Data Bases

Servicio Gestión Bases de Datos

Uno de los mayores retos de la gestión de bases de datos para las organizaciones es garantizar una gestión adecuada de los datos, evitando problemas de rendimiento, duplicación, localización e integración. Una gestión adecuada de las bases de datos es esencial para garantizar la eficiencia y la eficacia en la gestión de la información. Hoy en día, existen varias soluciones de bases de datos diseñadas para el almacenamiento y la gestión óptimos de distintos tipos de datos.

Es importante seleccionar el servicio de almacenamiento adecuado en función de los datos almacenados y de su explotación. Mediante mejoras en la arquitectura de datos, podemos evitar problemas en la explotación de la información almacenada en la empresa. Esto nos permite democratizar el acceso a los datos proporcionando una visión unificada de los mismos en toda la organización mediante el uso de una plataforma de gestión de datos eficaz.

Análisis y Transformación Predictiva

Ofrecemos soluciones especializadas en la extracción y transformación de datos corporativos para realizar análisis predictivos. Nuestro enfoque se basa en la implementación de Data Lakes y Data Warehouses, combinando la integración de datos en tiempo real y por lotes. Recolectamos datos de diversas fuentes, como archivos de registro y bases de datos, y los transformamos según las necesidades específicas de cada proyecto. Almacenamos los datos en diferentes destinos para su análisis y extracción de información. Utilizando modelos de inteligencia artificial, como regresión, bosque aleatorio y redes neuronales, podemos obtener conocimientos valiosos a partir de los datos estructurados y limpios.

Inteligencia de Datos Integral

La extracción de información de los datos corporativos es uno de nuestros proyectos estrella. Ya sea mediante el despliegue de Data Lakes o Data Warehouses, o de forma combinada, ofrecemos soluciones de integración de datos. Obtenemos datos en modo batch o en tiempo real a partir de archivos de registro, bases de datos o cualquier otro tipo de fuente.

Transformamos los datos según las necesidades de explotación de los mismos y los almacenamos según las necesidades en diferentes destinos para su análisis y extracción de información. A partir de los datos estructurados y limpios podemos entrenar modelos de inteligencia artificial para obtener información a través de la analítica predictiva. Para ello utilizamos modelos de regresión, bosque aleatorio, árbol de decisión o redes neuronales.