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Captura de datos

Captura de datos

  • App web/móviles​

Desde Analytic Board estamos en la capacidad de apoyar a nuestros clientes en la digitalización/transformación digital de sus procesos de negocio. Esto lo hacemos mediante el desarrollo de software, implementando soluciones que permiten capturar los datos de manera digital desde aplicativos webs o móviles, utilizando diferentes tecnologías y frameworks en sus versiones más actualizadas.

Integración​

Uno de los retos más importantes con los que nos encontramos en la actualidad en las diferentes compañías que acompañamos, es el de poder “poner a conversar”, es decir, integrar, los diferentes sistemas de información que usan para sus procesos de negocio, mediante la exposición y/o consumo de datos. Para ello, nuestro equipo está capacitado en:

  •  Construcción de APIs : desarrollo de servicios Web para la exposición/consumo de información desde y hacia sistemas de información

  • Análisis: análisis de los datos para identificar (en conjunto con los clientes) las reglas de negocio que deben tenerse en cuenta para depurar los datos de los diferentes fuentes de datos que se desee  

  • Diccionario de datos: relevamiento de campos y levantamiento de información relacionada con bases de datos transaccionales, que no están debidamente documentadas.

  • Mapping: proceso de identificación de campos en los sistemas transaccionales y/o diferentes fuentes de información, que se pretende llevar a modelos de almacenamiento datos orientados a analítica (DM/DWH/DLake

Ancla 2

Preparación de los datos (ETL´s)

Extracción 
  • Conexión a DB(SQL/NoSQL): conexión desde diferentes ubicaciones de infraestructura a las fuentes de datos. 

  • Conexión a ubicaciones (flat file): conexión a máquinas para consumo de archivos.

  • Extracción: diseño/desarrollo de los quieries o consultas necesarias para extraer los datos y llevarlos hacia las áreas de staging y donde se realizarán las transformaciones requeridas.

  • Conexión a APIs: Consumo servicios web para consulta/extracción de datos.

  • Servidores: cloud/on-premises  Flat File

  • Perfilamiento (calidad y limpieza de datos preliminar): análisis preliminar de calidad de datos 

  • Carga de datos: disposición de datos en la arquitectura/modelo de datos orientado a analítica o vistas requeridas por el cliente para el consumo de datos desde capas de visualización o modelos de analítica avanzada.

 

Transformación 
  • Transformaciones: implementación de procesos de transformación de los datos como eliminación de columnas, creación de variables nuevas, procedimientos de análisis de calidad de datos, implementación de reglas de negocio para selección de campos, entre otros.

  • Calidad de datos: Consistencia, integridad, validez, etc. Y reglas de imputación.

  • Reglas de negocio: condiciones de uniones, priorización de registros, etc.

  • Uniones entre diferentes fuentes 

 

 

Carga
  • Inserción de los campos ya transformados en las bases de datos con modelos y arquitectura orientada analítica como:​​

  • Archivos

  • DW/DL

  • Vistas

ETLS

Modelos de datos

​Modelos de datos de Analítica (OLAP): Almacenamiento

Diseño e implementación de modelos de datos orientados a analítica como:

  • DWH (dataware house o bodega de datos): modelos de datos para data estructurada

  • DataMart: fact table y dimensiones en modelo de estrella o copo de nieve.

  • Datalake: modelos de almacenamiento orientado a analítica para data no estructurada.

Que permitan ser consultados desde las capas superiores de visualización o modelos de analítica avanzada, optimizando el rendimiento de la infraestructura y aplicativos.

 

Analítica avanzada

Diseño e implementación de modelos de analítica avanzada 

  • Descriptiva

  • Diagnóstica

  • Predictiva

  • Prescriptiva

Visualización

Tableros 
  • Estratégicos

  • Operativos/Monitoreo


 

Simuladores
  • Financieros

  • Compras

DATA
AA
VIZ
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