Somos tu empresa de big data
Todas las organizaciones tienen datos, un activo de un gran valor competitivo, pero son aún pocas las que explotan todo su potencial.
Acompañamos a medianas y grandes organizaciones a descubrir ese valor oculto en sus datos y a transformarlos en inteligencia de negocio. Nos adentramos en el pasado, alumbramos el presente, y les ayudamos a manifestar un futuro predecible y próspero.
Qué es el big data y por qué lo necesita tu organización
La importancia del big data no recae en el volumen de datos, sino en su propósito: qué vamos a hacer con ellos.
El disponer de los datos es solo el primer paso de un camino mucho más excitante: capturar, almacenar, retorcer, abrillantar, presentar y aprehender grandes cantidades de una información única en cada organización.
Y poder usar el producto final de toda esa artesanía para tomar decisiones de negocio mucho más inteligentes.
¿Y por qué las decisiones de negocio basadas en big data son inteligentes? Porque conducen 1) a la supervivencia y 2) a la prosperidad en un futuro que requiere:
- Cultura para entender los modelos de aprendizaje automático y sus resultados.
- Procesos digitalizados.
- Solución de infraestructura cloud.
- Enfoque ágil de los proyectos de datos.
- Unidades de datos dedicadas.
La ciencia de datos equivale a la prosperidad de la organización.
¿Qué problemas resolvemos con big data?
El objetivo de trabajar con una empresa de big data es identificar qué problema está bloqueando el valor de los datos en tu organización. Y después asesorarte cuidadosamente en las tecnologías Big Data más adecuadas para liberarlo.
Después de decenas de proyectos, éxitos y fracasos, resolvemos problemas comunes a muchas empresas con datos, que necesitan ayuda para hacer Big Data, porque:
- Sus sistemas de data storage se saturan.
- No tienen capacidad para transformar y comprender tantos datos.
- No pueden correlacionar datos de distintas fuentes. No saben cuál es LA ÚNICA VERDAD.
- No logran traducir sus datos en mejoras para el negocio.
Qué consigues con una buena empresa de big data
1_Capturar
Capturar TODOS los datos con tecnologías big data que:
- Avivan la alta velocidad de almacenamiento.
- Soportan la entrada masiva de datos sin saturarse.
- Admiten información muy asimétrica, de diferentes fuentes, estandarizados o no estandarizados.
2_Procesar
Procesar y transformar MEJOR los datos:
- Con tecnologías big data que Integran y normalizan datos asimétricos o de varios orígenes, creando una única versión de la realidad.
- Y conseguir que los datos puedan responder todas las preguntas, presentes o futuras.
- Gestionar de manera eficiente dispositivos IoT.
3_Explotar
Presentar y EXPLOTAR los datos:
- Hacer la información comprensible para personas de distintos perfiles, descubrirles lo que está pasando y nutrir unas decisiones de negocio mucho más informadas.
- Business intelligence y big data son los cimientos de las organizaciones data-driven.
Desde 2003 trabajamos en Consultoría tecnológica en big data, con especialización en analítica avanzada y ciencia del dato. Eso son 20 años acompañando a clientes de sectores diversos a construir su estrategia de futuro gracias a la captura, tratamiento, analítica, visualización y explotación de los datos.
Nuestros servicios y tecnologías core de Big Data:
- Data lake y data warehouse
- Procesos ETL
- Ciencia de datos
- Gobierno y gestión del dato
- Visualización
Tecnologías Big data en las que sacamos A++
Así se hizo: Proyectos y ejemplos de big data
1_Caso de éxito: Venta de la gestión del riesgo en base a datos
Cliente: Aseguradora líder de viajes
Sector: Insurtech/Turismo
Tecnologías: Azure
El cliente tiene la necesidad de convertirse en una organización data driven, lo que conlleva a romper los silos de información (BB. DD. de ventas, CRM con datos de asistencia al asegurado, etc). Con una gran diversidad de orígenes y formatos, su objetivo era juntar, limpiar y consolidar todos los datos en un punto común para, después, desplegar sobre ellos una capa de analítica avanzada y machine learning. Cambiar la forma de vender en base a datos, es su desafío.
OpenSistemas, tras identificar un alto nivel de fragmentación de los datos y la carencia de organización y reglas de gobernanza, diseña un data lake que permite la integración de todos los datos de la compañía, además de unas reglas de gobernanza que garantizan la calidad de los datos ingestados. Tras el diseño, se implementa el data lake en la nube pública de Azure con el objetivo de consolidar todos los datos generados por el cliente sobre sus ventas y, además, sobre el mercado del riesgo.
El cliente dispone por primera vez de toda su información estructurada y limpia en un solo punto.
Cambio radical en el funcionamiento de la empresa, incorporando Analitica Avanzada e Inteligencia Artificial a sus procesos.
2_Caso de éxito: Optimizador de demanda, recomendadores de simuladores y ofertas para evitar la fuga de clientes.
Cliente: Aseguradora líder de viajes
Sector: Insurtech/Turismo
Tecnologías: Azure
El cliente, en su proceso de transformación digital, tenía la necesidad de digitalizar, automatizar y optimizar diferentes procesos bajo un enfoque data-driven. En una primera fase, el reto es transformar la operativa de la comercializadora eléctrica del Grupo.
