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Soluciones de Ingeniería de Datos

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Dev Centre House Ireland ofrece soluciones de ingeniería de datos de vanguardia diseñadas para llevar su negocio a nuevos niveles. Nuestro equipo construirá una infraestructura robusta y optimizará sus procesos de datos para desbloquear ideas valiosas, mejorando la productividad y el rendimiento general de su organización. Nuestros ingenieros de datos en la nube se especializan en transferencias eficientes de datos empresariales, garantizando una experiencia ágil y sin interrupciones. Con más de 12 años de experiencia en el mercado y más de 100 proyectos exitosos entregados, puede confiar plenamente en nuestros profesionales para hacer frente a sus desafíos de datos más complejos.

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Alcance

Soluciones de Ingeniería de Datos proporcionadas por Dev Centre House Ireland

Desarrollo de Arquitectura de Datos

Diseñamos marcos de arquitectura de datos adaptables y altamente accesibles. Nuestras soluciones mapean el flujo de datos dentro de su organización, ofreciendo una ruta clara para alcanzar sus objetivos comerciales.

Implementación del Data Lake

Los Data Lakes son esenciales para gestionar el almacenamiento de grandes cantidades de datos sin procesar, listos para ser utilizados por aplicaciones de análisis. Dev Centre House Ireland ofrece soluciones de Data Lake que impulsan la productividad de su negocio y facilitan un crecimiento más rápido sin esfuerzo adicional.

Implementación de almacén de datos

Nos especializamos en la construcción de almacenes de datos que consolidan toda la información de su empresa proveniente de varias fuentes en un único repositorio, separado de sus bases de datos operativas. Este repositorio es crucial para obtener valiosos insights analíticos.

Migración de datos en la nube

Migrar datos a la nube puede ser una tarea desafiante, pero es vital para las empresas contemporáneas. Nuestros ingenieros de datos en la nube configurarán eficientemente su Data Lake, permitiendo una migración rápida y rentable de los datos de su empresa.

Gestión de datos y cumplimiento normativo

Una gestión efectiva de datos y el cumplimiento son fundamentales para garantizar que todos los datos estén seguros y cumplan tanto con las políticas empresariales como con las regulaciones gubernamentales. Nuestro equipo en Dev Centre House Ireland se asegurará de que sus datos estén protegidos según los estándares más altos.

Análisis de datos y visualización

Ofrecemos herramientas que simplifican el análisis y procesamiento de grandes conjuntos de datos, presentando la información en un formato fácilmente comprensible. Con las tecnologías avanzadas de ingeniería de datos de Dev Centre House Ireland, su empresa disfrutará de un acceso mejorado a ideas críticas que impulsan la mejora del negocio.

Consultoría de Ingeniería de Datos

Un equipo experto de ingenieros es vital para una gestión exitosa de datos. En Dev Centre House Ireland, nuestros ingenieros de datos diseñan y supervisan sus sistemas de datos, asegurando que estén optimizados para informes, lo que resulta en decisiones mejores fundamentadas en datos sólidos.

Implementación de DataOps

Las prácticas de DataOps mejoran la comunicación, integración y automatización de flujos de datos entre gerentes y usuarios en toda su organización. Podemos optimizar sus procesos de DataOps, garantizando que su negocio entregue de manera consistente datos relevantes y de alta calidad a sus clientes.

Expertise en Pila Tecnológica

Nuestra Pila Tecnológica de Ingeniería de Datos

En Dev Centre House Ireland, nuestros ingenieros de datos son profesionales altamente capacitados capaces de abordar cualquier desafío de datos. Sobresalen en el uso de tecnologías avanzadas, entregando de manera consistente soluciones de ingeniería de datos de primer nivel. Nuestros ingenieros tiene destreza con plataformas como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Azure y Apache. Además, Python es frecuentemente utilizado por nuestros especialistas en datos para una amplia variedad de tareas de ingeniería de datos.

