Nuestro Stack Tecnológico (Modern Data Stack)
Elegimos herramientas open-source primero, con comunidad activa, integración sinérgica y totalmente cloud-native.
Flujo Analítico
Componentes del Data Stack
Data Source
El primer componente es dónde se generan los datos; pueden ser bases de datos, aplicaciones SaaS, sistemas ERP, etc.
Data Ingestion
Así es como los datos se mueven y normalizan desde su fuente de origen hasta su almacenamiento analítico central.
Data Storage
Aquí es donde se agregan y almacenan todos los datos provenientes de las fuentes (generalmente un Data Warehouse o Data Lakehouse).
Data Transformation & Modelling
La transformación y el modelado ayudan a limpiar, estructurar y empaquetar diferentes fuentes de datos en modelos analíticos fáciles de usar.
Data Analytics
A veces simplificado como 'Business Intelligence'. Ayuda a los usuarios a explorar, visualizar y encontrar información estratégica en sus datos.
Data Activation
Conocido como 'Reverse ETL', es el proceso de operacionalizar datos moviéndolos desde almacenes analíticos hacia sistemas de terceros (CRMs, Marketing) para la acción.
Beneficios Centrales
- ModularidadConstruir un data stack hoy en día se ha vuelto mucho más simple organizando funciones independientes.
- VelocidadGracias a la naturaleza autónoma de sus componentes, es significativamente más rápido de configurar e iterar.
- CostoLas tecnologías basadas en nube conllevan ahorros significativos y predecibles en comparación con las obsoletas instalaciones on-premise.
Proceso de Construcción
- 1.Obtener un Data Lakehouse
- 2.Selección de herramienta de ingestión
- 3.Definición de proceso de modelamiento
- 4.Elaboración de analítica que aporte valor
- 5.Selección de solución Reverse ETL