Name: Self-service Analytics con Virtualización de Datos
Start: 2018-07-12T09:00:00Z
End: 2018-07-12T09:00:58.000Z
Location: BrightTALK
Rating: 4.5

En la era de la transformación digital, la cantidad y variedad de fuentes de datos que manejan las empresas crece de forma exponencial cada año.

La virtualización de datos es una tecnología crítica para cualquier organización que quiera afrontar los retos actuales de gestión de datos. Se trata de un método de integración bajo demanda, capaz de integrar datos provenientes de cualquier fuente de forma inmediata y sin necesidad de mover físicamente los datos de un lugar a otro ni copiarlos. Así, aumenta la agilidad de la gestión de la información para la toma de decisiones.

En este canal, Denodo ofrece contenidos en español dirigidos a aquellos profesionales de IT interesados en conocer estrategias innovadoras de integración y gestión de datos. Hablaremos de tendencias de la industria, opiniones de los analistas y casos de uso (Cloud, Big Data, Analytics, Vista única del cliente, IOT…).  Mostraremos experiencias de clientes “data-driven” que ya utilizan esta tecnología para poner los datos a disposición de los usuarios en tiempo real y conseguir así información valiosa para el negocio.

Un Data Mesh es una infraestructura de datos distribuida y descentralizada en la que múltiples dominios autónomos gestionan y exponen sus propios datos, llamados "productos de datos", al resto de la organización. El data mesh trata de eliminar los cuellos de botella generados por la dependencia de equipos de IT centralizados, así como asegurarse de que los usuarios con conocimiento de los datos son los que toman decisiones sobre su función y significado de esos datos en la empresa. 

En esta sesión, Pablo Álvarez, Director Global de Product Management de Denodo, explica cómo la virtualización de datos es tu mejor apuesta para implementar una arquitectura de Data Mesh ágil y efectiva.

Data Mesh: ¿Qué es y qué tecnologías facilitan su implementación?

¿Eres director de TI, arquitecto, científico de datos, analista de datos o CDO? 

Únete a esta sesión online de 1,5 horas para descubrir en qué consiste la virtualización de datos, cómo funciona y los beneficios que puede brindar a tu organización. 

El programa incluirá una introducción a la virtualización de datos, los principales casos de uso, estudios de casos de clientes europeos y una demostración en vivo guiada paso a paso de las características de Denodo Platform con nuestra versión gratuita basada en la nube: Denodo Test Drive.

Discovery Session: Virtualización de Datos

Despite the negative connotations of hackers stealing data, data mining can play a positive role in organisations. Data mining can help organisations get the data they need to make quick and accurate predictions, whilst data mining software has a variety of uses and can allow users to view their data from multiple perspectives, find patterns easily, and make relevant comparisons to develop well thought-out business solutions. 

Join this panel to understand the data mining process and how it can help businesses make the right decisions. Learn more about potential use cases, opportunities, and how data mining can support your organisation.

Tune in to learn more about:
- The difference between data mining, machine learning, and data analysis
- What data mining can (and can’t) do for your organisation
- Different methods and steps in data mining 
- Designing solutions and analytical roadmaps that best suit your needs
- What’s needed for the data mining process

Speakers:
- Gowri Selka, Data Analytics Strategist & Advisor at Volantsys Analytics
- Robin Tandon, Director of Product Marketing at Denodo
- Arjun Nagendran, Co-Founder & Chief Technology Officer at Mursion


This episode is part of The Business Intelligence Report original series with Gowri Selka, President at Volantsys Analytics. We welcome viewer participation and questions during this interactive panel session.

Redefining Data Mining: Designing Solutions and Roadmaps

Hoy más que nunca, las organizaciones tienen una dependencia crucial de los datos. Es por ello, que las empresas son conscientes de la importancia de una integración y gestión de los datos que sea eficiente, para hacerlos de fácil acceso, confiables y gobernados. Esta necesidad que tienen todas las organizaciones, ha impulsado la llegada de estilos modernos de integración de datos. 

En este webinar hablaremos de las cinco tendencias que se esperan para este 2022 en materia de integración de datos y cómo ayudan a las empresas a acelerar el cambio y aprovechar los datos de manera efectiva.

