Big data & analytics

Convierta datos complejos en información útil

Mejore su capacidad de toma de decisiones con la analítica de datos

Las modernas plataformas de datos analíticos ofrecen mucho más de lo que pueden manejar los almacenes de datos clásicos: apoyo a las transacciones, manejo de metadatos escalables, transmisión y unificación de lotes y aplicación de esquemas.

Las plataformas de datos de última generación de ADASA pueden satisfacer una mayor variedad de requisitos analíticos y cargas de trabajo, tales como el análisis en tiempo real, SQL, ciencia de datos, etc. El almacenamiento es independiente de las aplicaciones informáticas, lo que permite una mejor escalabilidad, y los formatos de almacenamiento abiertos permiten un fácil acceso a los datos a través de interfaces (API). Además, proporcionan características de seguridad, control de acceso, gobierno de datos y descubrimiento de datos.

La nube es el entorno ideal para nuestras plataformas de datos, ya que ofrece rendimiento, escalabilidad y fiabilidad, así como un conjunto diverso de motores analíticos y economías de escala masivas. La nube también aporta una mejor seguridad, tiempos de implementación más rápidos, actualizaciones frecuentes de prestaciones y funcionalidades, más elasticidad y costos vinculados al uso real.

Con el aumento de la cantidad y diversidad de datos y de usuarios de datos, nuestras plataformas analíticas cumplen y superan los requisitos del análisis de datos y la ciencia de datos.

Imagen de tres plataformas analíticas que usan big data y analítica de datos

Algunos ejemplos de las múltiples aplicaciones del big data y la analítica de datos son:

  • Datos analíticos detallados sobre el consumo, el suministro de agua y el control de la pérdida de agua.
  • Protección de los recursos y prevención del fraude.
  • Detección de fugas, interrupciones u otras ineficiencias en el sistema de abastecimiento de agua.
  • Sistemas de alerta temprana de catástrofes.
  • Cálculo del rendimiento de las cosechas, la demanda de fertilizantes, programación del riego, definición de estrategias de optimización para futuros cultivos y mitigación de la contaminación medioambiental.
  • Las ciudades inteligentes pueden obtener información a partir del big data recopilado de diversas fuentes; el internet de las cosas permite la integración de sensores, la identificación por radiofrecuencia y el Bluetooth mediante servicios altamente interconectados.
  • Seguimiento de los ecosistemas de ríos y estuarios con sensores, robots y tecnología computacional para monitorizar la calidad del agua.

Es posible procesar tanto los datos que se recopilan en lotes como los flujos de datos, y clasificarlos en formatos sin procesar, ya sean estructurados o no estructurados. A continuación, se cargan en el data lake y se transforman de diferentes maneras cuando es necesario.

Los usuarios autorizados, tales como ingenieros y científicos de datos, pueden redactar, implementar y supervisar los flujos de trabajo de los datos a través de las potentes herramientas de canalización. Las herramientas de visualización y difusión de datos, como los cuadros de mando, los informes automatizados y las API REST, presentan la información de forma útil y comprensible. La lógica y las conclusiones se pueden compartir a través de cuadernos interactivos (por ejemplo, los cuadernos Jupyter).

Las herramientas de ciencia de datos pueden entrenar, evaluar, implementar y supervisar modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo mediante marcos especializados. Asimismo, las herramientas geoespaciales trabajan con datos espaciales para procesar eficientemente las operaciones geográficas.

Los datos permiten combinar un almacenamiento barato en la nube con la potencia informática necesaria para satisfacer los requisitos de hoy y de mañana.

Ventajas

  • Capacidad para almacenar y procesar datos tanto estructurados como no estructurados: los data lakes dependen del almacenamiento de objetos y de las herramientas del ecosistema Hadoop para almacenar y procesar todo tipo de datos.
  • Los data lakes admiten los mismos flujos de trabajo de visualización de datos, la generación de informes y el business intelligence, pero también nuevos flujos de trabajo de inteligencia artificial, que permiten aplicaciones relacionadas con el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo (DL) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), entre otras.
  • Almacenamiento más barato. Los data lakes emplean el almacenamiento de objetos, que es el más asequible.
  • Los data lakes recogen y procesan datos por lotes, así como flujos de datos.
  • Se puede escalar a clústeres de nodos: las herramientas se han diseñado y desarrollado teniendo en cuenta el procesamiento paralelo masivo, lo cual permite realizar optimizaciones tales como la capacidad de trabajar con formatos comprimidos y en columnas.

Soluciones relacionadas


Descubra nuestros proyectos

¿NO HA ENCONTRADO LO QUE BUSCABA?

Póngase en contacto con nuestros expertos