TE AYUDAMOS
Arquitectura del dato
Para transformar los datos de su empresa en insights de negocio e inteligencia, el primer reto técnico consiste en disponer de la arquitectura y las herramientas tecnológicas necesarias para soportar todo un ecosistema Big Data.
Las problemáticas más comunes de la ciencia del dato son:
La cantidad
El volumen
Tipos de datos
Poder procesar toda esa información en tiempos reducidos se requieren sistemas distribuidos. El diseño de la arquitectura Big Data es clave para implantar los sistemas y tecnologías necesarias para ser capaz de distribuir toda esa información.
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Arquitectura Big Data Ad-Hoc
Desde Damantia Technologies ofrecemos servicios de arquitectura Big Data Ad-hoc para empresas, diseñando la estructura y la elección de herramientas y componentes tecnológicos que den soporte a los proyectos Big Data propuestos en función de la necesidad de la empresa.
Dada la existencia de distintas opciones a la hora de configurar una Arquitectura Big Data, contamos con expertos con conocimientos en distintas soluciones para un diseño y desarrollo a medida.
Según las características propias de su empresa, el nivel de seguridad requerido, la capacidad de procesamiento y almacenamiento necesitado, en Damantia Technologies le ofrecemos el desarrollo de sus proyectos Big Data…
Ya sea mediante soluciones cloud (IaaS, PaaS, SaaS), on-premise (en tus propias oficinas) o híbridas, con el apoyo de nuestros partners tecnológico:
Plataforma soportada en cloud
Trabajamos con partners de confianza:Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud Platform.
Especialistas en soluciones Hadoop
A través de partners como Cloudera y HortonWorks entre otros.
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Infraestructura cloud, on-premise e híbridas
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Flexibilidad y escalabilidad
Para permitir el crecimiento progresivo de su empresa y su adopción de proyectos Big Data, cualquier plataforma de datos tiene que cumplir con las premisas de flexibilidad y escalabilidad.
En entornos Big Data, las plataformas son altamente flexibles, adaptándose en función de las necesidades de almacenamiento de datos y procesamiento, así como incorporando nuevas capacidades (plataformas IoT, herramientas, APIS, nuevas fuentes de datos, etc).
En este sentido, resulta crucial que desde la propia fase de diseño de la arquitectura de datos, se prevea las posibilidades de escalabilidad de la misma, para la productivización de los modelos y procesos a desarrollar.
Esto se traduce además en reducción de costes de implementación, desarrollo y mantenimiento.