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BIG ANALYTICS

Almacenaje de datos Data Lakes

¿Qué es el almacenaje de datos Data Lakes?

Convierte tu empresa en un negocio Data Centric con soluciones de almacenaje de datos Data Lakes que permitan almacenar de forma más coherente y rápida cualquier tipo de dato necesario para el conocimiento del negocio y de los clientes, permitiendo así disponer de todo el ecosistema analítico y generar conocimiento de forma altamente escalable y eficiente.

Sé rápido accediendo a tus datos en tiempo real. Prepara y comparte informes de datos de manera ágil para facilitar la toma de decisiones y realizar comparaciones concretas. Almacena tus datos en Datalakes para aprovechar mejor la información.

La integración de la información
Tener la información en un mismo espacio es algo que beneficia a cualquier organización. La conexión de diferentes herramientas y tener los datos conectados es el nuevo reto de era digital del Siglo XXI.

Soluciones para hacer despegar tu negocio

Consultoría técnica y de negocio

Guía y acompañamiento para determinar el camino adecuado para tus necesidades

Desarrollo de ETLs

Analiza la información proveniente
de uno o varios orígenes

Cuadros de mando

Cuenta con un espacio de trabajo unificado que te proporcione el dato real de tu compañía

Devops

Integra de forma efectiva
y personalizada el análisis de datos
con tu forma de trabajo habitual

Sincronización De Fuentes

Unifica tu forma de trabajo para consolidar
los datos desde diferentes puntos de salida

Integración de los sistemas de información

Ten una visión global de los sistemas
de información gracias al estudio del dato

Modelos de venta cruzada

Mejora la relación con los clientes,
aumentando los beneficios y fidelizándolos
gracias a la información

Unificación de visión de cliente

Conocer a tus clientes te aportará
una ventaja estratégica ante la competencia

Análisis de fuentes

Conecta distintas fuentes de datos y llega más información

Creación de warehouse

Recolecta y analiza datos provenientes
de múltiples fuentes heterogéneas
a través de una plataforma

Analytics

Analiza tus datos para tomar decisiones estratégicas y aumentar el volumen de negocio

Arquitectura cloud

Combina y construye en la nube,
ten tus datos a mano en cualquier momento

Datos estadísticos agregados

Aprovecha los datos sea cual sea
su fuente o su ciclo de vida

Sistemas inteligentes de previsión

Anticípate al mercado y a tus clientes
conociendo tus datos y su evolución

Automatización de campañas

Gracias a la información obtenida
podemos robotizar procesos para
optimizar recursos y tiempo

Proyectos que avalan nuestro éxito en almacenaje de datos Data Lakes

Adidas
Aplicación web para facilitar la planificación estratégica y automática de la entrega de stock de productos Adidas para El Corte Inglés.
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AXA
Desarrollo e implementación Datalake para la explotación y enriquecimiento de la información comercial y de cliente.
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PSN
Herramienta online integrada con sus propios sistemas de comunicaciones y comerciales, para visualizar información de forma ágil y detallada.
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Mango
Análisis y segmentación de clientes con una visión unificada y la posibilidad de exportar para la realización de diferentes acciones.
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¿Quieres saber más sobre almacenaje de datos Data Lakes?

Un Data Lake es una arquitectura de almacenamiento de datos que permite almacenar grandes volúmenes de datos en su forma original, sin estructurar y de diversas fuentes. A diferencia de los sistemas de almacenamiento tradicionales, los Data Lakes no requieren una estructura predefinida para los datos, lo que permite una mayor flexibilidad en el análisis y procesamiento posterior.

Almacenamiento de datos en bruto

Los Data Lakes permiten almacenar datos en su formato original, incluyendo datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Esto incluye archivos de texto, imágenes, videos, registros de eventos, datos de sensores y más. El objetivo es capturar todos los datos disponibles, independientemente de su estructura o formato.

Escalabilidad y capacidad de almacenamiento

Los Data Lakes están diseñados para manejar grandes volúmenes de datos, desde terabytes hasta petabytes e incluso más. Utilizan tecnologías de almacenamiento distribuido y escalable, como Hadoop Distributed File System (HDFS) o sistemas de almacenamiento en la nube, que permiten almacenar y procesar grandes cantidades de datos de manera eficiente.

Estructura flexible

A diferencia de las bases de datos tradicionales, los Data Lakes no requieren una estructura de datos predefinida. Los datos se almacenan tal como son, lo que permite agregar nuevos datos sin necesidad de ajustar la estructura existente. Esto proporciona flexibilidad para explorar y analizar diferentes tipos de datos sin restricciones.

Diversidad de fuentes de datos

Los Data Lakes pueden integrar datos de diversas fuentes, como bases de datos relacionales, sistemas transaccionales, redes sociales, aplicaciones web, registros de servidores, sensores y más. Esto permite una visión completa y holística de los datos de una organización, lo que puede revelar relaciones y patrones ocultos.

Procesamiento y análisis

Los Data Lakes ofrecen un entorno propicio para realizar análisis de datos a gran escala. Utilizando herramientas de procesamiento distribuido, como Apache Spark o Hadoop, los datos pueden ser procesados y analizados en paralelo, lo que acelera el tiempo de respuesta en comparación con los enfoques tradicionales.

Data governance y seguridad

Los Data Lakes requieren una estrategia sólida de gobierno de datos para garantizar la calidad, integridad, privacidad y seguridad de los datos almacenados. Esto implica establecer políticas y controles para el acceso, la autorización, la gestión de
metadatos y la protección de los datos sensibles.

Integración con herramientas analíticas

Los Data Lakes pueden integrarse con diversas herramientas de análisis y visualización, como lenguajes de programación (Python, R), herramientas de inteligencia de negocios (BI) y sistemas de aprendizaje automático (machine learning). Esto permite realizar análisis avanzados y descubrir conocimientos valiosos a partir de los datos almacenados.

Es importante tener en cuenta que el éxito de un Data Lake depende de una planificación adecuada, una gestión efectiva de datos y el uso de herramientas y tecnologías apropiadas para el procesamiento y análisis de datos.