> 00:07:34,910
que podés llegar a tener de una empresa
de la data que tiene hace más de 20 años

80
00:07:34,950 --> 00:07:42,290
y entonces ellos se pueden conectar
directamente y en forma nativa con 40 tipos más de

81
00:07:42,290 --> 00:07:46,070
fuente de datos y si no, lo puedes
hacer a través de JDBC o WDC.

82
00:07:46,890 --> 00:07:49,710
O sea, que si, por ejemplo,
no llegas a tener...

83
00:07:50,210 --> 00:07:52,490
Eso es muy grande es muy poderoso.

84
00:07:54,110 --> 00:07:56,770
¿No crees que siempre ha sido
como la espinita esa clavada?

85
00:07:56,810 --> 00:08:00,870
Todo lo que eran los servicios
heterogéneos, toda la conexión entre...

86
00:08:00,870 --> 00:08:02,470
Es decir, que ahí fallaba algo, ¿no?

87
00:08:02,510 --> 00:08:04,530
Esa capa que se ponía en medio...

88
00:08:05,310 --> 00:08:07,110
Pero vamos, o sea, muy bien, ¿no?

89
00:08:07,150 --> 00:08:14,290
Sí, sí, cuenta, cuenta a mí
eso me parece ¿por qué me gusta

90
00:08:14,290 --> 00:08:17,680
resaltarlo? Porque vos tenés por ejemplo

91
00:08:20,840 --> 00:08:24,760
QuickSight por ejemplo de Amazon que
es la herramienta analítica de WS

92
00:08:25,900 --> 00:08:31,330
que no lo conoces, te conectan ahora entonces
tenés ese tipo de pavadas, que para mí

93
00:08:31,330 --> 00:08:38,550
es una pavada realmente, de que como es mi
competidor entonces no me conecto es una,

94
00:08:38,550 --> 00:08:44,150
me parece una tontería suprema
porque hay clientes que te los perdés

95
00:08:45,130 --> 00:08:48,930
y el hecho de decir, bueno, no soy el único
el hecho de que ahora que le haya dicho,

96
00:08:48,970 --> 00:08:56,010
mira, yo sé que no soy el único proveedor
de fuentes de datos ni de analytics, hace que

97
00:08:56,010 --> 00:09:02,520
las cosas sean mucho más sencillas y que
sea más fácil de trabajar con ellos Sí, sí,

98
00:09:02,520 --> 00:09:07,520
sí, bueno a mí se me había parecido un
poco que la perspectiva era los datos que vengan

99
00:09:07,520 --> 00:09:11,680
a mí, digo, desde la perspectiva de
Oracle, por ejemplo, es decir, GoldenGate, estamos

100
00:09:11,720 --> 00:09:17,040
viendo que está implementado para hacer
GoldenGate, por ejemplo, de Postgres a Oracle,

101
00:09:17,260 --> 00:09:24,260
pero no de Oracle a Postgres, es decir,
traerme datos a mí, es decir, o poder leer

102
00:09:24,260 --> 00:09:29,500
a servicios heterogéneos, pero para que la
SELEC funcione y yo traerme los datos a mi

103
00:09:29,500 --> 00:09:36,740
sistema. No y eso que dices pues ese es
como un cambio de paradigma no podemos ser

104
00:09:36,930 --> 00:09:44,540
más como más más abiertos no a ir de ida y
vuelta quizás eso estaría buenísimo en general

105
00:09:44,540 --> 00:09:50,240
cuando cuando seman en cuanto a cómo se
manejan todas las bases de datos tienen todos

106
00:09:50,240 --> 00:09:56,220
esta Tendencia no de decir bueno tráeme los
datos para mi base de datos no y después

107
00:09:56,220 --> 00:09:59,942
vemos después vemos cómo hacemos
viste Pero tráemelos para mi base.

108
00:10:01,200 --> 00:10:07,000
Pero ahora que yo creo que realmente de los
proveedores de la nube, yo creo que está

109
00:10:07,000 --> 00:10:11,030
siendo el menos propietario, digamos.

110
00:10:12,240 --> 00:10:13,640
Menos exclusivo, quizá, ¿no?

111
00:10:13,680 --> 00:10:14,520
Eso es lo que quiere decir.

112
00:10:14,560 --> 00:10:18,860
Exacto, eso es lo que quiero decir que
tiene menos esta cosa de bueno, traelo y después

113
00:10:18,900 --> 00:10:23,260
sacatunga, no lo sacas nunca más
en la vida, o sea podés sacarlo

114
00:10:24,540 --> 00:10:32,480
Sin que te te salga un ojo
en la cara y brazo pero sí

115
00:10:32,480 --> 00:10:37,424
la parte de Analytics tiene eso, la parte
de Analytics te podés conectar con lo que venga

116
00:10:37,480 --> 00:10:41,360
Decididamente con lo que venga o sea, si
no está definido así como una conexión nativa,

117
00:10:41,400 --> 00:10:43,740
que yo te digo, tenés como
40 inclusive MongoDB, ¿no?

118
00:10:43,780 --> 00:10:50,840
Estamos hablando de cosas que tienen un
corno que ver con Oracle tenés Google BigQuery,

119
00:10:51,180 --> 00:10:58,260
tenés Snowflake tenés Salesforce, o sea
tenés 10 millones de formas de conectar

120
00:10:58,260 --> 00:11:07,400
y la conexión es una papa es papa
igual fácil por las dudas y nada,

121
00:11:07,580 --> 00:11:11,480
es súper fácil es una ventanita, ponés en
la conexión nombre de usuario, pim pum pam

122
00:11:11,520 --> 00:11:18,580
clic, testeás listo, sale
con fritas acá tenemos una

123
00:11:18,580 --> 00:11:21,980
forma muy informal de decir
cuando algo sale rápido

124
00:11:22,940 --> 00:11:29,180
es sale con fritas ahora estamos cambiando
el tema de la comida saludable y todo lo demás

125
00:11:29,180 --> 00:11:33,060
pero en general en Uruguay vas
a un bar y ¿qué te sale rápido?

126
00:11:33,240 --> 00:11:40,160
Y, con fritas, lo que sea con fritas una
milanesa con fritas un cacho asado lo que sea

127
00:11:40,160 --> 00:11:44,320
con fritas sale mucho más rápido que una
ensaladita de chubé y tomate pero bueno estamos

128
00:11:44,360 --> 00:11:49,860
cambiando estamos cambiando eso que
bueno nosotros en España decimos

129
00:11:51,200 --> 00:11:58,110
Arreando chimpampún y cosas así claro,
cada país tiene sus expresiones y eso me parece

130
00:11:58,110 --> 00:12:00,110
como lo lindo también de tener estas

131
00:12:01,510 --> 00:12:07,310
Conversaciones internacionales si, la hora
también de hacer esto que donde nos estamos

132
00:12:07,310 --> 00:12:12,710
grabando ahora mismo en España son las 6 y
cuarto de la tarde ahí en Uruguay son Son

133
00:12:12,710 --> 00:12:14,230
las 2 de la tarde, quizá.

134
00:12:14,350 --> 00:12:19,950
2 y cuarto bueno, es una hora un poco que
nos va bien a los dos lados del océano, ¿no?

135
00:12:20,010 --> 00:12:23,950
Para un lado yo tengo un montón
de cosas que preguntarte.

136
00:12:24,810 --> 00:12:31,890
Pregunta, pregunta. Mira, a mí
me gusta en estas charlas así

137
00:12:31,890 --> 00:12:37,390
de tertulias tocar qué es aquello que
puede ser accesible a todo el mundo, que no requiera

138
00:12:37,390 --> 00:12:41,610
licencia a lo mejor, o que no implique,
que alguien no pueda decir decir ya esto es maravilloso

139
00:12:41,650 --> 00:12:46,330
pero es que mi empresa no lo tiene no o
para tocar esto para aprender esto como como

140
00:12:46,330 --> 00:12:50,670
lo hago entonces por ejemplo de la parte
de ozzy de la partida de ciudad gratuita o la

141
00:12:50,710 --> 00:12:55,870
parte por ejemplo de autónomos de esas que
hay gratis en la free taller qué componentes

142
00:12:55,870 --> 00:13:02,770
uno puede cacharrear y tocar y para
aprender y para irme se metiendo en analytics sin

143
00:13:02,770 --> 00:13:05,370
bueno sí sí sin un coste, ¿no?

144
00:13:05,450 --> 00:13:07,172
O sin depender de una licencia.

145
00:13:07,550 --> 00:13:14,330
Cuéntanos, cuéntanos mira, la parte
de, viste que con el free tier este,

146
00:13:15,570 --> 00:13:21,150
Vos tenés Que puedes crear
dos bases autónomas, ¿no?

147
00:13:21,980 --> 00:13:26,940
Entonces, te dan eso y te dan
300 dólares en créditos gratis.

148
00:13:27,000 --> 00:13:33,180
¿Sí? Entonces, una cosa que se puede hacer
con Oracle Analytics Cloud es te creás la

149
00:13:33,180 --> 00:13:37,960
base de datos autónoma una autónoma data
warehouse, ponele que te va a salir gratis y

150
00:13:37,960 --> 00:13:43,860
te podés gastar esos créditos creándote
una Oracle Analytics Cloud con un solo OCP la

151
00:13:43,860 --> 00:13:51,630
creás, la parás o sea, la idea es creás el
servicio, jugás con el servicio lo parás

152
00:13:51,630 --> 00:13:56,370
si no lo parás se te van a consumir los
créditos y nada, los 300 créditos se te van a

153
00:13:56,370 --> 00:14:03,450
volar pero entonces, con esos 300 créditos
que te dan gratis, digamos digamos, ahí

154
00:14:03,450 --> 00:14:05,330
podés jugar con el altavoz del teclado.

