Big Data & Analytics

Generando valor a partir del dato

Hace más de 10 años implantamos uno de los primeros sistemas GRID en España por lo que nuestra evolución hacia tecnologías Cloud y Big Data (fundamentalmente distribuidas) ha sido natural.

Industrialización de plataformas Big Data

Implementamos soluciones Big Data que permiten obtener una visión unificada de todos los datos de negocio.
Industrializamos los procesos de landing, cleansing y staging para facilitar el acceso estandarizado a los datos.
Cubrimos todos los aspectos: almacenamiento, gobierno y procesamiento, hasta la explotación final de los datos.

Implantación de Data Hubs con tecnología Big Data

Consigue un repositorio común para todas las líneas de negocio accedan a los datos de tu empresa.
En Indizen optimizamos tu Datawarehouse corporativo o construimos una solución individualizada con tecnologías Big Data.
Desarrollamos soluciones de analítica avanzada para extraer el máximo valor a tus datos.

Procesos comerciales

Entendemos tu negocio y te ayudamos a transformar tus datos en conocimiento útil.
Proporcionamos conocimiento accionable para optimizar los procesos de toma de decisiones.
Implementamos procesos de adquisición y actualización de datos y nos aseguramos de que los datos de clientes sean completos y de calidad.

Analítica avanzada

Disponemos de un conocimiento profundo en técnicas de modelado, tanto estadísticas como en técnicas de machine learning, para extraer todo el valor útil de tus datos.
Desarrollamos y aplicamos algoritmos para que conozcas mejor tu propio negocio: segmentación de clientes, optimización de precios, predicción de fugas, predicción de comportamiento, detección de estacionalidad y patrones de consumo, etc.

Retos y desafios en el sector

Vivimos en un mundo donde los datos están cambiando radicalmente la forma en que la raza humana se relaciona y decide; donde la información y el conocimiento sobre los diferentes aspectos implicados en los negocios, el trabajo, la salud, y en general en la vida de las personas, están impulsando una evolución social sin precedentes.

Las empresas que prosperan en este entorno son aquellas que apuestan por extraer valor y conocimiento de los datos como un proceso central de su organización que les permita tomar mejores decisiones, generar nuevo negocio basado en los datos y obtener una ventaja competitiva importante que les permita tener ideas innovadoras que nadie más tiene.

Con este objetivo, las empresas están recopilando todo tipo de datos disponibles –tanto internos como de fuentes externas– de forma que los puedan analizar en conjunto y todos a la vez.

El uso de las herramientas BI tradicionales implica invertir mucho tiempo en el proceso de recolección, preparación y análisis de los datos estructurados o sin estructurar. Tampoco pueden analizar de forma sencilla los datos no estructurados o no conocidos a priori, provenientes de las redes sociales, web, dispositivos, sensores y las interacciones móviles, simplemente porque los EDWs convencionales no están preparados para manejar esta información.

Qué te podemos ofrecer

La clave es Big Data & Analytics

La analítica de los grandes datos es la clave para PONER EN VALOR todos los tipos de datos ya sean internos o externos; estructurados o no estructurados; datos de clientes o de empresas proveedoras; y mucho más. La combinación, integración y análisis de todos los datos a la vez – sin importar la fuente, tipo, tamaño, formato, etc.- permite GENERAR EL CONOCIMIENTO necesarios para abordar una amplia gama de retos de negocio que nos ayuden a tomar mejores decisiones, a generar nuevo negocio y a ser más eficientes.

A pesar de que las metodologías y reglas básicas para la recolección de datos, su enriquecimiento, su asimilación y el entendimiento del valor que pueden aportar aún están madurando, las empresas e instituciones que manejan grandes datos saben que tienen que entrar en este nuevo paradigma.

La tecnología está disponible

La tecnología está disponible y ya somos capaces de recoger datos y extraer mayor conocimiento de los/las clientes, los empleados/as, la dinámica del mercado, el clima, las enfermedades y muchas cosas más, con herramientas que van desde la inteligencia de negocio clásicas a sistemas más sofisticados como la plataforma Hadoop, bases de datos NoSQL, etc.  que permiten realizar procesos de seguimiento de dispositivos móviles, análisis de los medios sociales, análisis de eventos en tiempo real, correlaciones complejas, inferencia, agregaciones, etc.

