Azure Smart Data Lake: El principio de cualquier proyecto de Big Data e Inteligencia Artificial

Construye y mantén sincronizado un repositorio centralizado con todos los datos que necesitarás para obtener valor con la tecnología que decidas después

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¿Qué es Azure Smart Data Lake?

Es la forma ideal de incorporar (o reincorporar) en tu empresa un repositorio de datos consolidado para realizar el análisis de Big Data y aplicar Inteligencia Artificial con datos de calidad, sincronizados y gobernados en todo momento.

Basado en Azure Data Services y completamente administrada en la nube por Microsoft.

¿Cómo puede Azure Smart Data Lake ayudarte en tu organización?

Consolida los datos

Los afianza en un repositorio único centralizado.

Automatiza los flujos

Para que los científicos de datos puedan trabajar con confianza y sin necesidad de intervenir en la sincronización de estos.

Monitoriza datos y flujos

Mantiene los datos y sus flujos monitorizados en todo momento.

Cataloga de forma universal

Mantiene los datos catalogados de forma universal para que puedan ser consultados por los usuarios y las aplicaciones.

Controla el acceso

Permite el acceso controlado a los datos del Data Lake para explorar antes de analizar.

Establece un entorno moderno

Sienta las bases para proporcionar un entorno de Data Warehouse moderno.

Objetivos genéricos de nuestro servicio de Smart Data Lake (SDL)

Datos end-to-end

Implementar un Data Lake end-to-end (punto a punto)

Emplear la IA

Preparar el entorno necesario para realizar el análisis de los datos y aplicar la Inteligencia Artificial con confianza

Aprovechar las ventajas de Azure

Reducir los riesgos de este tipo de proyectos mientras que se aprovechan las ventajas de los servicios de Azure diseñados para tal fin

Objetivos específicos de nuestro plan de proyecto

Colaboración

Permite la colaboración utilizando un único entorno de trabajo para todos los analistas

Ciclo de vida de los datos

Permite controlar el ciclo de vida del modelo de datos

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Seguridad

Permite la gestion de usuarios, roles y permisos, definiendo cómo se accede a los datos, cómo se va a compartir, etc

Diseño de integración de datos

Permite la integración con múltiples orígenes de datos

Monitorización y administración

Monitoriza y administra los flujos de trabajo y analiza su comportamiento

¿A qué empresas va dirigido?

  • Empresas y organizaciones medianas y grandes que ya están abordando soluciones de Big Data, o están a punto de hacerlo, y quieren simplificarflexibilizar y agilizar toda la infraestructura/arquitectura de sistemas y datos, necesaria.
  • Empresas con desarrollo de Big Data que experimenten problemas con la calidad y la frescura de los datos.

¿A qué profesionales va dirigido?

Ventajas a nivel empresarial | Colaboración y Seguridad

Data Scientist

  • Se despreocupa de la gestión de los datos
  • Asegura que los datos que utiliza en sus cálculos son de calidad y están al día
  • Datos catalogados de tal forma que puede saber en todo momento la información existente en el Lago de Datos para enriquecer sus modelos

Data Engineer

  • Despreocupación por gestionar clusters
  • Facilidad a la hora de programar los flujos de datos
  • Workflows automaticos
  • Monitorización de los flujos de datos
  • Alertas automáticas y acceso a logs
  • Democratizacion de clusters

CDP, VP of Analytics

  • Plataforma rápida y colaborativa, acelerando en Time to Market
  • Sin necesidad de Dev-Ops
  • Seguridad autogestionada

Y luego ¿qué?

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Proyecto personalizado de adopción

El aprovechamiento de SDL como repositorio de datos consolidado hace recomendable en muchas ocasiones un proyecto personalizado de adopción, roll-out, configuración de la plataforma, desarrollos a medida, conexiones a nuevos orígenes de datos, etc.

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Crecer en el aprovechamiento y ROI

Una vez se empieza a obtener el ROI de la plataforma con propuestas como la presente, es conveniente analizar cómo seguir creciendo en el aprovechamiento y ROI de todo este nuevo paradigma de Transformación Digital.

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