155
00:14:05,370 --> 00:14:11,990
Si no, la otra cosa que se puede hacer es
jugar con cosas analíticas dentro de Autonomous

156
00:14:11,990 --> 00:14:18,050
Data Warehouse. Ahora con Autonomous Data
Warehouse, tiene una parte para crear como

157
00:14:18,050 --> 00:14:22,530
cubitos, digamos, que
ahora es todo muy gráfico.

158
00:14:23,050 --> 00:14:26,950
Antes era como más a manopla, ¿no?

159
00:14:28,210 --> 00:14:29,630
Ejecutando comandos y no sé qué.

160
00:14:29,670 --> 00:14:36,230
Y bueno, viste que el mundo ha cambiado y
podés crear, tenés opciones, una cosa que se

161
00:14:36,230 --> 00:14:43,350
llama Data Studio, que te permite
generar Analytics Views, por

162
00:14:43,350 --> 00:14:50,370
ejemplo, y después también podés
visualizar los datos de varias formas.

163
00:14:50,370 --> 00:14:57,430
Tenés Apex que una vez que te creas tu
Sunlight Disview podés ver los datos en Apex que

164
00:14:57,430 --> 00:15:02,310
ya te viene con el Autonomous Data
Warehouse después tenés la parte de Machine Learning

165
00:15:02,310 --> 00:15:07,670
donde vos podés crear un notebook y ese
notebook podés crear cosas propiamente de Machine

166
00:15:07,670 --> 00:15:09,337
Learning que también es gratis

167
00:15:10,300 --> 00:15:13,360
o también podés crear una consulta una SQL

168
00:15:14,420 --> 00:15:20,480
Query, básicamente una query que select,
asterisco, from, no sé qué y ahí visualizás

169
00:15:20,480 --> 00:15:25,000
los datos, los podés ver en formato tabla
o en algún formato gráfico eso no es para crear

170
00:15:25,040 --> 00:15:30,080
la visualización de datos, sino como para
poder analizar los datos en forma rápida no

171
00:15:30,080 --> 00:15:35,520
es comparable, digamos, a las cosas que vos
podés hacer con Oracle Analytics Cloud o

172
00:15:35,520 --> 00:15:39,520
Oracle Analytics Server, que es
superior obviamente, son visualizaciones

173
00:15:40,620 --> 00:15:46,960
Espectaculares y acá es más o menos como
para que vos puedas tener un análisis, una idea

174
00:15:46,960 --> 00:15:53,250
de cuáles son los datos que estás viendo
pero hay muchas cosas gratis y una cosa que

175
00:15:53,250 --> 00:15:55,083
también es importante, a lo mejor

176
00:15:55,740 --> 00:16:01,800
Alguien de la audiencia no lo sabe pero
desde la versión 2C hay distintas características

177
00:16:01,800 --> 00:16:08,080
de las bases de datos que vienen gratis,
que antes no estaban gratis, esto pasó creo

178
00:16:08,080 --> 00:16:11,080
que en el 2019 por ahí un
poquito antes de la pandemia

179
00:16:12,500 --> 00:16:19,160
Y por ejemplo, si vos tenés una base de
datos Oracle, ya sea on -prem, o sea, vos puesta

180
00:16:19,160 --> 00:16:26,420
en un servidor o la tenés en la nube vos
podés tenés acceso a Machine Learning, Oracle

181
00:16:26,420 --> 00:16:28,820
Machine Learning gratis ¿y qué
es Oracle Machine Learning?

182
00:16:28,860 --> 00:16:33,260
Oracle Machine Learning tenés una
serie de paquetes donde vos podés

183
00:16:34,660 --> 00:16:37,400
Tenés determinados modelos
de Machine Learning ya

184
00:16:39,340 --> 00:16:44,420
Predefinidos que vos podés usar y los tenés
que configurar y demás cosas pero bueno,

185
00:16:44,540 --> 00:16:52,160
lo tenés gratis antes no era gratis lo
otro es la parte de graph de los grafos que

186
00:16:52,160 --> 00:16:59,440
buena está buenísimo, tenés
un lenguaje SQL especial PGSQL

187
00:16:59,440 --> 00:17:06,340
que se llama y después tenés
que también podés utilizar una

188
00:17:08,350 --> 00:17:09,830
Aplicación digamos que es

189
00:17:11,120 --> 00:17:18,480
¿cómo se llama? El Graph Studio también
tenés otra para la parte de Spatial entonces

190
00:17:18,480 --> 00:17:23,660
tenés también gratis toda la parte de
Spatial, de localización de todo análisis usando

191
00:17:23,660 --> 00:17:30,340
mapas, digamos también viene gratis con la
base de datos, entonces hay un montón de

192
00:17:32,000 --> 00:17:35,700
Características, y otra cosa que podés
usar también para la parte de Machine Learning

193
00:17:35,740 --> 00:17:41,240
si no querés meterte tanto en código
ponerle no, o sea, andar y creando

194
00:17:43,840 --> 00:17:50,040
Llamándole al algoritmo Machine Learning
con código lo que se puede hacer también es

195
00:17:50,040 --> 00:17:55,760
usar el Oracle Data Miner Oracle Data
Miner es una herramienta gráfica que está muy buena

196
00:17:55,760 --> 00:18:02,140
y que es un plugin del SQL Developer o
sea, vos te bajaste el SQL Developer que es gratis

197
00:18:02,140 --> 00:18:09,160
te bajás el plugin que es el
Oracle Data Miner que también

198
00:18:09,160 --> 00:18:15,880
es gratis y lo que haces es creas en la
base de datos un repositorio para ese Oracle

199
00:18:15,880 --> 00:18:19,520
Data Miner. ¡Qué bueno! Y
es una herramienta gráfica.

200
00:18:19,980 --> 00:18:24,720
Sí, sí, sí. Yo utilicé
el Data Miner y, ¿sabes?

201
00:18:24,720 --> 00:18:26,400
Te voy a contar así como anécdota.

202
00:18:26,440 --> 00:18:29,000
Yo me preparé un repositorio

203
00:18:29,920 --> 00:18:33,080
aleatorio. Hice un modelo
bueno, lo hice para el libro.

204
00:18:33,340 --> 00:18:38,020
Hice un modelo de
clientes y ciudades y tal.

205
00:18:38,260 --> 00:18:42,520
Entonces hice y utilicé el Data Miner y
entonces no era como tú lo estás contando.

206
00:18:42,560 --> 00:18:47,400
Era aplicación iba aparte, tenías que
instalar el repositorio pero era un componente

207
00:18:47,400 --> 00:18:49,980
aparte e intenté buscar algún patrón

208
00:18:51,320 --> 00:18:57,640
De consumo pero claro, como había cargado
datos random pues era muy difícil, pero lo

209
00:18:57,640 --> 00:19:02,960
único que me salió al final, una
conclusión hice un grupo de esos de minería y me salió

210
00:19:02,960 --> 00:19:09,720
en un Bueno, no sé, una predicción de estas,
que me salía que los casados viajaban a

211
00:19:09,720 --> 00:19:14,650
Roma ¿Y los solteros a París?

212
00:19:14,650 --> 00:19:21,650
No lo sé No lo sé Pero los casados
viajan a Roma Entonces tuve que hacer

213
00:19:21,650 --> 00:19:25,130
una charla Y la llamé así
Los casados van a Roma

214
00:19:26,330 --> 00:19:30,310
Pero sí, utilizando el dataminer Pero claro,
qué bueno que ahora ya está incluido En

215
00:19:30,350 --> 00:19:38,040
el SQL Developer Que sea gratuito Y
que es una mejora buenísima Y aparte

216
00:19:38,040 --> 00:19:44,120
con Autonomous Otra cosa que vos puedes
hacer Con Autonomous Data Warehouse También es

217
00:19:44,920 --> 00:19:49,280
bajar una cosa que se llama Oracle
Analytics, habíamos hablado de Oracle Analytics Cloud,

218
00:19:49,320 --> 00:19:55,620
que está en la nube Oracle Analytics Server
que es el que instalamos en un servidor,

219
00:19:55,760 --> 00:20:00,800
on -prem y también si vos tenés autónomos
de otra warehouse, te podés bajar una cosa

220
00:20:00,800 --> 00:20:02,856
que se llama Oracle Analytics Desktop

221
00:20:03,300 --> 00:20:06,244
Después de última yo no sé
si podemos compartir links

222
00:20:07,800 --> 00:20:14,880
Sí, podemos puedo crear un sitio y ponemos
ahí los links en el servidor de discos

223
00:20:16,160 --> 00:20:23,740
Perfecto porque así la gente lo baja
nomás lo que sí es como todo también la

224
00:20:23,740 --> 00:20:29,140
capa gratis la always free
de Oracle lo que tiene es que

225
00:20:30,240 --> 00:20:33,480
uno tiene que ser honesto y decir bueno
esto no lo voy a usar en producción si lo voy

226
00:20:33,520 --> 00:20:38,520
a usar en producción obviamente tenés que
comprarlo pero o sea para jugar o para practicar

227
00:20:38,880 --> 00:20:44,800
vos lo podés usar y lo de Oracle Direct
directos es lo mismo, lo puedes usar, estás jugando

228
00:20:44,800 --> 00:20:49,400
practicando, obviamente si vas a hacer un
sistema en producción y bueno si te da en producción

229
00:20:49,440 --> 00:20:51,051
tenés que comprar la licencia

230
00:20:51,780 --> 00:20:57,180
como es lógico pero bueno está buenísimo
y el Oracle Interceptor es lo mismo

231
00:20:58,770 --> 00:21:06,790
O sea no tiene la parte de Oracle BI
o sea vos o sea, a ver, vamos a es un

232
00:21:06,790 --> 00:21:11,570
poco como el Discoverer de esto por
ejemplo, es como toda la parte de Discoverer, como

233
00:21:11,570 --> 00:21:16,690
funcionaba en plan tener herramienta
cliente, herramienta de esto para ver

234
00:21:17,790 --> 00:21:20,901
¿Vos querés que la gente sepa
cuán viejos somos, verdad?

