Innovación y tecnología se nutren mutuamente y adoptarlas ya no es una opción.

Por ello, te ayudamos a capturar toda la data interna y externa, institucionalizar la toma de decisiones a través de Business Analytics, tener procesos inteligentes y automáticos y finalmente una estrategia de inteligencia artificial para optimizar la operación y predecir lo que se viene.

Intelligent Forecasting

Solución de IA que permite pronosticar los sucesos de negocio con el fin de planificar mejoras y acciones que optimicen resultados y cumplan con los objetivos propuestos.

Data Lakes

Repositorio de datos que puede ser almacenado en la infraestructura de la empresa, donde con flexibilidad podemos guardar el máximo de la información que recolectamos.

Master Data Optimization

Master Data Optimization utiliza Machine Learning para automatizar la creación, remediación y mantenimiento contínuo de la base de datos maestra.

HealthBot

Canal virtual de atención que utiliza tecnologías cognitivas como la inteligencia artificial, con el fin de optimizar y agilizar los tiempos de las instituciones de salud.

Generative AI

Conoce la disrupción tecnológica que te permite llevar tu negocio a un nuevo nivel y alcanza el máximo de productividad.

Intelligent Automation

Combina la ejecución de tareas de RPA con las capacidades de aprendizaje automático, análisis de procesos y tecnologías cognitivas.

Nubiral Cognitive AI Bot

Asistente conversacional virtual basado en Inteligencia artificial que permite el procesamiento de archivos real-time.

Intelligent Document Processing

Inteligencia Artificial que permite extraer información de documentos utilizando tecnología de OCR.

Desarrollo para consumo de datos a través de APIs en AWS

Importante Banco desarrolla un proyecto para construir su propio sistema de Home Banking, que incluye la creación y alojamiento de APIs en AWS.

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Implementación de Cluster MongoDB + Soporte + Capacitación

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Arquitectura informática que combina una nube privada y una pública de forma que entreguen un conjunto flexible de servicios.

Esto significa que las cargas de trabajo migran de manera fluida y transparente entre un entorno y el otro de acuerdo a las necesidades que tenga la empresa en cada momento.

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Moodle en Azure en institución educativa

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Desde Nubiral analizamos y dimensionamos cada proyecto de tu empresa con el fin de mejorar la eficiencia de tu infraestructura TI, diseñando soluciones flexibles de alto rendimiento basadas en la experiencia de nuestros profesionales, los últimos avances tecnológicos y las tendencias actuales de cada industria.

Planificación y Consultoría

  • Evaluación y Planificación
  • Adoption Strategy Consultancy

Test

  • Test Automation

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  • Diseño e implementación de CI/CD Pipeline
  • Automatización e implementación de procesos

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  • Code (JavaScript, Go, Python)

Migracion de CI/CD hacia Github

Migración y configuración de GitHub Enterprise Server para importante grupo financiero, enfocado en modernizar su estructura de CI/CD on-premise.

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Tercera sesión de carácter técnico del ciclo de 3 charlas acerca de la evolución en la entrega de aplicaciones para escalar negocios.

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Escalamos a entornos con miles de ítems monitoreados en forma simultánea.

Además capturamos datos de comportamiento de sistemas y aplicaciones a lo largo del tiempo, para la toma de decisiones proactivas y lograr anticipar disrupciones en los servicios de tu negocio.

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  • Monitoreo Data & Analytics

Madurez en la gestión de datos ​con Microsoft Azure

Uno de los principales bancos de chile utiliza los servicios más avanzados de AWS para trabajar sobre la ingesta, almacenamiento, detección y modelos predictivos de data proveniente de fuentes de inteligencia de ciberseguridad.

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Cumplimos con la responsabilidad de proteger los datos para mantener la confianza y cumplir la normativa.

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  • Security Frameworks & Best Practices
  • Penetration Testing
  • Cloud Security
  • DevSecOps
  • Governance, Risk & Compliance
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En este espacio encontrarás conversaciones entretenidas e interesantes sobre las buenas prácticas y novedades tecnológicas.

Te invitamos a descubrir nuestros canales y mantenerte informado a través de los diferentes episodios.

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Guía técnica: Cómo agilizar los procesos ETL con Microsoft Fabric

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Cybersecurity

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  • Governance, Risk & Compliance

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Guías Técnicas

Guía técnica: Cómo agilizar los procesos ETL con Microsoft Fabric

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Soluciones

Consultoría y Asesoramiento en Data Lakes

Con Data Lakes, accede rápidamente al análisis de tu negocio, maneja diversas fuentes de datos y alcanza una comprensión del mundo a través de sus repositorios centralizados.

Home / Unidades Tecnológicas / Data & Innovation / Consultoría y Asesoramiento en Data Lake | Nubiral

¿Qué es un data lake?

