La Iniciativa inteligente de datos para sobrevivir y crecer
¿Aún no está convencido de esto después de la pandemia?
La Nube, Big Data, Inteligencia Artificial, e Internet de las Cosas (IoT): A menudo proclamados como los pilares fundamentales de la Cuarta Revolución Industrial, una fase de múltiples impactos descrita como más revolucionaria y más grande que las últimas tres. Sin embargo, si observamos más de cerca, lo que parecen ser cuatro tecnologías diferentes en la superficie, forman parte de un todo más grande.
Las empresas modernas se expanden rápidamente ahora utilizando ecosistemas diversos: teléfonos celulares, PCs y laptops, relojes inteligentes y dispositivos inalámbricos, dispositivos biométricos, sensores, y más. Enormes cantidades de datos pasan desde esos ecosistemas de punto final a los ecosistemas centralizados de TI en la Nube, donde se almacenan y procesan mediante soluciones analíticas de última generación. Las soluciones de IA se ejecutan para obtener conocimientos importantes del negocio, automatizar procesos claves, sentar las bases para futuras innovaciones, lo que afecta la huella final de la empresa en el mercado. El ciclo se repite con la información e inteligencia en el centro.
Dicha competencia es fundamental para los negocios del siglo XXI. Pero, ¿cuál es la realidad?
El universo conectado llegaría a 31 mil millones de dispositivos para el año 2025, lo cual generaría datos en el rango de 175-180 zettabytes
Los Directores de Informática ubican las Competencias de Análisis de Datos como el factor número uno a la hora de considerar la importancia y competitividad del mercado
Las organizaciones con mejores desempeños utilizan los análisis 5 veces más que sus pares
Los análisis avanzados brindan un 33% más de crecimiento y 12 veces más ganancias a las empresas
Cloud4C: Más allá de lo obvio
Más de cien millones de empresas hoy en día aún carecen de conciencia y conocimientos básicos sobre la gestión de datos, sin mencionar implementaciones de Inteligencia Artificial para lograr transformaciones inteligentes. Las principales razones son almacenamiento insuficiente, inercia con infraestructura heredada antigua, estrategias de ciberseguridad agobiantes, y modelos de negocio tradicionales y poco inteligentes. Al tiempo que Facebook y otros gigantes digitales ya están a favor del Metaverso (una realidad digital integrada para empezer), muchas grandes corporaciones aún están luchando por reemplazar su documentación en papel. La gestión del flujo de trabajo lamentablemente aún sigue off-line.
Cloud4C, el proveedor líder mundial de servicios gestionados de nube centrados en aplicaciones e impulsados por la automatización, asegura el viaje perfecto de transformación para que se convierta en una empresa inteligente y capacitada en datos. Migre a la nube con cero interrupciones de servicios, optimice procesos con soluciones de vanguardia de hiperautomatización - Automatización Robótica de Procesos (RPA) para lograr el máximo retorno de inversión (ROI), modernice activos clave (virtualización de sistemas heredados, infraestructura, recursos informáticos, redes, servidores, centros de datos, almacenamiento, plataformas, sistemas externos), e implemente aplicaciones avanzadas para digitalizar operaciones y flujos de trabajo entre diferentes departamentos.
Adopte una suite de gestión de datos de pila completa que incluye recolección, limpieza, monitoreo de datos, administración de flujo de datos, modernización de datos, y análisis profundo de la información. Aumente las operaciones de datos gracias a la inteligencia de negocios avanzada (Análisis de Datos Profundo + Inteligencia Artificial), plataformas patentadas para generar conocimiento inteligente para tomar decisiones informadas. Proteja todas las bases de datos, flujos de datos, centros de datos y activos con la oferta de Cloud4C de ciberseguridad avanzada e inteligencia ante amenazas. Obtenga soporte y consultoría en datos 24/7 para abordar cualquier requisito, a cualquier hora.
Con Cloud4C, gane un socio integral a la hora de optimizar su visión empresarial de inteligencia de datos. ¡El mañana es hoy!
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5 desafíos comunes al implementar Inteligencia Artificial en las empresas
Determinar los conjuntos de datos correctos
La identificación e incorporación de conjuntos de datos correctos para capacitación son fundamentales para mejorar el aprendizaje y la toma de decisiones de la Inteligencia Artificial. Para lograrlo, las empresas posiblemente deban conectarse con expertos en Datos e Inteligencia Artificial para identificar los conjuntos de datos correctos, entrenar los algoritmos implementados para lograr máxima exactitud, y hacer posibles experiencias transformadoras.