235
00:21:21,130 --> 00:21:28,650
¡Oh, no! Está bien, es cierto yo
empecé en el 99 trabajando, no,

236
00:21:28,710 --> 00:21:34,130
empecé en el 96 a trabajar y en el 98 o 99
trabajé con una que me dijo es cierto, lo

237
00:21:34,130 --> 00:21:39,610
mismo Éramos muy jóvenes, teníamos solo
5 años y si estamos en kindergarten ¿no?

238
00:21:40,850 --> 00:21:47,330
Era molino prodigios la actividad extraescolar
la actividad extraescolar de primaria

239
00:21:47,950 --> 00:21:54,130
claro, sí, acá es muy exigente acá son muy
exigentes en la escuela y te decían, no, no

240
00:21:54,130 --> 00:22:01,260
tenés que hacer un pequeño data work sí,
era algo así, clases de mecanografía de piano

241
00:22:01,260 --> 00:22:03,540
y de data work house, modelaje de datos

242
00:22:05,940 --> 00:22:13,450
Qué locura pero bueno, no, es
mucho más lindo A ver, es como, por

243
00:22:13,450 --> 00:22:19,570
ejemplo, la parte de Power BI o Tableau,
donde vos podés compararlo con algo que a lo

244
00:22:19,570 --> 00:22:26,130
mejor la gente que nos escucha está más
acostumbrada, es la parte de esta visualización

245
00:22:26,130 --> 00:22:29,850
de datos que es sumamente fácil, vos
solamente arrastrás las cosas, las ves, le cambiás

246
00:22:29,890 --> 00:22:37,240
el... O sea, es muy
sencillo de usar y es, ¿cómo

247
00:22:37,400 --> 00:22:42,220
se llama? Básicamente para usarlo con
autónomos data warehouse o autónomos database.

248
00:22:42,940 --> 00:22:47,200
Entonces te lo bajás, eso también la bajada
es gratis de vuelta si no vas a hacer un

249
00:22:47,240 --> 00:22:54,590
sistema de producción y aparte es
bien a lo gringo, como digo yo, tenés

250
00:22:54,590 --> 00:22:58,550
que decir, usted no va a usar esto para
producción, no, no lo voy a usar, acepto.

251
00:22:58,590 --> 00:23:04,710
O sea, la idea es utilizarlo con fines
educativos, pero al final, a nivel profesional,

252
00:23:05,170 --> 00:23:09,630
pues todos los que estén escuchando esto,
pues hombre, pues es aprender e incluirlo en

253
00:23:09,670 --> 00:23:13,892
el currículum y al final, pues trabajar
los sistemas de producción de otros.

254
00:23:14,010 --> 00:23:19,190
Claro, exactamente y bueno, y ahora ya que
existe este espacio, no sé si se llama canal

255
00:23:19,190 --> 00:23:25,870
o cómo se le llama acá, ahí puse
el lincito ahí para que después…

256
00:23:25,870 --> 00:23:28,390
Estamos multitareas es una cosa así

257
00:23:30,870 --> 00:23:33,590
Pero bueno lo bueno que te decía es que

258
00:23:34,890 --> 00:23:39,630
Con esto vas a saber toda la parte de
visualización de datos también tiene una parte

259
00:23:39,630 --> 00:23:41,650
de machine learning de cómo crear

260
00:23:42,710 --> 00:23:49,710
también una Lo que se llaman data flows en
OAC en Oracle Analytics Cloud, también en

261
00:23:49,710 --> 00:23:55,330
Oracle Analytics Desktop que es la
posibilidad de hacer como mini ETL entonces vos por

262
00:23:55,330 --> 00:24:01,010
ejemplo, imagínate que te trajiste un
dataset de una base de datos Oracle.

263
00:24:01,680 --> 00:24:08,160
Y tenés otro dataset que te viene de, no
sé, de una base de datos de Google BigQuery,

264
00:24:08,420 --> 00:24:13,840
por algo. Y podés hacer un merge de esos,
pero el merge es la cosa más tonta del mundo,

265
00:24:13,920 --> 00:24:18,087
es agarrar, seleccionás el primer
dataset y después decís, agrego más data.

266
00:24:18,300 --> 00:24:25,740
Y agregás la, agregás, o sea, no te
pones a ver cómo Rabanitos, es la forma

267
00:24:25,740 --> 00:24:32,700
que se une, ¿no? O sea, nada, es bien, es
ultraintuitivo y te hace el yo en automático

268
00:24:32,700 --> 00:24:37,020
si vos tenés campos que tengan el
mismo nombre y el mismo tipo de datos.

269
00:24:37,920 --> 00:24:41,720
El natural join, ¿no? Claro, exacto.

270
00:24:41,720 --> 00:24:43,276
El natural join de lo mismo.

271
00:24:43,800 --> 00:24:45,660
¿Sabes qué estoy pensando?

272
00:24:45,840 --> 00:24:48,980
Un poco por lo poco que me lo haces,
¿sabes qué estoy pensando con eso que estás diciendo,

273
00:24:49,020 --> 00:24:51,576
verdad? Más o menos ¿Te
puedes hacer una idea?

274
00:24:52,570 --> 00:24:54,792
Me da miedo, no sé, ¿qué estás pensando?

275
00:24:55,760 --> 00:25:00,120
Pues el rendimiento ¿Cómo se
optimiza el SQL por debajo?

276
00:25:00,380 --> 00:25:03,780
¿O cómo se traduce eso? No, no, no.

277
00:25:03,820 --> 00:25:05,264
Eso no vas a tener acceso.

278
00:25:05,400 --> 00:25:12,340
No, no, no pero fíjate que esa es la parte
un poco que me da miedo muchas veces cuando

279
00:25:12,340 --> 00:25:18,580
hay servicios heterogéneos, cuando hay
diferentes fuentes que se consultan simultáneamente.

280
00:25:18,580 --> 00:25:26,000
Porque cuando todo está dentro de una
misma, aunque esté con varias PDBs,

281
00:25:26,000 --> 00:25:31,980
aunque sea multitenant, pero ves que está
todo dentro, sí te es muy fácil trasear qué

282
00:25:31,980 --> 00:25:36,800
está sucediendo en cada parte, cuando
haces trazas de TecaProf y todo.

283
00:25:36,920 --> 00:25:41,600
Cuando vas mirando el rendimiento y dices,
es que en esta consulta, en este lado me estoy

284
00:25:41,640 --> 00:25:46,460
llevando un millón de filas y en este me
estoy llevando, yo qué sé, cien millones.

285
00:25:48,580 --> 00:25:50,858
Pasa que es parte del nuevo mundo, viste.

286
00:25:51,000 --> 00:25:55,040
Es más, con Oracle Analytics Cloud, yo
te entiendo desde el lado de Analytics.

287
00:25:55,080 --> 00:26:01,230
Por ejemplo, yo con Oracle Analytics
Cloud, yo no puedo, no tengo, con Oracle Analytics

288
00:26:01,230 --> 00:26:04,730
Server sí porque tengo la
herramienta instalada en un servidor.

289
00:26:05,190 --> 00:26:10,870
Entonces el servidor yo puedo agarrar y
revisar los archivos de configuración, modificarlos,

290
00:26:10,930 --> 00:26:12,970
o sea meter mano alegremente.

291
00:26:13,530 --> 00:26:17,850
Con Oracle Analytics Cloud eso no lo puedo
hacer porque no tengo acceso al servidor,

292
00:26:17,890 --> 00:26:25,430
es un servicio que me ofrece Oracle pero
que lo maneja Oracle, o sea que yo puedo levantarlo,

293
00:26:25,510 --> 00:26:30,730
pararlo, ahora si tengo que reiniciar el
servidor eso tengo que abrir un un SR, con algo

294
00:26:30,730 --> 00:26:34,397
que supone y decir, bueno gente,
hay un error no sé qué corno pasa

295
00:26:36,260 --> 00:26:42,120
Arréglenlo o sea, no me puedo yo a meter
mano a ver qué es lo que está fallando y a ver

296
00:26:42,120 --> 00:26:46,520
cómo lo puedo solucionar o sea, si
fallara algo, ponele a ese nivel

297
00:26:47,940 --> 00:26:53,720
Entonces a uno le da como un poquito de
cosita yo me imagino que esto a las generaciones

298
00:26:53,720 --> 00:26:57,776
nuevas no les pasa, que no pasa a
nosotros porque estamos acostumbrados a

299
00:26:58,420 --> 00:27:04,620
arremangarnos y a meter mano y entonces me
imagino que las generaciones nuevas que ya

300
00:27:04,620 --> 00:27:11,560
están acostumbradas como como a otro modus
operandis entonces no les debe no les debe

301
00:27:11,560 --> 00:27:16,760
hacer tanto cortocircuito como
probablemente nos hace a nosotros pero bueno, es así el