No te lo pierdas si quieres estar al día sobre los diferentes modelos de integración que usan las organizaciones hoy en día. Conéctate y conoce:
- ¿Cómo impulsan las organizaciones los datos y el análisis de toda la empresa para automatizar tareas de integración, preparación y exploración de datos?
- ¿Cómo eliminar el cuello de botella de una infraestructura centralizada?
- ¿Es posible democratizar el acceso a los datos?

Gestión de datos: 5 tendencias para lograr el cambio

A key practice powering many organizations’ business intelligence today is data migration and management in the cloud. With big data projected to be worth $77 billion USD by 2023, it’s no surprise that business leaders across categories are eager to tap the scalability and nimbleness of cloud analytics. At the same time, many can struggle to know what strategies, solutions and tools will help them get the most out of their cloud-based data.

This episode of The BI Report will present a roadmap to cloud analytics for business intelligence in 2022. From making a smooth migration to implementing cutting-edge analytics solutions, this panel’s discussion will leverage insights from leading experts in the field to give viewers a crash course in the latest and greatest from cloud analytics — no matter where they are in their modernization journey. Areas for discussion include the following:

- Common impediments to data migration and how to overcome them
- Opportunities for agility and scalability with cloud vs. on-prem
- Cloud security concerns to know and leading threat solutions
- Best practices when it comes to budgeting cloud architecture plans and choosing the right one for your needs
- Customer success stories
- And more!

This episode is part of The Business Intelligence Report original series with Gowri Selka, President at Volantsys Analytics. We welcome viewer participation and questions during this interactive panel session.

Speakers:
- Gowri Selka, Data Analytics Strategist & Advisor at Volantsys Analytics 
- Paul Moxon, SVP of Data Architecture and Chief Evangelist at Denodo
- Patrick Diesse, Vice President, Data & Analytics at Onbe
- Lokesh Kris, Principal Architect at Google

Cloud Analytics in 2022: Challenges, Opportunities, & Best Practices

Las técnicas de análisis en tiempo real prometen enriquecer los análisis tradicionales de datos en tiempo real. Esto es clave para muchos escenarios, como la gestión de la cadena de suministro o la atención al cliente. La virtualización de datos es bien conocida por ofrecer conectividad en tiempo real a diversas fuentes y capacidades de federación: los dos ingredientes básicos para la analítica en tiempo real. Sin embargo, construir una estrategia en torno a estos conceptos puede ser un reto. A menudo se menciona el impacto de las fuentes de datos delicadas, la seguridad y los problemas de rendimiento.

Asiste a este webinar para aprender más sobre:
- Cuáles son los escenarios en los que el valor de la analítica en tiempo real puede marcar la diferencia.
- Las capacidades básicas que la hacen posible.
- Las mejores prácticas clave para que tenga éxito.

¿Cómo implementar la analítica empresarial en tiempo real?

Los proyectos de Big Data y Machine Learning en muchos casos no logran los beneficios esperados y los lagos de datos se convierten en nuevos silos de datos que aportan poco valor a negocio. Los principales desafíos que encuentran las empresas para un aprovechamiento de las iniciativas de Big Data y Machine Learning tienen que ver con la identificación de fuentes de datos relevantes y la dificultad para la integración de las fuentes de datos. Los ponentes debatirán las distintas alternativas y cómo las arquitecturas de Data Fabric se han convertido en piezas clave para soportar iniciativas de Big Data y Machine Learning.

Arquitectura de Data Fabric: Clave en proyectos de Big Data y Machine Learning

2020 ha puesto a prueba las capacidades de gestión y reacción al cambio de muchas industrias, especialmente en los sectores sanitarios, de educación y sector público. La gestión de datos, punto clave en la toma de decisiones informadas, ha tenido que adaptarse a las necesidades cambiantes de la nueva normalidad forzada por la evolución de la pandemia.
 
En este webinar vamos a revisar:
- Proyectos que nuestros clientes han implementado gracias a la virtualización de datos
- Analizar la aplicación de esas ideas en otros ámbitos e industrias
- Entender el proceso de producción de los flujos ágiles de gestión de datos

Lecciones Aprendidas en la Gestión de Datos en Tiempos de Pandemia

La Fábrica de Datos (Data Fabric) es una arquitectura lógica que facilita la integración y el consumo de los datos, aún cuando éstos se encuentran en distintas plataformas tecnológicas tanto en sistemas on-prem como en la nube. Un data fabric es la respuesta a los desafíos que encontramos en las arquitecturas de Data Management hoy en día, construidas en base a silos de información, difíciles de gobernar y en constante evolución tecnológica.