Seguridad y Almacenamiento de Datos
Cuanto mayor sea el conjunto datos para capacitación, más precisa será la capacidad de predicción de la Inteligencia Artificial. Sin embargo, los problemas con el almacenamiento afectan los negocios por la utilización de grandes volúmenes de datos. Aún más, siempre está la persistente preocupación por la seguridad de los datos al ejecutar operaciones automáticas de inteligencia de datos. Es por ello que es fundamental que los negocios adopten entornos de gestión de datos adecuados para implementar la Inteligencia Artificial correcta.
Silos de Infraestructura
El desarrollo, las pruebas y la ejecución de soluciones de Inteligencia Artificial requieren alta velocidad y potencia informática, que a menudo requieren sistemas avanzados basados en GPU en lugar de infraestructura tradicional basada en CPU. Los sistemas basados en Inteligencia Artificial brindarán resultados realmente ágiles si la empresa cuenta con tecnología informática e infraestructura avanzadas.
Integración de Inteligencia Artificial con Sistemas Existentes
Integrar las aplicaciones y soluciones de Inteligencia Artificial con sistemas de negocio existentes e infraestructura de misión crítica es un desafío para la mayoría de las empresas. La falta de sincronización con bibliotecas existentes, APIs, middleware y arquitecturas puede implicar un serio problema.
Algoritmos complejos y capacitación continua de modelos de Inteligencia Artificial
Una vez que se complete la implementación de las soluciones de Inteligencia Artificial, las empresas aún tienen que contratar personal y recursos para seguir capacitando los sistemas de Inteligencia Artificial para lograr la mayor exactitud.
Preparar su empresa para Análisis de Datos e Inteligencia Artificial
La construcción de la infraestructura de la Inteligencia Artificial implica un planeamiento deliberado y estratégico en torno a las necesidades de almacenamiento, redes y datos de Inteligencia Artificial, entre otras cosas.
A medida que crecen los volúmenes de datos, se necesita ampliar el almacenamiento también. Es necesario asegurar la capacidad adecuada de almacenamiento, operaciones de entrada/salida por segundo (IOPS) y fiabilidad para trabajar con grandes cantidades de datos para poder aplicar de forma efectiva la Inteligencia Artificial.
Determinar las necesidades de almacenamiento de una organización depende de muchos factores. Por ejemplo, los ecosistemas de redes neuronales avanzados de alto valor pueden tener problemas de escalabilidad relacionados con Entrada/Salida y latencia. De forma similar, las empresas del sector bancario y de servicios financieros que dependen de decisiones comerciales en tiempo real quizá necesitan tecnología rápida de almacenamiento todo flash.
Otro factor clave sería la naturaleza de los datos de origen: ¿las aplicaciones analizarán los datos de los sensores en tiempo real, o utilizarán el procesamiento posterior? ¿Cuántos datos de Inteligencia Artificial generarán las aplicaciones? Con el crecimiento de las bases de datos con el tiempo, las empresas necesitan monitorear constantemente la capacidad para poder planificar su expansión.
La conexión de redes es otro componente clave para la implementación de la Inteligencia Artificial, la cual requiere actualizaciones periódicas. Los algoritmos de aprendizaje profundo que dependen en gran medida de las comunicaciones y las redes de la empresa deben ser altamente escalables con un gran ancho de banda y baja latencia. Las empresas deben automatizar las cosas siempre que sea posible. Las redes definidas por Software (SDN) impulsadas por el aprendizaje automático crean redes basadas en la intención que pueden anticipar las demandas de la red o amenazas a la seguridad y actuar en tiempo real.
Es fundamental contar con recursos informáticos potentes, incluyendo CPU y GPU para la infraestructura de la Inteligencia Artificial. Mientras que un entorno basado en CPU puede manejar cargas de trabajo de Inteligencia Artificial básicas, el aprendizaje profundo involucra múltiples conjuntos de datos grandes y algoritmos de redes neuronales y escalables. Para soportarlo, las empresas deben pasarse a GPU para lograr que las organizaciones optimicen la infraestructura de sus centros de datos y obtengan eficiencia energética.
Las organizaciones tienen mucho que considerar en este aspecto, es decir, el almacenamiento de datos, el procesamiento y la gestión de la información utilizada o generada por la Inteligencia Artificial. Uno de los pasos críticos es la limpieza y depuración de datos. Esto incluye eliminar de una base de datos, datos que sean inexactos, incompletos, formateados de forma no adecuada o duplicados.
