¿Qué es DAX en Power BI?

DAX (Expresiones de Análisis de Datos, por sus siglas en inglés) es un lenguaje de fórmulas utilizado en Power BI, Analysis Services y Power Pivot en Excel.

Se trata de una colección de funciones, operadores y constantes que permiten crear expresiones para calcular y devolver valores a partir de datos existentes en un modelo semántico. A diferencia de las fórmulas de Excel, DAX está diseñado específicamente para modelos de datos relacionales, lo que lo hace ideal para analizar tendencias complejas como porcentajes de crecimiento por categorías de productos, intervalos de fechas o comparaciones interanuales.

En Power BI, DAX se usa principalmente para crear medidas (cálculos agregados dinámicos que se evalúan en contexto de filtros) y columnas calculadas (cálculos fila por fila en una tabla). Esto permite resolver problemas empresariales reales, como el análisis de ventas o métricas personalizadas, sin necesidad de transformar los datos subyacentes.

Características principales de DAX

Funciones: Más de 250 funciones categorizadas (por ejemplo, de fecha y hora, lógicas, matemáticas, texto). Siempre operan sobre columnas o tablas completas, no en celdas individuales, y soportan filtros dinámicos. Ejemplos comunes: SUM (suma valores), CALCULATE (evalúa expresiones con filtros) y PREVIOUSQUARTER (filtra por trimestre anterior).
Operadores: Incluyen el signo igual (=) para iniciar fórmulas, comas para separar argumentos, y operadores lógicos o aritméticos similares a Excel.
Constantes: Valores fijos como números, texto o lógicos (TRUE/FALSE).
Sintaxis: Una fórmula siempre comienza con =, seguida de funciones en paréntesis con argumentos. Referencias a tablas y columnas usan el formato Tabla[Columna]. Soporta anidamiento de hasta 64 funciones y contexto de filtro (automático en informes).
Ventajas: Mejora el rendimiento con variables, inteligencia de tiempo para análisis dinámicos y sugerencias automáticas en el editor de Power BI.

DAX es similar a Excel en sintaxis, pero su motor de cálculo maneja grandes volúmenes de datos de manera eficiente.Ejemplos básicos de fórmulas DAXAquí hay ejemplos simples para medidas en Power BI (asumiendo una tabla Sales con columna SalesAmount y una tabla Calendar con DateKey). Puedes crear estas en la vista de Informes o Modelo.Medida básica: Total de ventas
Suma todos los valores de una columna. 

Total Sales = SUM(Sales[SalesAmount])

Esta medida calcula el total dinámico de ventas según los filtros aplicados en un informe (por ejemplo, por año o producto).
Medida con filtro: Ventas del trimestre anterior
Usa CALCULATE para aplicar un filtro temporal. 

Previous Quarter Sales = CALCULATE(SUM(Sales[SalesAmount]), PREVIOUSQUARTER(Calendar[DateKey]))

Evalúa la suma de ventas solo para el trimestre previo al contexto actual (útil en gráficos de tendencias).
Medida con contexto de filtro: Ventas en tiendas
Filtra por una condición específica. 

Store Sales = CALCULATE([Total Sales], Channel[ChannelName] = “Store”)

Calcula las ventas solo para el canal “Store”, reutilizando la medida Total Sales.

Para columnas calculadas (creadas en la vista de Datos), un ejemplo simple sería agregar una columna que categorice ventas: 

Sales Category = IF(Sales[SalesAmount] > 1000, “Alta”, “Baja”)

Cómo empezar a usar DAX en Power BIAbre Power BI Desktop y carga un conjunto de datos (por ejemplo, el archivo de muestra de ventas de Contoso desde Microsoft).
En la vista de Informes, haz clic derecho en una tabla del panel de Campos y selecciona Nueva medida.
En la barra de fórmulas (arriba), escribe el nombre de la medida, seguido de =, y la expresión DAX. Usa las sugerencias IntelliSense para autocompletar funciones.
Presiona Enter o la marca de verificación para validar y guardar. La medida aparecerá en el panel de Campos.
Arrastra la medida a un visual (como un gráfico) y aplica filtros para ver resultados dinámicos.

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🧠 Introducción a DAX

DAX (Data Analysis Expressions) es el lenguaje de fórmulas que utiliza Power BI, Power Pivot y Analysis Services Tabular para realizar cálculos y análisis avanzados sobre los datos.
Aunque su sintaxis se parece a la de Excel, DAX está diseñado para trabajar con grandes modelos de datos y relaciones entre tablas.

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⚙️ ¿Para qué sirve?

DAX permite:

• Crear columnas calculadas (nuevos valores fila a fila).
• Definir medidas (cálculos agregados como sumas, promedios o ratios).
• Generar tablas calculadas (nuevas tablas derivadas de otras).
• Hacer análisis temporales (comparar periodos, acumulados, etc.).

Ejemplo de medida:

VentasTotales = SUM(Ventas[Importe])

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📊 Conceptos clave

1. Filas y contexto
   • El contexto de fila aplica la fórmula a cada registro.
   • El contexto de filtro depende de los filtros activos en un gráfico o informe.
2. Relaciones
   • DAX aprovecha las relaciones entre tablas (por ejemplo, Ventas y Productos) para realizar cálculos cruzados automáticamente.
3. Medidas vs Columnas calculadas
   • Columna calculada: se calcula para cada fila y se almacena.
   • Medida: se calcula en tiempo real según los filtros.

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🧩 Funciones más comunes

Tipo de función	Ejemplo	Descripción
Agregación	SUM(), AVERAGE(), COUNT()	Suma, promedio, conteo
Filtro	CALCULATE(), FILTER()	Modifican el contexto de cálculo
Lógica	IF(), SWITCH()	Condicionales
Texto	CONCATENATE(), LEFT()	Manipulación de texto
Fecha y hora	YEAR(), MONTH(), DATESYTD()	Análisis temporal
Estadística	DISTINCTCOUNT()	Conteo de valores únicos

Ejemplo:

Ventas2025 = CALCULATE(SUM(Ventas[Importe]), YEAR(Ventas[Fecha]) = 2025)

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📅 Ejemplo práctico

Supón que tienes una tabla Ventas con columnas Fecha, Producto, Importe y Cantidad.

1. Medida de total de ventas: TotalVentas = SUM(Ventas[Importe])
2. Precio medio de venta: PrecioMedio = DIVIDE(SUM(Ventas[Importe]), SUM(Ventas[Cantidad]))
3. Ventas acumuladas en el año: VentasYTD = TOTALYTD(SUM(Ventas[Importe]), Ventas[Fecha])

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🚀 Consejos para principiantes

• Empieza con medidas simples y ve añadiendo complejidad poco a poco.
• Usa la función CALCULATE() para cambiar el contexto de filtro (es la más potente y usada).
• Comprende la diferencia entre contexto de fila y contexto de filtro: es la base del pensamiento DAX.
• Practica creando medidas en Power BI y observando cómo cambian los resultados al aplicar filtros en los visuales.

