Los datos empresariales deben ahora soportar decisiones en tiempo real, flujos de trabajo automatizados y sistemas de IA que dependen de información actual, conectada y fiable. Las plataformas diseñadas principalmente para informes periódicos nunca se crearon para ese trabajo.
Sin embargo, datos críticos siguen dispersos entre plataformas envejecidas y aplicaciones desconectadas. Concentrix moderniza estos entornos en torno a las decisiones, flujos de trabajo y casos de uso que necesitan soportar. Esto facilita el acceso a los datos gobernados mientras reduce la complejidad, el retraso y el coste de escalar la IA.
Accede más rápido a datos fiables y regulados
Despliega analítica, automatización e IA más rápido
Reducir el coste y la complejidad de la plataforma de datos
Mejorar la resiliencia y la escala de la plataforma
Introduce datos en decisiones y flujos de trabajo
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Diseñar la arquitectura, los modelos de datos y los estándares de ingeniería necesarios para cumplir con los requisitos empresariales actuales y apoyar el crecimiento futuro.
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Pasar de entornos fragmentados o envejecidos a plataformas modernas capaces de gestionar volúmenes crecientes de datos, nuevas demandas empresariales y cargas de trabajo de IA.
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Conecta aplicaciones, plataformas y fuentes de datos para que la información consistente pueda circular de forma segura por toda la empresa.
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Mantén la plataforma eficiente y fiable a medida que cambie la demanda. Mejoramos el rendimiento, gestionamos la capacidad, reforzamos la fiabilidad y controlamos los costes a lo largo del tiempo.
Liderazgo de pensamiento e investigación para servir de inspiración a experiencias innovadoras
La ingeniería de plataformas de datos diseña, construye, integra y mejora los fundamentos tecnológicos utilizados para recopilar, gestionar, procesar y servir datos empresariales. Su propósito es poner a disposición de datos fiables para analítica, IA, aplicaciones, decisiones y flujos de trabajo. Combina arquitectura con ingeniería práctica para que la plataforma pueda funcionar de forma fiable bajo demandas empresariales reales.
La modernización puede ser necesaria cuando los datos son difíciles de acceder, la integración tarda demasiado, los costes aumentan, el rendimiento es inconsistente o la arquitectura heredada limita el uso de nuevos análisis y IA. La respuesta no siempre es un reemplazo total. Una evaluación clara puede identificar qué restricciones requieren rediseño y cuáles pueden resolverse mediante ingeniería o optimización dirigida.
La IA depende de datos oportunos, relevantes, bien estructurados y gobernados. La ingeniería de plataformas de datos crea las canalizaciones, integración, almacenamiento, procesamiento, acceso y controles operativos necesarios para suministrarlo. También soporta demandas de producción cambiantes, como contexto en tiempo real, datos vectoriales, pipelines de características, retroalimentación de modelos y monitorización, sin construir una base separada para cada caso de uso.
La migración de datos mueve datos de un entorno a otro, a menudo como parte del cambio de plataforma. La integración de datos conecta fuentes y sistemas para que los datos puedan seguir fluyendo y siendo utilizados en toda la empresa. La migración suele ser una transición con tiempo definido. La integración es una capacidad continua que debe mantenerse fiable a medida que cambian las fuentes, aplicaciones y requisitos empresariales.
No necesariamente. Los servicios en la nube pueden mejorar la escalabilidad, la flexibilidad y el acceso a capacidades modernas, pero la arquitectura adecuada depende de la sensibilidad de los datos, la regulación, la inversión existente, las necesidades de rendimiento, la economía y la preparación operativa. Muchas empresas utilizan enfoques híbridos. El objetivo es eliminar las restricciones sobre el uso empresarial, no perseguir la adopción de la nube como resultado por sí sola.
Las medidas deben reflejar tanto la salud técnica como la usabilidad empresarial. Pueden incluir disponibilidad de datos, frescura, calidad, fiabilidad de la pipeline, tiempo de procesamiento, tiempo de acceso a la entrega, coste, escalabilidad, tasas de incidentes y adopción por parte de los usuarios. Las medidas más sólidas muestran si los equipos pueden obtener y utilizar datos fiables con suficiente rapidez para apoyar las decisiones, flujos de trabajo y aplicaciones de IA que importan.
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