La calidad de los datos es especialmente crítica con la Inteligencia Artificial. Implementar herramientas de limpieza de datos automatizadas para evaluar los datos en busca de errores utilizando reglas o algoritmos es de suma importancia ya que los datos de salida dependen de los de entrada.
La gestión del acceso a datos es sumamente crítica y requiere procesos eficientes para compartir información solamente con quienes la necesitan. Las estrategias de gestión de datos aseguran que los usuarios, las máquinas y varios puntos finales tengan acceso fácil y rápido a los datos sin comprometer la seguridad. Esto necesita controles de acceso a los datos adecuados como Gestión de Identidad y Acceso (IAM), soluciones de encriptación de datos, entre otros.
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Almacenamiento de grandes datos (Big Data): Requisitos de infraestructura para la Inteligencia Artificial
A medida que crecen los volúmenes de datos, se necesita ampliar el almacenamiento también. Es necesario asegurar la capacidad adecuada de almacenamiento, operaciones de entrada/salida por segundo (IOPS) y fiabilidad para trabajar con grandes cantidades de datos para poder aplicar de forma efectiva la Inteligencia Artificial.
Determinar las necesidades de almacenamiento de una organización depende de muchos factores. Por ejemplo, los ecosistemas de redes neuronales avanzados de alto valor pueden tener problemas de escalabilidad relacionados con Entrada/Salida y latencia. De forma similar, las empresas del sector bancario y de servicios financieros que dependen de decisiones comerciales en tiempo real quizá necesitan tecnología rápida de almacenamiento todo flash.
Otro factor clave sería la naturaleza de los datos de origen: ¿las aplicaciones analizarán los datos de los sensores en tiempo real, o utilizarán el procesamiento posterior? ¿Cuántos datos de Inteligencia Artificial generarán las aplicaciones? Con el crecimiento de las bases de datos con el tiempo, las empresas necesitan monitorear constantemente la capacidad para poder planificar su expansión.
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Infraestructura de Red de Inteligencia Artificial
La conexión de redes es otro componente clave para la implementación de la Inteligencia Artificial, la cual requiere actualizaciones periódicas. Los algoritmos de aprendizaje profundo que dependen en gran medida de las comunicaciones y las redes de la empresa deben ser altamente escalables con un gran ancho de banda y baja latencia. Las empresas deben automatizar las cosas siempre que sea posible. Las redes definidas por Software (SDN) impulsadas por el aprendizaje automático crean redes basadas en la intención que pueden anticipar las demandas de la red o amenazas a la seguridad y actuar en tiempo real.
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Cargas de Trabajo de Inteligencia Artificial
Es fundamental contar con recursos informáticos potentes, incluyendo CPU y GPU para la infraestructura de la Inteligencia Artificial. Mientras que un entorno basado en CPU puede manejar cargas de trabajo de Inteligencia Artificial básicas, el aprendizaje profundo involucra múltiples conjuntos de datos grandes y algoritmos de redes neuronales y escalables. Para soportarlo, las empresas deben pasarse a GPU para lograr que las organizaciones optimicen la infraestructura de sus centros de datos y obtengan eficiencia energética.
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Preparación de datos de Inteligencia Artificial
Las organizaciones tienen mucho que considerar en este aspecto, es decir, el almacenamiento de datos, el procesamiento y la gestión de la información utilizada o generada por la Inteligencia Artificial. Uno de los pasos críticos es la limpieza y depuración de datos. Esto incluye eliminar de una base de datos, datos que sean inexactos, incompletos, formateados de forma no adecuada o duplicados.
La calidad de los datos es especialmente crítica con la Inteligencia Artificial. Implementar herramientas de limpieza de datos automatizadas para evaluar los datos en busca de errores utilizando reglas o algoritmos es de suma importancia ya que los datos de salida dependen de los de entrada.
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Gobernanza de datos de Inteligencia Artificial
La gestión del acceso a datos es sumamente crítica y requiere procesos eficientes para compartir información solamente con quienes la necesitan. Las estrategias de gestión de datos aseguran que los usuarios, las máquinas y varios puntos finales tengan acceso fácil y rápido a los datos sin comprometer la seguridad. Esto necesita controles de acceso a los datos adecuados como Gestión de Identidad y Acceso (IAM), soluciones de encriptación de datos, entre otros.
Ofertas: Optimice o comience su Análisis de Datos y adopción de Inteligencia Artificial con Cloud4C
Podemos ayudarle a abordar los desafíos que mencionamos anteriormente. Siga leyendo..
