Menú

Contactar
Logo
Prensa

Plataformas de datos

Sus datos. Sin puntos ciegos.

Los informes, las previsiones y los asistentes necesitan datos fiables. OTOKO® planifica e implementa una plataforma de datos que reúne sus fuentes, controla los accesos y pone los datos a disposición para tareas concretas. El punto de partida puede ser un único dominio, por ejemplo ventas, producción o servicio.

Armarios de servidores para el procesamiento centralizado de datos, imagen simbólica
Plataforma de datos operativa con infraestructura como código · Planificación e implementación a cargo de OTOKO®

Su encargo a OTOKO®

Lo que hacemos por usted.

El punto de partida son las decisiones que deben apoyarse con datos: ¿qué existencias deben estar disponibles a diario, qué eventos de forma inmediata y qué valores históricos se necesitan? De ahí derivamos el modelo de datos, las necesidades de almacenamiento, el ritmo de actualización y los responsables. Un data lake recoge datos en bruto de distintos tipos; un data warehouse pone a disposición datos depurados para los análisis. Un lakehouse combina las propiedades correspondientes, pero no sustituye la responsabilidad sobre los datos. Antes de implantar una plataforma nueva, comprobamos si la existente puede ampliarse.

El posible alcance del servicio

  • Arquitectura objetivo con capas de almacenamiento, zonas para datos en bruto y preparados y concepto de acceso
  • Despliegue con Terraform y Kubernetes, reproducible para pruebas, aceptación y producción
  • Catálogo de datos con linaje, responsables, reglas de calidad y plazos de conservación
  • Cifrado en reposo y en tránsito, gestión de claves en HSM si se desea
  • Monitorización, copias de seguridad y restauración con tiempos de recuperación documentados

Antes de comenzar, definimos el alcance concreto, su participación y los criterios de aceptación.

Tecnología explicada con claridad

Así llevamos a cabo la tarea.

01

Distinguir entre datos en bruto, datos verificados y aprobaciones

Diseñamos capas de procesamiento separadas con transiciones trazables. Los datos entrantes llevan registrados su procedencia, el momento de carga y un esquema; unas reglas de calidad determinan qué datos se siguen procesando y cuáles pasan a revisión. Los procesos de carga repetibles evitan que un reinicio duplique las cifras. Los roles se vinculan a los dominios de datos, los accesos de desarrollo se restringen y las reglas de conservación se tienen en cuenta técnicamente. Las decisiones de arquitectura sobre formatos de archivo, particionamiento y capacidad de cómputo se prueban con sus consultas y volúmenes de datos, para que un almacenamiento económico no acabe generando análisis desproporcionadamente costosos.

02

Una recuperación debe funcionar en la práctica

En la aceptación no solo tenemos en cuenta un análisis correcto, sino también las fuentes ausentes, las entradas dañadas y el restablecimiento tras una incidencia. Su equipo recibe el modelo de datos, el manual de operación y los responsables designados. Para la planificación resultan útiles los informes de ejemplo, una lista de las fuentes de datos, los volúmenes conocidos y los grupos de usuarios previstos. Un catálogo de datos muestra qué se ha registrado y dónde la visión sigue siendo incompleta.

Sala de reuniones en la oficina de OTOKO® en Colonia

Un resultado verificable

Con este resultado puede seguir trabajando.

  1. Plataforma de datos operativa con infraestructura como código
  2. Catálogo de datos y modelo de datos
  3. Manual de operación con concepto de acceso y plan de contingencia

El traspaso une la implementación y la documentación. Juntos revisamos los casos acordados y registramos las tareas pendientes.

Su proyecto en detalle

Una base de información que las áreas de negocio puedan usar de verdad.

El almacenamiento técnico es solo una parte de una plataforma de datos. Combinamos el modelo de datos, las vías de carga, el control de acceso y la operación en un flujo de trabajo trazable: desde la fuente hasta el indicador aprobado.

Dominios de datos en lugar de un repositorio de datos desordenado

Ventas, finanzas y producción a menudo entienden cosas distintas por «cliente» o «pedido». En talleres aclaramos las claves, los términos de negocio y el punto en el que se originan los cambios con carácter vinculante. La plataforma refleja deliberadamente estas diferencias, en lugar de unificar sin comprobación campos con el mismo nombre. Cada tabla proporcionada incluye su finalidad, el área de negocio responsable y una indicación sobre su grado de actualización.

Para los datos en bruto, los datos depurados y los productos de datos publicados definimos vías de procesamiento independientes. Los cambios de versión se documentan; los informes dependientes se revisan antes de su aprobación. De este modo, un área de negocio puede utilizar un indicador sin tener que reconstruir todo su origen técnico en cada consulta.

Dimensionar el almacenamiento y la capacidad de cálculo según el uso real

Un gran volumen de datos por sí solo no justifica una arquitectura compleja. Analizamos las consultas habituales, los usuarios simultáneos, las ventanas de carga y la conservación de los datos. La partición, la compactación y la separación entre almacenamiento y procesamiento se eligen según qué tareas se vuelven realmente más rápidas o más económicas. Dimensionamos de forma distinta un informe mensual puntual y un análisis operativo que se actualiza con regularidad.

El modelo de operación incluye el control de costes, los permisos y la recuperación. Definimos qué procesamiento se detiene ante una entrada errónea y cuál puede continuar con un aviso visible sobre el grado de actualización de los datos. Su equipo recibe una guía para volver a procesar los datos y para comprobar si un conjunto de datos recuperado está completo desde el punto de vista del negocio.

Escenario de proyecto ilustrativo

Cómo ayuda el servicio en el día a día.

Ejemplo: compras y control de gestión trabajan con distintas listas de proveedores. Un primer dominio de datos conecta pedidos, entradas de mercancías y facturas. En lugar de migrar de inmediato todos los datos de la empresa, entregamos primero un conjunto de datos acordado para plazos de entrega y gastos. Solo se añaden más dominios cuando las responsabilidades y el beneficio están claros.

Este ejemplo explica un posible desarrollo y no constituye una referencia de cliente.

Antes del primer paso

Sus preguntas sobre Plataformas de datos.

¿Necesitamos de inmediato un gran lakehouse para esto?

No. Para un alcance de informes limitado puede bastar un data warehouse manejable. Dimensionamos en función de los tipos de datos, el grado de actualización requerido y el uso; las capas adicionales deben cumplir un propósito concreto.

¿Pueden mantenerse las bases de datos existentes?

Sí. Los sistemas de origen pueden mantenerse y proporcionar los datos de forma controlada. Que tenga sentido usar copias, consultas o eventos depende de la carga, del grado de actualización requerido y de los derechos de acceso.

Su proyecto

¿Qué tarea desea resolver?

Describa su situación de partida y el resultado que desea. El servicio seleccionado se incluirá en la solicitud de contacto.

Solicitar este servicio

Nuestros socios

  • Microsoft
  • Microsoft Azure
  • Amazon AWS
  • Google Cloud
  • Thales Group
  • Arrow ECS
  • Vodafone
  • IBM
  • Veeam
  • Atlassian
  • JetBrains
  • NinjaOne
  • OPSWAT
  • Utimaco
  • Eviden

Accesibilidad

Adapta la visualización a tus necesidades.

Esta página aún no tiene una versión en lenguaje sencillo.

Actualmente, los ajustes solo se aplican a esta visita. Puedes permitir que se guarden de forma permanente en Configuración de cookies.