Obtenga el máximo potencial del uso de los datos en el negocio

  • La analítica descriptiva automatizada, con pipelines modernos minimiza los tiempos de proceso requeridos para análisis de negocio.
  • La creación de estructuras de almacenamiento y gobierno en lagos de datos, consolidan culturas del reuso de la información.
  • La analítica en tiempo real representa fuentes de crecimiento competitivo en la capacidad de toma de decisiones en el corto plazo.

Desafíos comunes del negocio en la analítica de datos


Volumen de datos
Alto volumen de datos, que la mayoría de las empresas no pueden almacenar, recuperar y analizar debido a los altos costos involucrados

Velocidad de generación
La rapidez con la que se generan los datos; La mayoría de la infraestructura de TI no está preparada para seguir el ritmo de la generación de datos

Variabilidad de formatos
Los datos ya no son estructurados solamente; las imágenes, videos, documentos, audio, datos sin estructura, etc. también son datos y, por lo tanto, esconden potencial comercial

Información de calidad
Capacidad de construir canales de enriquecimiento de datos para obtener información de calidad; Los procesos ETL tradicionales ya no funcionan

Seguridad y cumplimiento
Los datos no se controlan dentro de la mayoría de las organizaciones, lo que impone un alto riesgo de divulgación de información confidencial confidencial y privada

Valor de negocio
La capacidad de enriquecer, reusar, medir y consumir la información para producir valor de negocio y fuentes de ventaja competitiva para las industrias

Visión integrada para la analítica en Amazon Web Services

Arquitectura moderna de analítica de datos en Amazon Web Services

  • 1
    Extracción
    Ingesta de datos estructurados y no estructurados, soportando tanto datos batch como stream y de formatos diversos, por medio de tecnologías clave como AWS DMS, AWS Kinesis y AWS Data Sync
  • 2
    Lago de datos
    Almacenamiento costo eficiente de los datos, en una estructura gobernada, segura y de alta escalabilidad en AWS S3.
  • 3
    Enriquecimiento de datos
    Procesamiento de datos para enriquecimiento, cruce de información y generación de modelos analíticos. Se fundamenta en tecnologías procesamiento de datos a gran escala como AWS Lambda, AWS EMR, AWS Glue y Glue Catalog para catalogación de datos.
  • 4
    Consumo
    Consumo de la información enriquecida en Datawarehousing mediante AWS Redshift, inteligencia de negocios en AWS Quicksight y casos más avanzados como Machine Learning en AWS SageMaker.

Experiencias en Analítica de datos

Indicadores clave de la gestión en la institución

Ver esta experiencia

Proporcionando tecnología para el análisis de información clave del negocio

Ver esta experiencia

Insights de negocio rápidos y de alto valor con soluciones de modernización de datawarehouse en la nube

Ver esta experiencia

Acelere la transformación en la nube

Facilitando la adopción del cloud en nuestros partners
“Teníamos el objetivo de contar con plataformas “cero humanos”, nada fácil de construir ni de evangelizar cuando las transformaciones son tan disruptivas. De la mano de Arkhotech lo logramos.”
Alejandro Lillo
Jefe de Proyectos de Tecnología CEN