Mejora la eficiencia de iniciativas de Big Data, BI, e Inteligencia Artificial

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Data Hub

Data Hub integra y procesa de forma eficiente, información estructurada y no estructurada proveniente de cualquier fuente o sistema de información para que pueda ser consumida por otras aplicaciones de negocio.

Funcionalidad del Data Hub

  • Integración y almacenamiento de grandes volúmenes de datos.

  • Soporta información estructurada y no estructurada.

  • Capacidad de conectarse a sistemas analíticos y transaccionales de manera indistinta.

  • Funcionalidades de integración, calidad, gestión, seguridad, trazabilidad de los datos que le permiten procesarlos de una manera efectiva para convertirlos en información confiable (Smart Data).

Data Hub Beneficios

Ventajas de implementar Data Hub

Menores costos de operación (TCO) e implementación

Menor dependencia de proveedores

Portabilidad y escalabilidad

Rápida implementación vs tecnología tradicional

Arquitectura del Data Hub

Conexión batch o en tiempo real a cualquier fuente de información por medio de Apis y ODBC.

Optimiza procesos ETL haciendo solo cargas incrementales; a través de generación de banderas, timestamps y hash de datos para identificar actualizaciones o cambios. Adicionalmente cuenta con el histórico de cambios detectados para un control más eficiente.

Cuenta con una biblioteca de más de 500 reglas de estandarización y limpieza para: domicilios, nombres, RFC, CURP, fechas, etc.
Capacidad de agregar reglas personalizadas ilimitadas y soporta la importación de nuevas reglas desde archivos XML o XLS.

Extrae e indexa datos de imágenes, audios o videos; para realizar búsquedas y asociaciones.

Identifica registros duplicados con umbrales de similitud personalizables. Los registros cercanos al umbral se consideran sospechosos (zona gris) y se podrán corregir de forma unitaria o en procesos batch.

Corrige incidencias por medio de procesos manuales y batch, soporta diferentes roles (verificador, supervisor, etc.) para tener un proceso de remediación eficiente y robusto.

Descripción Data hub

Componentes del Data Hub

Integración de Datos

Integra datos estructurados y no estructurados, en tiempo real o batch a bases de datos relacionales, multidimensionales, tabulares y no relacionales, entre otras.

Deltas y trazabilidad

Soporta sincronización en tiempo real, por lote o de datos incrementales para optimizar el desempeño. Monitorea los cambios en los datos desde su origen hasta el Golden Record.

Repositorio de Datos

Funcionalidad de un Data Lake, soporta grandes volúmenes de datos, flexible a cambios en la estructura de información y soporta información estructurada y no estructurada.

Calidad de Datos

Aplicamos procesos de transformación para estandarizar, homologar, higienizar y enriquecer la información basados en reglas de calidad definidas para cada dominio de negocio.

Registro Único

Realizamos desduplicación de información para crear registros únicos que brinden información confiable, evitando discrepancias entre las aplicaciones de negocio.

Remediación de Datos

Gestiona las reglas de negocio, roles y gobernabilidad de la información y realiza remediaciones gracias a la trazabilidad de los datos.

Usos del Data Hub

Icono de Big Data

Big Data

Procesa y almacena grandes volúmenes de información estructurada y no estructurada.

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BI Data Hub

Business Intelligence

Capa intermedia en tu Data Warehouse que mejora la ejecución de modelos analíticos y predictivos.

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AI Data Hub

Inteligencia Artificial

Procesa y transforma todo tipo de datos para ser consumidos por algoritmos de Machine Learnig.

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CRM Data Hub

Aplicaciones de Negocio

Comunica entre sí tus aplicaciones de negocio, eficientando la integración y calidad de datos.

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Data Hub para Big Data

Repositorio de información NoSQL para poder almacenar, procesar y proveer grandes volúmenes de información, así como sus metadatos.

Funcionalidad

Creación de un Data Lake que integra capacidades de extracción, carga y calidad de datos para consultas de información que puedan ser utilizados en procesos posteriores como: BI, Machine Learning, IA o repositorios de información estructurada.

Almacenamiento, homologación, manipulación de grandes volúmenes de información estructurada o no estructurada sobre una base de datos NoSQL para procesos que requieren alta velocidad.

Big Data Hub

Data Hub para Business Intelligence

Consolida y estandariza distintos orígenes de información estructurada y no estructurada. Entrega de información estandarizada al BI, minimizando los procesos en memoria sin afectar los sistemas de origen.

Funcionalidad

Conectores hacia los sistemas de información origen, dentro de los cuales se homologa la información y se realiza el cálculo de fórmulas complejas antes de entrar a la parte de BI eliminando cargas innecesarias de procesamiento al BI.

Interactúa con los sistemas origen para proporcionar información al BI, evitando cargas excesivas de consumo de información, y facilitando la alimentación de datos hacia el BI.

Business Inteligence

Data Hub para Inteligencia Artificial y Machine Learning

Preparación de información de origen con procesos de calidad de datos, optimizados para el uso de algoritmos de IA o ML.

Funcionalidad

Se realiza un proceso de estandarización de información estructurada y un proceso de indexación para la obtención de datos clave y ejecución de algoritmos.

Repositorio de alto rendimiento para la ejecución de algoritmos de IA y ML, que proporciona una arquitectura sólida para este tipo de objetivos.

IA data hub

Data Hub para Aplicaciones de Negocio

Conexión a los sistemas origen, reduciendo la dependencia de extracción de información de diferentes sistemas, con opción de crear un repositorio central con información limpia para re-alimentar a los sistemas origen.

Funcionalidad

Flujo de procesos con capacidades de Data Quality, integración de información en Batch (ETL) o tiempo real, análisis y distribución de información, con la capacidad de regresar la información limpia a sistemas origen como: CRM o ERP.

Integración, estandarización, identificación de registros duplicados y actualización de la información limpia a los sistemas origen, manteniendo la trazabilidad de los datos; algo muy útil al realizar una Migración de Datos.

CRM ERP

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