{"id":1398,"date":"2018-11-30T17:41:52","date_gmt":"2018-11-30T17:41:52","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2018\/11\/30\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/"},"modified":"2022-08-01T15:46:42","modified_gmt":"2022-08-01T15:46:42","slug":"logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/","title":{"rendered":"Log\u00edstica: BIG DATA vs Consultor\u00eda tradicional"},"content":{"rendered":"<p><strong>Big Data <\/strong>es una expresi\u00f3n que indica cualquier <strong>cantidad voluminosa de datos<\/strong> estructurados, semiestructurados y no estructurados. M\u00e1s en general, Big Data se refiere al conjunto de t\u00e9cnicas utilizadas para el procesamiento y el an\u00e1lisis de esos datos, con el objetivo de extraer informaci\u00f3n <strong>utilizable<\/strong> y <strong>rentable<\/strong> para las compa\u00f1\u00edas.<\/p>\n<p>Sin embargo y a pesar del ruido que est\u00e1 generando, <strong>no todo es Big Data<\/strong>. Hay que resistir la tentaci\u00f3n de aplicar tecnolog\u00edas \u201cde moda\u201d si no se justifica, y <strong>tener clara la diferencia entre<\/strong> conceptos como <strong>Big Data<\/strong>, <strong>Machine Learning<\/strong>, <strong>Business Intelligence<\/strong>, <strong>Business Analytics<\/strong>. Son conceptos diferentes, aunque muchas veces complementarios.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/big_data_consultoria_tradicional.jpg\" sizes=\"(max-width: 720px) 100vw, 720px\" srcset=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/big_data_consultoria_tradicional.jpg 720w, https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2018\/11\/big_data_consultoria_tradicional-300x104.jpg 300w\" alt=\"\" width=\"720\" height=\"250\" \/><\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-6a05b0f147ee8\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input aria-label=\"Toggle\" aria-label=\"item-6a05b0f147ee8\"  type=\"checkbox\" id=\"item-6a05b0f147ee8\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/#%C2%BFCuando_tiene_sentido_hablar_de_Big_Data\" title=\"\u00bfCu\u00e1ndo tiene sentido hablar de Big Data?\">\u00bfCu\u00e1ndo tiene sentido hablar de Big Data?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/#%C2%BFNecesito_BIG_Data\" title=\"\u00bfNecesito BIG Data?\">\u00bfNecesito BIG Data?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/#Si_soy_una_PYME_%C2%BFel_Big_Data_es_para_mi\" title=\"Si soy una PYME, \u00bfel Big Data es para m\u00ed?\">Si soy una PYME, \u00bfel Big Data es para m\u00ed?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/#%C2%BFPor_que_elegir_la_solucion_BIG_Data_de_LIS-Solutions\" title=\"\u00bfPor qu\u00e9 elegir la soluci\u00f3n BIG Data de LIS-Solutions?\">\u00bfPor qu\u00e9 elegir la soluci\u00f3n BIG Data de LIS-Solutions?<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFCuando_tiene_sentido_hablar_de_Big_Data\"><\/span><strong>\u00bfCu\u00e1ndo tiene sentido hablar de Big Data?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>\u00a0<\/strong>Tradicionalmente, los datos se almacenan en arquitecturas centralizadas, mientras que el <strong>Big Data se sirve de arquitecturas distribuidas<\/strong>, dividiendo el bloque de datos en porciones m\u00e1s peque\u00f1as y repartiendo la tarea de computaci\u00f3n en diferentes ordenadores, comunicados entre s\u00ed.<\/p>\n<p>La computaci\u00f3n distribuida permite en el caso de grandes vol\u00famenes de datos:<\/p>\n<ul>\n<li>Conseguir <strong>mejores prestaciones.<\/strong><\/li>\n<li>Realizar tareas de an\u00e1lisis con <strong>menores costos.<\/strong><\/li>\n<li>Conseguir <strong>escalabilidad<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>El Big Data tiene fundamento cuando se dan las siguientes condiciones:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Variedad<\/strong>. Los datos proceden de varias fuentes diferentes, a menudo incoherentes entre s\u00ed: ERPs, CRMs, SGAs, archivos Excel, se\u00f1ales GPS, m\u00f3viles, etc. En el procesamiento, es necesario hacer que los datos puedan \u201chablar\u201d entre s\u00ed.<\/li>\n<li><strong>Volumen<\/strong>. Big Data habla de cantidades grandes, muy grandes, tan grandes que no pueden ser gestionadas por un ordenador, del orden de petabytes de datos (1 petabyte = 10<sup>15 <\/sup>bytes).<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"padding-left: 30px;\"><strong>No entra<\/strong> dentro de \u201cBig Data\u201d la <strong>informaci\u00f3n sobre clientes, proveedores, pedidos, etc.<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Veracidad<\/strong>. Datos de m\u00faltiples fuentes y en grandes cantidades deben ser revisionados para controlar su integridad (vale el principio <strong>garbage in\/garbage out<\/strong>: la calidad de la salida depende de la calidad de la entrada).<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">El procesamiento de Big Data implica la eliminaci\u00f3n de errores o incertidumbres en los datos, cosa que se hace en la fase de Transformaci\u00f3n del proceso de ETL.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Velocidad<\/strong>. Se habla de Big Data cuando la inmediatez del an\u00e1lisis juega un papel decisivo. Se aplica a an\u00e1lisis de datos en tiempo real, por ejemplo para el control de instalaciones con sensores recopilando informaci\u00f3n en continuo y necesidad de tiempos de respuesta muy cortos.