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Plataformas de datos en la nube Las plataformas de datos en la nube reúnen almacenamiento, procesamiento y herramientas de analítica en un entorno compartido. Cada vez más empresas generan datos desde ventas, dispositivos y servicios digitales, y necesitan una base fiable para consultar y tomar decisiones sin preocuparse por la infraestructura. Estas plataformas no son solo almacenamiento; permiten preparar, trasladar y analizar datos de forma eficiente. Entre sus ventajas destacan: ...

Transformación de datos: de la captura a la información útil La captura de datos llega desde muchas fuentes: sistemas operativos, sensores, bases de datos, redes sociales o archivos. Lo importante es convertir esa materia prima en información que se entienda y sirva para tomar decisiones. A nivel práctico, esto implica diseño, reglas y herramientas que conecten, limpien y reordenen los datos para que aporten valor. Un flujo típico tiene varios pasos clave: ...

Lagos de datos y data warehouses: estrategias de almacenamiento en TI En TI, se habla mucho de lagos de datos y data warehouses. Aunque a veces se confunden, cada enfoque sirve para distintos objetivos de negocio. Un lago de datos guarda información en su forma cruda, desde logs hasta archivos semiestructurados. Un data warehouse, en cambio, entrega datos limpios y modelados listos para análisis y reportes. La ventaja real surge cuando se combinen con una visión clara de gobernanza y costos. ...

Arquitecturas de datos modernas y almacenamiento eficiente En la era de la información, las organizaciones manejan volúmenes cada vez mayores de datos. Diseñar arquitecturas modernas significa combinar flexibilidad, gobernanza y costos controlados. No se trata solo de guardar datos, sino de que puedan entenderse y usarse de forma rápida y segura. Una tendencia clave es el almacenamiento eficiente: usar formatos optimizados (Parquet, ORC), compresión y particionamiento. Esto reduce costos, acelera consultas y facilita el cumplimiento de normas. Además, las arquitecturas actuales suelen unir varias capas: lago de datos, almacén de datos y capas de procesamiento para servir a distintos equipos. ...

Big Data y analítica avanzada para decisiones TI Las organizaciones generan datos en cada operación: logs, métricas de rendimiento, transacciones y feedback de usuarios. Big Data y analítica avanzada permiten convertir ese caudal en conocimiento práctico para decisiones TI. Con enfoques bien estructurados, se obtienen visibilidad, rapidez y consistencia en las acciones. Con metodologías de analítica, los equipos pueden anticipar fallos, optimizar recursos y alinear las inversiones con las necesidades reales. No se trata solo de almacenar datos, sino de entender patrones y relaciones que antes estaban ocultos. Las decisiones TI se vuelven más proactivas y menos reactivos. ...

Desarrollo de software orientado a datos En el desarrollo moderno, el software orientado a datos va más allá de la simple operatividad. Cada componente debe considerar el dato como un activo: su calidad, flujo y disponibilidad guían decisiones de arquitectura y entrega. Así, la responsabilidad de ingeniería se expande a diseñar sistemas que generan, transforman y aprovechan datos de forma confiable. Qué significa trabajar con datos como centro del diseño. Significa pensar el software desde el origen del dato hasta su consumo, definiendo reglas de calidad, trazabilidad y seguridad en cada capa: ingestión, transformación y presentación. Esto reduce sorpresas y permite medir el impacto de cada cambio. ...

Estrategias de migración de datos entre nubes La migración de datos entre nubes ofrece flexibilidad y resiliencia, pero exige un plan claro. Mover información entre plataformas implica riesgos de pérdida, inconsistencias y costos imprevistos. Con un enfoque paso a paso se puede reducir la complejidad y acelerar la adopción. Plan de migración Inventario y clasificación: identifica qué datos migrar, su criticidad y su tamaño. Definir criterios de prioridad: qué datos deben moverse primero y por qué. Elegir destino y estrategia: nube de origen y de destino, y si usar replicación, copia completa o incremental. Pruebas piloto: realiza una migración reducida para validar rendimiento y consistencia. Plan de rollback: posibles rutas para volver a la versión anterior. Monitoreo y validación: métricas de transferencia, integridad y tiempos de parada. Estrategias de transferencia ...

Lagos de datos y almacenes de datos en la práctica En la práctica de la analítica actual, Lagos de datos y almacenes de datos no compiten; se complementan. Un lago de datos guarda copias crudas de las fuentes: registros de servidor, archivos, bases operativas y flujos de eventos. Un almacén de datos organiza los datos para consumo por negocio, con estructuras estables y velocidad de consulta. La elección depende de las preguntas que quieres responder y del ritmo al que necesites insight. ...

Transformación de datos con ETL y ELT en TI En TI, la transformación de datos es clave para convertir información dispersa en valor accionable. Dos enfoques comunes son ETL y ELT, que comparten el objetivo de preparar datos para la analítica, pero difieren en el orden de las etapas y en dónde ocurre la transformación. Entender estas diferencias ayuda a escoger la estrategia adecuada para cada proyecto. ETL significa Extract, Transform, Load. En este modelo, se extraen datos de las fuentes, se limpian y transforman en un paso intermedio, y solo después se envían al almacén o al lago de datos. Este enfoque ofrece control de calidad temprano, útil cuando las reglas son complejas o cuando el destino no soporta transformaciones pesadas. En entornos con herramientas de transformación potentes, ETL facilita la gobernanza y la trazabilidad de los datos antes de la carga. ...

Transformación de datos para inteligencia de negocio en TI En TI, la transformación de datos es el puente entre la información cruda y las decisiones de negocio. No se trata solo de convertir formatos; se trata de garantizar que los datos sean consistentes, confiables y disponibles cuando se necesitan. Una buena transformación facilita entender ventas, costos y clientes, y reduce sorpresas en los reportes. Tres pilares para lograrlo: calidad y gobernanza, integración y arquitectura, automatización y monitoreo. Cada uno se apoya en procesos claros y en herramientas adecuadas. ...