Small Data

Pequeñas pistas, que nos advierten de grandes tendencias. 

Martin Lidströn

Para nosotros la información que se convierte en ocasión.

Los datos son importantes para cualquier empresa, independientemente de su tamaño, sector o tipo. 

De hecho, los datos son uno de sus principales activos comerciales, junto con sus productos, servicios, propiedad intelectual y personas.

Empecemos por el principio, el gran enfoque:el BigData

 

 

 

 

 

 

Herramientas de BigData imprescindibles

Usadas para recopilar el mayor volumen de información que les permita llegar al cliente idóneo. Y que nosotros utilizaremos para analizar datos relevantes de tu empresa.

Framework que permite analizar grandes volúmenes de datos en lote, usando  modelos de programación simple, y escalable.

Para el procesamiento de grandes volúmenes de datos y ver la evolución de estos en tiempo real.

Su mayor característica su velocidad, 100 veces más rápida que Hadoop, Analiza datos por lotes y también en tiempo real, y permite la creación de  de aplicaciones en diferentes lenguajes: Java, Python, R y Scala.

Tiene una ventaja, y es que sólo hay que tener unas nociones de informática para poder usarla, lo que hace que tenga una gran comunidad de usuarios.

R es un entorno y lenguaje de programación enfocado mayormente al análisis estadístico, ya que es muy parecido al lenguaje matemático; aunque también se emplea para el análisis de Big Data.

Es un sistema de flujo de trabajo que permite definir un amplio rango de trabajos escritos o programados en diferentes lenguajes. Además, Oozie vincula los trabajos y permite a los usuarios establecer relaciones de dependencia entre ellos.

Lo que nosotros hacemos con los datos que arroja tu empresa:

Data Management, Analysis and Validation

Comprobamos la aplicación de normas básicas de un buen diseño de modelo de datos, normas de nomenclatura y la estructura de datos.

Nuestro objetivo la revisión y validación de modelos de datos físicos y lógicos, generados durante la fase de análisis y diseño del sistema

Qué objetivos serán estos:

La estandarización de la nomenclatura de tablas y campos utilizados, de cara a facilitar la comprensión de los modelos de datos y unificar operaciones.

Obtener esquemas normalizados, sin redundancias, ni incoherencias, evitando la duplicidad de información.

Y por supuesto la mejora del rendimiento, gracias al control de accesos y estructuras, buscando la optimización de los accesos a los datos.

Publicando ficheros de modelado o Scripts de creación del modelo de datos en herramientas de Gestión Documental o en la de, Gestión de Versiones, según se aplique.

O conociendo el nivel de Certificación exigido para la revisión. Pero, que elementos actuarán en este proceso?

Un equipo de desarrollo / La oficina de desarrollo de testing /y la Oficina de Gestión y Seguimiento del testing.

 

 

 

Como lo logramos?

 

 

 

 

 

 

 

Enhance the customer experience

Pequeñas pistas que nos ayudan a encontrar oportunidades y mejoras de tu negocio.

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