302
00:27:16,760 --> 00:27:22,620
mundo de ahora es como más autónomo, la
idea es que vos pases más tiempo tratando de

303
00:27:22,620 --> 00:27:28,240
resolver otras cosas y no de, por ejemplo
mismo con el tema de las bases de datos autónomas

304
00:27:28,240 --> 00:27:34,900
y no en la parte de tuning por ejemplo, y
no en la parte de estas bases de datos autónomos

305
00:27:34,900 --> 00:27:37,660
de las bases de datos autónomas de oro

306
00:27:39,120 --> 00:27:46,260
Autofix, autotuned autofixed, autotodo
sí, sí, sí, sí eso está allí claro,

307
00:27:47,540 --> 00:27:53,980
Decir que aparte, Oracle es un poco más
flexible que otros por ejemplo es Noflake y te

308
00:27:53,980 --> 00:28:01,800
permite crear índices que hay otros que ni
siquiera te permiten crear índices y al guito

309
00:28:01,800 --> 00:28:08,990
podés tratar de Tratar
de arreglar o tunear

310
00:28:08,990 --> 00:28:14,190
o lo que sea, pero es muy poco lo que vos
podés hacer, porque la idea es que bueno, aprende

311
00:28:14,190 --> 00:28:20,310
aprende solito con un par de ejecuciones y
después te va a generar la mejor ejecución

312
00:28:20,310 --> 00:28:25,350
posible. Sí, sí, sí y cada vez
vamos más a a eso, a adaptar y todo.

313
00:28:25,490 --> 00:28:30,310
Bueno, no sé el oficio de los DBA
se está transformando totalmente.

314
00:28:31,050 --> 00:28:33,850
Estamos poco a poco convirtiendo más en...

315
00:28:33,850 --> 00:28:38,970
Y de hecho, fíjate, pero no es que nos
estemos transformando, nos estamos digamos, estamos

316
00:28:38,970 --> 00:28:41,970
haciendo un split en las
competencias, digamos, porque

317
00:28:43,370 --> 00:28:47,870
Estamos hablando además en otros capítulos
que la gente no quiere abandonar de todo el

318
00:28:47,910 --> 00:28:52,830
on -premise, sigue queriendo tener ciertos
datos de producción en casa y hablábamos,

319
00:28:52,830 --> 00:28:57,770
por ejemplo, con Roy Salazar en el
anterior episodio hablábamos de que los centros de

320
00:28:57,770 --> 00:29:04,010
desarrollo de desarrollo de análisis de
reporte tenerlos en la nube es ideal y que ciertos

321
00:29:04,010 --> 00:29:08,710
otros datos en producción hay gente que
prefiere tener ese hierro tenerlo en su propia

322
00:29:08,750 --> 00:29:15,890
casa te obliga a seguir manteniendo las
dos disciplinas o sea el mundo viejo y el mundo

323
00:29:15,890 --> 00:29:23,050
nuevo es muy fácil acá por ejemplo
los bancos los bancos en Uruguay,

324
00:29:23,090 --> 00:29:30,450
los bancos no pueden tener la data
la información de nosotros digamos en

325
00:29:30,450 --> 00:29:34,530
otro lugar que no sea Uruguay la
información confidencial entonces

326
00:29:36,330 --> 00:29:40,590
Eso al menos que haya un proveedor de
nube que se ponga un data server acá

327
00:29:42,110 --> 00:29:47,570
Lo tenés que tener a on -prem y así pasa
en varios países con distintas instituciones

328
00:29:48,330 --> 00:29:52,950
que pueden ser de gobierno que dicen, no,
mirá, la información está está, yo no la puedo

329
00:29:52,990 --> 00:29:57,530
tener en la nube, por más seguridad que me
digas que vaya a tener no, porque hay leyes

330
00:29:57,570 --> 00:30:03,690
del propio país, o leyes o políticas,
digamos, de la propia empresa si es privada, que

331
00:30:03,690 --> 00:30:07,530
dice no, la data tiene que estar acá, y si
la data tiene que estar acá, listo, tiene

332
00:30:07,570 --> 00:30:10,990
que estar ahí, punto ahí no tenés igual

333
00:30:12,830 --> 00:30:17,274
Yo veo que hay mucho más movimiento ahora
hacia la nube, yo creo que la pandemia

334
00:30:18,100 --> 00:30:19,580
en eso colaboró un montón

335
00:30:20,920 --> 00:30:25,180
Porque porque bueno el
tema de acceder a los

336
00:30:26,270 --> 00:30:32,430
a la data el tema de que la gente estaba
trabajando desde sus casas, eso cambió yo en

337
00:30:32,430 --> 00:30:37,041
realidad trabajo remoto de hace añares, a
mí no me cambió nada mi forma de trabajar

338
00:30:38,090 --> 00:30:44,450
Pero sí vi a mucha gente que bueno se
tuvieron que allornar como muy rápido a este cambio

339
00:30:44,450 --> 00:30:49,410
porque si no, no laburaban porque
no se podía ir a las oficinas

340
00:30:50,950 --> 00:30:54,110
Entonces, bueno Acá no hubo

341
00:30:56,510 --> 00:30:58,490
Digamos lockdown Propiamente dicho

342
00:30:59,930 --> 00:31:06,850
Pero en otros países Ya está, no podías
salir De tu casa, punto Entonces, ¿cómo trabajás?

343
00:31:07,930 --> 00:31:15,670
Entonces Ahí yo creo que
Fue como Una especie Fue

344
00:31:15,670 --> 00:31:20,970
una cosa muy jodida para todo el mundo
Pero bueno, fue como un auge de tener los datos

345
00:31:20,970 --> 00:31:27,010
en la nube y accesibles con seguridad para
determinados roles y todo eso, que bueno si

346
00:31:27,330 --> 00:31:31,850
no hubiera pasado eso no sé si
se hubiera considerado tanto

347
00:31:33,060 --> 00:31:38,560
Si se hubiera sido más lento el proceso yo
creo que ahora está muchísimo más rápido no

348
00:31:38,560 --> 00:31:44,580
sé yo lo que sí creo que ha
facilitado mucho el hecho de que haya

349
00:31:45,600 --> 00:31:51,700
muchísima más posibilidad de trabajar en
remoto es decir, se ha eliminado la necesidad

350
00:31:51,700 --> 00:31:53,756
de ir a la oficina si no es necesario

351
00:31:54,140 --> 00:31:59,580
nosotros, claro yo de BA digo yo no toco
ningún botón, no toco ningún cable es decir,

352
00:31:59,620 --> 00:32:03,900
siempre me he conectado y siempre me he
conectado a través de un VPN a través de un Puti,

353
00:32:03,940 --> 00:32:09,360
por ejemplo y a mí me da igual si estar en
una oficina en la calle Pepito o estar en

354
00:32:09,360 --> 00:32:13,340
mi casa, es decir absolutamente igual,
entonces yo creo que sí se ha facilitado también

355
00:32:13,380 --> 00:32:19,420
a nivel de recursos de poder tener tener
muchas más infraestructuras en la nube almacenamiento

356
00:32:19,420 --> 00:32:26,500
más no muchos más servicios de educación
de repositorios se lan ya no es aquello

357
00:32:26,500 --> 00:32:30,280
no es que tienes que ir a la oficina
porque aquí en la oficina es donde tenemos ahora

358
00:32:30,320 --> 00:32:34,580
en la oficina lo que queda es la máquina
de café la máquina del agua y un poco más todo

359
00:32:34,620 --> 00:32:38,920
lo demás no puedes tener en igualmente las
empresas ahora viste que están jugando un

360
00:32:38,960 --> 00:32:46,240
poco sobre todo las grandes no digo ya
que esto es un café relajado aquí hablamos

361
00:32:46,240 --> 00:32:48,700
de lo que queremos. Y que quieran
preguntar algo, que levanten la mano.

362
00:32:48,740 --> 00:32:55,980
Claro. Pero viste que están muy
ahora con el tema este de volver a

363
00:32:55,980 --> 00:32:59,760
una implementación, como un
sistema híbrido, digamos.

364
00:33:00,020 --> 00:33:04,440
Algunos días en la oficina
y otros días remoto.

365
00:33:04,500 --> 00:33:06,167
Pero no todo el tiempo remoto.

366
00:33:08,100 --> 00:33:10,280
Viste que están sí, sí, sí.

367
00:33:10,660 --> 00:33:12,240
Y yo creo que hay una parte

368
00:33:13,820 --> 00:33:16,240
Humana que es necesaria el café.

369
00:33:16,920 --> 00:33:18,940
A ver, de hecho, cafeda, ¿sabéis?

370
00:33:18,980 --> 00:33:20,647
¿Por qué no hacen la pandemia?

371
00:33:21,440 --> 00:33:23,107
¿Por qué no hacen la pandemia?

372
00:33:23,240 --> 00:33:26,760
Muchas cosas técnicas se
hablan mejor tomándote un café.

373
00:33:27,620 --> 00:33:31,960
Obviamente claro, porque tú ves una
reunión, una reunión, una presentación.

374
00:33:32,060 --> 00:33:33,460
¿Cómo funciona esta aplicación?

375
00:33:33,500 --> 00:33:34,920
¿Cómo funciona? No sé qué.

376
00:33:34,960 --> 00:33:41,440
Ay, pues aparte, el tema de las reuniones
por Zoom, una atrás de la otra, como quien

377
00:33:41,440 --> 00:33:48,540
rellena chorizo. Por favor, te lo pido
hay días en que yo digo, disculpame, yo

378
00:33:48,540 --> 00:33:50,620
necesito 5 minutos para ir al baño.