Valoración, consultoría y soporte detallados y específicos para el dominio, para ayudarle a integrar procesos analíticos de última generación con el modelado y el diseño de datos
Archivado de datos según las regulaciones de la industria para el perfilado y la limpieza de datos de forma automatizada y eficiente
Agilice la recolección, el procesamiento y el análisis de datos de múltiples fuentes y ecosistemas informáticos para asegurar una arquitectura de datos universal
Ingesta y gestión de datos de extremo a extremo en todos los entornos de la nube. Implemente análisis de datos nativos de la nube y herramientas de Inteligencia Artificial para modernizar las cargas de trabajo de la nube y todos los entornos conectados
Implemente automatización avanzada, Automatización Robótica de Procesos (RPA) para optimizar procesos y resultados críticos para su negocio. Genere los máximos beneficios con los menores costos. Filtre las redundancias o procesos del negocio optimizados e hiperefectivos en tiempo real.
Utilice soluciones de Big Data para identificar procesos, enfoques y sistemas que consumen muchos recursos y costos. Corrija las ineficiencias y mejore la productividad para reducir los gastos generales de la empresa
Monitoree y gestione el estado de la infraestructura en tiempo real para evitar interrupciones y desastres repentinos
Obtenga visibilidad universal de las funciones, sistemas, procesos, cargas de trabajo, aplicaciones y rendimiento de su negocio en tiempo real, gracias a paneles analíticos intuitivos e informes inteligentes. Se reciben conocimientos inteligentes a través de un único panel de vidrio que permite tomar decisiones informadas
Un único acuerdo de servicio (SLA) hasta la capa de inicio de sesión de la aplicación, desarrollo basado en DevOps y marcos de prueba
Ingeniería de datos definida, modernización de datos, gestión de proyectos de operaciones de datos e integraciones de herramientas con opciones flexibles de herramientas y servicios de ETL
Monitoreo avanzado de flujo de datos estático y dinámico, seguridad con SIEM-SOAR, MDR, EDR, SOC, soluciones de inteligencia ante amenazas
Gobernanza de datos e Inteligencia Artificial sin problemas – cumplimiento con regulaciones locales y nacionales y con los estándares de la industria, con metodologías actualizadas
Aborde sin problemas las preocupaciones por las redes, infraestructura, plataforma, almacenamiento de datos y gestión para poder implementar soluciones y servicios de Inteligencia Artificial avanzados. Adopte modelos y bibliotecas predefinidos para implementar Inteligencia Artificial en las instalaciones, en todos los ecosistemas remotos y entornos Edge.
Gestión automatizada de sus cargas de trabajo con soluciones patentadas, nuevas e inteligentes como la Plataforma de Operaciones de Autorreparación, Plataforma de Nube Universal para acelerar los objetivos y estrategias empresariales de inteligencia de datos
¿Qué se puede esperar?
Gestión y Análisis de Datos, Soluciones y Servicios de Inteligencia Artificial de Cloud4C
Obtenga una ventaja competitiva, mejore la eficiencia de los procesos, innove a través de los datos. Nuestros servicios de consultoría de datos y análisis están basados en el diseño y el marco para ayudarle a optimizar su hoja de ruta y permitir que su empresa tome decisiones con base en datos. Sus proyectos de Big Data y de Inteligencia Artificial pueden funcionar de la misma forma que lo hacían cuando eran pilotos aún cuando se amplían de forma exponencial.
- Evaluación de la madurez de datos
- Planificación y hoja de ruta de la estrategia de datos
- Estrategia de datos alineada con los objetivos y crecimiento del negocio
- Optimización del Costo Total de Propiedad (TCO) para análisis de datos y adopción de Inteligencia Artificial
- Servicios de consultoría de datos específicos de la industrias
Los sistemas y procesos de almacenes de datos tradicionales (DWH) no son capaces de sostener el crecimiento que las empresas pueden alcanzar. La presencia de datos en silos, mucho tiempo para obtener información, ineficiencia en múltiples sistemas, análisis limitado de datos, desafíos en la seguridad y cumplimiento requieren que las empresas consoliden las fuentes de datos en silos y migren sistemas heredados a la nube.
- Migración de datos desde plataformas heredadas a la nube
- SAP, migraciones desde las instalaciones a Lagos de datos
- Desde almacenes de datos tradicionales a datos en la nube
- Casos de uso basados en los sectores
- Aplicación adaptable y modernización de activos
Las Operaciones de Datos (DataOps) se refieren al soporte y gestión continuos de los canales de datos después de la implementación y configuración de un caso de uso relacionado con datos en la nube. DataOps soporta la infraestructura subyacente, aplicación (ETL y código de transformación) y la base de datos en una solución de análisis de datos.