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Perfecto 👍
Aquí tienes un ejemplo completo y didáctico para aprender a usar DAX en Power BI desde cero con un caso práctico de ventas en una tienda.

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🏪 Escenario: Ventas de una tienda

Supón que tienes una hoja Excel o CSV con la siguiente tabla llamada Ventas.csv:

Fecha	Producto	Categoría	Cantidad	PrecioUnitario	Ciudad
01/01/2025	Camiseta	Ropa	3	15	Burgos
02/01/2025	Pantalón	Ropa	2	30	León
02/01/2025	Zapatillas	Calzado	1	50	Burgos
03/01/2025	Camiseta	Ropa	5	15	Valladolid
04/01/2025	Botas	Calzado	2	70	León
04/01/2025	Zapatillas	Calzado	3	50	Burgos

Guárdala como Ventas.csv.

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🧩 Paso 1: Cargar los datos en Power BI

1. Abre Power BI Desktop.
2. En el menú Inicio → Obtener datos → Texto/CSV.
3. Selecciona Ventas.csv → Cargar.

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⚙️ Paso 2: Crear una columna calculada

Queremos calcular el importe total por fila (Cantidad × PrecioUnitario).

Ve a la pestaña Modelado → Nueva columna y escribe:

Importe = Ventas[Cantidad] * Ventas[PrecioUnitario]

Ahora Power BI crea una nueva columna en la tabla con el valor total de cada venta.

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📏 Paso 3: Crear medidas DAX básicas

Ve otra vez a Modelado → Nueva medida y crea las siguientes:

1. Total de ventas

TotalVentas = SUM(Ventas[Importe])

➡️ Muestra el importe total vendido.

2. Total de unidades vendidas

UnidadesTotales = SUM(Ventas[Cantidad])

3. Precio medio de venta

PrecioMedio = DIVIDE([TotalVentas], [UnidadesTotales])

DIVIDE() evita errores de división por cero.

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📈 Paso 4: Medidas con contexto de tiempo

Queremos ver las ventas acumuladas a lo largo del año (YTD).

VentasAcumuladas = TOTALYTD([TotalVentas], Ventas[Fecha])

Esta medida acumula las ventas desde el inicio del año hasta la fecha seleccionada en el informe.

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🔍 Paso 5: Visualizaciones

1. Crea una tabla visual y añade:
   • Producto
   • Categoría
   • [TotalVentas]
   • [PrecioMedio]
2. Crea un gráfico de líneas:
   • Eje: Fecha
   • Valores: [VentasAcumuladas]
3. Crea un gráfico de barras:
   • Eje: Ciudad
   • Valores: [TotalVentas]

Ahora puedes filtrar por ciudad, categoría o producto y ver cómo cambian las medidas gracias al contexto de filtro.

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🧠 Paso 6: Medida condicional (ejemplo lógico)

Creamos una medida que indique si una ciudad supera los 200 € en ventas:

VentasAltas = IF([TotalVentas] > 200, "Alta", "Baja")

Puedes mostrarla en una tarjeta o en una tabla para ver el nivel de ventas por ciudad.

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🧮 Paso 7: Medida avanzada con CALCULATE()

CALCULATE() permite cambiar el contexto del filtro:

VentasRopa = CALCULATE([TotalVentas], Ventas[Categoría] = "Ropa")

Esto muestra el total de ventas solo de la categoría “Ropa”, aunque el informe esté filtrado por otra cosa.

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✅ Resultado final

Tendrás un panel con:

• Total de ventas y unidades.
• Precio medio y ventas acumuladas.
• Gráficos por ciudad, producto y tiempo.
• Filtros dinámicos (segmentadores) para analizar fácilmente.

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RECUERDA: Los archivos empleados se generan en el formato .pbix de Power BI Además es necesario controlar los “dataset” y las “medidas” generadas automáticamente.

Descripción General del Sony Ericsson W910iEl Sony Ericsson W910i es un teléfono móvil slider de gama media-alta lanzado en 2007, enfocado principalmente en el entretenimiento musical gracias a su integración con la plataforma Walkman 3.0 de Sony Ericsson. Se presenta como un “Walkman phone” que combina funciones de música avanzadas con capacidades de cámara y conectividad 3G, destacando por su diseño delgado y ligero, así como por innovaciones como el control por movimiento (shake control) para cambiar pistas de música o interactuar con juegos. Fue galardonado con el premio “Best Handset 2008” por la GSM Association, reconociendo su impacto en el mercado de teléfonos musicales. Es el sucesor del W900i y predecesor de modelos como el W705, y se comercializó en varios colores como Plata Lunar, Negro Ébano, Rojo Cálido, Negro Noble, Bronce Havana, Plata Prima, Rosa Labios y Blanco Sedoso.Aunque era un dispositivo innovador para su época, se reportaron algunos problemas de estabilidad, como caídas intermitentes del sistema, congelamientos de pantalla y reinicios inesperados, que no se resolvieron completamente con las actualizaciones de firmware disponibles hasta 2009. A pesar de esto, recibió críticas positivas por su ergonomía y funciones multimedia, con una puntuación de 8.2/10 en reseñas de la época.HistoriaAnunciado el 14 de junio de 2007 y lanzado en mercados como el Reino Unido en octubre del mismo año, el W910i formaba parte de la serie Walkman de Sony Ericsson, que buscaba competir en el auge de los teléfonos musicales. Evolucionó del exitoso W850 con un diseño más delgado (12 mm de grosor) y la adición de HSDPA para velocidades de descarga más rápidas. Se vendió junto a accesorios como tarjetas de memoria de 1 GB o 2 GB en paquetes especiales.Características Principales

• Walkman 3.0: Reproductor de música con soporte para formatos MP3, AAC, WMA y WAV. Incluye TrackID (servicio de GraceNote para identificar canciones) y SensMe, una función que clasifica pistas por “mood” (estado de ánimo) basado en género y tempo.
• Control por Movimiento: Shake control permite cambiar tracks sacudiendo el teléfono; también soporta juegos y aplicaciones Java con sensor de movimiento (JP-8 platform).
• Cámara Revampada: Interfaz similar a la del K850, con modo Burst (ráfagas de fotos) en lugar de BestPic.
• Conectividad Avanzada: Soporte HSDPA para descargas rápidas (hasta 1.8 Mbps) y navegación web con RSS reader.
• Media Manager: Reemplaza el File Manager tradicional, facilitando la gestión de archivos multimedia.
• Otras Innovaciones: Radio FM con RDS (no presente en todas las variantes), editor de imágenes, juegos 3D con sensor de movimiento y soporte Java MIDP 2.0 con OpenGL ES.

