Consiste en crear un repositorio centralizado donde se almacenan datos brutos y sin procesar provenientes de diversas fuentes, como bases de datos, registros de eventos, redes sociales, entre otros.
Estos datos se capturan y almacenan de forma escalable y flexible, permitiendo su procesamiento y análisis posterior.
Definimos la arquitectura adecuada, selección de herramientas de almacenamiento y gestión de datos, y diseñamos flujos de datos y metadatos para garantizar la calidad y seguridad de la información.
Además, podemos aplicar técnicas de procesamiento distribuido y análisis en tiempo real para obtener conocimientos y tomar decisiones basadas en los datos almacenados en el Data Lake.
Queremos integrar todos nuestros datos, incluido big data, con nuestro almacenamiento de datos
Estamos tratando de predecir cuándo nuestros clientes cambian
Estamos tratando de obtener información de nuestros dispositivos en tiempo real
Diseñamos y desarrollamos un sistema robusto y eficiente para procesar, transformar y gestionar grandes volúmenes de datos. Esto implica la extracción de datos de diversas fuentes, su limpieza y transformación para garantizar la calidad y coherencia, y su carga en un almacén de datos o Data Warehouse.
Además, se establecen procesos automatizados para la integración y consolidación de datos, así como la implementación de mecanismos de seguridad y control de acceso.
Nuestras implementaciones también incluyen la configuración de herramientas y tecnologías adecuadas, como ETL (Extract, Transform, Load), Big Data y Cloud Computing, para garantizar un flujo eficiente y escalable de datos a lo largo del proceso.
Transformación y almacenamineto
Procesamiento y limpieza
Entrega y análisis
Utilización tecnologías y enfoques innovadores para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Se utilizan plataformas de almacenamiento en la nube y arquitecturas escalables que permiten el procesamiento y análisis de datos en tiempo real. Además, se adoptan técnicas de modelado de datos flexibles, como el esquema en estrella o en copo de nieve, para facilitar consultas y análisis complejos.
También incluímos la integración de datos provenientes de diversas fuentes, tanto estructuradas como no estructuradas, y la implementación de soluciones de seguridad y gobernanza de datos. Asimismo, se utilizan herramientas de visualización y análisis de datos avanzadas para obtener insights valiosos y tomar decisiones informadas.
Involucramos la creación de representaciones gráficas y visuales de los datos para facilitar su comprensión y análisis.
Se utilizan herramientas y tecnologías como tableros interactivos y gráficos dinámicos para presentar datos de manera clara y concisa. Se seleccionan los tipos de visualizaciones adecuados, como gráficos de barras, líneas o dispersión, según el objetivo y el tipo de datos.
Aplicamos principios de diseño visual y se utilizan colores, formas y tamaños para resaltar patrones y tendencias en los datos. La implementación de visualización de datos también implica la incorporación de interactividad y capacidad de exploración para que los usuarios puedan realizar análisis ad hoc y descubrir información relevante. Se considera la accesibilidad y la compatibilidad con diferentes dispositivos para garantizar una experiencia óptima para los usuarios.