- Configuración, soporte y gestión de canales de datos
- Servicios gestionados potenciados por AIOps (operaciones impulsados por IA)
- Gestión de incidentes, problemas y cambios
- Ajustes y automatizaciones operativos
- Gestión de seguridad de plataforma de datos
- Medición e informes de rendimiento
- Resolución de soporte y un acuerdo de nivel de servicio (SLA) definido para análisis gestionado
Se centra en aplicaciones prácticas de recolección, procesamiento y análisis de datos. Los científicos de datos procesan información organizacional a gran escala para generar conocimiento y resolver casos de uso esenciales de impacto inmediato.
- Descubrimiento e ingesta de datos
- Integración de datos
- Lagos de datos
- Almacenes de datos
- Gestión de datos maestros
- Visualización
- Informes
- Paneles
Integre análisis profundos e inteligentes en los procesos comerciales con las capacidades de Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo. Modernice y mejore los procesos relacionados con estrategias de su negocio, prestación de servicios, operaciones, gestión de clientes, gestión de la cadena de suministro y monitoreo con análisis inteligentes de vanguardia.
- Soluciones de ciencia de datos con Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
- Modelado de datos basado en casos de uso
- Motores de recomendación
- Análisis de opiniones
- Análisis de imagen, voz/texto y video
Proteja los flujos de datos estáticos y dinámicos en toda la organización. Monitoree, analice y proteja las bases de datos, los centros de datos y los flujos de datos en todos los sistemas informáticos de la empresa. Adopte capacidades profundas de detección y corrección de amenazas emparejadas con soluciones avanzadas de inteligencia ante amenazas y ciberseguridad inteligente. Implemente un marco de gobernanza de datos estricto y asegure el cumplimiento sin problemas con las normas locales y nacionales y los estándares internacionales.
- Protección de datos mediante enmascaramiento de datos, encriptación de datos, etc.
- Gestión de seguridad de aplicaciones y API
- Gestión de seguridad de bases de datos y centros de datos
- Análisis de Riesgo y SIEM-SOAR
- Gestión de vulnerabilidad y pruebas de penetración
- Inteligencia ante amenazas
- Gestión de Identidad y Acceso
- Ofuscación de Datos
- Control de Acceso según Roles
- Seguridad de Red
- Ingreso y Monitoreo
- Reconciliación de datos y generación de informes
- Asesoramiento sobre riesgos informáticos y modelado de madurez
- Soporte con Normativas y Cumplimiento
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Consultoría de datos
Obtenga una ventaja competitiva, mejore la eficiencia de los procesos, innove a través de los datos. Nuestros servicios de consultoría de datos y análisis están basados en el diseño y el marco para ayudarle a optimizar su hoja de ruta y permitir que su empresa tome decisiones con base en datos. Sus proyectos de Big Data y de Inteligencia Artificial pueden funcionar de la misma forma que lo hacían cuando eran pilotos aún cuando se amplían de forma exponencial.
- Evaluación de la madurez de datos
- Planificación y hoja de ruta de la estrategia de datos
- Estrategia de datos alineada con los objetivos y crecimiento del negocio
- Optimización del Costo Total de Propiedad (TCO) para análisis de datos y adopción de Inteligencia Artificial
- Servicios de consultoría de datos específicos de la industrias
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Modernización de Datos
Los sistemas y procesos de almacenes de datos tradicionales (DWH) no son capaces de sostener el crecimiento que las empresas pueden alcanzar. La presencia de datos en silos, mucho tiempo para obtener información, ineficiencia en múltiples sistemas, análisis limitado de datos, desafíos en la seguridad y cumplimiento requieren que las empresas consoliden las fuentes de datos en silos y migren sistemas heredados a la nube.
- Migración de datos desde plataformas heredadas a la nube
- SAP, migraciones desde las instalaciones a Lagos de datos
- Desde almacenes de datos tradicionales a datos en la nube
- Casos de uso basados en los sectores
- Aplicación adaptable y modernización de activos
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Operaciones de Datos
Las Operaciones de Datos (DataOps) se refieren al soporte y gestión continuos de los canales de datos después de la implementación y configuración de un caso de uso relacionado con datos en la nube. DataOps soporta la infraestructura subyacente, aplicación (ETL y código de transformación) y la base de datos en una solución de análisis de datos.