Especificaciones Técnicas

Categoría

Detalles

Lanzamiento

Anunciado: febrero/junio 2007 Estado: Descontinuado

Red

Tecnología: GSM / UMTS Bandas 2G: 850/900/1800/1900 Bandas 3G: 2100 (HSDPA) GPRS: Clase 10 EDGE: Clase 10

Diseño

Dimensiones: 99 x 50 x 12 mm Peso: 86 g Forma: Slider SIM: Mini-SIM Colores: Plata Lunar, Negro Ébano (y otros variantes)

Pantalla

Tipo: TFT, 256K colores Tamaño: 2.4 pulgadas (240 x 320 píxeles, ~167 ppi) Relación: 4:3 Pantalla secundaria: 1 pulgada, 128 x 36 píxeles, STN, 65K colores

Sonido

Altavoz: Sí Jack 3.5 mm: No Alertas: Vibración, tonos polifónicos descargables, MP3 Radio: FM con RDS

Memoria

Interna: 12-40 MB Tarjeta: Memory Stick Micro (M2), hasta 8 GB (512 MB incluida en algunos paquetes) Agenda: 500 contactos (con Photocall) Registros de llamadas: 30 recibidas, 30 marcadas, 20 perdidas

Cámara

Principal: 2 MP (1600 x 1200 píxeles), zoom digital 2.5x, flash LED Video: QVGA@15fps (MP4 con audio AAC) Frontal: Para videollamadas (176 x 144 o 128 x 96 píxeles) Características: Modo Burst, editor de imágenes

Batería

Tipo: Li-Ion 900-930 mAh, extraíble Tiempo de conversación: Hasta 9 horas Reproducción música: Hasta 28 horas Standby: Hasta 400 horas

Conectividad

Bluetooth: 2.0 (estéreo) USB: 2.0 propietario Navegador: WAP 2.0/xHTML, HTML (NetFront 3.1) Mensajería: SMS, MMS, Email

Otras

SO: Propietario Sony Ericsson Sensores: Acelerómetro, luz ambiental Java: MIDP 2.0 Posicionamiento: No Juegos: 3D con soporte de movimiento

Estas especificaciones combinan datos de fuentes confiables, con leves variaciones en detalles como peso o capacidad de batería debido a diferentes mediciones o regiones. El W910i representó un hito en la integración de música y movilidad en la era pre-smartphone, priorizando la experiencia táctil y auditiva sobre la potencia computacional.

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Características Técnicas del Alimentador y los Conectores del Sony Ericsson W910iEl Sony Ericsson W910i utiliza un sistema de carga propietario basado en el conector FastPort, un puerto de 10 pines multifunción ubicado en el lateral inferior del teléfono. Este conector sirve para carga, transferencia de datos (USB), auriculares y accesorios. No cuenta con un puerto USB estándar (micro-USB o similar), sino que emplea cables adaptadores propietarios como el DCU-60 para conectar a un PC o cargador USB. A continuación, detallo las especificaciones técnicas principales, basadas en el manual del usuario y datos de fuentes técnicas.Alimentador (Charger)El alimentador original suministrado con el W910i es el modelo CST-60 (o variantes como CST-70 en algunos mercados), un cargador de pared AC-DC diseñado para uso global. Es compacto, ligero y compatible con voltajes variables para viajes internacionales.Característica
Detalles
Modelo Original
CST-60 (o CST-70 en variantes)
Entrada (Input)
100-240 V AC, 50-60 Hz
Salida (Output)
4.9-5 V DC, 450-500 mA
Potencia Máxima
Aproximadamente 2.25-2.5 W
Tiempo de Carga
~2.5 horas para carga completa (de 0% a 100% en batería de 930 mAh); se puede usar el teléfono durante la carga sin dañar la batería
Cable Incluido
Cable de ~1 metro con conector FastPort en un extremo y enchufe para el cargador en el otro
Compatibilidad
Solo para fuentes de poder designadas; no se recomienda usar cargadores genéricos de alta potencia (>1A) para evitar sobrecalentamiento
Otras Notas
La batería llega parcialmente cargada de fábrica. Se puede interrumpir la carga en cualquier momento sin problemas. No soporta carga rápida (estándar de la época).

Notas Adicionales sobre la Carga:La batería es de tipo Li-Ion extraíble de 930 mAh, con autonomía de hasta 9 horas en conversación y 400 horas en standby.
Para carga vía PC: Usa el cable DCU-60 (USB 2.0 propietario), que proporciona ~500 mA a 5 V.
En vehículos: Compatible con cargadores de cigarrillo de 12-24 V DC convertidos a 5 V.

ConectoresEl W910i prioriza la multifuncionalidad en un solo puerto, lo que simplifica el diseño pero limita la compatibilidad moderna (no es USB universal).Tipo de Conector
Descripción
Uso Principal
Especificaciones
FastPort (Principal)
Puerto propietario de 10 pines (rectangular, ~1 cm de ancho) en el lateral inferior.
Carga, datos, audio (auriculares estéreo), accesorios.
Soporta hasta 500 mA; compatible con cables DCU-60 (USB) y HPM-60 (auriculares). No reversible.
USB (Indirecto)
USB 2.0 propietario vía cable adaptador (no puerto directo).
Transferencia de datos y carga lenta (~100-500 KB/s).
Velocidad: Hasta 480 Mbps teóricos; conector USB-A en el extremo del cable para PC o hub.
Jack de Auriculares
Integrado en FastPort (no jack 3.5 mm dedicado).
Audio estéreo vía adaptador.
Soporte para micrófono y control remoto; no Bluetooth para audio en el conector (Bluetooth 2.0 separado).
Otros
Ranura para Memory Stick Micro (M2) para expansión de almacenamiento (no para carga).
–
Hasta 8 GB.

Consideraciones Generales:El FastPort es obsoleto hoy en día, por lo que los repuestos son difíciles de encontrar y se recomiendan cables de terceros certificados para evitar daños.
No hay soporte para carga inalámbrica ni puertos adicionales como Lightning o USB-C, ya que es un modelo de 2007.
Problemas comunes: Desgaste del conector FastPort por uso prolongado, lo que puede requerir reemplazo (piezas disponibles en sitios como Maxbhi.com).

Estas especificaciones se basan en el manual oficial y reseñas técnicas de la época, asegurando compatibilidad y seguridad. No obstante es mejor tomarlo como referencia y asegurar las características y compatibilidad antes de conectar nada.

