https://nubiral.com/

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 inteligencia artificial que permite pronosticar de manera anticipada 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

En conjunto con las capacidades que la nube ofrece, ofrecemos la solución de Master Data Optimization, la cual 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 como clínicas, hospitales o centros de atención médica.

Innovation Workshops

Capacitaciones personalizadas sobre innovación y transformación digital de procesos empresariales.

Intelligent Automation

Intelligent Automation combina la ejecución de tareas de RPA con las capacidades de aprendizaje automático y análisis de procesos, así como tecnologías cognitivas, como Computer Vision, el procesamiento de lenguaje natural y la lógica difusa.

Entornos tecnológicos para clases online

Institución Educativa crea espacios de trabajo virtuales, clases personalizadas, evaluaciones y más; con Azure Labs.

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Automatización de procesos con AWS

Empresa retail indumentaria automatiza su carga de pedidos a través de microservicios de S3 y lambda, de manera 100% escalable.

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Revive el ciclo de 3 charlas donde hablamos sobre la utilización de estas herramientas tecnológicas y su impacto en diferentes industrias, en esta oportunidad de la mano de nuestro especialista Javier Minhondo. Quien actualmente es Business Solution Architect de Nubiral.

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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.

Infraestructura

  • Consultoría y optimización de la nube
  • Modernización de infraestructura
  • Evaluación y migración de la nube
  • Infraestructura Moodle

Evolución

  • Well-Architected review y remediación
  • Seguridad y networking
  • Telco Cloud Infra – 5G

Soporte

  • Adoption Strategy Consultancy
  • Planificación de Disaster Recovery

Solución de la disponibilidad en plataforma de aprendizaje

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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

Ejecución

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

App Dev

  • Code (JavaScript, Go, Python)

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Ciclo de Webinars De Agile a DevOps | Sesión #3

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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Como Partners Certificados de ZABBIX, 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.

  • Arquitectura e Implementación Zabbix
  • Monitoreo Data & Analytics

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Amazon Web Services

Como socio de consultoría Advanced de AWS, pensamos de manera innovadora, nos atrevemos a ir a donde nadie ha ido antes. Constantemente nos desafiamos para ser mejores y desempeñarnos más rápido.
Con esto logramos brindar a tu empresa soluciones integrales sobre AWS de una forma holística y a medida.

Microsoft

Como Cloud Gold Partner, trabajamos en conjunto con Microsoft día a día para poder ofrecer a nuestros clientes las soluciones más innovadoras basadas en los distintos microservicios y capacidades que la nube de Azure ofrece. Nuestro equipo constantemente se está desafiando, capacitando y certificando en el portafolio de servicios de Azure.

Zabbix

Como Partners Certificados de ZABBIX, 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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Data
& Innovation

Información General

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Intelligent Forecasting

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Data Lakes

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Master Data Optimization

En conjunto con las capacidades que la nube ofrece, ofrecemos la solución de Master Data Optimization, la cual utiliza Machine Learning para automatizar la creación, remediación y mantenimiento contínuo de la base de datos maestra.

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Hybrid
Multi Cloud

Información General

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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.

Soluciones

Infraestructura

  • Consultoría y optimización de la nube
  • Modernización de infraestructura
  • Evaluación y migración de la nube
  • Infraestructura Moodle

Evolución

  • Well-Architected review y remediación
  • Seguridad y networking
  • Telco Cloud Infra – 5G

Soporte

  • Adoption Strategy Consultancy
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DevOps
& App Evolution

Información General

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.

Soluciones

Planificación y Consultoría

  • Evaluación y Planificación
  • Adoption Strategy Consultancy

Test

  • Test Automation

Ejecución

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

App Dev

  • Code (JavaScript, Go, Python)

Casos de Éxito

Implementación de solución de monitoreo con Zabbix

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Monitoring
& Intelligence

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  • Arquitectura e Implementación Zabbix
  • Monitoreo Data & Analytics

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19 octubre , 2022

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21 septiembre , 2022

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Data Lakes

By 18 julio, 2022febrero 6th, 2023No Comments
Soluciones

Data Lakes

Obtiene rápidamente el análisis de tu negocio, maneja diversas fuentes de datos y alcanza una mejor comprensión del mundo a través de estos repositorios centralizados.
Inicio / Nubiral / Data Lakes

¿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

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.

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.

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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Soluciones

Plug & Play Data Lake de Nubiral, configura automáticamente los servicios fundamentales para etiquetar, buscar, compartir, transformar, analizar y administrar fácilmente subconjuntos específicos de datos en toda una empresa a un bajo costo y una alta calidad en tiempo real. Además, garantiza la disponibilidad de datos en todo momento.

AWS PLUG & PLAY

Webinars

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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