¿Tienes clara cuál es la información que necesitas para tomar decisiones y dónde se encuentra localizada? ¿Tu información clave cambia con frecuencia? ¿Tienes la información dispersa en diferentes sistemas, localizaciones y tecnologías ¿Dispones de un conjunto de datos con la calidad suficiente?
Tienen experiencia en herramientas de integración de datos, en SQL y tienen altas competencias en las actuales tecnologías de datos.
Todo ello les capacita para realizar con éxito el despliegue de infraestructuras y herramientas —tanto “on-premise”, como “on-cloud”— cubriendo todos los aspectos técnicos y de diseño de las infraestructuras hardware y software de las plataformas corporativas de Business Intelligence.
Almacenamiento de datos (Data Storage), habilitando plataformas en diferentes tecnologías de almacenamiento, tales como Microsoft SQL Server, Azure data storage
Herramientas de extracción, transformación y carga (ETL/ELT) de datos, tales como SQL Server Integration Services (SSIS), Databricks, Powercenter, entre otras
Mecanismos de limpieza y calidad del dato (Data Cleansing / Data Quality), mediante el despliegue de herramientas como Microsoft Data Quality Services, que limpien, integren, unifiquen y aseguren un dato de calidad, disponible para ser analizado.
Modelado de datos (Data modelling), asegurando el óptimo modelado dimensional de los datos de forma que se maximice el rendimiento de los procesos e informes analíticos.
Minería de datos (Data Mining), en busca de patrones de comportamiento que faciliten el entendimiento de los datos antes de ser procesados para su análisis.
Transformación de los datos (Data Transformation) desde los modelos transaccionales de origen, pasando por diferentes etapas, hasta conseguir los modelos analíticos finales que serán objeto de explotación —de forma óptima— por parte de las diferentes herramientas y aplicaciones.
Aprendizaje automático (Machine Learning) para diseñar algoritmos de regresión y clasificación, sin necesidad de desarrollar un software específico para cada problema.
Presentación de los informes analíticos mediante el uso de cubos OLAP, Reporting Services, Power BI, Qliksense, o integrando con aplicaciones desarrolladas “ad-hoc” que hacen uso del resultado analítico.
Integración con servicios avanzados en el ámbito de la Inteligencia Artificial, como el aprendizaje profundo, visión computacional o análisis del lenguaje; y en otros ámbitos de aplicación, tales como Internet de las cosas (IoT), Blockchain, Power Apps o Power Automate.
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