Servicios de ingeniería de datos

Innowise proporciona soluciones modernas de ingeniería de datos que llevarán su empresa a un nuevo nivel. Crearemos una infraestructura de alta calidad y optimizaremos el flujo de datos para extraer los conocimientos necesarios y aumentar la productividad y el rendimiento de su organización. Nuestros ingenieros de datos en la nube transferirán los datos de su empresa en el menor tiempo posible. Nuestra empresa ya ha entregado más de proyectos en más de años de experiencia en el mercado, así que no dude en confiar todo el trabajo difícil a nuestros profesionales.

¿Necesita soluciones de ingeniería de datos?

Nos encantaría crear una infraestructura de datos de alta calidad para su empresa.

¿Qué es data engineering?

Ingeniería de datos operates with large amounts of raw data, builds and maintains companies’ data pipelines to combine the information from multiple resources, store it in a single place, and prepare it for in-depth business analytics.Data engineers convert data into a usable form for data scientists to interpret. When the data is processed correctly, businesses have access to precise analytics that facilitates fact-based decision-making. As a result, companies are able to solve complex business problems and improve the ways they create new products and services with reduced costs.

Soluciones de data engineering

Arquitectura de datos

Establecemos soluciones de arquitectura de datos flexibles y muy accesibles. El marco combina la información sobre cómo fluyen los datos en una empresa concreta. Una buena arquitectura de datos muestra el camino correcto para alcanzar sus objetivos empresariales.

Implantación de Data Lake

Data Lakes gestionan el almacenamiento de grandes cantidades de datos sin procesar hasta que son utilizados por las aplicaciones de análisis. Ofrecemos esta opción, para que su empresa pueda aumentar la productividad y crecer más rápido sin esfuerzo adicional.

Implantación de almacenes de datos

Creamos almacenes de datos que recopilan toda la información de la empresa procedente de múltiples recursos en un único repositorio que se mantiene separado de la base de datos operativa de una organización. Esta información se utiliza para perspectivas analíticas...

Migración de datos a cloud

La migración a cloud puede ser un proceso insoportable, pero es muy importante en la empresa moderna. Nuestros ingenieros de datos en cloud configurarán su ldata lake para trasladar los datos de su empresa de forma rápida y rentable.

Gestión de datos y conformidad

La gestión de datos y el cumplimiento de la normativa son necesarios para garantizar que todos los datos están protegidos y cumplen las normas empresariales y la normativa gubernamental. Nuestro equipo se asegurará de que sus datos estén protegidos de la forma correcta.

Data analytics y visualization

Estas herramientas ayudan a analizar y procesar grandes cantidades de información y a presentarla de forma sencilla. Con nuestras tecnologías de data engineering, su empresa tendrá una alta accesibilidad a toda la información que pueda mejorar su negocio.

Consultoría de data engineering

Un equipo profesional de ingenieros es clave para el éxito de la gestión de datos. Nuestros ingenieros de datos diseñan y gestionan los datos con el fin de prepararlos para la elaboración de informes que ofrezcan mejores resultados y decisiones respaldadas por datos.

Implantación de DataOps

La práctica de DataOps mejora la comunicación, la integración y la automatización de los flujos de datos entre los gestores de datos y los consumidores de toda la empresa. Podemos optimizar las DataOps, para que su empresa pueda ofrecer datos relevantes y de alta calidad a los clientes.

Cree mejores proyectos con Microsoft Solutions Partner

La asociación con Microsoft nos convierte en un colaborador confiable para las empresas que buscan aprovechar la IA para sus esfuerzos de transformación digital.

A través de nuestra afiliación, podemos ofrecer a nuestros clientes soluciones y herramientas sólidas de IA, fundamentales para crear aplicaciones más inteligentes y gestionar datos de forma eficaz. El reconocimiento de Microsoft también nos posiciona como un socio confiable capaz de satisfacer las demandas específicas de los clientes.

Contratar ingenieros de big data

Puede resultar difícil encontrar especialistas cualificados y experimentados que presten buenos servicios de data engineering. Por ello, contratar a un ingeniero de datos remoto en cloud puede ser una gran opción. Nuestros profesionales pueden cooperar en línea para definir la infraestructura y las tecnologías avanzadas que recopilarán, mejorarán y convertirán sus datos no estructurados en análisis perfectamente ordenados.