- Configuración, soporte y gestión de canales de datos
- Servicios gestionados potenciados por AIOps (operaciones impulsados por IA)
- Gestión de incidentes, problemas y cambios
- Ajustes y automatizaciones operativos
- Gestión de seguridad de plataforma de datos
- Medición e informes de rendimiento
- Resolución de soporte y un acuerdo de nivel de servicio (SLA) definido para análisis gestionado
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Ingeniería de Datos
Se centra en aplicaciones prácticas de recolección, procesamiento y análisis de datos. Los científicos de datos procesan información organizacional a gran escala para generar conocimiento y resolver casos de uso esenciales de impacto inmediato.
- Descubrimiento e ingesta de datos
- Integración de datos
- Lagos de datos
- Almacenes de datos
- Gestión de datos maestros
- Visualización
- Informes
- Paneles
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Análisis Avanzado e Inteligencia Artificial
Integre análisis profundos e inteligentes en los procesos comerciales con las capacidades de Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo. Modernice y mejore los procesos relacionados con estrategias de su negocio, prestación de servicios, operaciones, gestión de clientes, gestión de la cadena de suministro y monitoreo con análisis inteligentes de vanguardia.
- Soluciones de ciencia de datos con Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
- Modelado de datos basado en casos de uso
- Motores de recomendación
- Análisis de opiniones
- Análisis de imagen, voz/texto y video
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Seguridad, Gobernanza y Cumplimiento de Datos
Proteja los flujos de datos estáticos y dinámicos en toda la organización. Monitoree, analice y proteja las bases de datos, los centros de datos y los flujos de datos en todos los sistemas informáticos de la empresa. Adopte capacidades profundas de detección y corrección de amenazas emparejadas con soluciones avanzadas de inteligencia ante amenazas y ciberseguridad inteligente. Implemente un marco de gobernanza de datos estricto y asegure el cumplimiento sin problemas con las normas locales y nacionales y los estándares internacionales.
- Protección de datos mediante enmascaramiento de datos, encriptación de datos, etc.
- Gestión de seguridad de aplicaciones y API
- Gestión de seguridad de bases de datos y centros de datos
- Análisis de Riesgo y SIEM-SOAR
- Gestión de vulnerabilidad y pruebas de penetración
- Inteligencia ante amenazas
- Gestión de Identidad y Acceso
- Ofuscación de Datos
- Control de Acceso según Roles
- Seguridad de Red
- Ingreso y Monitoreo
- Reconciliación de datos y generación de informes
- Asesoramiento sobre riesgos informáticos y modelado de madurez
- Soporte con Normativas y Cumplimiento
Experiencia de Cloud4C: Panorama de las herramientas de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial de las Plataformas líderes de la Nube
Ingesta
Transformación
Procesamiento
Análisis
Conocimientos
Informes
Gobernanza
Ingesta
- Amazon Kinesis Data Streams
- Amazon Kinesis Firehose
- Amazon Schema Conversion DOC
- AWS DMS
- Amazon Glue
- Amazon Redshift Spectrum
- Amazon EC2
- Amazon Managed Streaming for Kafka
Transformación
- Amazon Glue
- EMR
Procesamiento
- Amazon Glue
- EMR
- AWS Lambda
Análisis
- EMR
- Amazon Redshift
- Amazon Athena
- Amazon Elasticsearch Service
- Amazon SageMaker
Conocimientos
- Amazon Glue
- EMR
- Amazon SageMaker
Informes
- AWS QuickSight
- Tableau
- Power BI
Gobernanza
- IAM
- Amazon Macie
- Amazon CloudWatch
- Amazon CloudTrail
- AWS Config
Ingesta
- Azure Event Hub
- Azure DMS
- Azure Kafka
- Azure VM
Transformación
- Azure Data Factory
- Azure HDInsight
- Azure Databricks
Procesamiento
- Azure Data Factory
- Azure Databricks
Análisis
- Azure Databricks
- Azure SQL DW
- Azure Data Lake Analytics
- Azure Functions
Conocimientos
- Azure Databricks
- Azure Data Factory
- Azure Synapse
Informes
- QlikSense
- Tableau
- Power BI
Gobernanza
- Azure Log Analytics
- Application Conocimientos
Ingesta
- BigQuery
- GCP DMS
- Pub/Sub
- BigTable
- Compute Engine
- Data Fusion
Transformación
- DataProc
- BigQuery
- Dataflow
Procesamiento
- Data prep
- Data Fusion
- Cloud Functions
Análisis
- Azure Databricks
- Azure SQL DW
- Azure Data Lake Analytics
- Azure Functions
Conocimientos
- DataProc
- Dataflow
- Cloud Machine Learning
Informes
- Power BI
- Tableau
- Data Studio
Gobernanza
- Cloud IAM
- Error Informes
- Cloud Monitor
- StackDriver
Logre visibilidad total del entorno de sus datos con nuestros expertos en Análisis de Datos
Cloud4C: Plataforma de Operaciones de Autorreparación (SHOP)
Operaciones inteligentes automatizadas, Reparación predictiva y preventiva en la nube
Cloud4C SHOP es una plataforma impulsada por IA de código bajo que integra sin problemas diferentes herramientas y soluciones necesarias para ofrecer servicios gestionados en la nube a las empresas. La plataforma inteligente reúne docenas de diversas plataformas operativas y aplicaciones, incluidas la autoremediación y la autorreparación en un único sistema. Esto permite que el conjunto completo de infraestructura y aplicaciones sea gestionado automáticamente a través de un único panel de cristal mientras brinda a los clientes una vista holística de sus entornos de TI. La plataforma mejora la eficiencia de los ingenieros y al mismo tiempo permite que los ingenieros con menos experiencia manejen tareas más complejas.
