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10 MEJORES SISTEMAS DE DISEÑO PARA 2019

3 de agosto de 2019 Deja un comentario

Si es recién iniciado y comienza a crear su propio sistema de diseño, un poco de inspiración visual puede ser de gran ayuda. Es por eso que en esta publicación, hemos reunido los 10 mejores sistemas de diseño de marcas de fama mundial.

Un sistema de diseño ayuda a todos en su negocio a mantener la consistencia de la marca. Es una colección de pautas que explica cómo deben usarse sus activos de marca en la comunicación diaria y los esfuerzos de marketing.

Un sistema de diseño generalmente consta de pautas generales de marca, uso de color, tono y voz de marca, tipografía, patrones y cualquier otro elemento visual que ayude a transmitir los principios de su marca. Úselos como inspiración y material de aprendizaje para ayudarle a crear un sistema de diseño coherente para su propio negocio y marca.

1. Material

 

Material es un sistema de diseño moderno desarrollado por Google. El sistema de diseño en sí mismo es un tesoro de guías y herramientas útiles que pueden ser utilizadas por los desarrolladores de aplicaciones para diseñar una aplicación que se adhiera al estilo Material, así como a cualquier otra persona que quiera crear un diseño moderno. Encontrará un selector de paleta de colores, pautas de tipografía, mejores prácticas de diseño de iconos, la capacidad de crear un tema de material oscuro y mucho más.

2. Fluent

 

El sistema de diseño Fluent fue desarrollado por Microsoft y su objetivo es crear simplicidad y coherencia a través de sistemas de diseño abiertos desarrollados para todas las plataformas. Se centra en unir los fundamentos del diseño basado en principios, la innovación tecnológica y las necesidades del cliente. El sistema se basa en cinco componentes clave: luz, profundidad, movimiento, material y escala. También establece pautas para desarrollar aplicaciones para dispositivos Windows, Android e iOS.

3. Shopify Polaris

 

Shopify Polaris se desarrolló para que todos los comerciantes de Shopify pudieran disfrutar de una gran experiencia y beneficiarse de un hermoso diseño de tienda. Este sistema de diseño tiene pautas para elaborar cada parte de la experiencia Shopify; desde pantallas de administración hasta experiencia de producto y varias aplicaciones para Shopify. Cubre el contenido, los componentes, el diseño y las pautas de patrones. También encontrará enlaces útiles a herramientas de terceros que pueden servir de inspiración o ayudarle a aprender cómo diseñar de manera efectiva para Shopify.

4. Mailchimp

 

Mailchimp siempre se cita como uno de los mejores ejemplos de una guía de voz y tono de marca detallada de la compañía, pero también tienen un sistema de diseño bastante completo que se centra en una biblioteca de patrones. Puede encontrar pautas detalladas para colores, botones, mensajes de alerta y cualquier otro aspecto de su plataforma de marketing. Además, las pautas tienen muchos ejemplos y explicaciones que desglosan los conceptos más importantes.

5. Atlassian

 

Atlassian es una compañía de software australiana más conocida por su aplicación de seguimiento de problemas, Jira. Su sistema de diseño describe no solo cómo usar su logotipo, colores de marca, fuentes y otros elementos de diseño, sino que también permiten que brille la personalidad de su marca. Con nombres de colores como Dragon’s Blood y Herky Jerky, es fácil ver por qué describen su estilo como audaz, optimista y práctico con un guiño.

6. Apple

 

El sistema de diseño de Apple está destinado a facilitar el diseño de aplicaciones y el conjunto de productos de Apple, pero hay mucho que aprender y admirar en su guía de estilo. Para empezar, puede descargar los íconos de SF que están destinados a complementar la fuente del sistema para los dispositivos de Apple. También encontrará pautas e instrucciones para el diseño de UX, haciendo que las aplicaciones y los accesorios sean más accesibles.

7. Lenguaje de diseño de IBM

 

El principio rector del sistema de diseño de IBM es crear vínculos. Su sistema de diseño va más allá de documentar sus pautas de estilo y el uso de activos de marca; También comparten su filosofía y una galería llena de ejemplos de su sistema de diseño en acción. El sistema de diseño en sí abarca colores, tipografía, logotipos, iconos, pictogramas, fotografía y movimiento.

8. AirBnB

 

AirBnB comparte una descripción completa de su sistema de diseño a través de una serie de artículos que profundizan sobre las decisiones detrás de cada elección de diseño, así como ejemplos prácticos de aplicación y lecciones aprendidas de ella. La característica principal de su lenguaje de diseño es que cada componente puede vivir por sí solo como una entidad separada e incluso evolucionar aún más, al mismo tiempo que es parte de una unidad cohesiva más grande, comparando su sistema de diseño con un organismo vivo que respira.