Un ingeniero de big data es un experto que trabaja con programas avanzados que dividen esta especialidad:

Ingeniero de datos de AWS

El ingeniero de datos de AWS o ingeniero de datos de Amazon utiliza los servicios web de Amazon que participan en tareas de datos para marcas como Coca-Cola, Netflix, Volkswagen, etc.

Ingeniero de datos de Azure

Los ingenieros de datos de Azure operan a través de la plataforma Microsoft Azure. El número de proyectos y productos realizados con esta plataforma incluye empresas como Asos, Bosh, PepsiCo, etc.

Ingeniero de datos GCP

Los ingenieros de datos de GCP trabajan con Google Cloud Platform para ofrecer soluciones de gestión de datos a las empresas. Los casos de GCP incluyen a gigantes del mercado como Ikea, Spotify, Paypal, Procter & Gamble, etc.

Ingeniero DataOps

Los ingenieros de DataOps no trabajan con los datos en sí, sino con la línea de operaciones que se utiliza para construir los datos. Utilizan todas las plataformas mencionadas anteriormente (Azure, GCP, AWS) y otras para seguir el proceso de flujo de datos.

¿Necesitas ayuda para configurar los datos en cloud?

Disponemos de todo un equipo de ingenieros de datos profesionales

Ingenieros de datos disponibles para contratar

Phil K.

Senior Data Engineer 5+ años de experiencia

RESUMEN

Ingeniero de datos sénior con experiencia en trabajar en un gran número de proyectos con arquitectura compleja, diversas tecnologías y plazos ajustados, y en prestar asistencia en todas las fases del proyecto.

Apache Airflow Apache Hadoop Apache Spark AWS Azure Google Cloud Platform

MongoDB MySQL PostgreSQL Pyspark Python Redis

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Matthew M.

Senior Data Engineer 4+ años de experiencia

RESUMEN

Ingeniero de datos con más de 4 años de experiencia en hacer accesibles los datos para que los clientes puedan utilizarlos para evaluar y optimizar su rendimiento.

Apache Airflow Apache Hadoop Apache Hive Apache Spark AWS CI\CD

Docker Google Cloud Kafka Kubernetes MySQL PostgreSQL Pyspark RabbitMQ

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Andrew D.

Senior Data Engineer 6+ años de experiencia

RESUMEN

Ingeniero de Datos Senior con más de 6 años de experiencia en el diseño, mantenimiento y optimización de la infraestructura de datos para la recopilación, gestión y transformación de datos.

Apache Airflow Apache Hadoop Apache Hive Apache Spark AWS Azure

CI\CD Docker Kafka Kubernetes MySQL PostgreSQL Pyspark RabbitMQ Terraform

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Stephen K.

Senior Data Engineer 5+ años de experiencia

RESUMEN

Ingeniero de datos con experiencia que agiliza los flujos de trabajo de la ciencia de datos para resolver problemas empresariales, construyendo y manteniendo la infraestructura para mejorar los procesos.

Apache Airflow Apache Hadoop Apache Hive Apache Spark AWS Google Cloud Platform

Kafka MySQL Numpy Pandas PostgreSQL Pyspark Python SAS Analytics Pro SAS BI

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Gracias por su consulta, nuestro especialista se pondrá en contacto con usted lo antes posible.

El valor de nuestros servicios de data engineering

Mejorar la calidad de los datos

Nuestros ingenieros de datos ayudan a las empresas a recopilar datos de varias fuentes y validar la información antes de utilizarla en sistemas analíticos. Así se mitiga el riesgo de tomar decisiones erróneas basadas en datos irrelevantes.

Aproveche al máximo los macrodatos

Innowise utiliza algoritmos de sistema avanzados que gestionan grandes cantidades de datos y combinan los datos de diferentes fuentes en un único repositorio para su posterior procesamiento.

Aumentar la productividad

Proporcionamos servicios complejos que impulsan las operaciones basadas en datos de su empresa, las completan y preparan para un análisis preciso en el menor tiempo posible.

Reducir costes

Nuestros servicios de data engineering son muy rentables. Como expertos en tecnologías de big data, los ingenieros de datos encuentran las soluciones de arquitectura de datos y canalizaciones más eficientes para las necesidades de cada empresa.