379
00:33:51,160 --> 00:33:57,160
No puedo estar desde las 10 de la mañana
hasta las 4 de la tarde con reuniones y después

380
00:33:57,160 --> 00:34:04,480
tener que hacer cosas. Claro, y un
poco la cercanía, porque mediante

381
00:34:04,480 --> 00:34:06,920
chat o mediante lo que sea no es lo mismo.

382
00:34:07,840 --> 00:34:12,940
Imagínate, no nos estamos entendiendo,
oye, vamos a tomar un café, vamos a salir y vamos

383
00:34:12,940 --> 00:34:19,980
a tomar un café. Y hablamos lo que más
extrañé porque como trabajaba remoto desde

384
00:34:19,980 --> 00:34:26,020
hace muchos años no extrañé el trabajo
remoto lo que sí extrañé bestialmente fueron las

385
00:34:26,020 --> 00:34:32,660
conferencias el ir a presentar, estás
presentando tenés no sé, 100 personas 200 personas

386
00:34:32,660 --> 00:34:39,150
en el Zoom no interactuás no interactuás,
haces un chiste no se ríe nadie obviamente

387
00:34:39,150 --> 00:34:43,530
porque no tienen micrófono si se ríe no te
enteraste no sabés si el loco está ahí si

388
00:34:43,570 --> 00:34:50,810
se fue a tomar un café Si estás
hablando sola es espantoso es espantoso,

389
00:34:50,870 --> 00:34:56,070
no tenés es horrible como
presentador necesita el el feedback

390
00:34:57,050 --> 00:34:58,690
estás pensando, ¿se me oye?

391
00:34:58,770 --> 00:35:01,048
¿se me oye bien? ¿se ve bien mi pantalla?

392
00:35:01,270 --> 00:35:05,170
Claro, me desconecté uy, me
habrá fallado, ¿hay alguien ahí?

393
00:35:05,370 --> 00:35:12,490
Sí, sí, tal cual aparte, a mí me pasa
mucho yo soy cuando doy una presentación

394
00:35:13,010 --> 00:35:17,950
yo me fijo en la cara de la gente entonces
te das cuenta, por ejemplo si estás perdiendo

395
00:35:17,950 --> 00:35:22,710
la audiencia como quien dice o no a lo
mejor estás siendo muy técnica o no sé qué alguien

396
00:35:22,750 --> 00:35:29,210
se me envoló y haces algún comentario
pelotudo que a mí me sale muy bien y la gente se

397
00:35:29,210 --> 00:35:31,710
te ríe y no sé qué y
los volviste a enganchar

398
00:35:32,470 --> 00:35:38,750
Pero acá no tenés forma porque no sabés
qué corno está pasando del otro lado no tenés

399
00:35:38,750 --> 00:35:44,030
idea porque no tenés la cámara Porque,
o sea, no, espantoso, espantoso.

400
00:35:44,170 --> 00:35:51,930
Eso para mí fue lo peor, en cuanto
al laburo, digamos, lo de no, y

401
00:35:51,930 --> 00:35:53,763
aparte, claro, no ver a la gente.

402
00:35:54,030 --> 00:35:59,086
Porque está bien, yo, por ejemplo, laburo
remoto hace un montón, ok, pero las conferencias,

403
00:35:59,210 --> 00:36:06,570
veía gente, ¿no? O sea,
la parte social, somos

404
00:36:06,790 --> 00:36:09,570
muchos sociales, somos
muchos sociales, ya está.

405
00:36:09,570 --> 00:36:12,790
La parte humana es
importantísima, es vital.

406
00:36:14,930 --> 00:36:21,050
Y bueno, por no decir que los psicólogos
están viviendo una época de...

407
00:36:21,050 --> 00:36:22,606
Un auge maravilloso, sí, sí.

408
00:36:22,970 --> 00:36:28,210
Así como fue la tecnología, viste, en la
pandemia, ahora sí, ahora son los psicólogos.

409
00:36:28,550 --> 00:36:30,910
Sí, sí, generó de todo esto.

410
00:36:30,910 --> 00:36:34,550
Sí, sí, sí vamos a volver a Analytics.

411
00:36:34,690 --> 00:36:36,530
Te quiero preguntar algunas cositas.

412
00:36:36,570 --> 00:36:41,150
Vale, mira, yo quería hacer
contigo un par de cositas.

413
00:36:41,210 --> 00:36:45,750
Por ejemplo, una, por
centrarnos a un caso práctico.

414
00:36:45,770 --> 00:36:51,370
Te decía, yo estoy con un amigo, estamos
pensando en si creábamos un pequeño proyecto

415
00:36:51,370 --> 00:36:56,710
de base de datos, crear datos sintéticos o
utilizar alguna base de datos de Open Data

416
00:36:56,710 --> 00:37:00,821
en la que tenemos a lo mejor información
de historial médico o lo que sea.

417
00:37:00,910 --> 00:37:07,850
Imagínate, tomamos esa base de datos, la
cargamos en una Autonomous, en la Free.

418
00:37:07,970 --> 00:37:11,303
Bueno, tú sabes que como tú y
yo somos seis, tenemos dinero.

419
00:37:11,510 --> 00:37:18,610
Tenemos dinero en OVNI, que nos
regalan ahí 4 .300, 5 .000 dólares de

420
00:37:18,610 --> 00:37:22,510
crédito. En euros son 4 .300 la
conversión euro -dólar es un poco...

421
00:37:23,790 --> 00:37:30,770
Pero bueno pero pero bueno supongamos que
tenemos esto no la capa la capa frío bueno

422
00:37:30,770 --> 00:37:36,500
a lo mejor si venga pagando un poco pues a
ver a partir de ahí de que nosotros vamos

423
00:37:36,500 --> 00:37:42,040
a suponer cargamos un modelo de datos con
algo así venga datos médicos open data información

424
00:37:42,040 --> 00:37:49,340
de genética o de historiales
clínicos que estén anonimizados

425
00:37:49,340 --> 00:37:56,960
o algo así ¿qué productos o qué cosas
podríamos desarrollar para para explotar

426
00:37:56,960 --> 00:38:03,920
toda esa parte analítica antes de Machine
Learning o con Machine Learning Mira,

427
00:38:05,000 --> 00:38:12,040
por un lado podés crear Visualizaciones
de datos o reportes en Apex,

428
00:38:12,200 --> 00:38:15,200
eso es una cosa que podés
hacer porque tenés autónomos

429
00:38:15,820 --> 00:38:22,140
podés agarrar y bajarte el Oracle
Analytics Desktop que te estoy diciendo y te conectás

430
00:38:22,140 --> 00:38:29,200
a la base de tus autónomos con las
credenciales que te bajás la wallet que

431
00:38:29,200 --> 00:38:36,920
es la parte de seguridad te
la bajás a tu máquina y aparte

432
00:38:36,920 --> 00:38:41,660
el Analytics Desktop, una cosa que es
importante para una, por ejemplo que viene del

433
00:38:41,660 --> 00:38:47,760
mundo Mac que viene para Linux
y para Mac y para Windows, ¿no?

434
00:38:47,780 --> 00:38:51,740
O sea, no es como, por ejemplo, Power BI
que solamente viene para Windows, ¿no?

435
00:38:51,780 --> 00:38:58,960
Es un boli entonces, Te bajás en Analytics
Desktop, te conectás, creás una conexión

436
00:38:58,960 --> 00:39:04,260
sumamente sencilla al Autonomous y
ahí empezás a trabajar con los datos.

437
00:39:04,440 --> 00:39:10,740
Creás visualizaciones de datos, te podés
poner a investigar un poquito más qué tienen

438
00:39:10,740 --> 00:39:17,440
esos datos. Aparte, el Oracle Analytics Lo
que hace es, cuando vos seleccionás, ponele

439
00:39:17,440 --> 00:39:21,330
seleccionás, no sé, Imagínate
si no es una medida,

440
00:39:22,630 --> 00:39:28,550
Imagínate si estamos hablando de la parte
de finanzas, no sé, revenue y la región.

441
00:39:29,210 --> 00:39:35,570
O, por ejemplo, no sé, Si estamos hablando
de la parte de salud, puede ser la cantidad

442
00:39:35,570 --> 00:39:39,030
de veces que la persona
asistió a un hospital

443
00:39:41,470 --> 00:39:42,970
Comparado en el tiempo ¿Ok?

444
00:39:44,660 --> 00:39:51,490
Entonces, cuando vos seleccionás los
datos, haces un drag and drop de los datos, o sea,

445
00:39:51,510 --> 00:39:57,500
los arrastrás hacia un canvas
absolutamente vacío, vos te aparece una visualización de

446
00:39:57,500 --> 00:40:00,900
datos que es la mejor visualización
posible con respecto a esos datos.

447
00:40:00,940 --> 00:40:06,000
O sea, Oracle Analytics te ofrece la mejor
visualización con respecto a los datos que

448
00:40:06,000 --> 00:40:09,640
vos generaste, basándose
en mejores prácticas.

449
00:40:09,640 --> 00:40:15,300
Por ejemplo, si estamos hablando de que
estoy haciendo una, quiero analizar información

450
00:40:15,300 --> 00:40:20,180
basada en el tiempo, entonces lo mejor va
a ser una gráfica de línea, que es lo que me

451
00:40:20,180 --> 00:40:21,791
muestra como una continuidad.

452
00:40:22,000 --> 00:40:28,180
Es más fácil perceptivamente, visualmente
para uno, entenderlo de esa manera.

