Big Data
Ingeniería de big data para volúmenes de datos que han superado sus herramientas
Diseñe plataformas de datos que ingieran, procesen y gobiernen miles de millones de registros de forma fiable. Los ingenieros de datos de SoftSapien construyen lakehouses, pipelines en streaming y marcos de gobierno que convierten los datos en bruto en un activo de negocio fiable.
Última actualización:
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Resumen
Infraestructura de datos que crece con el negocio
Cuando los informes tardan horas en generarse, los pipelines fallan en silencio por la noche y los equipos discuten sobre qué cifras son las correctas, el problema suele estar en la base de datos. Las herramientas de la era de las hojas de cálculo y los scripts improvisados no pueden seguir el ritmo de los volúmenes y las fuentes de datos actuales.
Nuestros ingenieros de big data diseñan plataformas que separan almacenamiento y cómputo, procesan datos por lotes y en streaming, y aplican controles de calidad en cada etapa. Las arquitecturas lakehouse sobre Databricks, Snowflake o servicios nativos de la nube dan a analistas, científicos de datos y aplicaciones una base compartida y gobernada.
El gobierno de datos, la catalogación y los controles de acceso forman parte del diseño, para que la plataforma cumpla la normativa de privacidad a medida que crece.
Retos que resolvemos
Problemas de plataformas de datos que resolvemos
Informes lentos
Nuestros informes tardan horas y los datos ya están desactualizados.
Las plataformas lakehouse separan almacenamiento y cómputo y añaden pipelines en streaming, de modo que las consultas responden rápido con datos actuales.
Fallos silenciosos
Los pipelines fallan por la noche y nadie se da cuenta.
Los controles de calidad de datos y la observabilidad de los pipelines avisan a los ingenieros de fallos y anomalías antes de que los usuarios vean cifras erróneas.
Cifras contradictorias
Los equipos discuten sobre qué cifras son las correctas.
Los modelos de datos gobernados, un catálogo compartido y una responsabilidad clara dan a cada equipo una definición única y fiable de cada métrica.
Presión de la privacidad
El crecimiento del volumen de datos aumenta nuestra exposición normativa.
Los controles de acceso, el linaje y la clasificación de datos se integran en el diseño, para que la plataforma cumpla la normativa de privacidad a medida que crece.
Qué incluye
Capacidades de big data
Arquitectura, pipelines, gobierno y migración para datos a gran escala.
Arquitectura de plataformas de datos
Diseños de lakehouse, data lake y almacén ajustados a sus cargas de trabajo y su presupuesto.
Pipelines de datos por lotes
Pipelines ETL y ELT fiables con orquestación, reintentos y linaje.
Streaming en tiempo real
Streaming de eventos y procesamiento de flujos para analítica y alertas en menos de un segundo.
Calidad y observabilidad de datos
Pruebas automatizadas, detección de anomalías y monitorización de la actualidad de los conjuntos de datos críticos.
Gobierno y catalogación de datos
Responsabilidad, clasificación, linaje y políticas de acceso en toda la plataforma.
Migración de plataformas
Hadoop y almacenes locales trasladados a plataformas modernas en la nube.
Resultados de negocio
Lo que aporta una plataforma de datos moderna
El valor de la plataforma se mide por la velocidad de las consultas, la fiabilidad de los pipelines y el coste por terabyte.
Cifras fiables
Los controles de calidad y las definiciones gobernadas acaban con los debates sobre informes contradictorios.
Información más rápida
El almacenamiento y el cómputo optimizados devuelven consultas complejas en segundos.
Visibilidad en tiempo real
Los datos en streaming permiten a los equipos actuar sobre los eventos a medida que ocurren.
Costes controlados
El cómputo elástico y el almacenamiento por niveles ajustan el gasto al uso real.
Preparada para la IA
Unos datos limpios y bien organizados aceleran las iniciativas de machine learning.
Sectores
Big data en todos los sectores
Cómo se adapta la disciplina a la normativa, los datos y los clientes de cada sector.
Finanzas y comercio
Plataformas de datos para analítica de transacciones, señales de fraude y visión 360 del cliente.
- Fintech
- Banca
- Seguros
- Comercio electrónico
- Bienes de consumo
- Retail de moda
Industria y cadena de suministro
Datos de sensores, producción y logística procesados a escala.
- Automoción
- Fabricación (Industria 4.0)
- Logística
- Transporte
- Construcción
- Arquitectura
- Petróleo y gas
- Tecnologías limpias
- Energía y servicios públicos
- Agricultura
Salud y ciencias de la vida
Datos clínicos, de reclamaciones y genómicos con un gobierno estricto.
- Salud y hospitales
- Salud y bienestar
- Odontología
Servicios públicos y de consumo
Analítica de audiencia, streaming y participación para medios y telecomunicaciones.
- Administración pública
- EdTech
- Medios y entretenimiento
- Inmobiliario
- Viajes y turismo
- Alimentación y bebidas
- Restauración
- Deporte y fitness
- Organizaciones sin ánimo de lucro
- Servicios jurídicos
Enfoque de entrega
Cómo entregamos plataformas de big data
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Evaluar
Se documentan las fuentes, los volúmenes, los casos de uso y los problemas actuales.
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Diseñar la arquitectura
Se diseñan la plataforma, los formatos de almacenamiento y el modelo de gobierno.
