Desbloquea el potencial de tus datos con AWS y Altostratus

Desbloquea el potencial de tus datos con AWS y Altostratus

En el panorama empresarial actual, los datos son esenciales para cada aplicación, proceso y decisión. Utilizar los datos de manera efectiva permite acelerar la innovación y ayuda a las empresas a alcanzar los objetivos organizacionales. Según Forrester Research, las organizaciones que aprovechan los conocimientos basados en datos tienen un 140% más de probabilidades de obtener una ventaja competitiva y un 78% más de probabilidades de aumentar sus ingresos. (“Half of AI models never make it to production,” EnterpriseAI, Agosto 23, 2022).

La creciente cantidad de datos generados diariamente exige que las empresas cuenten con una estrategia clara y efectiva para gestionarlos. Una estrategia de datos bien diseñada no solo optimiza la toma de decisiones, sino que también ayuda a mejorar la eficiencia operativa, impulsar la personalización de productos y servicios, y garantizar el cumplimiento de normativas.

Los líderes empresariales están reconociendo que la clave para la innovación radica en una estrategia integral de datos. Este enfoque, ya adoptado con éxito por varias organizaciones mediante la plataforma de Amazon Web Services (AWS), permite desbloquear el valor de los datos y obtener una ventaja sostenible.

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Desafíos de la gestión de datos

El desafío principal para muchas organizaciones es que poseen una gran cantidad de datos, pero no saben cómo aprovecharlo al máximo. A continuación, detallamos los principales retos y consideraciones clave a tener en cuenta para desarrollar una estrategia de datos:

  • Necesidad de almacenes de datos escalables y adaptables a las demandas cambiantes del negocio.
  • Ineficiencias operativas y altos costes debido a la fragmentación de datos en diferentes silos.
  • Fragmentación de datos en diferentes silos que genera ineficiencias operativas y altos costes.
  • Complejidad creciente en la toma de decisiones que requiere herramientas ágiles y rentables para análisis y aprendizaje automático (ML) escalables según el caso de uso.
  • Dificultades para expandir capacidades de análisis y ML debido a la falta de habilidades y resistencia al cambio en las organizaciones.
  • Prioridad de modernizar y automatizar la gestión de datos para reducir riesgos, liberar recursos y cumplir con las normativas.
  • Necesidad de mantener un equilibrio entre rapidez y seguridad en las arquitecturas de TI.
  • Aumento significativo de ataques a la seguridad que exige una protección robusta y efectiva de los datos.

Maximiza el valor de tus datos con AWS

Las soluciones de AWS pueden ayudar a tu organización a implementar una estrategia integral que facilite la administración de datos en cada etapa del proceso, desde la ingesta y el almacenamiento hasta el análisis, la visualización y la ejecución de modelos de aprendizaje automático. 

Para abordar con éxito los desafíos de negocio, es fundamental que una estrategia de datos sea:

Comprensiva

Una estrategia de datos completa requiere un conjunto de herramientas que tenga en cuenta la escala, la variedad de datos y los múltiples propósitos para los que se desea utilizarlos. Además, debe ofrecer una relación precio-rendimiento óptima para cualquier usuario, tipo de datos y caso de uso.

En este contexto, las soluciones de AWS proporcionan capacidades amplias para respaldar cualquier carga de trabajo, desde bases de datos para aplicaciones hasta almacenamiento para lagos de datos, análisis, aprendizaje automático y herramientas para el usuario final.

Para escalar aplicaciones y adaptarse rápidamente a las necesidades empresariales, AWS ofrece una infraestructura moderna y servicios avanzados de análisis. Por ejemplo, Amazon Aurora garantiza alto rendimiento a bajo coste. Además, herramientas como Amazon EMR y Amazon Kinesis Data Streams facilitan el análisis de big data y la toma de decisiones en tiempo real, sin necesidad de operaciones complejas de ETL.

Integrada

Una estrategia efectiva de gestión de datos debe facilitar la integración y análisis de información almacenada en diversas herramientas y sistemas, permitiendo así comprender mejor el negocio y anticipar eventos futuros. Con datos dispersos entre múltiples departamentos, servicios, bases de datos locales y aplicaciones de terceros, es fundamental poder integrar estos datos de manera fluida entre silos para obtener una visión completa y precisa.

En muchos casos, las organizaciones adoptan distintos enfoques para unificar sus datos, como los data grids, lake houses o estructuras de datos, pero los lagos de datos o data lakes destacan como una solución clave. Estos permiten recopilar, almacenar, organizar y procesar datos valiosos provenientes de diversos silos, haciendo que la información sea accesible para herramientas de análisis, visualización y ML.

La integración de datos entre estos silos suele requerir complejas canalizaciones ETL, que son lentas y no adecuadas para la toma de decisiones moderna. En este sentido, AWS cuenta con tecnologías que automatizan o eliminan el ETL, permitiendo la integración automática de datos. Con SageMaker integrado en Amazon Redshift, Aurora, Athena y Neptune, y la integración en tiempo real entre Amazon S3 y Redshift, las organizaciones pueden realizar análisis sin necesidad de mover los datos.

Gobernada

Es crucial que los usuarios puedan acceder a los datos donde y cuando los necesiten, con el control adecuado. A medida que más datos migran a la nube, los modelos de gobierno de datos empresariales deben evolucionar. Los responsables de TI y las empresas necesitan políticas actualizadas para proteger los datos durante su transferencia entre repositorios y para cumplir con las normativas de privacidad y seguridad en constante cambio. Sin una estrategia de gobierno de datos adecuada, las organizaciones enfrentarán dificultades para centrarse en la gestión de datos y mantener su competitividad.

AWS está invirtiendo en todo el ciclo de vida de los datos para facilitar la gobernanza de extremo a extremo con menos esfuerzo. Por ejemplo, AWS Lake Formation simplifica el control y la auditoría de las acciones realizadas con datos en AWS S3, así como el uso compartido de datos en Amazon Redshift. Amazon DataZone permite catalogar, descubrir, compartir y administrar datos, mejorando su accesibilidad dentro de toda la organización. Finalmente, Amazon SageMaker proporciona funcionalidades para controlar y auditar el ciclo completo de desarrollo de modelos de aprendizaje automático.

¿Cómo te ayuda Altostratus?

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En Altostratus, estamos especializados en gestionar el ciclo completo de tus datos con la tecnología más avanzada de AWS. Desde la extracción inicial hasta el procesamiento y la visualización final en dashboards personalizados, nos aseguramos de que tus datos sean precisos, confiables y estén disponibles según tus requisitos específicos de negocio.

Nuestros servicios incluyen la implementación de políticas robustas y controles estrictos para supervisar el acceso, mantener la calidad de los datos y garantizar su integridad en todo momento. Con un enfoque en la seguridad y la eficiencia operativa, ayudamos a optimizar tus procesos de datos para impulsar la toma de decisiones informadas y estratégicas.

Si deseas más información sobre cómo desbloquear todo el potencial de tus datos, contáctanos en www.altostratus.es y descubre cómo podemos ayudarte a desarrollar una estrategia de datos integral con AWS.

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