Azure Data Foundation
Tener datos es una cosa. Utilizarlos es otra. La Azure Data Foundation lleva tus datos adonde generan impacto: a las decisiones.
ERP aquí, CRM allá, datos de IoT en algún punto intermedio y al final cada departamento construye su propia verdad en Excel. La Azure Data Foundation convierte los silos de datos en una base de datos central y fiable. Construida como Data Lakehouse, 100 % Infrastructure as Code, con una gobernanza clara desde el primer día. Nosotros asumimos la complejidad, vosotros obtenéis el valor.
Queréis aprovechar vuestros datos de verdad, pero ¿por dónde empezar?
Ya sea que vuestros datos estén dispersos en distintos sistemas, que vuestro sistema actual esté llegando a sus límites o que necesitéis una base sólida para la IA y las decisiones basadas en datos, estas son las preguntas que ya conocéis:
Databricks, Fabric o ambos: ¿qué nos encaja?
Depende de cómo trabajen vuestros equipos. ¿Tenéis especialistas técnicos que programan flujos de datos y entrenan modelos de IA? Entonces Databricks es la elección correcta: una plataforma potente para el procesamiento de datos complejo y el aprendizaje automático, con resultados visualizables directamente en Power BI. ¿Partís más de equipos de BI y análisis o de usuarios de negocio? Entonces Microsoft Fabric es el punto de entrada más adecuado: interfaz familiar, uso intuitivo, resultados rápidos sin necesidad de programar, gobernanza de datos con Microsoft Purview. Y si necesitáis ambas cosas: nuestro blueprint híbrido combina las fortalezas de los dos mundos. Nosotros ayudamos a decidir y podéis cambiar en cualquier momento.
Tenemos datos en diez sistemas distintos. ¿Cómo los unificamos?
Con un modelo probado de tres capas: en la primera capa aterrizan todos los datos brutos de ERP, CRM, sensores IoT o archivos de registro, sin modificar y de forma completa. En la segunda capa se limpian, estructuran y verifican en cuanto a calidad. La tercera capa entrega métricas listas para usar en vuestros dashboards, informes y aplicaciones de IA. Así se crea una única fuente de datos fiable para toda la organización. Los datos de vuestros propios centros de datos también se pueden conectar de forma segura.
¿Quién garantiza que no todos puedan verlo todo?
La propia plataforma. Incluye un catálogo central de datos que documenta automáticamente qué datos existen, de dónde provienen y quién tiene permiso de acceso. Ventas solo ve su región, los datos de RRHH se quedan en RRHH. Cualquier persona de la organización puede consultar qué datos están disponibles sin obtener acceso inmediato al contenido. La protección de datos y los derechos de acceso no son un añadido posterior, sino que están integrados desde el principio.
¿Necesitamos nuestro propio equipo de datos para esto?
No necesariamente al principio. Nuestro Managed Service se encarga de la operación técnica de la plataforma: monitorización del rendimiento, actualizaciones, optimización y gestión de costes. Todo lo relacionado con vuestra lógica de negocio lo decidís vosotros: qué métricas, qué fuentes de datos, qué informes. Pero tampoco os dejamos solos en eso: os apoyamos en la construcción de la arquitectura de datos, en los primeros análisis y en casos de uso concretos. De forma puntual cuando lo necesitáis, no como un proyecto permanente.
¿Y cuándo podemos empezar?
En semanas, no en meses. Desde la primera conversación hasta una plataforma en producción suelen pasar entre cuatro y seis semanas. No necesitáis un proyecto previo ni medio año de fase de concepto. Empezamos con lo que hay y construimos paso a paso. Cinco fases claramente definidas garantizan que siempre sepáis en qué punto estáis y qué viene a continuación.
Plataforma de datos construida — ¿y ahora qué?
El 16 de abril organizamos el Azure Day en el Microsoft HQ de Múnich y mostramos cómo resolvemos exactamente estos retos en proyectos reales.
Qué hace especial a la Azure Data Foundation
De la teoría a la práctica: nuestro Head of Azure Florian y el Cloud Architect David muestran en el webcast por qué el Data Lakehouse está sustituyendo al Data Warehouse clásico, qué blueprint se adapta a cada equipo y cómo construir una plataforma de datos en producción en semanas en lugar de meses.
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