Diseño y construcción de un data lake en Azure donde consolidar los datos generados en múltiples transaccionales y otras fuentes de terceros. El proceso de ingesta se gobierna con Azure Data Factory y los datos se almacenan en Azure Data Lake Storage. Una vez consolidados los datos, se acomete la explotación de los mismos. Los usuarios de negocio consumen la información consolidada en reportes y cuadros de mandos usando Power BI. El optimizador se construye a partir del histórico de la comercializadora y datos de terceros, usando Machine Learning para el recomendador de tarifas para toda la cartera de clientes, y en tiempo cuasi-real para el onboarding de nuevos clientes. O bien el simulador de consumo para calcular el valor del cliente, de un segmento o de la cartera completa.
El cliente cuenta con varios modelos en producción a partir de los datos consolidados, como el optimizador de ofertas para los clientes.
Reducción importante en costes y aprovechamiento del excedente de energía, gracias al modelo de simulación.
Beneficios del big data para empresas
1_Retail
En retail, empresas de gran consumo y manufacturing, la adopción de big data mejora la experiencia de cliente, crea cadenas de suministro inteligentes, reduce el tiempo operacional, reduce costes, aumenta ingresos, facilita fábricas de última generación en combinación con digital twins y optimizar el uso de la energía y los recursos.
2_Construcción
En construcción, el big data ayuda a prevenir fracturas y fatigas en las infraestructuras, reducir costes de mantenimiento y optimizar la seguridad y el uso de los recursos o reducir la huella de carbono.
Una práctica común es combinarlo con Digital Twins para recrear las condiciones climáticas o del terreno y optimizar la construcción de una fábrica.
3_Financiero
En sector financiero, el big data ayuda a detectar y reducir el fraude fiscal, el blanqueo de capitales y los delitos financieros en general. También, puede servir para ofrecer servicios financieros verdes, mejorar la experiencia del cliente y crear audiencias clusterizadas y ofrecerles productos financieros hiper-personalizados.
4_Movilidad
En movilidad y en logística, un uso común del big data es la localización en tiempo real de su flota de vehículos para optimizar rutas y tiempos.
Aprende más sobre big data
FAQs: aplicaciones del Big Data
¿Cuáles son las principales tecnologías Big Data?
Para el almacenamiento de datos se utilizan bases de datos NoSQL, dependiendo del escenario previsto, por ejemplo bases columnares, key-value o bases de datos documentales. Las tecnologías más comunes son Apache Cassandra, Hbase, Amazon DynamoDB o Google BigTable.
Para el procesamiento de grandes cantidades de datos se utilizan técnicas capaces fraccionar los datos para su procesado en clusters de máquinas, otorgando así mucha flexibilidad en función de las necesidades de cada momento.
Entre las tecnologías de procesado de datos más utilizadas en la actualidad se encuentran Hadoop MapReduce, Apache Spark o Apache Lynx.
Para el análisis de datos y visualización, las tecnologías varían dependiendo de las necesidades de cada empresa, y se adaptan a los deseos y objetivos de cada cliente. ApacheKafka, Splunk, KNIME, Spark, Tableau, Plotly o R son algunos de los múltiples softwares o lenguajes de programación que seu usan en análisis y la visualización de datos.
¿Cómo combinan Big Data e Inteligencia Artificial?
Mientras que el Big Data dota a una empresa de información sobre la realidad, la Inteligencia Artificial propone qué hacer con ella. Sobre una buena estrategia de Big Data ya construída con capacidad de recoger, transformar e interpretar esos datos, se pueden ampliar las capacidades de la estrategia aplicando modelos y capacidades de IA que permitan identificar tendencias en esos datos y predecir escenarios futuros que no estén basados en intuicion, percepciones ni sesgos, sino en una verdad histórica, confiable y muy real.
Diferencias Big Data vs Business Intelligence
El Big Data es el bloque fundacional de una estrategia de Business Intelligence. Sin un proceso previo de captura, transformación, y presentación de los datos, no es posible visualizarlos, comprenderlos y obtener insights que permitan obtener conclusiones veraces sobre lo que está pasando con la organización. Por tanto, una mala resolución de la estrategia de Big Data presentará datos incompletos, incorrectos o faltos de contexto, que llevarán a conclusiones incorrectas al área de business intelligence. La tecnología Big Data es la que convierte los datos en información, que nutre decisiones de negocio informadas, data driven y, por tanto, la inteligencia de negocio.
¿Cómo reconocer a un buen profesional en Big Data?
Si algo ya sabemos es que las organizaciones impulsadas por los datos crecen más rápido que el resto. Y, ¿quién puede ayudarte a conseguir esa eficiencia? Quien identifique la conexión entre las necesidades de tu negocio y las respuestas que facilitan los datos, e implemente la solución tecnológica más competitiva para tu empresa.
En este reto, tanto el profesional de Big Data como el equipo especializado, han de hacer de la transparencia y la integridad la clave en la forma de gobernar, gestionar y aplicar los algoritmos a la hora de ejecutar un proyecto data-driven.
Además de todo esto, es clave la capacidad para dar un enfoque industrializado a soluciones de datos. Y este es el principal ingrediente de nuestra fórmula para clientes con necesidad de digitalización en clave data-driven.
Trabaja en Big data
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