Altamente especializad@s

Por todo ello, la estrategia de Indizen es la de ofrece una alta especialización en el análisis, diseño, implementación y despliegue de procesos Big Data orientados a la captura, recuperación, organización,  normalización, análisis y visualización de grandes datos, a través de nuestra experiencia y conocimiento sobre casos de uso del mundo real (modelos predictivos y estadísticos) desde una perspectiva realista y de conocimiento del negocio y de los factores clave para toma de decisiones.

Queremos descubrir conocimiento y a poner en valor los datos internos y externos; los nuevos datos y los viejos datos; los no estructurados y estructurados, haciendo confluir la inteligencia del data analytics con las capacidades del Big Data con el objetivo de ayudar a nuestras empresas clientes a establecer una estrategia más competitiva basada en los grandes datos.

cardiograma
  • Auditoría de Arquitecturas de datos
  • Análisis de casos de uso de implantación de sistemas Big Data
  • Análisis y Definición de Requisitos
  • Diseño de Arquitecturas
  • Selección de Herramientas
  • Desarrollo e Integración de Sistemas
  • Despliegue de Soluciones Big Data
  • Data Analytics & Data Science
  • Visualización avanzada
  • Formación sobre tecnologías Big Data


Caso de uso en plataforma de marketing

Proyecto de mejora de la arquitectura Big Data utilizada por el/la cliente, con orientación batch, para incorporar casos de uso de analítica en tiempo real, así como mejora de la eficiencia de la misma para reducción de costes de operación y desarrollo.

El desafío

Implementar una arquitectura escalable, con capacidad analítica y operacional, y con explotación tanto offline como online y en real-time. Asimismo, debe ser capaz de procesar una volumetría elevada de datos con distintos esquemas temporales y estructura.

La solución

Construcción de una arquitectura basada en la plataforma Hadoop con un área de ingesta con Apache Kafka, Apache Flume y una solución CDC, así como un área de transformación real-time (Apache Storm) y almacenamiento, y otra de explotación con Spark Streaming, Hive, e integración con herramientas de BI tradicionales.

El resultado

  • Mejora de la eficiencia en un 300% (reducción del número de nodos a una tercera parte), lo que supone menores costes de soporte y operativos.
  • Soporte a todos los casos de uso planteados (real-time, online, offline).
  • Reducción del time-to-market para obtención de nuevos insights.

Caso de Uso en plataforma de gestión de riesgos de entidad financiera

Proyecto de transformación tecnológica basada en nuevas herramientas Big Data, bases de datos NoSQL y nuevas herramientas de BI.

El desafío

Las plataformas de gestión de riesgos financieros actuales no son lo suficientemente ágiles como para adaptarse a los continuos cambios normativos y regulatorios que se producen debido a la rigidez de los actuales modelos de datos en los que están basados los repositorios centrales de información y a los costosos procesos de rediseño evolutivos en los sistemas y de implantación de los sistemas actuales.

La solución

Evaluar la  integración de dos tecnologías como MongoDB y QlikView dentro de un proceso de análisis de riesgos bancarios, como repositorio de información y herramienta de análisis de resultados respectivamente.

El resultado

  • Reducir el time-to-market ante nuevos requisitos de usuari@ y de producto, conforme avanza el ciclo de desarrollo del software.
  • Disponer de un modelo flexible que se adapte de forma sencilla y rápida a los continuos cambios.
  • Agilidad en la explotación de información y velocidad de agregación para la generación de informes a usuari@s de Front y de Riesgos.

Caso de uso en CRM de gran entidad financiera

CRM Digital es una plataforma unificada de gestión de campañas de marketing multicanal, reactivas o planificadas, que permite acciones personalizadas en base a cualquier dato (operacional, informacional) o evento (pagos con tarjeta, acceso a webs, etc). Basada en dos componentes:

  • Salesforce ExactTarget: herramienta SaaS que permite de forma visual e intuitiva diseñar, monitorizar y evaluar campañas multi-canal.
  • Hub: repositorio de información in-house que integra información “estática” de los sistemas informacionales y operacionales, y que conecta con la persona gestora de eventos del banco para la transformación, enriquecimiento y procesamiento de eventos.

Retos y logros alcanzados:

  • Integración de una solución cloud para gestionar datos privados y sensibles: transformación de datos, seguridad de acceso a los datos, etc.
  • Integración de datos de distintas fuentes, almacenamiento y acceso on-line por query ad-hoc mediante uso de tecnologías schema-less (Redis y MongoDB).
  • Gestión de eventos con requisitos de latencia
  • Automatización de tareas de ingesta y movimiento de datos mediante Spring Batch y Spring Integration recurrir al Departamento Técnico para la carga y actualización de Datos.

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Industrialización de plataformas Big Data

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