The infinity knowledge and intelligence behind the data ecosystem.


​La llegada de tecnologías como la computación en la nube, la mejora de la velocidad de la red y diferentes técnicas para analizar la información, ha generado la capacidad suficiente para convertir cantidades enormes de datos complejos en insights de gran valor añadido. ​​

El objetivo es obtener conocimiento de negocio detallado, fiable y profundo; para poder tomar decisiones más inteligentes y con menor riesgo: el valor real del Big Data no está en acumular un gran volumen de datos, sino en extraer el máximo valor de ellos.

En este sentido, la IA es la gran tendencia dentro de todo el ecosistema Big Data; dado que una vez cubierta la parte de captura e infraestructura, el paso lógico es buscar soporte a la hora de analizar conjuntos de datos masivos y ser capaz de predecir escenarios mediante su análisis.​

La evolución del Big Data pasa por aplicar algoritmos de Machine y Deep Learning a grandes volúmenes de información. El aprendizaje es posible gracias a la detección de patrones dentro de los conjuntos de datos, de forma que es viable obtener predicciones sobre situaciones futuras, extraer recomendaciones automáticas sobre que modelos de datos son más adecuados, y, finalmente, a través del aprendizaje continuo, generar insights que ser conviertan en decisiones y resultados exitosos y fiables.

Data size matters!


10B

una palabra

2KB

una página escrita

5MB

todas las obras de Shakespeare

20GB

audio de todas las obras de Beethoven

1TB

50.000 árboles convertidos en papel e impresos

20PB

cantidad diaria de datos procesados por Google

1EB

catálogo de Netflix emitido 5.000 veces

1ZB

250k millones de DVD's

1YB

tamaño de toda la WWW

Big Data is hot! Now what?


El Big Data lo componen datos que son demasiado grandes, complejos y dinámicos para ser capturados, almacenados, gestionados y analizados por herramientas convencionales, siendo el desafío gestionar su Valor, Volumen, Variedad, Velocidad y Veracidad.

Volume

Data at scale.

Enormes volúmenes de datos que deben ser procesados y requieren de una gran capacidad de almacenamiento, por lo que las compañías deben evolucionar constantemente su HW y su SW para abordar los incrementos que se produzcan.

Volumen de datos almacenados (PB):

  • N. AMÉRICA: +3.500
  • EUROPA: +2.000
  • CHINA: +250

  • S. AMÉRICA: +50
  • O. MEDIO: +200
  • JAPÓN: +400

Variety

Data in many forms.

Los datos provienen de gran diversidad de fuentes y tienen multitud de formas, existiendo diferentes tipos de datos estructurados y no estructurados.

People to People

Comunidades virtuales, RR.SS., blogs, etc.

People to Machine

Dispositivos médicos, Smart TV, e-Commerce, PC's, Smartphones, etc.

Machine to Machine

Sensores, GPS, cámaras de vigilancia, escáneres de códigos de barras, etc.

Velocity

Data in motion.

Los datos se generan extremadamente rápido y es necesario responder de forma ágil en tiempo real.

Datos generados en 60 segundos:

72H

de vídeo subidas a YouTube

2.5M

publicaciones en Facebook

204M

de e-mails enviados

Veracity

Data in uncertainty.

Gestión de la calidad y del origen del dato. Análisis de la fiabilidad y la previsibilidad en datos imprecisos y reducción de la incertidumbre debido a la posible inconsistencia e incompletitud de los mismos.

"Without data you’re just another person with opinion".

 

W. Edwards Deming


Combinamos toda la potencia del Big Data con las capacidades de análisis y visualización que ofrecen las herramientas actuales.

Nuestra Arquitectura Big Data:


  • Capa de ingesta y transformación.
  • Procesamiento y almacenamiento.
  • Capa de gestión y visualización.
  • APIficación.

Technology Landscape

How the data can boost your company?


Health & Research

Decisiones clínicas con soporte de datos, ensayos y medicina personalizada, I+D+i, mejora de rendimiento de medicamentos, y sistemas prevención y respuesta de salud pública.

FinTech

Aumento de la precisión del credit score, mejor control de riesgos, monetización de datos, análisis del mercado, mejora de la eficiencia operativa y gestión del rendimiento en tiempo real.

Manufacturing

Reducción drástica de los costes operativos en todos los sectores de fabricación, aumentando el rendimiento, mejorando los índices de producción, y favoreciendo los procesos de automatización.

Retail

Aumento de la cantidad de información almacenada por los clientes (patrones de compra, hábitos, etc.). Propuesta de valor adaptada a las necesidades del consumidor con ofertas personalizadas en entornos de venta multicanal.

Government

Aumento de la productividad y la eficiencia gubernamental y operacional a través de medios digitales, incluyendo la reducción del fraude y detección de errores, y la optimización en la recaudación de impuestos.

Geolocation

Aumento exponencial de los datos de ubicación, con un amplio potencial que incluye rutas inteligentes y navegación en tiempo real, publicidad móvil segmentada geográficamente, seguimiento de personas e intercambio de ubicación.

Nuestros Servicios


Consultoría Big Data


Elaboramos un diagnóstico de madurez realizando un profundo análisis acerca de la experiencia en tecnologías Big Data y analítica avanzada de nuestros clientes; con el fin de construir un plan estratégico personalizado para cada uno de ellos.

Auditoría Big Data


Proceso que abarca la revisión de todos los sistemas Big Data del cliente, incluyendo aspectos críticos como la arquitectura, instalación, despliegue, desarrollo, visualización y seguridad; dando como resultado una documentación detallada sobre los puntos de mejora identificados, así como la certificación de las buenas practicas realizadas por la compañía auditada.

Implantación Soluciones


  • Análisis y definición de la arquitectura adecuada (infraestructura, herramientas, plataformas, etc.).
  • Implantación, despliegue y puesta en marcha.
  • Integración con los sistemas definidos.

El resultado es una implantación que sirve de base para la construcción de sistemas analíticos con tecnologías Big Data y de procesamiento masivo y avanzado de datos, enfocados a casos de negocio concretos.

Conceptualización


  • Diseño de la estrategia de explotación de datos.
  • Definición de un servicio de analítica avanzada con las últimas tecnologías de Data Science.
  • Casos de uso avanzados adaptables por sector.
  • Aplicación de Deep Learning, Machine Learning, IA, Sistemas predictivos y de recomendación, NLP, etc.
  • Limpieza de datos, análisis de datos, definición y prototipado de algoritmos, y comunicación con todas las áreas de negocio involucradas.