453
00:40:29,700 --> 00:40:34,144
Después tenés otras características, por
ejemplo, hay una que se llama Insights,

454
00:40:35,180 --> 00:40:42,340
Que te ofrece distintas visualizaciones
de datos analizando los datos que están en

455
00:40:42,340 --> 00:40:44,007
este dataset que estás usando.

456
00:40:44,530 --> 00:40:49,730
Y entonces en vez de empezar con un canvas
vacío podés seleccionar visualizaciones de

457
00:40:49,730 --> 00:40:51,030
datos que ya te las creó él.

458
00:40:51,070 --> 00:40:55,210
O sea, está buenísimo porque
es como no empezar en blanco.

459
00:40:55,290 --> 00:40:59,270
Te ayuda a evitar el síndrome
de la página en blanco.

460
00:40:59,270 --> 00:41:01,214
¿Viste que decís por dónde empiezo?

461
00:41:01,370 --> 00:41:06,430
Bueno, ahí tenés. Y bueno, después
tenés la parte de Machine Learning.

462
00:41:06,770 --> 00:41:12,970
Machine Learning, vamos machine Learning,
podés tener, o te podés crear un escrito en

463
00:41:12,970 --> 00:41:16,230
Python, por ejemplo, y
usarlo en Oracle Analytics.

464
00:41:16,730 --> 00:41:20,174
Podés usar el Machine Learning
que viene con Oracle Analytics.

465
00:41:20,570 --> 00:41:25,230
Pero si vos tenés una base de datos
autónoma, yo lo que te recomendaría siempre es usar

466
00:41:25,270 --> 00:41:28,826
el poder de la base de datos, que
es el mejor lugar para usarlo.

467
00:41:29,530 --> 00:41:34,630
Create los modelos de Machine Learning en
la base de datos y después visualizar, porque

468
00:41:34,630 --> 00:41:40,910
lo podés importar, visualizás esos modelos
de Machine Learning o los podés aplicar dentro

469
00:41:40,910 --> 00:41:46,750
de Oracle Analytics. Pero el modelo de
Machine Learning en realidad lo creaste en la

470
00:41:46,750 --> 00:41:52,370
base de datos. Eso para mí es lo mejor hay
una presentación que había hecho hace unos

471
00:41:52,370 --> 00:41:58,150
años en el Analytics en
Data Oracle Oracle Summit

472
00:41:59,430 --> 00:42:04,850
Se me trabó la lengua
en DOUC en DOUC Summit

473
00:42:05,780 --> 00:42:09,000
que era sobre eso, de usar

474
00:42:10,360 --> 00:42:16,520
Using the right tool for the right job
usar la herramienta adecuada para el trabajo adecuado

475
00:42:16,520 --> 00:42:23,260
si yo no tengo autónomos o tampoco tengo
una base de Oracle Oracle y quiero usar Oracle

476
00:42:23,260 --> 00:42:27,980
Analytics y bueno, uso el Machine Learning
de Oracle Analytics pero si yo tengo una base

477
00:42:28,020 --> 00:42:32,720
de datos Oracle o el Autonomous voy a usar
Machine Learning de la base que va a ser muchísimo

478
00:42:32,760 --> 00:42:36,880
más poderoso que cualquier otra
cosa entonces es un poco eso

479
00:42:39,120 --> 00:42:46,260
Aprovechar lo que uno tiene y como te
decía con la capa Always Free de Oracle

480
00:42:46,260 --> 00:42:51,640
tenés esa posibilidad te creas un Autonomous
Database te bajás el análisis de esto y

481
00:42:51,640 --> 00:42:55,160
ahí ya tenés para entretenerte,
pero eso es lo mejor.

482
00:42:56,600 --> 00:43:00,200
Qué bueno y siguiente bloque.

483
00:43:01,340 --> 00:43:07,440
Para empezar, aquella persona que diga de
qué está hablando esta gente, todo lo que dicen

484
00:43:07,440 --> 00:43:09,607
me suena chino, ¿de qué están hablando?

485
00:43:10,560 --> 00:43:13,080
¿Cómo empezar a tocar todo este mundo?

486
00:43:13,180 --> 00:43:14,569
¿Cómo empezar a aprender?

487
00:43:15,520 --> 00:43:19,840
Teniendo en cuenta que se sabe SQL, que se
sabe teoría de base de datos, que se sabe

488
00:43:19,880 --> 00:43:27,080
un poco de oracle. ¿Cómo meternos
en la parte de educación, recursos

489
00:43:27,080 --> 00:43:29,200
que hay, aparte de tus charlas?

490
00:43:29,280 --> 00:43:30,669
Hazte promo, hazte promo.

491
00:43:33,140 --> 00:43:36,380
Tus charlas es que están súper
bien, es que están súper bien.

492
00:43:36,420 --> 00:43:39,460
Vamos a organizarlas cronológicamente.

493
00:43:39,580 --> 00:43:45,080
¿Por dónde empezaría una persona que no
supiera nada a cómo ir penetrando en ese mundo?

494
00:43:45,080 --> 00:43:52,090
Mira, hay un montón, un montón ahora
de información que tiene Oracle

495
00:43:52,090 --> 00:44:00,140
con respecto a cosas que uno puede
hacer, desde lo que se llaman las Office

496
00:44:00,140 --> 00:44:06,320
Hours de Aston, nosotros ahí vamos a, te
puedo compartir links, así tú después lo compartís

497
00:44:06,320 --> 00:44:11,640
con la audiencia, Pero hay un montón de,
por ejemplo, en el canal de YouTube, hay un

498
00:44:11,640 --> 00:44:18,900
canal de YouTube que es Oracle Analytics,
síganlo, aparece todas las, cómo crear

499
00:44:18,900 --> 00:44:23,320
algo desde cero, básicamente, tenés
de todo, tenés un montón de videos.

500
00:44:23,320 --> 00:44:30,420
Después tenés ya te digo, las
office hours tenés una también

501
00:44:30,420 --> 00:44:37,520
una Como un Ambiente así
como de prueba que podés

502
00:44:37,520 --> 00:44:44,040
usar que solamente no es para crear
contenido pero para verlo, por lo menos y después

503
00:44:44,040 --> 00:44:51,720
documentación y hay un montón de blogs y
presentaciones, esto es todo en internet realmente

504
00:44:51,720 --> 00:44:56,780
es es sumamente fácil yo lo
primero que haría sería este

505
00:44:57,820 --> 00:45:03,960
revisen la posibilidad, el link de crear
el All Way Free para tener acceso a estas herramientas

506
00:45:03,960 --> 00:45:06,127
y la mejor forma para mí de aprender es

507
00:45:07,440 --> 00:45:15,020
Metiéndose Revangarse, meterse y leer
documentación y buscar en Google eso

508
00:45:15,020 --> 00:45:21,270
es lo mejor y está todo ahí o sea, una
cosa también que tiene buena hora que lo ha tenido

509
00:45:21,270 --> 00:45:26,470
siempre es que la documentación de cualquier
producto de Oracle está disponible.

510
00:45:27,650 --> 00:45:29,410
Siempre siempre estuvo disponible.

511
00:45:29,450 --> 00:45:30,770
No solamente ahora para la nube.

512
00:45:30,810 --> 00:45:36,090
Siempre desde el principio de los tiempos,
cuando vos querías buscar cosas desde el principio

513
00:45:36,090 --> 00:45:41,830
de internet, siempre la
documentación estuvo accesible.

514
00:45:42,110 --> 00:45:45,410
O sea, si yo quería bajarme la
documentación de Oracle BI cuando cuando elaboraba, con

515
00:45:45,450 --> 00:45:50,110
horas que olvidaba, hace 5 años,
10 años, 15 años, la podía bajar.

516
00:45:50,970 --> 00:45:57,230
Es algo que está ahí no es algo como en
otros lugares que la documentación está filtrada

517
00:45:57,230 --> 00:46:02,250
o está restringida. No, tenés
todo ahí tenés todo ahí.

518
00:46:03,350 --> 00:46:08,670
Aparte, cuando vas a la documentación
ahora, te dice, te linkea con el

519
00:46:11,300 --> 00:46:14,000
Canal de YouTube, te linkea con

520
00:46:15,840 --> 00:46:23,690
Learn by Example también o sea, tenés
mil oportunidades para arrancar y una

521
00:46:23,690 --> 00:46:28,130
cosa que también es cierto es que Oracle
siempre se ganó como esta fama de que es muy

522
00:46:28,170 --> 00:46:35,390
caro pero la parte de Oracle Analytics por
ejemplo, y el autónomo no es tan caro es

523
00:46:35,390 --> 00:46:40,610
más, el Oracle Analytics Cloud tenés
la opción de pagarlo hasta por usuario

524
00:46:41,800 --> 00:46:48,860
y la por usuario es una cómo están los
precios últimamente pero era como 20 dólares

525
00:46:48,860 --> 00:46:51,140
la licencia por usuario o sea, de nada

526
00:46:52,900 --> 00:46:58,000
Entonces hay un montón de cosas como que
uno se quedó con esa imagen de que todo era

527
00:46:58,000 --> 00:47:05,060
carísimo inaccesible y que todo
era ultra, recontra, difícil y no,

528
00:47:05,180 --> 00:47:07,600
cosas cambiaron y no es así

529
00:47:09,060 --> 00:47:13,640
Y son la verdad que la capa está gratis

530
00:47:15,340 --> 00:47:20,420
Es fantástica porque aparte tiene
exactamente las mismas las mismas features las mismas