He revisado con detalle la pieza que muestras en la foto. Se trata de un módulo LCD con flex integrado, de unas 3,7–4 pulgadas aproximadamente, usado habitualmente en smartphones antiguos.

Observaciones técnicas

• En la serigrafía del flex se lee: “JD05220D” y otros códigos asociados a controladores de pantallas LCD.
• El conector es tipo flat flex de 24–26 pines, habitual en móviles de hace más de 10 años.
• La referencia manuscrita “MT-06” parece ser solo una etiqueta de inventario, no un identificador oficial.
• La marca de inspección “LXJ” y los números de serie (por ejemplo, 220087100030E o Z1H20074860D) indican lotes de fabricación, no el modelo del teléfono.

Relación con Motorola Defy

El Motorola Defy (MB525/MB526) utilizaba una pantalla TFT LCD de 3,7 pulgadas (480×854 píxeles), de dimensiones y formato similares a la que aparece en tu foto.
Sin embargo:

• El código JD05220D no aparece en listados habituales de recambios para el Defy.
• Las pantallas de repuesto originales del Defy suelen identificarse con referencias como LQ037, AT037TN, o números internos de Motorola.

Conclusión

• Podría ser compatible con el Motorola Defy o con otro smartphone Android de la misma época (2010–2012), ya que las pantallas tenían especificaciones muy similares.
• No obstante, no puedo confirmar al 100% que sea exactamente del Defy únicamente con la serigrafía que se ve.
• Para estar seguro, habría que comparar el conector y las dimensiones exactas con un recambio original para el Motorola Defy.

👉 Si quieres, puedo ayudarte a buscar en catálogos de repuestos con el código JD05220D para ver en qué modelos de móvil se usó exactamente. ¿Quieres que lo haga?

El documental “97% Owned”, dirigido por Michael O’Connell en 2012, ofrece una investigación exhaustiva sobre el sistema monetario y financiero del Reino Unido, con un enfoque en cómo se crea el dinero y sus implicaciones sociales. Presenta evidencia verificable a través de entrevistas con economistas, analistas y activistas, destacando que el 97% del dinero en circulación es digital y controlado por bancos privados, lo que genera desigualdad y crisis recurrentes. Narra una voz femenina que guía al espectador por conceptos complejos, cuestionando: ¿De dónde sale el dinero? ¿Quién lo crea? ¿Quién decide su uso? Y advierte que ignorar estos mecanismos perpetúa un ciclo de inestabilidad económica.Origen y Mecanismos de Creación del DineroEl dinero moderno surge principalmente de la deuda, no del trabajo ni de recursos físicos. Los bancos comerciales, no el Banco de Inglaterra, generan la mayoría del suministro monetario mediante préstamos: al otorgar un crédito, simplemente registran un depósito ficticio en la cuenta del prestatario, creando dinero “de la nada” sin respaldo en reservas previas. Este proceso, conocido como creación de crédito, implica que cada libra en circulación equivale a una libra de deuda, beneficiando exclusivamente a los bancos privados que capturan el seigniorage digital —el beneficio de emitir dinero sin costo—. Históricamente, en 1948, el 17% del dinero era físico (billetes y monedas), pero hoy representa menos del 3%, mientras que los bancos han generado 1,2 billones de libras en la misma década que el banco central produjo solo 18.000 millones mediante moneda dura.Los bancos no actúan como intermediarios neutrales, sino como creadores activos: extienden crédito comprando activos existentes (como bonos corporativos), lo que aumenta simultáneamente sus activos y los depósitos de la contraparte, inyectando liquidez al sistema. Esta dinámica explica por qué el ahorro masivo contrae la oferta monetaria, provocando recesiones, ya que el dinero solo existe mientras se genera deuda. El seigniorage tradicional —el gobierno acuña billetes por 4 peniques y los vende a bancos por 10 libras, reduciendo la carga fiscal— palidece ante el modelo digital, donde los bancos privados capturan ganancias ilimitadas sin esfuerzo.Rol de los Bancos Centrales y ReservasEl Banco de Inglaterra proporciona reservas electrónicas —equivalentes digitales a efectivo— a los bancos comerciales para que se paguen entre sí. Estas reservas se crean ex nihilo: un banco emite un bono (deuda gubernamental) al banco central, que acredita la cuenta correspondiente. Antes de la crisis de 2008, los bancos prestaban reservas entre sí con intereses si faltaban; ahora, con el quantitative easing, el banco central las regala, permitiendo a los bancos comerciales expandir préstamos sin límites reales. Estas reservas son “dinero real” para interbancario, pero el sistema colapsa si un banco carece de ellas para transacciones, como se vio en 2008 cuando los pagos se paralizaron.El control monetario reside en el banco central, que manipula reservas para influir en la oferta, pero los bancos privados deciden la distribución: priorizan préstamos especulativos (como hipotecas) sobre