Según Gartner, “La clave de una Fábrica de Datos es conseguir consolidar multitud de fuentes de datos dispersas de una forma eficiente para permitir la entrega de datos confiables desde las fuentes relevantes a las aplicaciones de negocio a través de una capa de acceso común”.

Hay distintas alternativas tecnológicas para implementar esta arquitectura y AirEuropa ha optado por la virtualización de datos para lograrlo. En este webinar, José Carlos Bermejo, Head of Data & Analytics en AirEuropa, nos cuenta su experiencia de implantación de una fábrica de datos con el apoyo de la tecnología de Denodo. Conéctate a este webinar para conocer:
- ¿Qué es una fábrica de datos?
- Ventajas de una Arquitectura de Data Fabric basada en la Virtualización de Datos
- Retos de las arquitecturas Data Fabric
- Experiencia de implantación de un data fabric en AirEuropa

Experiencia de Implantación de una Fábrica de Datos: Air Europa

Según Forrester, el Data Fabric ofrece una vista completa, unificada y confiable de los datos de negocio, mediante la integración de fuentes de datos de una manera automática, inteligente y segura que puede procesar grandes volúmenes de información. Analizamos junto con  Kellogg Company, L’oréal, Chubb, Campofrio y El Corte Inglés las claves para que un proyecto de Big Data sea realmente efectivo. 

Descubre cómo:
- Asegurar el auto-servicio en una plataforma de Big Data y garantizar el gobierno de los datos.
- Facilitar la reutilización, exploración y descubrimiento de datos para usuarios.
- Gestionar entornos híbridos on-prem/nube.
- Optimizar la diseminación de resultados y publicación de servicios de datos.
- Organizar a los equipos para trabajar con el Big Data de forma óptima.

Mesa Redonda: Cómo acelerar las iniciativas de Big Data con Data Fabric

Los sistemas de gestión de datos en la nube han alcanzado los niveles de madurez y seguridad necesarios para permitir arquitecturas complejas de BI 100% en la nube. Sin embargo, la transición no es sencilla y en muchos casos puede llevar años.

En esta sesión, analizaremos junto con Miguel Ángel Burguete, Senior Data Architect de Walmart, su estrategia de adopción de la nube y cómo Denodo Platform agiliza agilizar sus procesos de gestión de datos

Caso Walmart: Transición (exitosa) a la nube de las arquitecturas de BI

Las arquitecturas de datos en la nube se han convertido en la nueva norma. El bajo coste y las facilidades para gestionar la infraestructura han hecho que incluso sectores como banca y salud, tradicionalmente resistentes al cambio, hayan empezado a dar el salto. Sin embargo, la transición a una estrategia de nube no es sencilla, y no todo el software está adaptado para ese salto.

 En esta sesión revisaremos:

- Estrategias de transición a la nube
- Valor añadido y riesgos de estas estrategias
- El encaje de la virtualización de datos en este contexto
- Como Denodo ha evolucionado para posicionarse como un software nativo en la nube

Adicionalmente, veremos una pequeña demo del uso de Denodo en AWS para revisar las principales características de este tipo de despliegue

Transición a la Nube: Retos y Estrategias

Las API se han convertido en el enfoque de referencia para crear nuevas aplicaciones digitales de manera más rápida y eficiente. Son los bloques que permiten crear de forma ágil nuevos servicios digitales en base a otros existentes. 

La virtualización de datos acelera el proceso de creación de APIs de datos y permite a golpe de click, sin necesidad de programar, publicar APIs integrando datos de múltiples repositorios. Todo ello utilizando los últimos estándares en cuanto a acceso a datos (GraphQL), documentación (Open API) y seguridad.

En este webinar explicaremos:

- Cómo mejorar la estrategia de API ofreciendo servicios de datos ágiles mediante la virtualización de datos
- Patrones de uso de la virtualización de datos para apificación
- Cómo simplificar el acceso y combinación de datos en arquitecturas de microservicios

¿Cómo afianzar la transformación digital con APIs de datos en tiempo real?

En la era del Big Data, la Inteligencia Artificial y el cloud computing, el volumen y la diversidad de datos no para de crecer. El desafío es crear los procesos, estándares y protocolos necesarios que pongan la información al servicio del negocio.