531
00:47:20,420 --> 00:47:24,580
características que la versión paga viste
que en algunos te dicen si te damos esto gratis

532
00:47:24,620 --> 00:47:29,820
pero en realidad esta característica que
está buenísima no te la voy a dar para eso tenés

533
00:47:29,820 --> 00:47:36,820
que pagar entonces aprendés todo de verdad
o sea aprendés cómo es las cosas así como

534
00:47:36,820 --> 00:47:40,740
son no es que aprendés una partecita y
después si querés conseguir un laburo de esto

535
00:47:40,780 --> 00:47:44,260
no podés es porque hay una parte que no la
pudiste aprender porque la tenías que pagar

536
00:47:44,300 --> 00:47:48,000
no entonces todo eso me
parece que es algo que no

537
00:47:49,260 --> 00:47:53,593
Bueno que a veces no es muy bueno
haciéndose marketing a sí mismo honestamente

538
00:47:53,760 --> 00:47:57,160
bueno tiene ganado una fama de años claro

539
00:47:58,360 --> 00:48:03,040
Entonces pero aparte no son buenos en esta
cosa es decir mirá que las cosas cambiaron

540
00:48:03,080 --> 00:48:06,600
y mirá por ejemplo todas estas cosas gratis
que estábamos hablando que tiene la base

541
00:48:06,640 --> 00:48:11,260
o todas las cosas gratis que podés
tener con la capa esta de Always Free

542
00:48:12,800 --> 00:48:16,280
Habría que, con la de Always Free hicieron
bastante propaganda, pero la parte de Analytics

543
00:48:16,320 --> 00:48:20,653
por ejemplo, no hicieron casi propaganda
y te podés bajar el Analytics de esto

544
00:48:21,270 --> 00:48:27,770
Entonces, eso, ¿no? Hay que, como que es
simplemente fijarse en Internet y ya está

545
00:48:29,570 --> 00:48:33,650
Tenés exactamente las mismas
características que con la versión paga tenés obviamente

546
00:48:33,690 --> 00:48:38,890
menos capacidad de datos no te van a dar
un autónomo de Tabay con un Tera y no, con un

547
00:48:38,890 --> 00:48:42,820
Tera no te lo van a dar pero
teniendo 200 gigas, todo igual.

548
00:48:43,500 --> 00:48:47,460
Claro, Claro, claro bueno,
y para aprender a lo que

549
00:48:48,380 --> 00:48:53,460
hablamos, ¿no? Es decir, para aprender,
para tener un repositorio propio, para

550
00:48:54,540 --> 00:48:58,300
investigar, para... A nivel profesional lo
que necesitamos muchas veces son recursos

551
00:48:58,340 --> 00:49:03,420
para Replicar un poco lo que
podemos tener en un cliente.

552
00:49:03,440 --> 00:49:07,320
Es decir, Ese fue siempre
mi problema con los racks.

553
00:49:07,540 --> 00:49:11,000
Yo me acuerdo que antes, cada vez es que
quería montarme un rack, digo yo no tengo yo

554
00:49:11,040 --> 00:49:14,740
no tengo máquina para
montarme esto no podía

555
00:49:15,940 --> 00:49:21,980
Antes de que estuvieran los virtualizadores
y todo esto como estudio yo yo quiero un

556
00:49:21,980 --> 00:49:26,760
rack para tocar y me acuerdo que mis
principios eso fue muy difícil, eso está buenísimo

557
00:49:26,800 --> 00:49:33,650
que pueda ser accesible a todo el
mundo que bien, que bien que bien

558
00:49:36,230 --> 00:49:40,810
Si alguien de la audiencia quiere
preguntarnos algo o participar o lo que sea puede levantar

559
00:49:40,850 --> 00:49:48,060
la mano es bienvenido a unirse a
nosotros el café se lo pone cada uno eso

560
00:49:48,060 --> 00:49:55,280
sí sí sí sí sí bueno y cuéntame en qué
estás metida ahora que estás haciendo

561
00:49:55,280 --> 00:50:02,310
proyectos estas tienes en manos
ahora estoy con un par de proyectos

562
00:50:02,310 --> 00:50:08,250
de machine learning este yo trabajo como
directora de AI y Machine Learning en una empresa

563
00:50:08,250 --> 00:50:15,350
que se llama IT Conversions antes era la
senior manager del equipo de BI hice este

564
00:50:15,350 --> 00:50:21,310
shift que es un shift chiquito digamos no
es muy shift porque en realidad esto ya lo

565
00:50:21,310 --> 00:50:24,510
veníamos viendo con el
equipo hace un tiempo

566
00:50:25,770 --> 00:50:32,570
Y bueno con proyectos de Machine Learning
con mucho asesorar a los clientes con respecto

567
00:50:32,570 --> 00:50:35,930
a la arquitectura de lo que sería una

568
00:50:37,020 --> 00:50:44,320
plataforma de datos moderna es que en el
mercado hay cada vez como más cosas y es

569
00:50:44,320 --> 00:50:46,653
difícil a veces para la gente darse cuenta

570
00:50:47,160 --> 00:50:52,500
qué es lo que necesita porque es más como
porque vos tenés los proveedores de cada uno

571
00:50:52,500 --> 00:50:59,980
de Oracle, de Google de Microsoft, con
Azure y ellos cada uno tira para su lado y

572
00:50:59,980 --> 00:51:03,380
te van a poner todos los
nombres nuevos pero en realidad

573
00:51:04,640 --> 00:51:07,029
Por el cliente lo que
necesita es otra cosa

574
00:51:07,880 --> 00:51:15,140
entonces está bueno esto de oficiar
también como de arquitecta y

575
00:51:15,140 --> 00:51:19,320
eso de modernizar ahí me quito
el sombrero te admiro porque

576
00:51:21,020 --> 00:51:26,880
Conozco muchos entornos no voy a decir
nombres que siguen manteniéndose en versión 11

577
00:51:26,880 --> 00:51:31,480
que siguen teniendo bases de datos
configuradas como si fueran ochos y nueves

578
00:51:33,300 --> 00:51:39,460
Lo de Multitenant cómo va a costar lo de
Multitenant que la gente se abra y fíjate que

579
00:51:39,460 --> 00:51:43,820
era algo, lo de Multitenant es algo que,
Dios mío, que lo estábamos pidiendo a gritos,

580
00:51:43,860 --> 00:51:49,820
es decir, cómo podemos tener dentro de una
base de datos aislado una aplicación aislada,

581
00:51:49,900 --> 00:51:55,500
unos TableSpace unos usuarios
autocontenidos en un conjunto de TableSpace y que utilicen

582
00:51:55,500 --> 00:52:01,230
repositorio común, cómo podemos hasta,
ahora que le he dicho toma, aquí lo tienes Y hay

583
00:52:01,230 --> 00:52:05,910
gente que aún sigue sin verlo, y dices,
pero si esto, hace años que llevas pidiendo eso,

584
00:52:05,950 --> 00:52:09,672
¿no? O sea, esa modernización, o
todo lo que me estás contando más.

585
00:52:09,910 --> 00:52:17,550
Los cambios cuestan lo que yo he
notado así en general es que los

586
00:52:18,350 --> 00:52:24,670
cambios, las generaciones nuevas sí vienen
con plan de pateo todo y hago todo de vuelta,

587
00:52:24,810 --> 00:52:26,532
¿no? Lo cual tampoco está bueno

588
00:52:27,050 --> 00:52:32,510
porque no es así, o sea, hay cosas que tenés
antes que las podés reutilizar pero más

589
00:52:32,510 --> 00:52:37,730
que nada vienen así con esta onda de
pateamos todo y hacemos todo súper moderno con todo

590
00:52:37,730 --> 00:52:45,050
lo que está de moda y No, o
sea está todo muy bien pero

591
00:52:45,050 --> 00:52:48,670
no podés tirar todo porque todas las cosas
viejas también tienen que hablarse con las

592
00:52:48,710 --> 00:52:52,590
cosas nuevas Bueno,
ahí está el cóbol, ¿eh?

593
00:52:52,870 --> 00:53:00,620
Ahí está el cóbol aún Es

594
00:53:00,620 --> 00:53:07,480
que en realidad nunca trabajé con COBOL,
igual trabajé para hacer así, poner los números

595
00:53:07,480 --> 00:53:09,813
de las versiones de las cosas que trabajé.

596
00:53:10,080 --> 00:53:14,440
Mi primer base de datos fue 7 .3,

597
00:53:16,600 --> 00:53:22,160
Forms 3 .0 en Linux y Reports 1 .0.

598
00:53:22,160 --> 00:53:28,080
Y la gente que se queja de cómo hacer un
reporte ahora es para matarla, porque yo tenía

599
00:53:28,080 --> 00:53:32,480
que hacer una línea, era
apretar F6, F6, F7, ¿viste?

600
00:53:32,780 --> 00:53:34,400
Y eso sí es una línea, ¿no?

601
00:53:34,500 --> 00:53:38,760
O sea, era todo un parto
de nalga, mal, mal, mal.

602
00:53:38,860 --> 00:53:41,480
Éramos muy jóvenes, éramos unos niños.

603
00:53:41,740 --> 00:53:45,220
Éramos unos niños, éramos unos
niños, totalmente, sí, sí.

604
00:53:45,220 --> 00:53:51,780
Qué bueno oye, a ver, integrar
Analytics con Apex, ¿no?

605
00:53:51,840 --> 00:53:57,300
A través de Apex, entiendo, con
Inteligencias Artificiales, SAP GPT, todo esto, con ICE.