inversiones productivas (empresas pequeñas), inflando burbujas inmobiliarias y elevando precios de viviendas, lo que genera más deuda y ganancias para ellos.Contexto Histórico y Transición al FiatTras la Segunda Guerra Mundial, el Acuerdo de Bretton Woods (1944) estableció el patrón oro-dólar, con el FMI y el Banco Mundial supervisando economías globales para evitar colapsos. Sin embargo, EE.UU. infló su moneda para financiar Vietnam, lo que llevó a Francia a exigir oro de vuelta en 1971, terminando el patrón oro. Desde entonces, las monedas son fiat: su valor depende solo de la confianza, no de commodities, facilitando devaluaciones para equilibrar déficits comerciales —vender reservas para abaratar exportaciones y estimular demanda interna—.Esta flexibilidad genera “guerras de divisas”: países devalúan para ganar competitividad, pero crea desequilibrios. En naciones en desarrollo, la deuda externa actúa como neocolonialismo: el FMI impone austeridad y exportaciones para “pagar deudas”, cortando gasto público y estancando crecimiento, lo que destruye industrias locales y atrae corporaciones extranjeras para explotar recursos. Además, reduce impuestos a multinacionales, repatriando ganancias sin beneficio local.Fallos Sistémicos: Inflación, Burbujas y DesigualdadUn economía en crecimiento exige deuda creciente, pero el sistema prioriza especulación sobre producción. La inflación surge cuando la oferta monetaria crece más rápido que bienes y servicios —demasiado dinero persiguiendo pocos recursos—, devaluando cada unidad. Medidas como el IPC subestiman esto al excluir precios de viviendas, hipotecas y impuestos locales, mientras el RPI es más preciso pero ignorado. Préstamos bancarios inflan activos “seguros” como propiedades (con colateral fácil) versus negocios riesgosos, creando burbujas: ejemplos históricos incluyen la tulipomanía holandesa, donde especulación eleva precios de un bien hasta el colapso.Las crisis, como 2008, son manipuladas: bancos especulan con derivados (de 1 a 60 billones de dólares en swaps de incumplimiento crediticio entre 2003-2008), asumiendo riesgos insostenibles bajo la “hipótesis de mercado eficiente” —que los mercados se autorregulan mejor que gobiernos—. Al fallar, transfieren riqueza de pobres a ricos vía rescates, acelerando desigualdad. El gobierno, endeudado permanentemente con bancos privados, carece de soberanía económica: políticos representan a elites que dictan inversiones, manteniendo control sobre empleo y pobreza. Cada libra de dinero genera una de deuda “sagrada” de pobres a ricos, erosionando estándares de vida y fomentando corrupción, ya que el sistema premia burbujas sobre innovación.Crisis y Mecanismos de ControlUn “bank run” digital ocurre cuando se retira depósitos masivos, no reduciendo oferta sino exponiendo iliquidez; internacionalmente, implica fugas de capital a otras monedas. El colapso de 2008 reveló que bancos, al crear dinero vía especulación, no generan crecimiento real: rescates aumentaron deuda total sin resolver insolventes. Derivados, inicialmente para hedging (cobertura de riesgos), mutaron en apuestas puras, desestabilizando todo. El documental critica la derogación de regulaciones como Glass-Steagall (separando banca comercial e inversión), permitiendo que depósitos “seguros” financien apuestas.Gobiernos y bancos centrales son impotentes ante carteles privados: el dinero fluye a prioridades bancarias, no públicas, perpetuando un capitalismo crónico donde socialismo, fascismo o corporativismo —no el libre comercio puro— arruinan economías vía planificación central y deuda. Figuras como Keynes o Krugman son citadas para ilustrar falacias, mientras Einstein advierte contra ideologías que subyugan.Soluciones y Alternativas PropuestasPara reformar, se sugiere nacionalizar bancos o separar cuentas seguras (depósitos) de de riesgo (inversiones), evitando rescates con dinero público. Limitar creación monetaria a inversiones productivas —como energías renovables para respaldar divisas— eliminaría inflación al igualar oferta a output económico. Otras ideas: volver a estándares pre-1964 (plata o trueque), promover uniones de crédito como “bancos del pueblo” donde miembros controlan préstamos basados en ahorros reales, o sistemas peer-to-peer que eviten monopolios bancarios.Se cuestiona Bitcoin como posible manipulación vía quantitative easing, y se aboga por banca persona-a-persona, donde prestatarios indiquen usos de fondos. El documental insta a no consultar bancos para reformas —son los culpables—, comparándolos a constructores defectuosos. Enfatiza autodesarrollo, gobierno limitado y protección de libertades sobre seguridad, promoviendo economías basadas en recursos (inspirado en Jacque Fresco) para acabar con la “esclavitud” de la deuda. Concluye que la conciencia permite evitar crisis futuras, dejando la acción al espectador.

