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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”

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Volumen

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

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Velocidad

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

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Variedad

Empleando Big Data no importa de dónde provengan sus datos.

Características de Nuestras Soluciones de Big Data

Soluciones diseñadas e implementadas por nuestros Arquitectos Certificados
Almacenamiento de datos a gran escala y a bajo coste.
Extracción y organización de los datos según tu modelo analítico.
Amazon Elastic MapReduce (EMR) basado en Hadoop para procesar grandes cantidades de datos.
Integración con las principales herramientas de Business Intelligence.
Uso de Amazon Redshift para agilizar la gestión y análisis de datos a gran escala.
Integración con los principales frameworks de análisis de datos como Spark.
Inteligencia del Mercado.

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

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.

General Design Principles

Stop guessing your capacity needs

Test systems at production scale

Automate to make architectural experimentation easier

Allow for evolutionary architectures

Drive architectures using data

Improve through game days

The Five Pillars of the Framework

Operational Excellence

The operational excellence pillar focuses on running and monitoring systems to deliver business value, and continually improving processes and procedures. Key topics include managing and automating changes, responding to events, and defining standards to successfully manage daily operations.

The Operational Excellence pillar includes the ability to run and monitor systems to deliver business value and to continually improve supporting processes and procedures.

Security

The security pillar focuses on protecting information & systems. Key topics include confidentiality and integrity of data, identifying and managing who can do what with privilege management, protecting systems, and establishing controls to detect security events.

The Security pillar includes the ability to protect information, systems, and assets while delivering business value through risk assessments and mitigation strategies.

Reliability

The security pillar focuses on protecting information & systems. Key topics include confidentiality and integrity of data, identifying and managing who can do what with privilege management, protecting systems, and establishing controls to detect security events.

The Security pillar includes the ability to protect information, systems, and assets while delivering business value through risk assessments and mitigation strategies.

Performance Efficiency

The performance efficiency pillar focuses on using IT and computing resources efficiently. Key topics include selecting the right resource types and sizes based on workload requirements, monitoring performance, and making informed decisions to maintain efficiency as business needs evolve.

The Performance Efficiency pillar includes the ability to use computing resources efficiently to meet system requirements, and to maintain that efficiency as demand changes and technologies evolve.

Cost Optimization

Cost Optimization focuses on avoiding un-needed costs. Key topics include understanding and controlling where money is being spent, selecting the most appropriate and right number of resource types, analyzing spend over time, and scaling to meet business needs without overspending.

The Cost Optimization pillar includes the ability to run systems to deliver business value at the lowest price point.

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