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.
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.
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.
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.
Fine-tuning en Generative AI: el potencial de tus datos, al máximo
El fine-tuning en Generative AI es un proceso que permite personalizar modelos fundacionales preentrenados y ajustarlo a los datos específicos de una organización.
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.
Un recorrido sobre las principales oportunidades que surgen de una correcta y oportuna migración de las cargas de trabajo a la nube y sobre las tendencias que se están visualizando en el universo cloud.
¿Cómo asegurar ambientes de APIs? ¿Cómo utilizar las tecnologías más avanzadas sin quedar expuesto? Esto y otros temas relacionados, han sido expuestos en el presente webinar.
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.
GitHub: funciones para el desarrollo de aplicaciones web en fintech
Esta poderosa herramienta constituye un ecosistema completo que potencia la eficiencia y la colaboración en todos los aspectos del ciclo de desarrollo de software.
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.
Solución personalizada evaluando la infraestructura y diseño de una arquitectura de alto rendimiento que proporciona una visión en tiempo real y la detección temprana de problemas.
Workshop orientativo para profundizar en el valor que puede aportar la herramienta y tunning sobre la plataforma instalada, aplicando mejores prácticas.
¿Cómo potenciar un eCommerce mediante la observabilidad para aplicaciones?
La observabilidad de las aplicaciones es estratégica para potenciar el comercio electrónico, ya que mejora la experiencia del cliente y el rendimiento del sitio.
La importancia de la observabilidad en el mundo de la tecnología
Revive el webinar donde hablamos sobre importancia de la observabilidad en el mundo de la tecnología y cómo puede ser utilizada para mejorar la eficiencia, la productividad y la satisfacción de los usuarios.
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La estrategia de creación de datos sintéticos, conocida como data augmentation en imágenes, es clave para obtener el máximo valor agregado de computer vision.
Crear y escalar aplicaciones de Generative AI con Amazon Bedrock
Las organizaciones que necesitan crear y escalar aplicaciones de Generative AI rápida y eficientemente tienen un aliado en el servicio administrado Amazon Bedrock.
Conoce cómo esta disciplina aporta un marco de trabajo y herramientas para alinear los equipos de ingeniería y de análisis de datos para mejorar la gestión del ecosistema de datos en la organización.
Intelligent Document Processing (IDP), basada en inteligencia artificial (IA) y reconocimiento óptico de caracteres (OCR), puede mejorar la eficiencia empresarial al extraer información de documentos y utilizarla en procesos automatizados.
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Ciclo de webinars de Data, Analytics & IA | Sesión #3: El impacto de IA & Analytics en el sector de media
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.
Connect+ es una gran herramienta para incorporar conocimientos y estar al tanto de las últimas novedades tecnológicas.
Accede a nuevos contenidos audiovisuales innovadores, de forma rápida y sencilla. ¡Explora y conoce el universo tecnológico de una manera diferente y ágil!
Sistemas de recomendación con machine learning en empresas de medios digitales
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Cómo implementar Microsoft Fabric en infraestructuras multicloud
La capacidad de análisis de datos de Microsoft Fabric con el poder de la arquitectura multicloud impulsa la toma de decisiones y empodera a los usuarios.
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.
Como Solution 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.
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DataOps: datos óptimos para la era de la inteligencia
Siguiendo los principios ágiles de DevOps, esta metodología busca optimizar la gestión de datos, mejorar la calidad de los análisis y alinear las soluciones de datos con las necesidades del negocio.
DataOps: datos óptimos para la era de la inteligencia
Siguiendo los principios ágiles de DevOps, esta metodología busca optimizar la gestión de datos, mejorar la calidad de los análisis y alinear las soluciones de datos con las necesidades del negocio.
Se habla mucho de DevOps, que permite integrar las tareas de desarrollo de software y operaciones para acelerar la puesta en producción de las nuevas aplicaciones. En esta misma línea y apoyándose en principios similares, emerge con fuerza creciente un nuevo concepto: DataOps.
Se trata de una metodología ágil y orientada a procesos que tiene como objetivo generar una mayor eficiencia en la generación de valor y en la creación de análisis a partir de los datos. Para eso, combina equipos de desarrollo, de datos (incluyendo científicos e ingenieros de datos) y de operaciones para que:
–Puedan trabajar de manera colaborativa y automatizada.
–Unifiquen herramientas, procesos y estructuras en uso.
–Ayuden a que la organización avance en su camino hacia el modelo data driven.
La organización guiada por datos
Entre otros beneficios, DataOps mejora la calidad de los análisis y los resultados, apoya las iniciativas de inteligencia artificial (cuya materia prima son, precisamente, los datos de buena calidad), permite un mayor alineamiento entre las mejoras implementadas y los objetivos de negocios y reduce los costos de gestión de esos datos.
Hoy, los datos son el activo estratégico de las organizaciones: constituyen la clave para obtener ventajas competitivas, ofrecer la mejor experiencia para los clientes, optimizar las operaciones, incrementar la productividad, promover la innovación y elevar la satisfacción y la retención del talento.
No se trata solo de acumular datos, sino de definir las estrategias de gestión, protección y almacenamiento para garantizar que todos tengan acceso a la misma información en todo momento.
En ese sentido, una empresa es data driven cuando logra apoyar todos sus procesos de decisión en datos y deja de lado mecanismos y variables “tradicionales” como la intuición o miradas sesgadas del mercado.
La base de DataOps es la agilidad
Tal como lo hace DevOps, la base del concepto de DataOps se inspira en las metodologías ágiles: se valora la entrega continua y eficiente de productos analíticos, se apuesta a la prueba y el error y se consideran múltiples iteraciones hasta aproximarse al resultado deseado.
Existe un Manifiesto de DataOps, que afirma que los equipos “valoran los análisis que funcionan, midiendo su rendimiento por la información que proporcionan” y que “adoptan el cambio y buscan comprender constantemente las necesidades cambiantes de los clientes”.
El estilo de trabajo DataOps busca romper estructuras aisladas o armadas en silos, que suelen ser rígidas y lentas -cuando no un obstáculo insalvable- para dar respuesta al ritmo que se requiere en tiempo de big data, inteligencia artificial, machinelearning, internet de las cosas y otras necesidades relacionadas con la transformación digital que sean altamente intensivas en términos de uso de datos.
Por eso, los equipos suelen ser interdisciplinarios, con expertos en operaciones, ingeniería de software, ciencia de datos o gestión y planificación, y también -idealmente- tienden a atravesar diferentes sectores de la organización.
Entre las similitudes y las diferencias
DataOps se parece a DevOps en cuanto a las formas: en ambos casos, los equipos necesitan trabajar de manera integrada para analizar el problema en su conjunto. Y en el caso puntual de DataOps, esto significa replantear el flujo de procesamiento de datos desde el momento en que son capturados o creados hasta el instante en que son utilizados.
Entre las diferencias entre ambas metodologías, podemos mencionar que DataOps tiene el potencial de afectar a la organización en su conjunto -hoy por hoy, todas las áreas dependen de los datos-, y que incluso es el camino para acelerar la visión data driven.
Las empresas acumulan cada vez más datos en la medida que avanzan en sus procesos de transformación digital. Los científicos e ingenieros de datos son idóneos para estructurar modelos que permitan obtener valor de esos datos. Y los responsables de operaciones son los que entienden que le hace falta al negocio para cumplir sus objetivos. DataOps se ocupa de combinar los mejores elementos de todos esos mundos para convertir los datos en inteligencia para la organización.
En Nubiral somos expertos en el desarrollo de soluciones tecnológicas a la medida de tus necesidades. Contáctanos y conoce nuestros servicios.
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