Skip links

Soluciones y Servicios de Big Data

Principales Servicios de Big Data

Ingestión de Datos
Business Intelligence

Ingestión de Datos

Gracias a nuestro conocimiento y expertise, podemos ayudarle a descubrir fuentes potenciales de data y a construir un procesos robustos de Ingestión de datos para recopilar, ingerir y administrar múltiples fuentes de datos.

La ingestión de datos es un proceso mediante el cual los datos se transladan desde una o multiples recursos digital a un destino individual donde se pueden almacenar y analizar con más precisión. 

Optimizacion de la informacion.
Business Intelligence

Optimizacion de la informacion. 

Los datos pueden estar en diferentes formatos y provenir de varias origines, incluidos RDBMS, otros tipos de bases de datos, depósitos S3 o archivos CSV. 

Dado que los datos provienen de diferentes lugares, deben pulirse y transformarse de una manera que le permita analizarlos junto con los datos de otras fuentes. De lo contrario, sus datos son como un montón de piezas de un rompecabezas que no encajan.

Existen varios modelos de ingesta de datos, en tiempo real, en lotes o en mediante un proceso que combine antes metodos (esto se conoce como arquitectura lambda). Durante la ingesta de datos en lotes, estos se importan en intervalos programados regularmente. Esto puede resultar muy útil cuando se tienen multiples procesos que se ejecutan de acuerdo a un programa, como informes que se ejecutan diariamente a una hora específica. 

La importación de Big Data en tiempo real es útil cuando la información recopilada es muy urgente, como los datos de una red eléctrica que deben monitorearse a cada segundo. Por supuesto, también puede se ingerir datos utilizando una arquitectura lambda. 

Este enfoque intenta equilibrar los beneficios de los modos por lotes y en tiempo real mediante el uso del procesamiento por lotes para proporcionar vistas completas de los datos por lotes, mientras que también utiliza el procesamiento en tiempo real para proporcionar vistas de datos sensibles al tiempo.

BI Analisis
Business Intelligence

BI y análisis

Muchas empresas se pueden beneficiar de nuestro experiencia en Business Intelligence y el análisis para crear tablerosvisuales interactivos y de autogestion para manejar y visualizar sus datos y obtener información que le ayude a mejorar la toma de decisiones.

Aprovechamos las plataformas de BI populares o las fabricamos a medida para satisfacer las necesidades de la organización.

La presentación de informes de Big Data es una aspecto fundamental de la inteligencia de negocios y los tablero visuales son quizás la herramienta de BI mas arquetípica. Los tableros son aplicaciones de software que se encargan de reunir automáticamente todos los datos disponibles en cuadros y gráficos que dan una idea del estado inmediato de la empresa.

Aunque la inteligencia empresarial no les dice a los usuarios empresariales qué hacer o qué sucederá si toman un determinado curso, Business Intelligence tampoco se trata únicamente de generar informes. Por el contrario, BI ofrece una forma para que los ejecutivos examinen los datos de forma mas compresiva para descubrir tendencias y agilizar el proceso de obtención de la informacion, fusionar y consultar los datos mas relevantes para la toma de decisiones comerciales sólidas.

Por ejemplo, una empresa que quiere administrar mejor su cadena de suministro necesita capacidades de BI para determinar dónde se están produciendo retrasos y dónde existen variaciones dentro del proceso de envío. Esa empresa también podría usar la capacidad de BI para descubrir qué productos se retrasan con mayor frecuencia o qué modos de transporte están involucrados con mayor frecuencia en los retrasos.

BI Analisis
Business Intelligence

BI y análisis

Muchas empresas se pueden beneficiar de nuestro experiencia en Business Intelligence y el análisis para crear tablerosvisuales interactivos y de autogestion para manejar y visualizar sus datos y obtener información que le ayude a mejorar la toma de decisiones.

Aprovechamos las plataformas de BI populares o las fabricamos a medida para satisfacer las necesidades de la organización.

La presentación de informes de Big Data es una aspecto fundamental de la inteligencia de negocios y los tablero visuales son quizás la herramienta de BI mas arquetípica. Los tableros son aplicaciones de software que se encargan de reunir automáticamente todos los datos disponibles en cuadros y gráficos que dan una idea del estado inmediato de la empresa.

