SERVICIOS
Extracción de datos - Data Mining
Extracción de Datos es, a nuestro parecer, la etapa más importante en el mundo de Big Data. Normalmente las corporaciones tienen inmensas cantidades de datos e información en bases de datos, emails, logs de servidores, etc, que se acumulan diariamente y no saben como extraer y estructurar la información para que puede ser útil al negocio.
Nuestro servicio de Data Mining busca resolver este problema mediane la extracción, transformación y visualización de inmensas cantidades de datos de manera rápida y económicamente eficiente.
Herramientas: Hadoop, Spark, Hbase, R, Python, AWS S3, Azure Data Lake, HDInsight, SQL.
Arquitectura para Big Data en la nube
Para procesar grandes cantidadesde datos o "Bid Data" se hace necesario usar procesamiento en paralelo, es decir, usando múltiples servidores y paralelizando la data. El advenimiento de la nube ha hecho posible que el costo de usar cientos o miles de servidores en paralelo sea una solo fracción de lo que solía ser en el pasado.
Nuestro servicio de diseño e implementación de la arquitectura "cloud" consta en definir los elementos en las nubes Azure, AWS y Google, de tal manera que sea (1) Escalable, (2) Económica y (3) Rápida.
Herramientas: Azure Data Lake, Event Hubs, Azure SQL DW y HDInsight, AWS Kinesis, S3, Spot Instances, EC2, Redshift, EMR, Google Pub/Sub, BigQuery, Dataflow, DataProc, DataLab.
Análisis de Big Data en tiempo real
El análisis de Big Data se divide en dos tipos: Batch (por lotes) y Streaming (tiempo real). Cada uno de estos requieren paradigmas distintos y herramientas distintas.
El fin de analizar flujos de datos en tiempo real, es tomar decisiones y responder al usuario inmediatamente, por ejemplo: Aprobar o negar aplicaciones de crédito online, recomendar artículos basado en la actividad de búsqueda en una tienda virtual, comprar o vender acciones en la bolsa ("algorithm trading"), etc.
Nuestro servicio de Análisis de Big Data en tiempo real busca proveer a las corporaciones esta capacidad, usando la nube como infrastructura escalable.
Herramientas: Apache Storm, Kafka, Azure Stream Analytics, Spark Streaming, AWS Kinesis, Google Dataflow.
Business Intelligence y Data Warehousing
La inteligencia de negocios o BI, es un término general que se refiere a una variedad de aplicaciones de software utilizadas para analizar los datos de una organización. BI como una disciplina se compone de varias actividades, incluyendo la extracción de datos, procesamiento analítico en línea, consultas e informes.
Nuestro servicio de Business Intelligence o BI, tiene como fin lograr la comunicación eficáz de la información contenida en el BIG DATA a los actores de decisión de la empresa. Normalmente se compone de una mezcla de Data Warehousing y software de reportes en linea.
Herramientas: Microsoft PowerBI, Azure SQL DW, AWS Redshift, Tableau, Periscope, Jupyter Notebook Dashboards.
Inteligencia Artificial - Machine Learning
Luego de extraer, transformar y analizar la BIG DATA, normalmente lo que las empresas necesitan es: tomar decisiones de manera automatizada. Esto se logra a través de Aprendizaje Automático (Machine Learning).
El aprendizaje automático es la ciencia que da a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programada de forma explícita.
Nuestro servicio de Inteligencia artificial provee a nuestros clientes la capacidad de implementar algoritmos de clasificación, regresión y recomendación para así lograr tener aplicaciones inteligentes.
Herramientas: H2O.ai, Tensorflow, Theano, Keras, Lasagne, Spark MLLib, Azure ML, XGBoost.
Desarrollo de Aplicaciones Web para Big Data
Nuestro Servicio de Desarrollo de Aplicaciones Web, tiene con fin llevar a producción todo el proceso de exploración, análisis y predicción de BIG DATA.
El proceso de crear aplicaciones inteligentes en la nube que sean escalables, tolerantes a fallas y cross-platform requiere mucho más que conocimiento en programación. Hoy en dia, requiere de un equipo multi-disciplinario que incluye: DevOps, Data Scientists, UI Programmers y QA programmers. Solo así se logra crear apps inteligentes modernas.
Ver nuestros Demos para ejemplos de Big Data Apps.
Herramientas: MS Visual Studio, Azure App Service, Xamarin, .NET, Node.JS, Python, Scala, Maven, AWS CodeDeploy and Elastic BeansTalk, Git, Github, Angular.JS, Backbone.JS, Flask.