En este webinar hablaremos de las cuatro tendencias tecnológicas que guían las estrategias de datos de las compañías de todo el mundo. No te lo pierdas si quieres estar al día sobre cómo elevar el dato a la categoría de activo estratégico para ser (de verdad) data-driven:

- ¿Cuál es la evolución de las arquitecturas de provisión y gestión del dato en las grandes organizaciones? ¿Cómo ayuda el concepto de 'data fabric'?
- ¿Cómo gestionar la integración de datos distribuidos en múltiples localizaciones derivados de los cambios forzados por la migración a la nube?
- ¿Cómo las compañías pueden monetizar la infraestructura de data as service construida durante los últimos años?
- ¿Qué papel pueden jugar las técnicas de voice computing en el futuro de la analítica de datos?

¿Cuál es el futuro de la estrategia de datos?

Las técnicas avanzadas de ciencia de datos, como el aprendizaje automático (machine learning), son herramientas extremadamente útiles para obtener información valiosa de los datos. Sin embargo, suponen más presión para los data scientists, que tienen que buscar los datos correctos y limpiarlos para que sean utilizables. Este proceso, al final, consume la mayor parte de su tiempo.

En este webinar explicaremos cómo la virtualización de datos ayuda a obtener la información necesaria de una manera más eficiente y ágil, haremos una demo de analítica predictiva y presentaremos dos casos de éxito de clientes.

Analítica avanzada y Machine Learning con virtualización de datos

La industria financiera está experimentando una transformación digital enorme, motivada por la necesidad principal de ofrecer a sus clientes productos y servicios a medida y a la vez cumplir con la regulación. 

Las empresas del sector financiero deben aprovechar los nuevos entornos de Big Data y Cloud para beneficiarse de una de sus fortalezas más importantes: su base de datos. El acceso a la información ha de ser lo suficientemente ágil como para poder tomar decisiones de negocio pero al mismo tiempo, hay presiones regulatorias que requieren grandes cantidades de información y muchos tipos de informes de riesgos y financieros. 

En este escenario, los profesionales de los datos se enfrentan al siguiente desafío: ¿Cómo implementar flexibilidad y agilidad a las arquitecturas de datos mientras cumplen con la normativa?
Necesitan una vista única de todos sus datos y una forma de establecer controles de seguridad en toda la infraestructura.

En este webinar presentamos casos de éxito de clientes de Banca y Seguros que ya utilizan la virtualización de datos para diferenciarse de la competencia, optimizar procesos y crear nuevas oportunidades de negocio a través de una gestión más ágil de los datos.

Virtualización de datos en banca y seguros

¿Qué es un data lake virtual y qué ventajas ofrece a los usuarios de negocio y a los data scientists?

Las arquitecturas lógicas (basadas en la conexión a los repositorios de información y no en la replicación masiva de datos), son la evolución natural del ecosistema analítico moderno, según los principales analistas de la industria.

En este webinar presentamos el concepto del data lake virtual, una arquitectura lógica en la que el data lake tradicional expande sus capacidades al funcionar en conjunto con una capa de abstracción basada en virtualización de datos.

El data lake virtual aporta flexibilidad, acelera los proyectos de Big Data en la organización y mejora la gobernanza de datos. Además, puede ser utilizado por más variedad de usuarios y no solo los científicos de datos.

Descubre cómo convertir un data lake en el sistema de provisión del dato y maximizar los beneficios para toda la empresa.

¿Por qué deberías pensar en un data lake virtual?

Cómo eliminar la brecha entre IT y Negocio para entregar los datos a los usuarios que verdaderamente los necesitan sin comprometer la seguridad y la protección de la información.

Con Self-service Analytics (Analítica de autoservicio) los usuarios de negocio pueden generar sus propios informes, ejecutar sus consultas y dirigir sus análisis sin depender siempre del personal de IT. De esta manera se evitan largas esperas para obtener sus informes y pueden tomar mejores decisiones de forma más rápida.

Pero cuando el acceso a los datos se democratiza, debe hacerse desde una plataforma que integre la información de múltiples fuentes para evitar la anarquía de los datos.

En este webinar explicaremos cómo la virtualización de datos:

- Acelera y mejora las iniciativas de autoservicio.
- Ofrece a los usuarios una visión holística de los datos.
- Asegura una vista coherente en distintas áreas de la empresa.

Self-service Analytics con Virtualización de Datos

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