Aunque la inteligencia empresarial no les dice a los usuarios empresariales qué hacer o qué sucederá si toman un determinado curso, Business Intelligence tampoco se trata únicamente de generar informes. Por el contrario, BI ofrece una forma para que los ejecutivos examinen los datos de forma mas compresiva para descubrir tendencias y agilizar el proceso de obtención de la informacion, fusionar y consultar los datos mas relevantes para la toma de decisiones comerciales sólidas.

Por ejemplo, una empresa que quiere administrar mejor su cadena de suministro necesita capacidades de BI para determinar dónde se están produciendo retrasos y dónde existen variaciones dentro del proceso de envío. Esa empresa también podría usar la capacidad de BI para descubrir qué productos se retrasan con mayor frecuencia o qué modos de transporte están involucrados con mayor frecuencia en los retrasos.

Almacenamiento de datos
Business Intelligence

Almacenamiento de datos

Poseemos una experiencia en almacenamiento de datos incluye la ingeniería de almacenes de datos escalables y oceanos de datos para almacenar y recuperar informacion de forma efectiva.

 Gracias a nuestro conocimiento profundo en bases de datos, de múltiples tecnologías de almacenamiento de la informacion y modelos de bases de datos como Graph, Search, Columnar y Timeseries, podemos garantizale la mejor solución disponible para su caso y adaptar esta a sus necesidades para que los datos estén accesibles rápidamente y en el formato correcto.

Deben considerar que cualquier analisis de datos, requiere de procesos para mantener la seguridad y proteccion de la transferencia y almacenamiento de estos datos. Existes varios peligros en este proceso: ataques por parte de individuos malintencionados que buscan acceder a los datos de sus clientes, o existe el riesgo de pérdida de datos debido a fallas en la infraestructura, daños físicos, virus, e incluso datos formateados o almacenados incorrectamente.

 La seguridad de sus activos de Big Data más importantes es una de nuestras prioridades; proteger sus datos debe ser una de las principales prioridades de su organización. Existen varios procesos y acciones que como organizacion puede tomar para asegurarse el mayor nivel de proteccion de la informacion  y de sus métodos de almacenamiento de datos, si usted desea saber mas acerca de esto puede ponerse en contacto con nosotros.

 

 

Canalización de datos.
Business Intelligence

Canalización de datos.

Para administrar el volumen, la variedad y la velocidad de los datos, nuestros experimentados equipos de ingeniería de datos crean canalizaciones de datos monitorizados por controles de calidad integrados para procesar la circulacion de los datos (en tiempo real) o por lotes (históricos).

La canalización de datos se refiere a una serie de procesos de procesamiento de datos. Si los datos no se cargan inicialmente en la plataforma de Big Data, se asimilan al comienzo de la canalización. A continuacion se produce una multiples series de entrega y salida de la informacion hasta que se completa el proceso de transferencia. En algunos casos, se pueden ejecutar pasos independientes en paralelo.

Las canalizaciones de datos constan de tres elementos clave: una fuente, una transferencia, y el procesamiento final o destino. Las canalizaciones de datos permiten el flujo de estos desde una aplicación a un almacén de datos, desde un oceano de Big Data a una base de datos especifica para el análisis. Las canalizaciones de datos también pueden compartir origen y destino, de modo que la canalización consistirá únicamente en modificar el conjunto de datos. Cada vez que se procesan, o modifican datos entre el punto de partida y el de salida (o los puntos B, C y D), existe una canalización de datos.

A medida que las organizaciones buscan crear aplicaciones con bases de código pequeñas que tengan un propósito muy específico (este tipo de aplicaciones se denominan “microservicios”), están moviendo datos entre más y más aplicaciones, lo que hace que la eficiencia de las canalizaciones de datos sea una consideración fundamental en su planificación. y desarrollo. Los datos generados por una aplicación de Big Data pueden sumistrar multiples canalizaciones de datos.

Principales Soluciones de Big Data

 

Finanzas

Los macrodatos han cambiado fundamentalmente la industria financiera, en particular el comercio de acciones. La introducción de modelos de análisis cuantitativo ha marcado un cambio del comercio manual al comercio respaldado por tecnología.

Los primeros en adoptar esta tecnología fueron las grandes instituciones financieras y los fondos de cobertura. Ahora, los modelos cuantitativos se han convertido en el estándar.

