Data Engineering & Architecture
La piedra fundacional de toda solución de data analytics.
¿Por qué Data Engineering & Architecture?
Las organizaciones demandan cada vez más datos que las ayuden a tomar mejores decisiones. Data Engineering & Architecture permite satisfacer estas demandas.
Una buena arquitectura de datos que se construye sobre procesos de ingeniería, la etapa de Data Engineering & Architecture, es crítica y ocupa el 80% del tiempo de los proyectos de data & AI. Cualquier análisis que derive de datos procesados de manera errónea, resultará en más errores, por eso es tan importante.
En Datalytics desarrollamos y optimizamos arquitecturas para que sean escalables, costo-efectivas y para que generen valor real al negocio.
cree que una buena arquitectura de datos es crucial para la innovación continua.
Fuente: Deloitte
de reducción en el tiempo para acceder a insights de negocio.
Fuente: IDC
de los proyectos de IA dependen de la infraestructura de ingeniería de datos.
Fuente: WEF
Nuestro enfoque
Los servicios de Data Engineering & Architecture de Datalytics, ofrecen el siguiente diferencial:
Know how experto
En nuestro equipo contamos con personas certificadas en las últimas tecnologías del mercado (Databricks, Azure, AWS, dbt, etc.) Estamos al tanto de las últimas novedades que permitan hacer tu arquitectura lo más óptima posible.
Control en todo el ciclo de vida del dato
Trabajamos en cada etapa del ciclo de vida de tus datos, desde la recolección hasta la integración y la gestión. Recopilamos datos de manera automatizada y eficiente, de esta manera, aseguramos la consistencia de toda la información.
Incorporamos IA
Investigamos los últimos avances en IA y los aplicamos para hacer el trabajo más efectivo. Desarrollamos agentes inteligentes que ayudan a optimizar tus procesos de ingeniería de datos (como migraciones, revisión de código, etc.).
Nuestros clientes
Testimonios de clientes
Preguntas frecuentes
Una arquitectura de datos es una combinación de tecnologías que permite resolver las necesidades de información de la organización. Por ejemplo: cuánto se vendió, cuántos clientes se ganaron o están en riesgo de perderse, cuál es el nivel de stock de productos, etc. Provee todos aquellos datos que el negocio necesita para poder tomar decisiones data-driven.
La ingeniería de datos es importante porque es la disciplina que se encarga de obtener, limpiar, integrar y enriquecer los datos para habilitar cualquier tipo de análisis posterior. Sin buenos procesos de ingeniería de datos, no habrá cultura data-driven.
Las soluciones de Data Engineering & Architecture permiten a las organizaciones contar con un único repositorio de información –ya sea un data warehouse, un data lake o una arquitectura medallero—para unificar el criterio de verdad en toda la empresa y que sea más fácil tomar decisiones con datos. Data Engineering & Architecture permiten poner a disposición del negocio datos provenientes de fuentes estructuradas (bases de datos, hojas de cálculo, ERP, CRM, etc.) y no estructuradas (videos, imágenes, comentarios en redes sociales, etc.), procesar datos en tiempo real, automatizar procesos de recolección de datos para ahorrar tiempo, recursos y tareas manuales, entre otras.
No necesariamente. En Datalytics nos adaptamos al stack tecnológico de nuestros clientes. En caso que aún no lo tengan definido, les ayudamos a elegir la tecnología más óptima de acuerdo a sus necesidades y su presupuesto.