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Construir pipelines
Los pipelines de ingesta y transformación se desarrollan con pruebas y linaje.
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Migrar y validar
Los datos históricos y las cargas de trabajo se trasladan con comprobaciones de conciliación.
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Operar y optimizar
Monitorización, ajuste de costes y nuevos productos de datos tras el lanzamiento.
Tecnología
Plataformas y herramientas con las que trabajamos
Seleccionadas en cada colaboración según su entorno actual, sus licencias y las competencias de su equipo.
Plataformas
- Databricks
- Snowflake
- Google BigQuery
- Amazon Redshift
- Azure Synapse
Procesamiento
- Apache Spark
- Apache Flink
- dbt
- Apache Beam
Streaming
- Apache Kafka
- Amazon Kinesis
- Azure Event Hubs
- Confluent
Orquestación
- Apache Airflow
- Dagster
- Azure Data Factory
- AWS Glue
Gobierno y calidad
- Unity Catalog
- Collibra
- Great Expectations
- Monte Carlo
Formatos de almacenamiento
- Delta Lake
- Apache Iceberg
- Parquet
Modelos de colaboración
Formas de trabajar con SoftSapien
Empiece en pequeño y amplíe, o comprométase con un programa completo. Todos los modelos incluyen los mismos estándares de propiedad, seguridad e informes.
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Desde unas 4 semanas
Piloto
Demuestre el valor en un único flujo de trabajo, campaña o prueba de concepto antes de invertir más.
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Precio cerrado
Entrega de alcance cerrado
Un entregable claramente delimitado según criterios de aceptación acordados.
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Mensual, definido tras el descubrimiento
Retainer de programa
Entrega continua con prioridades revisadas en cada ciclo.
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Tiempos de respuesta definidos
Soporte gestionado
Acuerdos de soporte que mantienen el rendimiento de plataformas y campañas después del lanzamiento.
Por qué SoftSapien
Por qué las empresas eligen SoftSapien
Lo que toda organización puede esperar de una colaboración de big data con SoftSapien.
Propiedad en el traspaso
El código fuente, las configuraciones, la documentación y los recursos estratégicos se transfieren a su organización al cierre de la colaboración.
Seguridad y cumplimiento por defecto
El trabajo se realiza dentro de sus límites de identidad, acceso y residencia de datos desde el primer día, con sus requisitos de cumplimiento integrados en la entrega.
Respuesta en un plazo de 2 horas hábiles
Cada consulta llega a un especialista y recibe respuesta en un plazo de dos horas hábiles.
Especialistas desde el inicio hasta el traspaso
Los ingenieros y estrategas que definen el alcance de su colaboración siguen en ella durante la entrega y el traspaso.
Todas las disciplinas, coordinadas
La experiencia en ingeniería, IA, nube, negocio y marketing se combina cuando una colaboración abarca más de una disciplina.
Entrega en distintas zonas horarias
Equipos en Norteamérica, Europa, Oriente Medio y Asia-Pacífico alinean la entrega con su horario laboral.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre big data
No hay preguntas que coincidan.
¿A partir de qué volumen de datos se vuelve necesario?
Cuando las hojas de cálculo o las herramientas de bases de datos básicas empiezan a fallar o a ralentizar el trabajo real de su equipo. Lo que lo desencadena son los problemas operativos, sea cual sea el volumen.
¿Con qué plataformas de almacén de datos trabajan?
La selección depende de su proveedor de nube actual y de sus patrones de consulta, y se define durante la fase de descubrimiento.
¿Qué implica realmente la ingeniería de big data?
Una arquitectura de pipelines de datos dimensionada para su volumen y velocidad reales, y un diseño de almacén que respalda las consultas concretas que ejecutan sus equipos.
¿Cuánto cuesta una colaboración de big data?
El coste depende del volumen de datos, del número de fuentes y de la complejidad de las consultas. Lo estimamos tras revisar su infraestructura de datos actual.
¿Cuánto se tarda en construir un pipeline de datos y un almacén?
Un pipeline acotado para una sola fuente de datos puede estar listo en pocas semanas. Los almacenes con varias fuentes se construyen por fases, validadas con consultas reales en cada etapa.
¿Quién es el propietario del código del pipeline y del esquema del almacén en la entrega?
A ustedes. El código del pipeline, el esquema del almacén y la documentación se transfieren a su organización en la entrega.
¿Pueden migrar nuestros datos históricos sin perderlos?
Sí. La migración desde hojas de cálculo o herramientas heredadas se define y se valida con sus registros existentes antes del cambio.
¿Qué sectores necesitan más una infraestructura de big data?
Retail, logística, servicios financieros y cualquier organización que procese volúmenes de datos que ya superan las hojas de cálculo o las herramientas de bases de datos básicas.
¿Construyen el pipeline, el almacén o ambos?
Normalmente ambos, con un alcance conjunto para que los datos fluyan de la fuente al almacén sin vacíos de responsabilidad.
¿Con qué rapidez pueden iniciar una colaboración de big data?
Cada consulta recibe respuesta en un plazo de 2 horas hábiles.
Construya una base de datos en la que todos puedan confiar
Describa sus fuentes de datos, sus volúmenes y las preguntas que hoy no puede responder. Le propondremos una arquitectura y un camino por fases para llegar a ella.