Estos modelos analizan big data para predecir los resultados de ciertos eventos en el mundo financiero, tomar decisiones comerciales de entrada / salida precisas, minimizar el riesgo mediante el aprendizaje automático e incluso medir el sentimiento del mercado mediante la minería de opiniones.

Sanidad

La capacidad de mejorar la calidad de vida, brindar un tratamiento hiperpersonalizado al paciente y descubrir avances médicos hace que la industria de la salud sea un candidato perfecto para el big data. De hecho, la industria del cuidado de la salud es uno de los que más ha adoptado recientemente el análisis de big data.

Cómo se utilizan los macrodatos en la atención médica

En el sector de la salud, no se trata de aumentar las ganancias ni de encontrar nuevas oportunidades de productos, se trata de analizar y aplicar macrodatos de forma centrada en el paciente. Ya hay muchos buenos ejemplos de esto hoy:

En nuestro resumen de ejemplos de análisis predictivo, discutimos cómo AlayaCare analizó los macrodatos para predecir eventos de salud negativos que las personas mayores podrían experimentar en el hogar. El análisis redujo las hospitalizaciones y las visitas a urgencias en un 73% y en un 64% entre los pacientes con enfermedades crónicas.

Los grandes datos históricos de los proveedores de atención médica se pueden utilizar para identificar y analizar ciertos factores de riesgo en los pacientes. Esto es útil para la detección más temprana de enfermedades, lo que permite a los médicos y a sus pacientes actuar antes.

Los macrodatos pueden identificar las tendencias de las enfermedades en su conjunto basándose en datos demográficos, geográficos, socioeconómicos y otros factores.

Educación

El aprendizaje moderno apoyado por la tecnología se está alejando de lo que “pensamos” que funciona y más hacia lo que “sabemos” que funciona. A través de big data, los educadores pueden crear modelos de aprendizaje más personalizados en lugar de depender de marcos estandarizados y únicos para todos. Big data está ayudando a las escuelas a comprender las necesidades únicas de los estudiantes al combinar entornos de aprendizaje tradicionales con entornos en línea. Esto permite a los educadores seguir el progreso de sus estudiantes e identificar brechas en el proceso de aprendizaje.

De hecho, el big data ya se está utilizando en algunos campus universitarios para reducir las tasas de abandono mediante la identificación de factores de riesgo en los estudiantes que se están rezagando en sus clases.

 

Comercio

La industria minorista se ha vuelto digital y los clientes esperan una experiencia fluida desde el online hasta el ladrillo y mortero. El análisis de big data permite a las empresas minoristas proporcionar una variedad de servicios y comprender más a sus clientes.

Cómo se utilizan los macrodatos en el comercio minorista

Descubrirá que algunos de los casos de uso de macrodatos en el comercio minorista se asemejan mucho a los de los medios y el entretenimiento. Pero en el comercio minorista, está un poco más centrado en el ciclo de vida completo del cliente.

Amazon ha establecido el estándar de oro cuando se trata de aplicar big data para recomendaciones de productos basadas en búsquedas anteriores en su plataforma. Mediante el análisis predictivo, Amazon y otros minoristas pueden predecir con precisión lo que es probable que compre a continuación.

La previsión de la demanda es otra aplicación de big data. Por ejemplo, minoristas como Walmart y Walgreens analizan regularmente los cambios en el clima para ver cualquier patrón en la demanda de productos.

Los macrodatos son útiles para el control de crisis. Por ejemplo, en las retiradas de productos, los macrodatos ayudan a los minoristas a identificar quién compró el producto y les permite comunicarse en consecuencia.

 

Produccion Industrial

La gestión de la cadena de suministro y el big data van de la mano, por lo que la fabricación es una de las principales industrias que se beneficia del uso de big data.

Monitorear el desempeño de los sitios de producción es más eficiente con el análisis de big data. El uso de análisis también es extremadamente útil para el control de calidad, especialmente en proyectos de fabricación a gran escala.

El análisis de big data juega un papel clave en el seguimiento y la gestión de los gastos generales y la logística en varios sitios. Por ejemplo, poder medir con precisión el costo de las tareas del taller puede ayudar a reducir los costos laborales.

Luego está el software de análisis predictivo, que utiliza macrodatos de sensores conectados a equipos de fabricación. La detección temprana de fallas en el equipo puede salvar a los sitios de costosas reparaciones capaces de paralizar la producción.

 

 

Dejar comentario

× ¿Cómo puedo ayudarte?