Data engineering mejora significativamente la calidad de los datos de la empresa, ayuda a almacenarlos de forma segura y los prepara para que un equipo los interprete con rapidez. Expanda su empresa, sin preocuparse por el almacenamiento de big data y la dificultad de su procesamiento. Hable con nosotros.

"Las matrices de big data suelen estar desestructuradas y ser difíciles de leer. Nuestros ingenieros de datos facilitan al máximo el proceso de mantenerlos construyendo arquitecturas y canalizaciones de datos. También implementan data lakes para almacenar y utilizar grandes volúmenes de datos en bruto y almacenes de datos para matrices de datos ya estructurados y procesados. Una vez que los ingenieros de datos gestionan el clúster de datos, podemos utilizarlo para nuestras necesidades y tomar decisiones con conocimiento de causa. Estas decisiones suelen traducirse en la optimización de procesos o el aumento de métricas como las ventas o la conversión".

Pilip Tsijanovich

Jefe del Departamento de Big Data

Nuestra pila tecnológica de data engineering

Nuestros ingenieros de datos son profesionales capaces de resolver cualquier problema de datos. Navegan rápidamente por tecnologías avanzadas, creando las mejores soluciones de data engineering del mercado. Los ingenieros operan con programas como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Azure y Apache. Muchos especialistas en datos utilizan python para la data engineering.

S3
Glue
EMR
Lambda
Athena
SQS
CloudWatch
CE2
Transfer Family

EFS
EBS
S3 Glaciar
Kinesis
QuickSight
Pasarela API, etc.

Data Lake
Data Lake
DataBricks
Funciones
Blob Storage
Data Explorer
Data Catalog
Data Share
Power BI, etc.

DataProc
DataFlow
Cloud Storage
Almacén de archivos
Cloud Functions
DataPrep
Pub/Sub
KMS
DataStore
Compute Engine, etc.

Airflow
Hadoop
Spark
Hive
Cassandra
Beam
Kafka
HBase
NiFi
Flink
Superset
Presto, etc.

Power BI
Tableau
Google Data Studio
Looker
QuickSight
QlikView
Qlik Sense, etc.

TensorFlow
Keras
PyTorch
Theano
SciPy
Caffe
Sklearn
OpenCV, etc.

Pandas
NumPy
Matplotlib
Seaborn
Plotly, etc.

dbt
TimeXtender
Azkaban
Cloudera
Segmento, etc.

¿Por qué elegir a Innowise como empresa de data engineering?

Gedurende onze años en el mercado, hemos entregado más de proyectos para más de clientes satisfechos. Si su empresa tiene problemas de procesamiento o almacenamiento de datos, ¡permítanos ayudarlo! Innowise garantiza la seguridad de sus datos. Utilizamos sistemas de cifrado avanzados que aseguran sus archivos y respaldamos todo tipo de datos. Mantenemos nuestro trabajo transparente e informamos siempre al cliente sobre los pasos de los procesos de ingeniería de datos. Entendemos lo importante que pueden ser los datos de la organización, por lo que hacemos todo lo posible para ahorrar su tiempo. Nuestros ingenieros de datos estructurarán y optimizarán los datos de una empresa para extraer y entregar grandes cantidades de información empresarial en el menor tiempo posible y con costos mínimos.

Nuestros clientes hablan de trabajar con Innowise

Innowise comprende perfectamente la tarea que tiene entre manos, lo que le permite ofrecer el enfoque de desarrollo más adecuado. El equipo superó nuestras expectativas y es receptivo cuando solicitamos cambios.

Ilya Radniany CEO Duck.design

Estamos encantados con el compromiso de Innowise de entregar un trabajo de calidad y resolver los problemas rápidamente. Adoptan un enfoque comprometido para comprender las necesidades del equipo y alcanzar sus objetivos.

Or Iny CEO Zero Beta

Innowise es uno de los mejores socios con los que trabaja el cliente. Siempre satisfacen nuestras peticiones proporcionando desarrolladores que cumplen los requisitos específicos de idioma y nivel de experiencia del cliente.

Polina Shuruba Socio Director XPRT MINDS

Nuestro proceso de data engineering

Abordamos a cada cliente de forma individual. Colaboramos para definir tecnologías, infraestructuras y tecnologías avanzadas que resuelvan retos empresariales específicos y se adapten a su arquitectura.

