Hitachi Vantara presenta servicio de Ingeniería en Confiabilidad de Datos de Hitachi (DRE) para optimizar los ecosistemas de datos. A través de sus centros de confiabilidad de aplicaciones, Hitachi empodera a las organizaciones con datos confiables, seguros y creíbles.
Santa Clara, California, 6 de junio de 2023.— Hitachi Vantara, prestigiosa empresa que brinda infraestructura de alta tecnología moderna, con gestión de datos y soluciones digitales, presentó un paquete de servicios de consultoría denominado la Ingeniería en Confiabilidad de Datos de Hitachi (DRE), que ayuda a las organizaciones a mejorar la calidad y consistencia de los datos críticos para el negocio.
En medio de un aumento de datos (Big Data. N. del E.), a partir de dispositivos y aplicaciones conectadas, las organizaciones enfrentan el desafío de trabajar con entornos de datos cada vez más complejos.
De acuerdo con un informe reciente, luego de una era con una mentalidad de acumulación de datos definida por volumen, las organizaciones enfrentan actualmente la realidad de que a menudo la información comercial está directamente limitada por la integridad de los conjuntos de datos a disposición de usuarios comerciales con menos conocimiento técnico.
Una vez que se determina acumular vastas cantidades de datos, el tema de confiabilidad en los conjuntos de datos para los usuarios no técnicos es aparentemente un imperativo para muchos Directores de Experiencia (CXO).
Con un enfoque seguro y autónomo, DRE le permite a las organizaciones integrar los datos de calidad a las aplicaciones, mejorando los procesos internos y las estrategias comerciales centradas en el cliente.
Tabla de contenidos
Acerca de la Ingeniería en Confiabilidad de Datos de Hitachi
Combinando herramientas de última generación y los procesos probados de DataOps, la DRE de Hitachi emplea ingeniería de metadatos, linaje de datos, optimización de costos de datos, mecanismos de auto reparación y automatización impulsada por Inteligencia Artificial; que brindan visibilidad, confiabilidad y resiliencia a lo largo del ciclo de vida de los datos.
Asegurando sistemas y canales de datos de alta calidad, el enfoque automatizado y seguro de autogestión ayuda a brindar datos consistentes y confiables.
Muchos de nuestros clientes están lidiando con el volumen y la complejidad sin precedentes de sus entornos de datos y simplemente no cuentan con los recursos necesarios para mantener datos confiables y de alta funcionalidad para cubrir sus necesidades de análisis complejos y aplicaciones modernas”, explica Roger Lvin, presidente de soluciones digitales en Hitachi Vantara. La DRE de Hitachi es la Ingeniería en Confiabilidad del Sitio (SRE) para los datos. Para el ritmo increíble de la Inteligencia Artificial Generativa y el tsunami de datos de dispositivos conectados, la gestión de los canales de datos de manera segura y precisa mediante la automatización impulsada por la Inteligencia Artificial se ha vuelto imprescindible. El nuevo enfoque de la DRE de Hitachi permite a nuestros clientes recuperar el control de sus datos y maximizar el valor que brinda a sus organizaciones”, precisa el directivo. Los equipos de datos corporativos requieren un nuevo enfoque para admitir las necesidades de confiabilidad de datos que va más allá de la generación actual de las herramientas de calidad de dato”. Señala Rohit Choudhary, fundador y CEO de Acceldata, especialista en observabilidad de datos corporativos.
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Acerca de Hitachi Vantara
Hitachi Vantara, una subsidiaria de propiedad completa de Hitachi Ltd, ofrece plataformas de datos inteligentes, sistemas de infraestructura y conocimiento digital que brinda soporte a más del 80% de las compañías del Fortune 100. Para conocer cómo Hitachi Vantara convierte a las compañías de ricas en dato a impulsadas por los datos mediante procesos, productos y experiencias digitales ágiles, visita hitachivantara.com.
DataOps una estrategia clave para la Calidad de los Datos (Nota de Redacción)
DataOps, abreviatura en inglés de Operaciones de Datos, es una metodología y conjunto de prácticas destinadas a mejorar la velocidad, calidad y confiabilidad de los análisis de datos. Se inspira en metodologías de desarrollo de software como DevOps y Agile, y busca llevar los mismos principios de entrega continua y respuesta rápida a los cambios al campo del análisis de datos.
En su núcleo, DataOps tiene como objetivo abordar los desafíos en el ciclo de vida de los datos, desde la recopilación y preparación de datos hasta el análisis y los insights. La metodología promueve la colaboración entre científicos de datos, ingenieros de datos y las partes interesadas del negocio, asegurando la calidad y accesibilidad de los datos mientras acelera la entrega de insights basados en datos.
Algunas prácticas clave en DataOps incluyen:
- Pruebas y Monitoreo Automatizado: DataOps aprovecha la automatización para mejorar la calidad y confiabilidad de los datos. Al realizar pruebas automatizadas regulares, los equipos pueden detectar y resolver problemas en tiempo real, reduciendo el riesgo de que datos defectuosos comprometan el análisis.
- Colaboración: DataOps fomenta la estrecha colaboración entre todos los interesados en el ciclo de vida de los datos. Esto incluye a los ingenieros de datos, científicos de datos, analistas de negocio y tomadores de decisiones.
- Integración y Entrega Continua (CI/CD): Al igual que en DevOps, CI/CD es una práctica crítica en DataOps. Implica integrar regularmente nuevas fuentes de datos, realizar pruebas automatizadas para detectar errores y entregar datos actualizados a los usuarios finales.
- Control de Versiones de Datos: Al igual que con el código, el control de versiones para los datos ayuda a gestionar los cambios, asegurando que todos los interesados estén trabajando con la versión más actual y consistente del conjunto de datos.
- Orquestación: La eficiente orquestación de la cadena de suministro de datos asegura que los datos se recojan, procesen y entreguen correctamente, a menudo mediante una combinación de pasos manuales y automatizados.
Concluyendo, DataOps es un enfoque integral para gestionar y mejorar el ciclo de vida de los datos, ayudando a las organizaciones a aprovechar más eficazmente sus datos para la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
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