SHOP transforma las operaciones de gestión de la nube para su empresa más de lo imaginable. Integre plataformas existentes incluyendo sistemas externos y conéctese sin problemas con la arquitectura de su nube a través de poderosas APIs. Automatice la gestión del flujo de trabajo, la administración de la infraestructura de TI, la gestión de seguridad y la entrega de proyectos en la nube con facilidad desde el inicio hasta el informe del cliente final. Con SHOP de Cloud4C, evite interrupciones, prediga riesgos y evite amenazas antes de que ocurran, automatice respuestas ante riesgos (autorreparación), modernice operaciones de nube y la administración de activos y mejore la eficiencia general de la ingeniería hasta en un 50%.
SHOP convierte a Cloud4C en el proveedor de servicios gestionados enfocados en las aplicaciones más grande del mundo
Integre la arquitectura de su nube con todas sus aplicaciones, herramientas, sistemas existentes, incluidos sistemas de terceros bajo una plataforma inteligente. Obtenga control y seguridad incomparables sobre sus flujos de trabajo, automatice las operaciones de TI para optimizar los costos de infraestructura y aumentar la productividad organizacional.
Utilizando modelos de regresión y agrupamiento, SHOP puede predecir cualquier anomalía que pueda derivar en interrupciones en un sistema, asegurándose de resolverlas rápidamente incluso antes de que éstas ocurran (autorreparación).
SHOP también es una solución de monitoreo de la infraestructura de pila completa y la actividad comercial que permite obtener una vista de 360 grados de todos los datos relevantes para detectar alertas tempranas y problemas que puedan surgir.
SHOP recolecta todos los datos contextuales en el momento de la anomalía para presentar escenarios de causa raíz relevantes permitiendo presentar respuestas completas y coherentes. Aproveche el análisis de informes de interrupciones de servicios críticos y elimine errores recurrentes en el sistema operativo, la base de datos, las aplicaciones, las plataformas, etc. Monitoreo proactivo y mantenimiento preventivo, mejora del servicio en la infraestructura hasta la capa de la aplicación.
Nuestra propia máquina de Aprendizaje Automático (ML) garantiza la mejor acción reparadora posible, adecuada al problema y al sistema.
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Gestión de operaciones inteligentes automatizadas
Integre la arquitectura de su nube con todas sus aplicaciones, herramientas, sistemas existentes, incluidos sistemas de terceros bajo una plataforma inteligente. Obtenga control y seguridad incomparables sobre sus flujos de trabajo, automatice las operaciones de TI para optimizar los costos de infraestructura y aumentar la productividad organizacional.
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Predictiva y preventiva
Utilizando modelos de regresión y agrupamiento, SHOP puede predecir cualquier anomalía que pueda derivar en interrupciones en un sistema, asegurándose de resolverlas rápidamente incluso antes de que éstas ocurran (autorreparación).
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Conocimiento colectivo
SHOP también es una solución de monitoreo de la infraestructura de pila completa y la actividad comercial que permite obtener una vista de 360 grados de todos los datos relevantes para detectar alertas tempranas y problemas que puedan surgir.
