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BIG DATA, PIENSA EN GRANDE

Convierta los datos en su mejor activo

 


Como un AWS Partner con la Competencia de Big Data, hemos superado un alto nivel de requerimientos tales como evidenciar nuestro profundo conocimiento técnico y/o experiencia en consultoría ayudando a empresas a evaluar y usar herramientas, técnicas, y tecnologías de Big Data de forma productiva en AWS.

Esto significa que tenemos el conocimiento, capacidad y las herramientas necesarias para ayudar a su organización a obtener el máximo provecho de sus cargas de trabajo de Big Data en AWS.

Soluciones Data Lake

Soluciones Data Warehouse

Soluciones Data Analytics

Perfil oficial en Amazon Web Services (AWS)

Somos el Primer partner de AWS en lograr la Competencia de Data & Analytics en Latinoamérica

Soluciones sobre Amazon Web Services, sácale máximo partido

Como socio oficial de Amazon Web Services, ofrecemos servicios especializados en consultoría, despliegue, gestión y optimización de soluciones sobre AWS.

Cree con rapidez aplicaciones de Big Data altamente escalables y seguras. Sin tener que adquirir ningún hardware, sin infraestructura que mantener.

 

 

Cada día las empresas generan una enorme cantidad de datos que se originan en diferentes lugares y momentos, sin importar el sector de la empresa. Sin embargo, aún no se aprovecha toda esta información al máximo. AWS y Morris & Opazo cuentan con la experiencia y la tecnología necesarias para construir un sistema Big Data útil para que su empresa pueda brindar un mejor servicio a sus clientes, al tiempo que descubre nuevas oportunidades y fortalezas de sus procesos.

Con AWS ahora es mucho más fácil enfrentar y resolver desafíos comerciales y administrativos, empleando técnicas de Big Data para recopilar, almacenar, procesar, analizar y compartir sus datos de manera más efectiva y segura.

Beneficios de nuestras soluciones de Big Data

Agilidad

Reacciona antes y con más información: toma mejores decisiones.

Integración

Con las principales herramientas de análisis y Business Intelligence del mercado.

Eficiencia

Almacenamiento a gran escala de bajo coste y con base en un modelo de pago por uso.

¿Sabe cuáles son las características del Big Data?

Conozca las tres “V”

Volumen

Grandes empresas generan grandes cantidades de datos, esperando convertirse en información valiosa.

Velocidad

Su empresa requiere rapidez en la toma de decisiones. Permita que Big Data le proporcione una alta disponibilidad de información.

Variedad

Empleando Big Data no importa de dónde provengan sus datos.

Características de Nuestras Soluciones de Big Data

Un flujo de trabajo de Big Data consiste en…

Al usar AWS, nunca ha sido más fácil o más asequible resolver problemas comerciales y descubrir nuevas oportunidades utilizando datos. Ahora, las empresas de todos los tamaños y en todas las industrias pueden aprovechar las tecnologías Big Data y recopilar, almacenar, procesar, analizar y compartir sus datos fácilmente.

Recopilar

Recopilar los datos sin procesar, como transacciones, registros, dispositivos móviles y más, es el primer desafío de big data al que se enfrentan las empresas. Una plataforma de Big Data adecuada facilita este paso y permite a los desarrolladores la recepción de una gran variedad de datos, tanto estructurados como no estructurados, a cualquier velocidad, ya sea en tiempo real o en lotes.

Almacenar

Cualquier plataforma de Big Data necesita un repositorio seguro, escalable y duradero donde almacenar los datos antes o incluso después de procesarlos. Dependiendo de sus requisitos específicos, también podría necesitar almacenes temporales para los datos en tránsito.

Procesar y analizar

En este paso, los datos se transforman de datos sin procesar a datos consumibles, normalmente al clasificar, acumular, unir e incluso realizar funciones y algoritmos más avanzados. Los conjuntos de datos resultantes se almacenan para procesarlos todavía más o para que se encuentren disponibles para su consumo mediante herramientas de visualización de datos e inteligencia empresarial.

Consumir y visualizar

El objetivo de los Big Data consiste en obtener información procesable y valiosa a partir de los recursos de datos. Lo ideal es que las partes interesadas puedan acceder a los datos mediante herramientas ágiles de visualización de datos e inteligencia empresarial de autoservicio que les permitan explorar los conjuntos de datos de forma rápida y sencilla. Dependiendo del tipo de análisis, los usuarios finales también podrían consumir los datos resultantes como “predicciones” estadísticas (en el caso del análisis predictivo) o como acciones recomendadas (en el caso del análisis prescriptivo).

La evolución del procesamiento de Big Data

El ecosistema de big data sigue evolucionando a un ritmo impresionante. Hoy en día, un diverso conjunto de estilos analíticos respaldan numerosas funciones de la empresa.

El Análisis Descriptivo ayuda a los usuarios a responder a la pregunta: “¿Qué ha pasado y por qué?“. Entre los ejemplos se incluyen entornos de informes y consultas tradicionales con tarjetas de puntuación y paneles de control.

El Análisis Predictivo ayuda a los usuarios a estimar la probabilidad de que se produzca un evento determinado en la característica. Entre los ejemplos se incluyen sistemas de alerta, detección del fraude, aplicaciones de mantenimiento preventivo y predicciones.

El Análisis Prescriptivo proporciona recomendaciones (prescriptivas) específicas al usuario. Estas responden a la pregunta: ¿Qué debería hacer si pasa “x”?