606
00:53:57,700 --> 00:54:00,660
Tú también estás muy puesta en
temas de Inteligencia Artificial.

607
00:54:00,700 --> 00:54:06,220
Cuéntame sí, sí, sí bueno, ahora justamente
la parte de Analytics ahora se...

608
00:54:06,220 --> 00:54:09,700
Porque en un momento estaba
como un poco aislado esto, ¿no?

609
00:54:09,740 --> 00:54:15,820
O sea, si bien Oracle Analytics tenía su
parte de Machine Learning, estaba la base de

610
00:54:15,820 --> 00:54:20,800
datos con la parte de Machine Learning, A
la vez Oracle había comprado un producto que

611
00:54:20,800 --> 00:54:31,220
después terminó siendo OCI Data Science,
que tiene servicios bien orientados

612
00:54:31,220 --> 00:54:38,760
para Data Scientist, y después
también habían otras cosas

613
00:54:38,760 --> 00:54:41,080
más en la vuelta, pero
no estaba comunicado.

614
00:54:41,120 --> 00:54:48,340
Lo primero que hicieron fue hacer
esta conexión nativa fuerte con

615
00:54:48,340 --> 00:54:54,500
la base de datos, que puede ser on -prem o
no on -prem, o cloud o autónomos, con Machine

616
00:54:54,500 --> 00:54:59,240
Learning, con OEC, con lo cual vos podés
importar un modelo de Machine Learning de alguna

617
00:54:59,280 --> 00:55:03,220
base de datos Oracle y aplicarlo a
datos que vos tengas en Analytics.

618
00:55:03,580 --> 00:55:10,780
Eso es fantástico y ahora también
hicieron servicios de OCI, de inteligencia

619
00:55:10,780 --> 00:55:17,060
artificial, como por ejemplo análisis de
imágenes, como por ejemplo análisis de lenguaje,

620
00:55:17,260 --> 00:55:24,520
análisis de sentimiento.
Todos esos servicios de AI

621
00:55:24,520 --> 00:55:30,180
que están ahora en OCI, que también los
podés usar usando los 300 créditos estos que

622
00:55:30,180 --> 00:55:34,790
te dan gratis, ahora sí se pueden
integrar con Oracle Analytics.

623
00:55:34,790 --> 00:55:43,830
Y es fácil, es decir, quiero integrar
lo que creé en OCI de visualización

624
00:55:43,830 --> 00:55:46,350
de imagen para acá, para Analytics.

625
00:55:46,590 --> 00:55:53,530
Y ahora también está que uno puede usar
modelos de Machine Learning de Oracle Data Science,

626
00:55:53,790 --> 00:55:55,734
que tampoco estaba, eso es nuevito.

627
00:55:55,850 --> 00:55:59,810
Eso es nuevito de enero, decían,
de enero creo que se lo sacan.

628
00:56:00,680 --> 00:56:06,260
Con lo cual está todo integrado, lo cual
es fantástico, porque si estás usando distintas

629
00:56:06,260 --> 00:56:12,320
cosas podés usar de vuelta, usemos la
herramienta que corresponde para el mejor o sea,

630
00:56:12,380 --> 00:56:19,400
the right tool for the right job la mejor
herramienta para el trabajo que estamos

631
00:56:19,400 --> 00:56:25,260
queriendo hacer entonces eso está
buenísimo porque la parte de visualización no hay nada

632
00:56:25,260 --> 00:56:31,680
que se compare con lo que ofrece Oracle
con Analytics Es la forma de visualizar los datos.

633
00:56:31,840 --> 00:56:38,900
Sí, sí, sí además, me doy
cuenta de que a nivel producto

634
00:56:38,900 --> 00:56:46,160
están empujando Mucho en esa dirección
en potenciar muchísimo Apex, en

635
00:56:46,160 --> 00:56:50,860
potenciar Graph, las
nuevas mejoras para la 23.

636
00:56:50,860 --> 00:56:57,900
Y integrarlo todo con la lectura
de Jason y de ida y vuelta, pues

637
00:56:57,900 --> 00:57:04,120
claro, hasta ahora digamos es pasar a
relacional sí, o sea, leer sí, pero de pasar de

638
00:57:04,120 --> 00:57:07,160
un lado a otro, es decir,
ahora ya intercambiable, ¿no?

639
00:57:07,200 --> 00:57:09,880
Claro, no es poderosísimo,
es poderosísimo.

640
00:57:09,900 --> 00:57:16,080
La idea es esa, de que estés pudiendo
integrar absolutamente todo, no que te tengas que

641
00:57:16,080 --> 00:57:21,780
mover de un ambiente a otro para poder
manejar, porque todo es datos, todo es datos.

642
00:57:21,900 --> 00:57:27,040
El tema es cómo lo manejas, qué haces
con esos datos y cómo los visualizas.

643
00:57:29,930 --> 00:57:33,208
Sí, sí, sí, sí, sí, qué bien,
qué bien, qué bien, qué bien.

644
00:57:34,240 --> 00:57:37,351
Edel, es un placer, o sea,
yo te tendría aquí dos horas.

645
00:57:38,280 --> 00:57:43,620
Muchísimas gracias por la invitación Javier,
y por la paciencia de haberme inspirado

646
00:57:43,620 --> 00:57:50,820
Ay no, no, no era más las ganas las
ganas que tenía de decir, venga,

647
00:57:50,840 --> 00:57:57,840
vamos a hacerlo porque hay mucho porque
claro, lo que te llevo siguiendo, además yo

648
00:57:57,840 --> 00:58:05,120
recuerdo una de las conferencias de la UCC
en las que yo presenté hice un truco de magia

649
00:58:06,500 --> 00:58:09,980
Yo te tenía a ti para ver es eso que digo

650
00:58:10,960 --> 00:58:18,100
tenemos que hablar que interesante
como con Rita a mí me gusta

651
00:58:18,100 --> 00:58:25,340
muchísimo en una presentación o en una
conferencia que el lenguaje sea fresco que el

652
00:58:25,340 --> 00:58:29,960
interlocutor sea directo es una de las cosas
que estamos hablando en el grupo de Ace

653
00:58:30,000 --> 00:58:34,980
cada vez hay más conferencias aburridas
Cada vez hay más conferencia que es descripción

654
00:58:34,980 --> 00:58:38,240
de producto. Creo que
nosotros no hacemos eso.

655
00:58:38,440 --> 00:58:44,180
Creo que vamos a dar ese punto de, vamos a
divulgar, pero vamos a jugar ahí con el cariñito

656
00:58:44,180 --> 00:58:47,440
y con cantar la atención.

657
00:58:50,140 --> 00:58:53,900
Y aparte contar la experiencia
de cómo solucionaste cosas.

658
00:58:55,020 --> 00:58:58,631
Y lo vas a contar desde un lado
técnico, de un lado de marketing.

659
00:58:58,980 --> 00:59:04,260
Sí, y es un punto de vista cercano, claro,
claro, y es un punto de vista cercano, es

660
00:59:04,260 --> 00:59:07,800
decir, sabemos lo que sabemos porque
llevamos mucho tiempo, pero nosotros somos igual

661
00:59:07,840 --> 00:59:10,540
que cualquiera, es decir, compartir y...

662
00:59:28,200 --> 00:59:35,280
Y por acá somos todos iguales no me vengan
con pavadas porque no, no, no, no cero divismo

663
00:59:35,280 --> 00:59:40,480
la idea es esa es compartir que bien

664
00:59:41,380 --> 00:59:45,200
bueno, que te ha parecido
el cafecito es fantástico

665
00:59:46,460 --> 00:59:51,160
Si alguien de la audiencia quiere
preguntar algo, que hable ahora calle para siempre,

666
00:59:51,200 --> 00:59:54,380
estamos despidiéndonos son tímidos

667
00:59:56,920 --> 00:59:58,740
Oye, ha sido Ha sido un placer.

668
00:59:58,740 --> 01:00:04,780
Muchísimas gracias por venir
a la cita aún estando aún...

669
01:00:04,780 --> 01:00:09,420
Sí, me llaman Maluca
maluca en español, no en...

670
01:00:09,420 --> 01:00:11,780
Creo que en portugués
maluco es estar loco.

671
01:00:11,820 --> 01:00:14,060
Sí, es estar loco loca, aquí...

672
01:00:14,060 --> 01:00:17,160
Bueno, se entiende, se entiende.

673
01:00:17,240 --> 01:00:18,907
El lenguaje aquí es universal.

674
01:00:19,520 --> 01:00:21,020
Muchísimas gracias, qué bien.

675
01:00:21,060 --> 01:00:24,740
Seguiremos contándonos cosas y
esta es tu casa, este es tu sitio.

676
01:00:24,740 --> 01:00:27,851
Tío yo he creado un canal que
se llama Oracle Analytics.

677
01:00:28,440 --> 01:00:31,718
Aquí, siempre que quieras,
puedes venir, puedes participar.

678
01:00:31,960 --> 01:00:35,720
Mi casa es tu casa es un
tema súper interesante.

679
01:00:35,980 --> 01:00:38,780
Y tú también un gustazo hablar contigo.

680
01:00:38,900 --> 01:00:40,420
Un placer absoluto, Javier.

681
01:00:40,600 --> 01:00:42,080
Muchísimas gracias por la invitación.

682
01:00:42,120 --> 01:00:45,009
Y un abrazo para todos los
que nos están escuchando.

683
01:00:45,650 --> 01:00:47,610
Un abrazo a todos gracias por asistir.

684
01:00:47,650 --> 01:00:48,550
Chao.