El avance en la digitalización de la sociedad y sus interacciones está produciendo una explosión en el volumen de datos disponibles. La ingesta, procesamiento y análisis de este creciente volumen representa un desafío para las empresas que cada vez más necesitan extraer valor de los datos, tanto externos como los generados por sus propios procesos internos de negocio. La complejidad, variabilidad y incluso la velocidad a la que se generan los datos necesita de un cambio en la forma en que son analizados y de esta manera, ayudar a las empresas a mejorar sus procesos de toma de decisiones. Conceptos como análisis de datos estructurados / no estructurados, inteligencia artificial y machine learning son fundamentales para interpretar los datos y traducirlos en conocimiento que permita un ahorro de costes e incremento de la productividad dentro de las organizaciones.

Análisis de eventos en telecomunicaciones, mantenimiento predictivo, detección y prevención de fraudes son algunos de los ejemplos en los que ayudamos a nuestros clientes a ser extraordinariamente competitivos en un mercado tremendamente dinámico.

En el mercado global de hoy en día, los usuarios y organizaciones reciben un ingente volumen de datos cada vez con más velocidad. Fuentes como las redes sociales, smartphones y los sensores presentes en cada vez más dispositivos IoT, generan un flujo o streaming de datos que en muchas ocasiones carecen de valor si no pueden ser analizados en tiempo real.

El análisis, correlación y búsqueda de patrones dentro de estos datos consigue generar conocimiento a partir de los mismos y permite a las empresas mejorar los procesos de toma de decisiones operacionales, monitorizar procesos y dependencias externas, descubrir tendencias y minimizar riesgos al permitir identificar los problemas al instante y reaccionar adecuadamente.

La necesidad de diseñar arquitecturas que permitan la disponibilidad del dato para su consumo en soluciones analíticas obliga a las empresas a desarrollar arquitecturas eficientes en estos procesos. Con independencia del entorno de desarrollo BABEL ofrece a sus clientes sus capacidades a través de sus arquitectos del dato tanto en entornos cloud native, arquitecturas hibridas o entornos puramente on premise. Nuestra experiencia en el mundo del datwarehouse tradicional nos permite poder trabajar en un mundo en el que los sistema legacy conviven con modelos más disruptivos.

Nuestra experiencia y capacidades nos permite cubrir el ciclo completo, desde la ingesta del dato, cubriendo modelos de definición de gobernanza y calidad del dato, almacenamiento de los datos en entornos SQL y no SQL, su análisis y el procesamiento de datos para su disponibilidad , explotación y consumo.

La adopción de tecnologías big data aumenta la competitividad de las organizaciones en un mercado cada vez más global. Estas herramientas consiguen extraer valor del ingente volumen de datos producto de los procesos de digitalización actuales y convertirlo en ventajas competitivas al permitir analizar qué está pasando y predecir qué podría pasar en el futuro, identificar vulnerabilidades en los sistemas y procesos que supongan peligros de seguridad, elaborar nuevas estrategias de marketing y monitorizar su evolución y rendimiento.

El conocimiento generado por la disponibilidad y análisis de datos de calidad permite mejorar los procesos de toma decisión y todo esto supone un incremento de la eficiencia y ahorro de costes para las empresas.