Puede tener diferentes fuentes de datos con diferentes formatos y necesita consolidar estas fuentes de datos y ponerlas en un repositorio central.
Seleccionar y construir la infraestructura y la arquitectura de datos adecuadas es complejo. Desde la ingesta, el almacenamiento, el procesamiento y el acceso, debe considerar la técnica de ingestión (por lotes o en tiempo real), la escalabilidad, las herramientas, las plataformas (en las instalaciones, en la nube o híbridas), los marcos (de código abierto, propietarios), la integración y la adopción. migración y seguridad.
Según sus necesidades, lo ayudamos a crear la solución de infraestructura de datos adecuada para su negocio:
- Solución de desarrollo de arquitectura local: la solución local permite que los datos se almacenen localmente en la organización. Esta opción tiene sus propias ventajas y desventajas. Si la organización está más interesada en una mayor flexibilidad y seguridad, la solución es local. Podemos ayudarlo a desarrollar la arquitectura de la infraestructura local utilizando herramientas de código abierto potentes y gratuitas.
- Solución de infraestructura en la nube: otra solución es crear una infraestructura de datos en la nube. Esto funciona transmitiendo y almacenando datos en los sitios de proveedores como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud o Microsoft Azure. Podemos ayudarlo a consultar qué plataforma en la nube se adapta mejor a su negocio.
- Solución híbrida: es posible que le interese tener una infraestructura local y en la nube. En este sentido, podemos ayudar a construir la infraestructura híbrida para un mejor acceso y procesamiento de datos.
• Solución de desarrollo de canalización de datos: los datos no tienen sentido si no puede acceder a ellos para obtener información. Una vez que sus datos se almacenan en el repositorio central, el siguiente paso es procesar y analizar los datos. Dado que la ciencia de datos es un proceso, podemos ayudarlo mediante el desarrollo de una canalización de datos que puede ayudarlo desde el acceso a los datos sin procesar, la negociación de datos hasta el desarrollo y la implementación del modelo de aprendizaje automático.