Un data lake (o lago de datos) es un repositorio de datos que puede ser almacenado en la infraestructura de la empresa, donde con flexibilidad podemos guardar el máximo de la información que recolectamos.

Un data lake proporciona una plataforma escalable y segura que permite a las empresas transferir cualquier dato desde cualquier sistema y a cualquier velocidad (incluso si los datos provienen de sistemas que son locales, de la nube o de procesamiento perimetral); almacenar cualquier tipo o volumen de datos con fidelidad absoluta; procesar datos en tiempo real o en modo por lotes; y analizar datos mediante SQL, Python, R o cualquier otro lenguaje, datos de terceros o aplicaciones de estadísticas.

Diferencias entre data lake y data warehouse

Muchas veces se suele confundir ambos conceptos, debido a que ambos funcionan como repositorios de datos.
Sin embargo, existen algunas diferencias clave:

Data lake es más flexible porque permite datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Data warehouse, por su naturaleza, se concentra en los estructurados.

Data lake es más ágil porque mantiene los datos en su formato original en una arquitectura plana. Data warehouse emplea una estructura jerárquica con carpetas y archivos.

Los datos de data lake pueden ser accedidos en cualquier situación, mientras que los de data warehouse se restringen a proporcionar información sobre preguntas predefinidas para los tipos de datos predefinidos.

A diferencia de data lake, que conserva todos los datos, data warehouse requiere un esfuerzo de perfilado de datos y de toma de decisiones respecto de qué se conserva y qué se excluye del almacén.

Data warehouse apunta principalmente a usuarios operativos, mientras que data lake habilita la posibilidad de realizar análisis más profundos, para los que incluso pueden ser necesarios los científicos de datos que apliquen herramientas analíticas avanzadas.

En general, data lake se utiliza para superar las limitaciones de data warehouse. No obstante, ambos esquemas pueden funcionar de manera complementaria y no necesariamente la existencia de uno niega la del otro.

Un data lake es la herramienta más efectiva para enfrentar los desafíos que los datos imponen hoy a las empresas.

  • Permite gestionar una amplia variedad de fuentes de manera centralizada.
  • Almacena tanto datos estructurados (los que están por ejemplo en bases
    de datos), no estructurados (imágenes, videos) y semiestructurados (un
    híbrido entre los dos anteriores).
  • Conserva los datos en bruto, en su formato nativo, en una arquitectura
    plana: es decir, no utiliza ni carpetas ni archivos ni estructuras jerárquicas.
  • No tiene límites fijos en términos de tamaño ni de tipo para los datos
    almacenados.
  • Guarda todos los datos, incluso aquellos que no tienen utilidad en lo inmediato pero con potencial para tenerla en el futuro.
  • No es necesario utilizar tiempo ni recursos en decidir qué va y qué no en el almacén.
  • Cada elemento de data lake cuenta con un identificador único y está etiquetado a partir de un conjunto de metadatos extendidos.
  • En cada oportunidad en que es necesario resolver un problema de negocios, es posible recuperar del data lake todos los datos relacionados
    para efectuar un análisis concentrado en ese subconjunto. 

Ventajas y beneficios de un data lake

Acumular datos no tiene mayor sentido. Saber cómo compararlos, analizarlos y obtener conclusiones válidas a partir de ellos, en cambio, es la clave para llevar una empresa hacia el futuro.

Las empresas, a su vez, generan cantidades enormes de datos: en sus sistemas transaccionales, en sus herramientas de software para gestión de la producción, en las aplicaciones de experiencia del cliente, en los sensores de internet de las cosas, etc.

Permite combinar y procesar fuentes dispares de datos.
Permite compartir los datos de manera colaborativa y reutilizarlos tantas veces como sea necesario.
Destaca los datos relevantes para el negocio.
Es la clave empresarial para comprender el mundo a través de los datos, acelerando las decisiones estratégicas.
Habilita los datos en el momento en que se los necesita, con altísimos estándares de seguridad.

Casos de uso de un data lake

Almacenamiento de Datos

Ejecutar consultas analíticas complejas y de SQL en datos estructurados y no estructurados en tu Data Lake

Procesamiento de grandes volúmenes de datos de manera rápida y sencilla para ingeniería de datos, desarrollo de ciencia de datos y colaboraciones

Procesamiento de Big Data

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Un espacio creado por los especialistas más experimentados en innovación tecnológica.

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Una mirada a fondo sobre estos repositorios centralizados que permiten obtener rápidamente análisis de negocios, manejar diversas fuentes de datos y obtener una mejor comprensión del mundo.

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Los data lakes frente a la velocidad de generación de contenidos, son esenciales para transformar datas en ideas dentro de toda empresa.

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Principales diferencias entre Data Lake y Data Warehouse. Ambos conceptos suelen confundirse y hasta utilizarse indistintamente. ¿En qué se distinguen y cuáles son las características que definen cada modelo?

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