<\/li>\n<\/ul>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Integracin-fuentes-de-datos.png\" sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" srcset=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Integracin-fuentes-de-datos.png 600w, https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/Integracin-fuentes-de-datos-300x212.png 300w\" alt=\"\" width=\"600\" height=\"423\" \/><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFNecesito_BIG_Data\"><\/span><strong>\u00bfNecesito BIG Data?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>\u00a0<\/strong>La respuesta es s\u00ed si quieres aprovechar <strong>fuentes de datos diferentes<\/strong> (Volumen + Variedad) o quieres analizar en <strong>tiempo real<\/strong> (Velocidad) la evoluci\u00f3n de las variables para mejorar tu negocio.<\/p>\n<p>Unos ejemplos:<\/p>\n<ul>\n<li>para tener en cuenta las <strong>variables meteorol\u00f3gicas<\/strong> y cruzarlas con los datos de <strong>venta del a\u00f1o anterior<\/strong> para <strong>ajustar la predicci\u00f3n de la demanda, optimizar\u00a0<\/strong>el proceso de<strong> compra y la gesti\u00f3n de stocks<\/strong><\/li>\n<li>para <strong>aprovechar la informaci\u00f3n de las RRSS<\/strong>, monitorizar el <strong>sentimiento<\/strong> acerca de tu marca, <strong>estudiar tu competencia<\/strong>, medir las <strong>tendencias del mercado<\/strong><\/li>\n<li>para seguir en <strong>tiempo real<\/strong> las variables registradas por sensores (posici\u00f3n GPS, temperatura, velocidad, etc.) y <strong>monitorizar un sistema o una red log\u00edstica<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Si_soy_una_PYME_%C2%BFel_Big_Data_es_para_mi\"><\/span><strong>Si soy una PYME, \u00bfel Big Data es para m\u00ed?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><strong>S\u00ed<\/strong>. En <strong>LIS-Solutions<\/strong> tenemos el cometido de hacer la <strong>transformaci\u00f3n digital accesible para todas las empresas<\/strong>.<\/p>\n<p>Para ello, implantamos nuestras herramientas consiguiendo <strong>velocidad de implantaci\u00f3n<\/strong>, <strong>seguridad<\/strong> de los datos y sobre todo <strong>gran reducci\u00f3n de costes<\/strong>.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, trabajamos con metodolog\u00edas \u00e1giles (SCRUM), dividiendo los proyectos en fases para poder <strong>escalar la inversi\u00f3n<\/strong> y evaluar el grado de cumplimiento en cada fase para asegurar el \u00e9xito de la implantaci\u00f3n.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFPor_que_elegir_la_solucion_BIG_Data_de_LIS-Solutions\"><\/span><strong>\u00bfPor qu\u00e9 elegir la soluci\u00f3n BIG Data de LIS-Solutions?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La\u00a0<strong>clave del \u00e9xito<\/strong>\u00a0de un proyecto de Big Data aplicado a log\u00edstica (pero lo mismo ser\u00eda con producci\u00f3n, marketing, finanzas\u2026) consiste en llevar\u00a0<strong>constantemente de la mano<\/strong>\u00a0<strong>la componente de IT con la componente de negocio.<\/strong><\/p>\n<p>\u00bfPor qu\u00e9? Porque el\u00a0<strong>dato sin conocimiento es est\u00e9ril<\/strong>, y el\u00a0<strong>conocimiento sin dato es ciego<\/strong>.<\/p>\n<p>En LIS Solutions lo sabemos, por ello\u00a0<strong>siempre ofrecemos el equipo multidisciplinario <\/strong>compuestos por perfiles expertos en\u00a0IT, Log\u00edstica, Matem\u00e1ticas e Industria.<\/p>\n<p>Share on facebook<br \/>\nShare on google<br \/>\nShare on twitter<br \/>\nShare on linkedin<br \/>\nShare on pinterest<br \/>\nShare on print<br \/>\nShare on email<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Big Data es una expresi\u00f3n que indica cualquier cantidad voluminosa de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. M\u00e1s en general, Big Data se refiere al conjunto de t\u00e9cnicas utilizadas para el procesamiento y el an\u00e1lisis de esos datos, con el objetivo de extraer informaci\u00f3n utilizable y rentable para las compa\u00f1\u00edas. Sin embargo y a pesar [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":21,"featured_media":1399,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0},"categories":[31,111],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v20.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Log\u00edstica: BIG DATA vs Consultor\u00eda tradicional | LIS Data Solutions<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Log\u00edstica: BIG DATA vs Consultor\u00eda tradicional | LIS Data Solutions\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Big Data es una expresi\u00f3n que indica cualquier cantidad voluminosa de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. M\u00e1s en general, Big Data se refiere al conjunto de t\u00e9cnicas utilizadas para el procesamiento y el an\u00e1lisis de esos datos, con el objetivo de extraer informaci\u00f3n utilizable y rentable para las compa\u00f1\u00edas. Sin embargo y a pesar [&hellip;]\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"LIS Data Solutions\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2018-11-30T17:41:52+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2022-08-01T15:46:42+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/big_data_logistica.