Procesamiento de datos

Los datos son un activo clave de las empresas actuales y la capacidad de obtener valor de ellos de man era eficiente, flexible y oportuna es el núcleo de las estrategias de transformación digital actuales.

Los enormes volúmenes de datos junto con el rápido ritmo de evolución de la tecnología en la nube, loT, etc., plantean nuevas demandas que la infraestructura de datos heredada tiene dificultades para manejar.

SDCaster de TXM es una plataforma de integración de datos de próxima generación que permite una nueva generación de aplicaciones que, en esencia, que se valen de eliminar las barreras de datos y extraer valor de los datos históricos yen tiempo real.

Funciones
<FONT COLOR="Orange" size="6">Fuentes de datos</FONT>

Fuentes de datos

  • Informacion de los clientes
  • Registros de aplicaciones
  • Datos de sensores y eventos
  • Datos del uso de la red
  • Redes Sociales
<FONT COLOR="Orange" size="6">Marco basico de procesamiento de datos</FONT>

Marco basico de procesamiento de datos

  • Limpieza y normalización de datos
  • Enriquecimiento, transformación y correlación.
  • Procesamiento de flujo en tiempo real.
  • Procesamiento por lotes.
  • Entorno de ejecución nativo en nube.
<FONT COLOR="Orange" size="6">Clientes de datos</FONT>

Clientes de datos

  • Machine Learning
  • Aplicaciones Operativas
  • Recomendaciones, detección de fraude, logística
  • Analítica
  • Business Intelligence
Innovación en Código Abierto
Respaldada por un portafolio completo de servicios.

El Mayor numero de innovaciones en lo que respecta a la tecnología de gestión de datos impulsada por soluciones de código abierto. Dado esto SDCaster en su núcleo se basa el proyectos líder de Código Abierto.

Esta estrategia proporciona una seria de beneficios que incluyen la no dependencia de proveedores, la adopción rápida de la tecnología y las opciones de procesamiento flexibles.

Al mismo tiempo SDCaster esta respaldado por un conjunto completo de servicios proporcionados por TXM que incluyen diseño, implementación y apoyo .

Capacidad Central
  • a) Procesamiento Continuo de datos en tiempo real
    Recopile datos de una variedad de fuentes estructuradas y no estructuradas , incluyendo registros, bases de datos, colas de mensajes, elementos de la red, sondeos, etc.
  • b) Entrega Continua de datos
    SDCaster distribuye datos en tiempo real y en los formatos requeridos a cualquier fuente.
  • c) Procesamiento de datos SQL Programático y visual
    Use una variedad de herramientas para enriquecer, transformar, agregar y filtrar datos. Genere disparadores y alertas para su procesamiento posterior. Integre los motores de Work-Flow y Business-Logic según sea necesario.
  • d) Visualización de datos
    Cree paneles, defina visualmente alertas, usando una amplia gama de herramientas y multiples fuentes de datos.
  • e) Tecnología nativa de la nube
    SDCaster se basa en tecnologias probadas para la nube, que permiten opciones de procesamiento flexibles. Las empresas pueden optar por ejecutarlo completamente en la nube o en un esquema híbrido.
  • f) Procesamiento Distribuido
    SDCaster en su núcleo, utiliza un modelo de procesamiento distribuido con una arquitectura basada en micro-servicios. El uso de contenedores es compatible de forma nativa y se ajusta de manera natural a ambientes DevOps y DataOps, así como otras metodologías ágiles .
Casos de uso
<FONT COLOR="Orange" size="6">Inteligencia Operacional</FONT>

Inteligencia Operacional

Obtenga una mejor comprensi6n del uso de los recursos de su red mediante el análisis de los volúmenes de datos generados por elementos de red, sensores y otros activos. Use este conocimiento para tomar mejores decision es de planificación e inversion.
<FONT COLOR="Orange" size="6">Detección de fraudes</FONT>

Detección de fraudes

Procese los datos de uso, los datos específicos de la ubicación y los datos de la cuenta del cliente en tiempo real para modelar el comportamiento "normal" de la linea de base. Cree modelos predictivos que puedan señalar comportamientos anómalos que podrán indicar robo o piratería
<FONT COLOR="Orange" size="6">Producto y Calidad de Servicio</FONT>

Producto y Calidad de Servicio

Utilice el análisis de datos en tiempo real para garantizar que su infraestructura y sus sistemas de gestión funcionen según sea necesario. Rastree fácilmente SLA y KPI con paneles flexibles y herramientas de informes.
<FONT COLOR="Orange" size="6">Internet of Things IoT</FONT>

Internet of Things IoT

Procese datos desde cualquier dispositivo, ya sea fijo o m6vil, y utilícelo en cualquier cantidad de escenarios. Desde la industria 4.0, hasta casas inteligentes / ciudades inteligentes. La arquitectura abierta de SDCaster maneja los datos que necesita para obtener información que cree.
<FONT COLOR="Orange" size="6">Monitoreo de líneas de Producción</FONT>

Monitoreo de líneas de Producción

Monitoree y visualice en cualquier dispositivo remoto los KPIs de su línea de producción. Reciba alarmas en desviaciones, automatice procesos basado en el análisis inteligente de datos en tiempo real.
<FONT COLOR="Orange" size="6">Mantenimiento Predictivo</FONT>

Mantenimiento Predictivo

Anticípese a posibles fallas potenciales o incidencias en tiempo real de su línea de manufactura basado en análisis avanzado de datos tomados de sensores, PLCs o dispositivos IoT instalados en sus equipos productivos.
<FONT COLOR="Orange" size="6">Cuadro de Mando - Score Card</FONT>

Cuadro de Mando - Score Card

Herramienta que permite implementar la estrategia de una empresa a partir de un monitoreo en tiempo real del cuadro de mando integral (Score Card), permitiendo un control permanente sobre todos los factores de la organización, inter relacionando objetivos y relacionándolos con acciones concretas las cuales se pueden automatizar y con facilidad de ver la información en dispositivos móviles.
<FONT COLOR="Orange" size="6">Automatización de procesos con Machine Learning</FONT>

Automatización de procesos con Machine Learning

Automatización de procesos basados en las necesidades y datos históricos de la compañía ejecutando los cambios requeridos en tiempo real utilizando las tecnologías de Machine Learning para adecuar las condiciones del negocio a la demanda o planificación requerida en determinado momento
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