AWS

  • S3
  • Pegamento
  • EMR
  • Lambda
  • Athena
  • SQS
  • CloudWatch
  • EC2
  • Transfer Family
  • EFS
  • EBS
  • S3 Glacier
  • Kinesis
  • QuickSight
  • API Gateway

Microsoft Azure

  • Data Lake
  • Data Factory
  • DataBricks
  • Funciones
  • Almacenamiento de blobs
  • Explorador de datos
  • Catálogo de datos
  • Compartir Datos
  • Power BI

Google Cloud Platform

  • DataProc
  • DataFlow
  • Almacenamiento en la nube
  • FileStore
  • CloudFunctions
  • DataPrep
  • Pub/Sub
  • KMS
  • DataStore
  • Compute Engine

Apache

  • Airflow
  • Hadoop
  • Spark
  • Colmena
  • Cassandra
  • Rayo
  • Kafka
  • HBase
  • NiFi
  • Flink
  • Superset
  • Presto

Herramientas de BI

  • Power BI
  • Tableau
  • Google Data Studio
  • Looker
  • QuickSight
  • QlikView
  • Qlik Sense

Machine Learning

  • TensorFlow
  • Keras
  • PyTorch
  • Theano
  • SciPy
  • Café
  • SKlearn
  • OpenCV

Ciencia de Datos

  • Pandas
  • NumPy
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Plotly

Otros Herramientas

  • dbt
  • TimeXtender
  • Azkaban
  • Cloudera
  • Segment

Protege tu negocio para el futuro con nuestra experiencia

Mantente a la vanguardia con nuestras soluciones innovadoras y un equipo talentoso que impulsa tu éxito.

Proceso

Nuestro Proceso de Ingeniería de Datos

En Dev Centre House Ireland, adaptamos nuestro enfoque para satisfacer las necesidades únicas de cada cliente. Colaboramos estrechamente para identificar las tecnologías, infraestructuras y herramientas avanzadas adecuadas que aborden desafíos comerciales específicos y se alineen con sus requisitos arquitectónicos.

  • 0 1

    Análisis de requisitos

    En la fase inicial, evaluamos meticulosamente las necesidades y expectativas detalladas de los usuarios para un producto nuevo o actualizado. Este análisis forma la base para todas las actividades relacionadas con los datos posteriores.

  • 0 2

    Diseño de Arquitectura de Datos

    Desarrollamos un marco integral que describe las fuentes de datos, así como la forma en que estos datos son transportados, asegurados y almacenados. Esta arquitectura sustenta toda la estrategia de datos.

  • 0 3

    Ingestión de Datos

    Facilitamos la transferencia de datos al almacenamiento o los preparamos para un uso inmediato, asegurando que estén listos para ser procesados.

  • 0 4

    Limpieza de datos

    Antes de ingresar al flujo de datos, los datos pasan por un riguroso proceso de limpieza para eliminar elementos irrelevantes o erróneos.

  • 0 5

    Construcción de Data Lake

    Establecemos Data Lakes para almacenar de manera eficiente datos en bruto, estructurados y no estructurados en un único repositorio, manteniendo los costos mínimos. Estos lagos pueden ser construidos utilizando plataformas como Hadoop, Google Cloud Storage (GCS) o Azure, involucrando operaciones complejas como la ingeniería de datos con Python.

  • 0 6

    Implementación de tuberías ETL/ELT

    Una vez que los datos están preparados y almacenados, nuestros ingenieros ETL inician las operaciones de procesamiento de datos. Este paso crucial en la pipeline de datos transforma los datos crudos en conocimientos valiosos.

  • 0 7

    Modelado de datos

    En esta etapa, nos sumergimos y visualizamos las estructuras de datos, con el objetivo de representar las relaciones dentro de los datos y categorizarlos de manera efectiva.

  • 0 8

    Calidad de aseguramiento

    Antes de continuar con el procesamiento, los datos pasan por pruebas rigurosas para asegurar que cumplen con nuestros estándares de calidad. Nuestros expertos crean casos de prueba para verificar y validar cada elemento de la arquitectura de datos.

  • 0 9

    Automatización e Implementación

    Esta etapa crucial implica la creación de una estrategia de DevOps que automatiza el proceso de datos, reduciendo significativamente el tiempo, el costo y el esfuerzo requerido para la gestión del proceso.

FAQs

  • Q: ¿Cómo difiere la Ingeniería de Datos de la ciencia de datos?

  • Q: ¿Por qué es necesaria la ingeniería de datos para mi negocio?

  • Q: ¿Qué se entiende por un Data Pipeline?

  • Q: ¿Por qué es esencial la ingeniería de datos?

  • Q: ¿En qué consiste DataOps?