Diseño y arquitectura del modelo de datos:

la base de tu estructura de datos

Una estructura de datos claramente definida garantiza que cada aplicación y equipo de desarrollo sepa al instante dónde se encuentra cada fragmento de información y cómo utilizarlo. Este es el requisito previo para obtener resultados de IA fiables. Nuestros equipos diseñan esta estructura y la establecen como un estándar vinculante en todos los sistemas.
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Para el sector manufacturero

Gobernanza y calidad de los datos:

garantizando la confianza y el cumplimiento normativo

Los datos no estructurados de los clientes representan un riesgo de cumplimiento normativo. Protegemos tus flujos de datos: en total conformidad con el RGPD y directamente utilizables para los equipos autorizados y los modelos de IA.
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Integración empresarial:

conectando sistemas heredados y la nube

Los sistemas heredados rígidos frenan la agilidad de las grandes empresas. Tu infraestructura SAP —ya sea una transformación a S/4HANA o un entorno central existente— puede conectarse de forma estratégica con aplicaciones modernas en la nube. Los modelos de IA solo pueden acceder a datos completos cuando los sistemas heredados y la nube están totalmente integrados.
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Lakehouse y Data Fabric:

la base de datos unificada para analítica e IA

Un data lakehouse moderno combina datos estructurados y no estructurados en una arquitectura escalable. Los equipos de analítica y los sistemas operativos trabajan sobre la misma base de datos: los modelos de IA se nutren exactamente de la misma fuente.
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Referencia:
Zoi implementó un lakehouse de puntos de venta basado en AWS para DinoSol, una de las mayores cadenas de supermercados de las Islas Canarias. La plataforma agrupa y analiza de forma centralizada 150 000 tickets diarios de 224 tiendas en menos de 1,5 segundos.

Streaming en tiempo real:

procesamiento de datos en el instante en que se generan

El procesamiento de datos diferido cuesta dinero.  Implementamos canalizaciones de datos (data pipelines) que procesan flujos de información en milisegundos, lo que permite a tus sistemas reaccionar en tiempo real.
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MLOps e ingeniería de datos:

operacionalización de la IA

Los prototipos de IA son fáciles de crear en un entorno de pruebas (sandbox). Sin embargo, en el entorno empresarial lo que importa es que funcionen de manera fiable. MLOps proporciona el marco necesario: despliegue automatizado, operaciones estables y entrenamiento continuo de tus modelos de aprendizaje automático directamente en producción real.
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