9. Uber

 

Uber describe su marca como una marca nueva y audaz, y su sistema de diseño hace un excelente trabajo al retratar esos principios. El sistema de diseño cubre la totalidad de las imágenes de su marca, desde el uso del logotipo hasta el color, la composición e incluso la fotografía y el movimiento. El sistema de diseño de Uber gira en torno a la elegante simplicidad y la recreación sutil de la famosa U siempre que sea posible.

10. Sistema de diseño Lightning

 

Por último, el sistema de diseño Lightning fue desarrollado por Salesforce como una forma de mantener todo unificado y de fácil acceso para cualquiera que diseñe para la plataforma. En lugar de centrarse en los píxeles, el sistema de diseño se centra en la lógica de la aplicación, la experiencia del usuario, las interacciones y los flujos. Encontrará pautas y ejemplos detallados que cubren no solo pautas de diseño sino también problemas de accesibilidad y planos de componentes.

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¿Qué es Data Sandbox?

7 de noviembre de 2012 1 comentario

Data Sandbox, en el contexto de grandes volúmenes de datos, es una plataforma escalable y de desarrollo utilizada para explorar ricos conjuntos de información de una organización a través de la

A multi-node Hadoop cluster

A multi-node Hadoop cluster (Foto crédito: Wikipedia)

interacción y la colaboración. Esto permite a una empresa darse cuenta de su valor real de la inversión en grandes volúmenes de datos.

Data Sandbox es principalmente explorada por equipos científicos de datos que se obtienen a partir de plataformas Sandbox independientes, datamarts analíticas o particiones lógicas en los almacenes de datos empresariales. Los datos en las plataformas Sandbox proporcionan la computación necesaria para los científicos para hacer frente a las cargas de trabajo de datos analíticos típicamente complejos.

Data Sandbox incluye grandes unidades centrales de procesamiento en paralelo, memoria de gama alta, el almacenamiento de alta capacidad y la capacidad de E / S y por lo general separa la experimentación de los datos y los entornos de producción de base de datos en almacenes de datos.

IBM Netezza 1000 es un ejemplo de una plataforma de recinto de seguridad de datos que es un mercado analítico de datos independiente. Un ejemplo de una partición lógica en un almacén de datos empresariales, que también sirve como una plataforma de datos Sandbox, es el IBM Smart Analytics System. Un cluster Hadoop como IBM InfoSphere BigInsights Enterprise Edition. se incluye también en esta categoría.

Sandbox Big Data es donde se desarrolla la propiedad intelectual de suma importancia – los modelos analíticos avanzados – que la inteligencia extrae de otra manera incipientes de contenido. La escalabilidad Sandbox es fundamental, pero es una potencia más que sólo prima. También necesita la capacidad de soportar el alcance cada vez mayor de proyectos esenciales que caen bajo el paraguas estratégico de grandes volúmenes de datos. Hoy sus necesidades Sandboxing puede girar en torno a análisis estadísticos tradicionales, minería de datos y modelos de predicción, pero puede estar moviéndose rápidamente en Hadoop / MapReduce, R, geoespacial, la manipulación de la matriz, el procesamiento del lenguaje natural, análisis de los sentimientos, y otros tipos de uso intensivo de recursos de procesamiento de datos grandes.

Para evitar que se ahogue en la vertiginosa variedad de proyectos de datos grandes, el Sandboxing plataforma-como IBM Netezza Analytics—debe incrustar completas librerías extensibles de algoritmos reutilizables y modelos de análisis avanzados. ¿Su plataforma Sandboxing le permite conectar también en sus propias bibliotecas o las de un vendedor analítico preferido? ¿Proporciona un entorno de desarrollo integrado con herramientas de modelado preenvasados, conectores y adaptadores de lenguaje que el equipo puede estandarizar a acelerar sus geográficamente amplios programas de desarrollo de grandes de datos? ¿Viene de un proveedor que ofrece una amplia gama de mejores herramientas, como IBM SPSS Modeler, para satisfacer todas sus necesidades de desarrollo? ¿Y ese vendedor proporciona un mundo-clase de datos de gran capacidad profesional de los servicios, tales como IBM Business Analytic and Optimization, para complementar, ampliar y arrancar su práctica interna de gran desarrollo de los datos?

La elección de Sandbox es tan importante como su compromiso con una plataforma operativa de datos grande. Las personas con talento son su recurso más preciado. Sandbox es donde los desarrolladores de datos más grandes se pasan la mayor parte de sus horas productivas. Si no les proporcionan la escalabilidad que necesitan para manejar un número creciente de puestos de trabajo, estará malgastando su tiempo como los que hacen cola para acceder al procesamiento limitado y recursos de almacenamiento. Del mismo modo, si no tienen acceso a una plataforma común Sandboxing con una rica biblioteca de algoritmos y modelos, va a hacer que sea difícil para ellos poner en común su experiencia en proyectos comunes usando herramientas comunes.

Así que cuando se trata de desarrollo de datos grandes, no se olvide de pensar dentro de Sandbox, y para crecer y profundizar ese recurso compartido como las necesidades de su organización evolucione.

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17 de enero de 2011 Deja un comentario
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