Big Data

Transformando el dato en INFORMACIÓN ÚTIL, RELEVANTE Y PREDICTIVA para TOMA DE DECISIÓN INTELIGENTE Y OPORTUNA

FILOSOFÍA ENNCLOUD BIG DATA

La transformación digital es un reto obligatorio para las empresas que quieren ser competitivas en el entorno actual globalizado.

Existen varios elementos que actúan como ejes de transformación: las personas, la tecnología, la capacidad de adaptación y respuesta, la innovación, la creatividad, la cultura empresarial, aunque sin dudas, uno de los elementos más importantes es el dato.

Si conseguimos relacionar nuestros “propios datos” con “los datos” extraeremos información y conocimiento de enorme riqueza y un factor clave del éxito.

ennCloud BIG DATA es el servicio que provee un conjunto de procesos capaces de colectar datos desde múltiples fuentes estructuradas o desestructuradas, relacionarlos con los datos administrados desde la Plataforma y  transformarlos en información  sumamente útil y oportuna.

El servicio ennCloud BIG DATA es instanciable, por tanto, el usuario puede utilizarlo para sí  y además ofrecerlo como servicio a sus clientes.

 

Configuración de comportamientos

Provee las herramientas de configuración y administración de todos los parámetros necesarios para modelar el comportamiento de los procesos que intervienen en la  extracción, transformación y carga de los datos provenientes de fuentes estructuradas o desestructuradas (SQl y NoSql), la definición de escenarios  a modo de cotas para los procesos analíticos y los umbrales de disparo para los procesos de notificación.

La automatización de los procesos de transformación resulta ser un factor clave en el éxito de la gestión.

ennCloud provee funcionalidad  para la gestión integral de ETLs administrando crawlers (o robots) customizables y parametrizables, capaces de recopilar la información necesaria para enfocar la gestión de colección de datos y prepararla para su ulterior procesamiento.

Asimismo,  en los procesos de explotación, desacopla y abstrae la lógica de negocio proveyendo parsers, cuyo comportamiento se parametriza a través del configurador de escenarios

Extracción, transformación y carga

Colecta datos desde cuatro grandes fuentes (1) Datos administrados desde la Plataforma, por tanto no requiere de protocolos de interpretación (2) Datos Externos (típicamente conocidos como BIG DATA) generalmente  desestructurada, NoSql, requiere de CROWLERS para la extracción y transformación (3) Datos de Servicios integrados a la Plataforma, requiere de la gestión de ETLs para extracción y transformación y (4) Datos Locales, se trata de informática de oficina y DDBB locales, requiere de CROWLERS de acción local para la extracción y transformación.

Con el objeto de actualizar  la base de conocimiento, resulta necesario nutrir de manera constante datos disponibles en distintas fuentes públicas, provenientes de  plataformas de referencia oficiales, normalizadas y estructuradas (ej: Eurostat, el Instituto Nacional de Estadística, Federaciones deportivas nacionales e internacionales, FMI, ONU,…) hasta fuentes “no oficiales”, generalmente de texto plano o dotadas de escasos niveles de estructuración (blogs, noticias de medios digitales o incluso la propia Wikipedia).

Los CROWLERS ennCloud que resuelven este segundo supuesto están basados en procesos semánticos soportados en ontologías.

Explotación del Servicio

El Sistema presenta un kit de herramientas de producción de información analítica, predictiva, OLAP, Decisión Maker y Gestión de Alarmas. Estas herramientas son estimuladas desde escenarios y parsers previamente configurados, tal que la lógica de comportamiento y los resultados entregados serán con arreglo la lógica de comportamiento, segmentación y cotas previamente definidas.  Tanto las consultas y reports como los escenarios configurados son reutilizables y catalogables.

La lógica de negocio reside en el componente parser. A través del Configurador, el usuario define el comportamiento de los tipos de cáclulo y las bases de cálculo intervinientes en el proceso y utilizadas por las herramientas analíticas.

Esta gestión ofrece abstracción y desacoplamiento del proceso respecto del modelo de datos siendo el componente parser quien dará significado al contenido de cada elemento del modelo de datos.


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