Ecosistema de Big Data en la Nube

Cree prácticamente cualquier aplicación de análisis de Big Data; admita cualquier carga de trabajo independientemente del volumen, la velocidad y la variedad de los datos. Con más de 50 servicios y cientos de características añadidos todos los años, AWS le proporciona todo lo necesario para recopilar, almacenar, procesar, analizar y visualizar Big Data en la nube.

Competencias de Nuestro Equipo

Habilidades y Experiencia en el Diseño e Implementación de Soluciones de Big Data

Cloud Practitioner

Conocimiento y herramientas necesarias para demostrar efectivamente una comprensión general de la nube de AWS.

Solutions Architect Associate

Experiencia en Diseño de Aplicaciones y Sistemas Distribuidos en la plataforma AWS.

Developer Associate

Desarrollo y mantenimiento de aplicaciones en la plataforma AWS

SysOps Administrator Associate

Distribución, administración y operación de sistemas escalables, de alta disponibilidad, y tolerantes a fallas, en AWS.

Solutions Architect Professional

Diseño de aplicaciones y sistemas distribuidos en la plataforma AWS.

DevOps Engineer Professional

Provisionamiento, operación y administración de sistemas de aplicaciones distribuidas en la plataforma AWS.

Big Data Specialty

Diseño e implementación de servicios de AWS para derivar valor a partir de los datos.

Casos de Éxito

Morris & Opazo

Monitoreo y predicciones de indicadores de piscigranjas en la nube en tiempo real – Caso de uso PoolFarm

Morris Opazo implementa Plataforma Real Time Recommendation Engine-Cloud para Interbank Perú

Caso de éxito - Big Data & Analytics: Implementación Data Lake La Positiva Seguros

Caso de éxito - Big Data & Analytics: Implementación Data Lake La Positiva Seguros Caso de éxito – Big Data & Analytics: Implementación Data Lake La Positiva Seguros Perú

Big Data & Analytics

Big Data & Analytics Caso de éxito – Big Data & Analytics: Aguas Araucanía – Reconocimiento de Imágenes y Video usando Aprendizaje Automático

Caso de éxito – Big Data & Analytics: Rimac – Data Lake Perú

Caso de éxito – Big Data & Analytics: Insights de Redes Sociales

Promoting Best Practices on AWS

AWS Well-Architected Framework

Build your AWS foundation with Cloud Best Practices

Morris & Opazo Well-Architected Review offer is intended to educate customers on architectural best practices for designing and operating reliable, secure, efficient, and cost-effective systems in the cloud. This offer was developed around the Amazon Web Services (AWS) Well-Architected Framework, which helps customers understand the pros and cons of decisions made while building systems on AWS.

 

Principios generales de diseño

 

Deje de adivinar sus necesidades de capacidad

Sistemas de prueba a escala de producción

Automatice para facilitar la experimentación arquitectónica

Permitir arquitecturas evolutivas

Impulsar arquitecturas usando datos

Mejorar a través de los días de juego

Los cinco pilares del marco

 

Excelencia Operacional

El pilar de la excelencia operativa se enfoca en ejecutar y monitorear sistemas para brindar valor comercial y mejorar continuamente los procesos y procedimientos. Los temas clave incluyen la gestión y automatización de cambios, la respuesta a eventos y la definición de estándares para gestionar con éxito las operaciones diarias.

El pilar de excelencia operativa incluye la capacidad de ejecutar y monitorear sistemas para brindar valor comercial y mejorar continuamente los procesos y procedimientos de soporte.

Seguridad

El pilar de seguridad se enfoca en proteger la información y los sistemas. Los temas clave incluyen la confidencialidad y la integridad de los datos, la identificación y la gestión de quién puede hacer qué con la gestión de privilegios, la protección de los sistemas y el establecimiento de controles para detectar eventos de seguridad.

El pilar de seguridad incluye la capacidad de proteger la información, los sistemas y los activos al tiempo que brinda valor comercial a través de evaluaciones de riesgos y estrategias de mitigación.

Fiabilidad

El pilar de seguridad se enfoca en proteger la información y los sistemas. Los temas clave incluyen la confidencialidad y la integridad de los datos, la identificación y la gestión de quién puede hacer qué con la gestión de privilegios, la protección de los sistemas y el establecimiento de controles para detectar eventos de seguridad.

El pilar de seguridad incluye la capacidad de proteger la información, los sistemas y los activos al tiempo que brinda valor comercial a través de evaluaciones de riesgos y estrategias de mitigación.

Eficiencia en el desempeño

El pilar de la eficiencia del rendimiento se centra en el uso eficiente de los recursos informáticos y de TI. Los temas clave incluyen la selección de los tipos y tamaños de recursos correctos en función de los requisitos de la carga de trabajo, la supervisión del rendimiento y la toma de decisiones informadas para mantener la eficiencia a medida que evolucionan las necesidades comerciales.

El pilar de la eficiencia del rendimiento incluye la capacidad de usar los recursos informáticos de manera eficiente para cumplir con los requisitos del sistema y mantener esa eficiencia a medida que cambia la demanda y evolucionan las tecnologías.

Optimización de costos

La optimización de costos se enfoca en evitar costos innecesarios. Los temas clave incluyen comprender y controlar dónde se gasta el dinero, seleccionar el número correcto y más adecuado de tipos de recursos, analizar el gasto a lo largo del tiempo y escalar para satisfacer las necesidades comerciales sin gastar de más.

El pilar de optimización de costes incluye la capacidad de ejecutar sistemas para ofrecer valor comercial al precio más bajo.

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