Ingeniería de Datos

big-data

Una vez diseñada la arquitectura que dará soporte al ecosistema Big Data, el paso siguiente es proceder a la ingesta de los datos al data lake, como repositorio único de todos los datos relativos a tu empresa y su entorno, independientemente de su naturaleza, tipología o volumen.

Big Data permite la ágil incorporación y procesamiento dinámico de nuevas fuentes de datos sin necesidad de desarrollo de la arquitectura.

Veracidad de datos, decisiones correctas

La ingeniería de datos viene a establecer los estándares que cualquier empresa necesita para disponer de sus datos de una manera unificada, limpia y accesible, respondiendo a los requerimientos de cada negocio.

Su importancia es crucial, ya que se trata de la fase en la que se preparan los datos para que en la fase posterior, la analítica avanzada, se ejecuten los modelos sobre datos precisos, que puedan aportar conclusiones de negocio veraces. Si los datos no son fiables, las decisiones empresariales no serán correctas.

Servicios de ingeniería de datos para el tratamiento de la información

En Synergic Partners ofrecemos todos los servicios propios de ingeniería de datos, desde el modelado de datos, hasta la migración y automatización de ingestas de datos a través de workflows programados.

Modelado y organización de datos

  • · Esquema de distribución de datos y replicación para la seguridad de los mismos
  • · Organización de los datos para un ágil acceso

Calidad de datos

  • · Perfilado y enriquecimiento de las variables
  • · Definición de los procesos de calidad de datos a lo largo de todo el ciclo de vida de los mismos

Procesos de limpieza y normalización

  • · Generación de variables, atributos e indicadores directamente en el data lake
  • · Definición de las transformaciones de datos necesarias tras la extracción de sus fuentes originales (internas y externas)

Procesos de ingesta de datos (batch y streaming)

  • · Integración y tratamiento de datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados
  • · Definición de estrategia y roadmap de ingestas de datos, con tiempos de latencia apropiados (en batch o tiempo real), según el tipo de datos del que cada empresa disponga

Automatización de procesos

  • · Diseño de procesos de limpieza y normalización de datos automáticos
  • · Framework para la automatización de integración de datos, ya sea on premise o en la nube para su disponibilidad inmediata
  • · Automatización de otros procesos relativos a seguridad de datos, migraciones, etc.

Para hacer todo esto posible nos apoyamos en tecnologías de vanguardia:

– Herramientas comunes de distribución Hadoop: HDP y CDH entre otros

– Implementación de últimas herramientas tecnológicas para ingestas: Spark, Sqoop, Hive, Oozie, Flume, Kafka y Flink entre otras

– Otras Bases de datos distribuidas como MongoDB, Cassandra y HBase

– Herramientas Cloud de ingeniería de datos: AWS, Azure y GCP