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Servicios

Consultoría de arquitectura de datos

Diseñamos la infraestructura analítica de tu organización

Definimos la lógica del flujo que siguen tus datos y creamos un repositorio central de datos que contenga la información de toda la organización, el Data Warehouse.

Empoderar a toda la organización para explotar los datos de forma autónoma

La mayoria de empresas tienen sus datos dispersos en diferentes software de gestión, hojas de excel y otros sistemas de datos, independientes y aislados entre ellos.

El análisis y explotación de sus datos requiere de horas de trabajo manual, por parte de personas altamente cualificadas, de limpieza y reestructuración de los datos.


En Prenomics damos solución a esta situación, definiendo e implementando un repositorio central de datos, los procesos para alimentarlo a tiempo real y las herramientas de explotación del dato tanto para usuarios de negocio como para usuarios de perfil analista.

01

Definición del Sistema Informacional

Considerando las necesidades presentes y futuras de la organización especificamos cómo debe estructurarse y funcionar su Sistema de Información Corporativa. Generamos la documentación y las especificaciones técnicas que tanto permitirá implementarlo exitosamente, como evolucionarlo.

Estructura de la Información Corporativa

  • Entendemos las múltiples fuentes de datos, el negocio y los usos analíticos aspiracionales.

  • Creamos una guía de estilo con nomenclatura de esquemas, tablas y variables para dar coherencia a los distintos datos.

  • Definimos el Mapa de ámbitos y catálogo de tablas y variables, así como el nivel de profundidad histórica que deben tener las tablas.

Captura y procesado del dato

  • Definimos los distintos compartimentos por los que debe pasar el dato para garantizar robustez, seguridad y usos deseados.

  • Especificamos la política de frecuencia de carga de datos y el enfoque técnico (batch vs streaming).

  • Definimos el proceso de control de calidad de los datos que viven en el Data Warehouse.

Gobierno del dato y compliance

  • Definimos los distintos niveles de acceso a la información con una estructura robusta y gestionable.

  • Definimos cómo conceder el acceso a usuarios, documentando debidamente los usos que se realizan.

Herramientas de consumo y análisis del dato

  • Identificamos las herramientas analíticas más adecuadas para el uso de la información por parte de usuarios de negocio y usuarios analíticos avanzados.

  • Definimos cómo los usuarios analíticos avanzados de la organización van a poder acceder al dato, construir nuevos casos de uso y compartirlos con el resto de la organización.

02

Especificación Tecnológica

Data Lake y Data Warehouse

  • Selección de las tecnologías de almacenamiento de datos más adecuada para cada cliente.
  • Especificación de la configuración de la base de datos para garantizar la máxima performance en la consulta de información.

Carga y procesado de información

  • Selección de las herramientas más adecuadas de ETL o ELT para realizar la carga del Almacén de Datos (en batch o en streaming).
  • Especificación del despliegue en un entorno de producción.
03

Implementación en la nube

Desplegamos la infraestructura en la nube necesaria para almacenar los datos.

Despliegue tecnológico (AWS)

  • Configuración entorno cloud securizado. 

  • Despliegue de tecnologías de recepción, almacenamiento del dato y aprovisionamiento del Data Warehouse. 

  • Despliegue de tecnologías de consumo de la información y ejecución de procesos de usuario (ETLs y MLOps). 

Configuración según la definición

  • Estructuración de la base de datos y ejecuciones de procesos según la guía de estilos  

  • Preparación de los distintos esquemas, tablas, índices y roles. 

  • Carga de ETLs, procesos de ML en el entorno y asignación de permisos a usuarios. 

Desarrollo de scripts de transformación y carga

  • Construcción de procesos de extracción, transformación y carga de la información.
  • Aprovisionamiento del almacén de datos con información histórica y funcionamiento en tiempo real.

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