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Informe: “95% Endeudado” – Un Documental Virtual sobre el Sistema Monetario EspañolImagina un documental titulado 95% Endeudado, dirigido por un hipotético economista español en 2015, inspirado en 97% Owned. Con una narración en off grave y entrevistas a expertos como Joseph Stiglitz, economistas del Banco de España y activistas de movimientos como 15-M, el filme desentraña el sistema financiero de España dentro de la eurozona. Presenta datos del Banco Central Europeo (BCE) y el Banco de España, revelando que el 95% del dinero en circulación es digital, generado como deuda por bancos privados, lo que alimenta desigualdades y crisis cíclicas. La voz en off pregunta: ¿Quién controla el euro en tu bolsillo? ¿Por qué la deuda pública española supera el 110% del PIB mientras los bancos privados acumulan beneficios? Advierte que este modelo, heredado de la integración europea, perpetúa una “esclavitud financiera” que prioriza la especulación sobre el empleo y la sostenibilidad.Origen y Mecanismos de Creación del DineroEn España, el dinero surge de la deuda, no de la producción real. Los bancos comerciales, como BBVA o Santander, crean la mayor parte de la oferta monetaria al conceder préstamos: al aprobar un crédito hipotecario, registran un depósito virtual en la cuenta del cliente, expandiendo el dinero “ex nihilo” sin necesidad de reservas previas en efectivo. Este mecanismo, endógeno a la demanda de crédito, implica que cada euro circulante genera un euro de deuda con intereses, capturando el seigniorage digital —ganancias por emisión sin costo— para entidades privadas. En 1999, con la adopción del euro, el dinero físico (billetes y monedas) representaba el 10% del total; hoy, es menos del 5%, mientras los bancos han inyectado billones en la economía durante la misma década que el BCE produjo solo una fracción vía base monetaria.Los bancos no median neutralmente entre ahorradores y prestatarios, sino que actúan como creadores: extienden crédito comprando activos como bonos del Tesoro español, incrementando simultáneamente sus balances y los depósitos ajenos, lo que inunda el sistema de liquidez especulativa. El ahorro excesivo contrae esta oferta, desencadenando recesiones, ya que el dinero solo persiste mientras se acumula deuda. El seigniorage tradicional, donde el Estado emite billetes por céntimos y los valora al nominal, se diluye en el modelo digital, permitiendo a bancos privados monopolizar beneficios ilimitados sin contribución fiscal.Rol de los Bancos Centrales y ReservasEl Banco de España, como banco central nacional, suministra reservas electrónicas —equivalentes digitales al euro físico— a los bancos comerciales para liquidar transacciones interbancarias. Estas reservas se generan de la nada: un banco emite un bono soberano al BCE, que acredita la cuenta correspondiente en el Eurosistema. Antes de 2008, los bancos se prestaban reservas con intereses en el mercado interbancario; post-crisis, el quantitative easing del BCE las distribuye gratuitamente, habilitando expansiones crediticias sin frenos. Estas reservas son “dinero base” para operaciones internas, pero el sistema se paraliza si un banco las agota, como ocurrió en 2008 cuando los pagos se congelaron en España.El control monetario recae en el BCE, que ajusta reservas para modular la oferta agregada, pero los bancos privados dirigen la distribución: favorecen préstamos a promotores inmobiliarios sobre PYMES, inflando burbujas sectoriales y disparando precios de viviendas, lo que multiplica deudas y comisiones para ellos. El Banco de España implementa estas políticas, supervisando solvencia pero sin veto a la creación crediticia privada.Contexto Histórico y Transición al FiatTras la dictadura franquista, España se integró tardíamente al sistema de Bretton Woods en 1958, adhiriéndose al FMI y adoptando reglas de tipos de cambio fijos respaldados en oro-dólares, con supervisión del FMI y Banco Mundial para estabilizar economías emergentes. Sin embargo, la crisis del petróleo de 1973 y la inflación llevaron a Nixon a suspender la convertibilidad en 1971, colapsando el patrón oro global. España transitó al fiat en los 80, con el euro en 1999 anclando su valor a la confianza colectiva, no a commodities, facilitando devaluaciones internas vía inflación para corregir déficits comerciales —vender reservas y abaratar exportaciones para reactivar demanda—.Esta volatilidad fomenta “guerras monetarias” en la eurozona: países como Alemania presionan por austeridad mientras periféricos como España sufren rigidez cambiaria. En economías en desarrollo, incluida la España pre-euro, la deuda externa del FMI impone recortes presupuestarios y exportaciones forzadas para amortizar, erosionando industrias locales y atrayendo multinacionales extractivas. Reduce incentivos fiscales para firmas foráneas, repatriando utilidades sin impacto doméstico positivo.Fallos Sistémicos: Inflación, Burbujas y DesigualdadEl crecimiento español requiere deuda perpetua, pero el sistema privilegia la especulación sobre la inversión productiva. La inflación emerge cuando la oferta monetaria supera el PIB real —exceso de euros por pocos bienes—, erosionando poder adquisitivo. Índices como el IPC español subestiman esto al omitir alquileres y hipotecas, mientras el IRPH capta mejor pero se ignora. Los préstamos bancarios hinchan activos “seguros” como inmuebles (colaterales accesibles) frente a ventures riesgosos, gestando burbujas: la española de 1997-2007 multiplicó precios un 200%, con bancos creando 1,5 billones en hipotecas.Las crisis de 2008 se orquestan: bancos apostaron en derivados inmobiliarios (de 600.000 millones en CDS españoles), bajo la falacia de mercados eficientes que se autorregulan. Al implosionar, rescates transfieren cargas de clases bajas a elites vía QE, amplificando desigualdad —el 50% más pobre posee solo el 6% de la riqueza neta, versus 43% del 5% rico—. El gobierno, endeudado crónicamente con privados, pierde autonomía: políticos sirven a lobbies que dictan flujos, perpetuando desempleo juvenil al 25% y corrupción, ya que el modelo premia burbujas sobre innovación verde.Crisis y Mecanismos de ControlUn “corrida bancaria” digital en España implica retiros masivos de depósitos, no contrayendo oferta sino revelando iliquidez; a escala europea, fugas a divisas fuertes como el franco suizo. El estallido de 2008 expuso que la creación vía especulación no genera valor: rescates elevaron deuda pública del 36% al 120% del PIB sin sanear insolventes. Derivados, nacidos para coberturas, devinieron apuestas, desestabilizando; la derogación de directivas como Basilea II permitió usar depósitos “protegidos” para gambling.Gobiernos y el BCE son cautivos de carteles privados: flujos priorizan agendas bancarias, no sociales, en un capitalismo clientelar donde euroescepticismo, no libre comercio, arruina vía centralización y rigidez. Expertos como Piketty ilustran mitos, mientras figuras como Soros alertan contra ideologías extractivas.Soluciones y Alternativas PropuestasReformas incluyen eurobonos o separar banca retail (depósitos) de investment (riesgos), evitando bailouts públicos. Restringir creación a fines productivos —renovables para respaldar el euro— neutralizaría inflación alineando oferta a output. Opciones: retomar peseta pre-1999 (plata o barter), fomentar cooperativas como Cajas Rurales donde socios controlan créditos desde ahorros reales, o plataformas P2P que desmonopolizan. Cuestiona criptos como euro digital manipulado por QE, abogando por finanzas comunitarias donde deudores especifiquen destinos. Insta a ignorar bancos para cambios —son arquitectos del desastre—, equiparándolos a pirómanos bomberos. Enfatiza empoderamiento local, Estado mínimo y salvaguarda de libertades sobre welfare, hacia economías resource-based (inspirado en The Venus Project) para romper la “cadena de la deuda”. Cierra urgiendo conciencia para prevenir colapsos, empoderando al público.Comparación entre 97% Owned (Reino Unido) y 95% Endeudado (España Virtual)Ambos documentales exponen un sistema monetario dominado por bancos privados que crean dinero como deuda (97% en UK, 95% en España), generando ciclos de burbujas y desigualdad, con seigniorage capturado por elites. Similitudes clave: mecanismos de creación ex nihilo vía préstamos, rol subsidiario de bancos centrales (BoE en UK, BCE/Banco de España en eurozona) suministrando reservas para expansiones especulativas, y transiciones post-Bretton Woods al fiat que facilitan devaluaciones y guerras cambiarias. Las crisis de 2008 se retratan idénticamente como transferencias de riqueza vía rescates, con derivados desregulados (Glass-Steagall en UK, Basilea en UE) y subestimación de inflación en índices oficiales, exacerbando desigualdades —UK con Gini de 0.35, España 0.34, pero España peor en riqueza (6% para el 50% pobre vs. 9% en UK)—.Diferencias radican en soberanía: UK retiene control nacional vía BoE, permitiendo QE flexible y libra esterlina para devaluaciones independientes (post-Brexit amplió esto), mientras España, atada al BCE desde 1999, sufre rigidez eurozona —austeridad impuesta por Alemania sin tipos de cambio propios—, agravando su burbuja inmobiliaria (200% subida precios vs. 100% en UK) y desempleo (26% pico vs. 8% en UK). Históricamente, UK fue fundador de Bretton Woods; España entró tarde (1958), heredando deudas transicionales. Soluciones divergen: UK enfatiza nacionalización bancaria; España, eurobonos o salida euro para recuperar autonomía, reflejando tensiones periféricas vs. núcleo. En esencia, ambos critican un capitalismo deudor, pero el español resalta vulnerabilidades supranacionales, haciendo el “virtual” más trágico por la pérdida de agencia monetaria.