Requisitos análisis

En el primer paso, determinamos las necesidades y expectativas detalladas de los usuarios de un producto nuevo o modificado. Es un plan para todos los procesos posteriores relacionados con los datos.

Diseño de la arquitectura de datos

Establecemos un marco que muestra las fuentes de información y cómo se transporta, protege y almacena esta información. La arquitectura de datos gestiona la estrategia de datos.

Ingesta de datos

Transportamos los datos a un soporte de almacenamiento o los importamos para su uso inmediato.

Limpieza de datos

Antes de que los datos lleguen al pipeline, hay que limpiarlos. Corregimos o eliminamos todas las partes irrelevantes e incorrectas de los registros.

Creación de data lake

Construimos Data Lakes para almacenar archivos de datos brutos, estructurados y no estructurados en un repositorio con costes mínimos. Los Data Lakes pueden crearse mediante programas como Hadoop, GCS o Azure. Eso incluye operaciones tan complicadas como data engineering con python.

Implementación de ETL/ELT pipelines

Tras preparar los datos almacenados, el ingeniero de ETL inicia las operaciones de procesamiento de datos. Es el acto más crítico de la canalización de datos porque convierte los datos brutos en información relevante.

Modelización de datos

En este paso, exploramos y visualizamos las estructuras orientadas a los datos. El objetivo es representar las relaciones dentro de los datos e ilustrar los tipos de estos y cómo pueden agruparse.

Calidad garantía

Antes de seguir enviando los datos, hay que probarlos y aprobar su calidad. Nuestros especialistas crean casos de prueba para verificar y validar todos los elementos de la arquitectura de datos.

Automatización y despliegue

Este es uno de los pasos más importantes de todo el proceso. Nuestro equipo crea la estrategia DevOps que automatiza la canalización de datos. Este proceso ahorra mucho tiempo, dinero y esfuerzo dedicados a la gestión del pipeline.

¿Quiere transportar de forma segura los datos de su organización?

Nuestros ingenieros están siempre a su servicio.

Casos relacionados con la ingeniería de datos

FAQ

¿Cuál es la diferencia entre data engineering y data science?

Data engineering se centra en construir y transformar los datos en un formato accesible. La ciencia de datos analiza los datos y proporciona visualizaciones para explicar sus resultados. La ciencia y la ingeniería de datos están interconectadas porque el trabajo del ingeniero de datos consiste en enviar los datos transformados a un científico de datos.

¿Necesito data engineering?

Data engineering es importante en cualquier negocio basado en datos porque permite a las empresas optimizar y utilizar grandes cantidades de datos para su aprovechamiento. Es rentable, mejora la calidad de los datos, aumenta la productividad y consigue ahorrar mucho tiempo.

¿Qué es una canalización de datos?

Un canal de datos (o conector de datos) es un conjunto de pasos de procesamiento de datos necesarios para automatizar el movimiento y la transformación de datos sin procesar entre un sistema de origen y una ubicación de destino. Las canalizaciones de datos proporcionan a los miembros del equipo los datos preparados con los que pueden trabajar.

¿Por qué es tan importante data engineering?

Los datos son la base de cualquier empresa y deben ser siempre accesibles y fiables para el equipo. La ingeniería de datos hace que los datos sean cómodos y transparentes para su análisis en el menor tiempo posible. Una gran ventaja es que se pueden almacenar y gestionar cantidades masivas de datos, casi no hay límites.

¿Qué es DataOps?

DataOps es una práctica que mejora la comunicación, la integración y la automatización de los flujos de datos entre los gestores de datos y los consumidores de toda la empresa. Con esta función, las organizaciones pueden ofrecer datos relevantes y de alta calidad a los clientes.

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¿Qué pasa después?

Una vez que hayamos recibido y procesado su solicitud, nos pondremos en contacto con usted para detallarle las necesidades de su proyecto y firmar un acuerdo de confidencialidad.

Tras examinar sus deseos, necesidades y expectativas, nuestro equipo elaborará una propuesta de proyecto con el alcance del trabajo, el tamaño del equipo, el tiempo y las estimaciones de costes.

Concertaremos una reunión con usted para hablar de la oferta y concretar los detalles.

Por último, firmaremos un contrato y empezaremos a trabajar en su proyecto de inmediato.

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