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¿Qué es Big Data?

El término “Big Data” hace referencia a conjuntos de datos que deben ser procesados con aplicaciones informáticas especiales capaces de gestionar un gran flujo de datos. También llamados “macrodatos” o “datos masivos”, se caracterizan por su gran volumen, complejidad y velocidad de crecimiento, características que deben ser gestionadas con distintas herramientas que permitan procesar dichos datos y convertirlos en información relevante.

¿Qué ofrecemos con el servicio de Consultoría Big Data?

En LIS Data Solutions ofrecemos servicios de consultoría de procesamiento de datos masivos, gestión de múltiples fuentes de datos y generación de información relevante que pueda ayudar en los procesos de toma de decisiones o analítica avanzada de casos de negocio (Business Intelligence)

Integramos múltiples orígenes y tipos de datos, incluyendo bases de datos relacionales, archivos de texto, datos adquiridos desde dispositivos del internet de las cosas (IoT) y fuentes de datos abiertos para generar cuadros de mando significativos para los casos de negocios planteados por su empresa.

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¿Cómo implementamos una solución?

La creación de una solución de Big Data pasa por varias fases desde el planteamiento del proyecto hasta su culminación:

Análisis del caso: a través del contacto directo con los actores involucrados en los procesos se realiza un análisis de requerimientos, se levantan casos de uso e identifican fuentes de datos.

Propuesta: Se presenta una propuesta basada en el análisis previo, definiendo funcionalidades, arquitectura y fases del proyecto.

Piloto funcional: Un piloto funcional es generado con las funcionalidades básicas, de modo que pueda ser evaluado su funcionamiento mientras se desarrollan las funcionalidades avanzadas.

Implantación de la solución: La solución es desplegada en el entorno de producción una vez finalizados todos los hitos del proyecto.

Ajuste fino: Posterior a la implantación se pueden realizar ajustes y mejoras a la solución, dependiendo de la demanda del cliente. El ajuste fino permite agregar nuevas funcionalidades, mantener la solución actualizada y libre de fallos, asegurando así su funcionamiento óptimo.

Tecnologías Big Data utilizadas

Diversas tecnologías pueden ser utilizadas para la gestión y procesamiento de datos masivos, entre las cuales se encuentran las siguientes:

Apache Hadoop como plataforma de almacenamiento y procesamiento de datos de gran volumen.
Apache Spark para procesamiento distribuido de datos.
Apache Kafka para mensajería y manipulación de datos en tiempo real.

Apache Cassandra y MongoDB para almacenamiento distribuido.

Casos de éxito de Big Data

Rise Up Data Pro en Volkswagen Navarra 

Arquitectura escalable para análisis de datos masivos de robots, detección de anomalías y mantenimiento predictivo. Basado en Apache Kafka, desarrollado en Python y utilizando Grafana como herramienta de visualización, esta herramienta es capaz de proveer analítica de datos casi en tiempo real del desempeño de robots industriales.

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