#Graduación01 #Lección “Conecta los puntos hacia atrás, confía en tu intuición”. #SteveJobs

#Graduación02 #Consejo: “Ama lo que haces o sigue buscando. No te conformes”. #Motivacion

#Graduación03 “No temas perder” #Vida

#Graduación04 “Tu tiempo es limitado, no lo desperdicies en vidas ajenas. Sigue tu corazón.” #StanfordJobs

#StanfordReport https://news.stanford.edu/stories/2005/06/youve-got-find-love-jobs-says

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¡Hilo sobre el discurso de Bill Gates en Harvard (2007)! Recibiendo su grado honorario tras 30 años de dropout. Temas: desigualdad, filantropía y acción. Basado en la transcripción oficial. Link al video: https://www.youtube.com/watch?v=KMEe2ni92rQ #BillGates #Harvard

1/4: Gates bromea: “Papá, siempre te dije que volvería por mi título”. Recuerda Harvard como un torbellino de energía e inteligencia, donde conoció a Ballmer y fundó Microsoft desde su dormitorio. Pero su mayor arrepentimiento: salir sin ver las desigualdades globales en salud, riqueza y oportunidades que condenan a millones. “La mayor avance humano es reducir la inequidad”. #Motivacion

2/4: Descubre el horror: Millones de niños mueren de enfermedades prevenibles como sarampión o malaria, que en EE.UU. son historia. “¿Cómo el mundo permite esto?” Con Melinda, priorizan salvar vidas con menos de un dólar por intervención. “Si crees que cada vida vale igual, es repugnante que algunas se salven y otras no”. Nace su filantropía. #GatesFoundation

3/4: El obstáculo no es la falta de empatía, sino la complejidad. Para actuar: Ver el problema, hallar soluciones de alto impacto (como vacunas), aplicar lo disponible y medir resultados. Ejemplo: SIDA – prevención ahora, vacuna después. “No rindamos como con la malaria en el siglo XX”. Muestra el impacto humano, no solo números, para inspirar. #CambioSocial

4/4: Optimista: Tecnología como internet y biotecnología nos da herramientas para acabar con la pobreza extrema. “Incluyamos más mentes brillantes”. Cierra citando el Plan Marshall y llamando a actuar con “capitalismo creativo”. “Espero que vuelvan en 30 años y digan: ‘Acabamos con la inequidad'”. ¿Tu takeaway? #Inspiracion

La tecnología VoNR, que significa Voice over New Radio (Voz sobre Nueva Radio), es un avance en las comunicaciones móviles diseñado específicamente para las redes 5G Standalone (SA).

A diferencia de las tecnologías anteriores como VoLTE (que opera en redes 4G/LTE), VoNR permite transmitir llamadas de voz y video de extremo a extremo directamente sobre la infraestructura 5G, lo que mejora la calidad del audio (hasta alta definición), reduce la latencia y minimiza interrupciones durante las conversaciones, ofreciendo una experiencia similar a la de las videollamadas. Esta solución se integra en el núcleo de la red 5G, optimizando el uso del ancho de banda y habilitando servicios más eficientes para operadores y usuarios. En España, por ejemplo, operadores como MasOrange ya han implementado pruebas y lanzamientos de VoNR en su red 5G para potenciar el mercado de la voz.

https://www.agora-burgos2025.es/en/programa

Innovación educativa en el congreso Ágora Burgos 2025 |

#AgoraBurgos 2025

#AgoraBurgos2025

Entre…
Lo que hay que aprender
Lo que quiero aprender
Lo que creo que aprendo
Lo que aprendo
Lo que quiero entender
Lo que creo entender
Lo que entiendo
Lo que quiero aplicar
Lo que creo aplicar
Hay 10 posibilidades de que hayamos tenido errores en el aprendizaje…

Pedto … Peissoft

¿Qué es KNIME y cuál es su potencial?

KNIME (Konstanz Information Miner) es una plataforma de análisis de datos de código abierto que permite realizar tareas complejas de ciencia de datos de manera visual y sin necesidad de programar extensamente.

Se basa en un entorno de flujo de trabajo (workflow) intuitivo, donde los usuarios pueden arrastrar y soltar nodos para procesar datos, modelar y visualizar resultados. Esto la convierte en una herramienta poderosa para democratizar el análisis de datos, permitiendo que tanto expertos en datos como usuarios no técnicos accedan a capacidades avanzadas.

Características principales:

• Interfaz visual y drag-and-drop: Facilita la manipulación de datos, su integración y transformación (ETL: Extract, Transform, Load) sin escribir código, lo que acelera el desarrollo de proyectos.
• Herramientas de machine learning y análisis: Incluye algoritmos predictivos, funciones estadísticas y matemáticas, así como soporte para IA generativa y visualizaciones interactivas como gráficos, dashboards y mapas de calor.
• Integración y extensibilidad: Se conecta con bases de datos, herramientas como Python, R, Tableau o Apache Spark, y permite la colaboración en equipo mediante flujos de trabajo reutilizables y reproducibles.
• Seguridad y escalabilidad: Mantiene datos sensibles seguros y soporta despliegues en entornos empresariales, desde prototipos hasta producción.

Potencial y aplicacionesEl verdadero potencial de KNIME radica en su capacidad para transformar procesos de datos en organizaciones de cualquier tamaño. Por ejemplo:

• En ciencia de datos y IA: Permite construir modelos de machine learning end-to-end, desde la preparación de datos hasta el despliegue, reduciendo el tiempo de desarrollo en un 50-70% en comparación con herramientas tradicionales.
• Automatización y reporting: Ideal para blending de datos, generación de informes automáticos y workflows repetitivos en sectores como finanzas, salud, marketing y manufactura, donde se procesan grandes volúmenes de datos diariamente.
• Educación y colaboración: Su naturaleza amigable fomenta el aprendizaje continuo y el trabajo en equipo, permitiendo compartir insights de forma segura y auditable.
• Innovación empresarial: Empresas lo usan para prototipar rápidamente ideas de IA, optimizar cadenas de suministro o personalizar experiencias de cliente, todo mientras se mantiene la soberanía de los datos.

KNIME no solo acelera la innovación en análisis de datos, sino que empodera a equipos diversos para extraer valor de sus datos de manera eficiente y ética. Si eres principiante, empieza con su versión gratuita; para usos avanzados, explora extensiones comerciales. Su comunidad activa y actualizaciones constantes (como las de 2024) aseguran que siga evolucionando con las tendencias en IA y big data.

Badges https://www.credly.com/organizations/knime/badges

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Comparación entre KNIME y TableauKNIME y Tableau son herramientas potentes en el ámbito del análisis de datos y la inteligencia empresarial (BI), pero difieren en enfoque: KNIME es una plataforma de código abierto orientada a flujos de trabajo analíticos completos y machine learning, mientras que Tableau destaca en visualización de datos intuitiva y dashboards interactivos. A continuación, una comparación detallada basada en revisiones y análisis actualizados al 2025, destacando características clave, precios, calificaciones de usuarios y casos de uso.Tabla de Comparación Principal