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Conciencia situacional
SHOP recolecta todos los datos contextuales en el momento de la anomalía para presentar escenarios de causa raíz relevantes permitiendo presentar respuestas completas y coherentes. Aproveche el análisis de informes de interrupciones de servicios críticos y elimine errores recurrentes en el sistema operativo, la base de datos, las aplicaciones, las plataformas, etc. Monitoreo proactivo y mantenimiento preventivo, mejora del servicio en la infraestructura hasta la capa de la aplicación.
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Reparadora y autónoma
Nuestra propia máquina de Aprendizaje Automático (ML) garantiza la mejor acción reparadora posible, adecuada al problema y al sistema.
Optimización inteligente de procesos y automatización integral gracias a la hiperautomatización y a las soluciones de Automatización Robótica de Procesos (RPA) de Cloud4C, logrando un máximo retorno de inversión (ROI).
Cloud4C implementa algoritmos, soluciones y plataformas avanzados de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para seguir optimizando complejos procesos y ecosistemas de TI en tiempo real. Aproveche la automatización y modernización total de los flujos de trabajo y operaciones para darle libertad a las empresas para poder enfocarse en las ofertas principales y el crecimiento de sus negocios. Elimine los problemas de TI de una vez por todas.
- Extraiga grandes volúmenes de datos desde varias fuentes
- Convierta datos sin estructura en datos estructurados
- Validación de datos utilizando un motor de procesamiento de documentos inteligente
- Elimine la posibilidad de errores manuales
- Intégrelo con procesos comerciales existentes y cargue/actualice los datos extraídos
- Visualice todo el mapa y rutas del proceso
- Descubra procesos, tendencias, patrones y desviaciones
- Identifique los candidatos ideales para la automatización
- Defina y configure los Indicadores de Desempeño Clave (KPI)
- Identifique desviaciones/ineficiencias de procesos que impactan las métricas
- Obtenga conocimientos accionables para mejorar los resultados comerciales
- Encuentre nuevas oportunidades de automatización
- Después de la automatización, monitoree y presencie las mejoras en los KPIs
- Automatice tareas rutinarias/intensas y cognitivas
- Aproveche objetos reutilizables, optimice robots y mejore la eficiencia
- Intégrelo con sistemas comerciales existentes
- Pruebe e implemente bots personalizados
- Logre automatizaciones de procesos integrales más rápidas y exactas con el Centro de Excelencia de RPA interno.
¿Por qué aprovechar los Análisis de Datos y Soluciones y Servicios de Inteligencia Artificial de Cloud4C?
Somos uno de los proveedores de servicios gestionados de la nube más confiables con experiencia en Análisis de Datos y soluciones de IA en Asia y el Pacífico, el Medio Oriente y África y las Américas por más de 12 años
Somos el proveedor más grande del mundo de servicios gestionados de gama alta, centrados en aplicaciones, con operaciones de migración automatizadas impulsadas por IA
Experiencia integral con plataformas de nube pública como Azure, GCP, OCI, AWS, IBM Cloud, Ali Cloud, etc. La migración de datos que involucra datos heterogéneos y aplicaciones empresariales complejas.
Soporte 24/7 respaldado por más de 2000 expertos en análisis y certificados en la nube, 25 Centros de Excelencia dedicados
Modelo de modernización de datos sin fricción con enfoque de Fábrica de Adopción de Nube líder en la industria con una disponibilidad del 99.95%, sin interrupciones y sin casi ningún retraso
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Experiencia probada en hiperautomatización y soluciones inteligentes de Automatización Robótica de Procesos (RPA) para lograr automatización integral - 1.2 millones de horas hombre ahorradas y 1500 milliones de pagos procesados, informes 35x más rápidos, 100% de eficiencia.
Ofertas dedicadas de Recuperación de Desastres (DR) en la Nube con respaldo-recuperación, mecanismos de la conmutación por error y la conmutación por recuperación (failover-failback) automatizados, con cero pérdida de datos.
Más de 200 simulacros de cumplimiento y Recuperación de Desastres y auditorías realizados anualmente con cumplimiento estricto según las especificaciones de la industria y los estándares normativos geográficos.
Experiencia en servicios dedicados de seguridad gestionada en la nube y servicios de seguridad de datos, más de 40 Controles de Seguridad, Centros de Operaciones de Seguridad (SOC) dedicados, encriptación y verificación de datos integrales.
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Modelos rentables de ofertas de "como un servicio" que ofrecen un único Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA) hasta la capa de la Aplicación.
Más de mil millones de horas de alojamiento a prueba de fallas administrando más de 40 000 Máquinas Virtuales (VM).
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