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1299\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"811\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Natalia Andueza\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Natalia Andueza\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"4 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/\",\"url\":\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/\",\"name\":\"Log\u00edstica: BIG DATA vs Consultor\u00eda tradicional | LIS Data Solutions\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/#website\"},\"datePublished\":\"2018-11-30T17:41:52+00:00\",\"dateModified\":\"2022-08-01T15:46:42+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/#\/schema\/person\/b2748ac1971664b77f38389a77eb1fc7\"},\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Portada\",\"item\":\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Log\u00edstica: BIG DATA vs Consultor\u00eda tradicional\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/#website\",\"url\":\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/\",\"name\":\"LIS Data Solutions\",\"description\":\"\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"es\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/#\/schema\/person\/b2748ac1971664b77f38389a77eb1fc7\",\"name\":\"Natalia Andueza\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"es\",\"@id\":\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/67d34db2d9aca971aeec85ef05923c86?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/67d34db2d9aca971aeec85ef05923c86?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Natalia Andueza\"}}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Log\u00edstica: BIG DATA vs Consultor\u00eda tradicional | LIS Data Solutions","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/","og_locale":"es_ES","og_type":"article","og_title":"Log\u00edstica: BIG DATA vs Consultor\u00eda tradicional | LIS Data Solutions","og_description":"Big Data es una expresi\u00f3n que indica cualquier cantidad voluminosa de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. M\u00e1s en general, Big Data se refiere al conjunto de t\u00e9cnicas utilizadas para el procesamiento y el an\u00e1lisis de esos datos, con el objetivo de extraer informaci\u00f3n utilizable y rentable para las compa\u00f1\u00edas. Sin embargo y a pesar [&hellip;]","og_url":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/","og_site_name":"LIS Data Solutions","article_published_time":"2018-11-30T17:41:52+00:00","article_modified_time":"2022-08-01T15:46:42+00:00","og_image":[{"width":1299,"height":811,"url":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/big_data_logistica.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Natalia Andueza","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Escrito por":"Natalia Andueza","Tiempo de lectura":"4 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/","url":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/","name":"Log\u00edstica: BIG DATA vs Consultor\u00eda tradicional | LIS Data Solutions","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/#website"},"datePublished":"2018-11-30T17:41:52+00:00","dateModified":"2022-08-01T15:46:42+00:00","author":{"@id":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/#\/schema\/person\/b2748ac1971664b77f38389a77eb1fc7"},"breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/#breadcrumb"},"inLanguage":"es","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/logistica-big-data-vs-consultoria-tradicional\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Portada","item":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Log\u00edstica: BIG DATA vs Consultor\u00eda tradicional"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/#website","url":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/","name":"LIS Data Solutions","description":"","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"es"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/#\/schema\/person\/b2748ac1971664b77f38389a77eb1fc7","name":"Natalia Andueza","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"es","@id":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/67d34db2d9aca971aeec85ef05923c86?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/67d34db2d9aca971aeec85ef05923c86?s=96&d=mm&r=g","caption":"Natalia Andueza"}}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1398"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/21"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1398"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1398\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3693,"href":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1398\/revisions\/3693"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1399"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1398"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1398"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1398"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}