Aspecto	KNIME Analytics Platform	Tableau
Enfoque Principal	Análisis end-to-end, ETL, machine learning y big data con flujos visuales drag-and-drop. Soporte para datos estructurados/no estructurados (e.g., PDF, JSON, imágenes). Integraciones con Python, R, Spark.	Visualización de datos, dashboards interactivos y analítica avanzada con IA (e.g., Einstein CoPilot). Conexiones a fuentes como Salesforce, Google Analytics, Excel.
Características Destacadas	+1,800 workflows prebuilt; procesamiento distribuido; validación de modelos (AUC, R²); visualizaciones básicas (gráficos de calor, scatter plots).	Gráficos versátiles, animaciones, geospatial analytics; Tableau Prep para limpieza; notificaciones móviles y licencias por rol (Creator, Explorer, Viewer).
Precios (2025)	Freemium: Core gratis; extensiones desde €99/mes por usuario. Sin límites de datos.	Desde $15/usuario/mes (Viewer); $42 (Explorer); $70 (Creator). Despliegue en cloud o on-premise.
Calificaciones de Usuarios	4.4/5 en funcionalidad; 4.5/5 en facilidad de uso; 89% recomendación (236 reseñas).	4.5/5 en funcionalidad; 4.1/5 en facilidad de uso; 88% recomendación (10,994 reseñas).
Pros	– Gratuito y escalable para big data. – Intuitivo para pipelines complejos. – Alta flexibilidad en integraciones.	– Excelente en visualizaciones personalizadas (98% de usuarios lo alaban). – Fácil conexión a datos en tiempo real. – Soporte móvil y AI para insights rápidos.
Contras	– Visualizaciones primitivas y lentas con grandes volúmenes (95% reportan lentitud). – Curva de aprendizaje técnica; soporte limitado.	– Costoso para equipos grandes. – Rendimiento lento con datos masivos (71% lo menciona). – Menos enfocado en ETL avanzado sin add-ons.
Despliegue	On-premise, cloud (Azure), open-source.	Cloud (Tableau Online), Server; móvil (iOS/Android).

Casos de Uso Recomendados

• Elige KNIME si: Necesitas análisis profundo y personalizable, como modelado predictivo, procesamiento de big data o workflows colaborativos gratuitos. Ideal para data scientists en entornos técnicos, como finanzas o manufactura, donde la soberanía de datos y la integración con herramientas como Spark son clave.
• Elige Tableau si: Priorizas visualizaciones impactantes y dashboards para toma de decisiones rápidas. Perfecto para equipos de negocio en retail, salud o marketing, que requieren conexiones fáciles a datos estructurados y sharing móvil, aunque implique mayor inversión.

En general, Tableau lidera en visualización y usabilidad para usuarios no técnicos, con un mercado más maduro (39.65% share en predictive analytics vs. 1.03% de KNIME), pero KNIME ofrece mayor valor por costo en escenarios analíticos avanzados y abiertos. Si tu equipo es mixto, considera híbridos (e.g., KNIME para ETL + Tableau para viz).

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Aplicaciones de KNIME en el Sector Salud, con Énfasis en Ingeniería de la SaludKNIME, como plataforma de análisis de datos visual y de código abierto, tiene un gran potencial en el ámbito de la salud, particularmente en grados como Ingeniería de la Salud (o Ingeniería Biomédica/Informática en Salud), donde se integran herramientas de datos para modelado, simulación y optimización de procesos clínicos y biomédicos. Su enfoque en flujos de trabajo drag-and-drop facilita la colaboración entre ingenieros, científicos de datos y profesionales médicos, permitiendo manejar datos sensibles (cumpliendo con regulaciones como HIPAA o GDPR) y escalar análisis con integraciones como Spark para big data. A continuación, detallo aplicaciones clave, basadas en casos reales y estudios actualizados al 2025, organizadas en una tabla para mayor claridad.Tabla de Aplicaciones Principales

Aplicación	Descripción	Relevancia en Ingeniería de la Salud	Ejemplo Práctico
Predicción de Enfermedades y Modelado Predictivo	Uso de machine learning (e.g., Random Forest) para predecir riesgos de diabetes, enfermedades cardíacas, asma, trastornos renales o cáncer de piel a partir de datos de pacientes.	En ingeniería, se aplica en el diseño de sistemas de monitoreo predictivo para dispositivos médicos o wearables, optimizando algoritmos para alertas en tiempo real.	Modelos en KNIME para análisis de datos clínicos, reduciendo falsos positivos en diagnósticos.
Análisis de Imágenes Médicas y Diagnóstico por IA	Procesamiento de imágenes como rayos X para detección de COVID-19 o patologías mediante deep learning sin código intensivo.	Ideal para ingenieros biomédicos en el desarrollo de software para escáneres o IA en radiología, integrando con herramientas como Python para validación de modelos.	Flujos de trabajo codeless para datasets de rayos X torácicos, mejorando precisión diagnóstica en entornos hospitalarios.
Gobernanza y Calidad de Datos Clínicos	Validación, trazabilidad y estandarización de datos para mejorar la integridad en bases de datos de salud.	En grados de ingeniería de la salud, se usa para diseñar pipelines seguros de ETL (Extract, Transform, Load) en sistemas de información hospitalaria (HIS).	Implementación de data lineage en KNIME para rastrear modificaciones en datos de pacientes, asegurando cumplimiento normativo.
Automatización en Investigación Biomédica y GenAI	Integración de LLMs y vector stores para automatizar búsquedas en PubMed o análisis genómicos.	Facilita prototipos en ingeniería para descubrimiento de fármacos o simulación de terapias personalizadas, combinado con modelado 3D o simulaciones.	Wave Life Sciences usa KNIME con GenAI para acelerar investigación en biotecnología, procesando literatura científica y datos experimentales.
Monitoreo y Dosificación Personalizada	Cálculos para dosificación de medicamentos (e.g., vancomicina) o monitoreo renal/TPN (nutrición parenteral total).	Aplicado en ingeniería para optimizar algoritmos en infusiones inteligentes o dispositivos IoT médicos, con énfasis en escalabilidad.	Soluciones data-driven para ajustes en tiempo real en UCI, integrando datos de sensores.
Gestión de Datos en Enfermedades Raras	Construcción de “maestros de datos” para integrar fuentes heterogéneas en enfermedades raras.	En contextos educativos, se enseña para ingenieros en el diseño de plataformas colaborativas para ensayos clínicos.	Alexion Pharmaceuticals usa KNIME para unificar datos clínicos, facilitando análisis epidemiológicos.
Análisis Integrado con Big Data (e.g., Snowflake)	Almacenamiento y análisis distribuido de volúmenes masivos de datos de salud.	Relevante para ingenieros en el manejo de big data en epidemiología o genómica a escala, usando Spark para procesamiento paralelo.	Desafíos en salud resueltos mediante KNIME + Snowflake para insights en tiempo real en organizaciones grandes.

Estas aplicaciones no solo aceleran procesos (reduciendo tiempos de desarrollo en un 50-70%), sino que promueven la reproducibilidad y la colaboración en entornos académicos o profesionales. En un grado de Ingeniería de la Salud, KNIME se integra en cursos de bioinformática o sistemas de decisión clínica, permitiendo proyectos como simular impactos de intervenciones o analizar datos de wearables.

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