Data Science
IBM SPSS Modeler & Collaboration and Deployment Services
Es un plataforma empresarial para la minería de datos. Cuenta con una interfaz gráfica e intuitiva para maximizar la productividad de los científicos de datos. Gracias a esta interfaz gráfica, se agilizan actividades críticas como la preparación de datos y la colaboración interna del equipo de personas. Ofrece una gran variedad de técnicas para realizar modelamiento predictivo, como árboles, redes neuronales, modelos lineales, entre otros. Se integra fácilmente con diversas fuentes de datos sin necesidad de incurrir en conectores específicos, se integra visualmente con herramientas abiertas como R, Python y Spark. Permite gobernar los procesos analíticos, entregando capacidades empresariales para resguardar la seguridad, automatizar actividades recurrentes, y publicar servicios (SOAP y REST) para modelos predictivos que requieran ejecución en tiempo real.
Es un plataforma empresarial para la minería de datos. Cuenta con una interfaz gráfica e intuitiva para maximizar la productividad de los científicos de datos. Gracias a esta interfaz gráfica, se agilizan actividades críticas como la preparación de datos y la colaboración interna del equipo de personas. Ofrece una gran variedad de técnicas para realizar modelamiento predictivo, como árboles, redes neuronales, modelos lineales, entre otros. Se integra fácilmente con diversas fuentes de datos sin necesidad de incurrir en conectores específicos, se integra visualmente con herramientas abiertas como R, Python y Spark. Permite gobernar los procesos analíticos, entregando capacidades empresariales para resguardar la seguridad, automatizar actividades recurrentes, y publicar servicios (SOAP y REST) para modelos predictivos que requieran ejecución en tiempo real.
Cloudera Data Science Workbench
En esencia, Cloudera Data Science Workbench entrega a los científicos de datos una herramienta con características empresariales de auto-servicio para que puedan construir, escalar y desplegar soluciones analíticas en una fracción del tiempo, todo mientras aprovechan las capacidades completas de seguridad y energía del Enterprise Data Hub de Cloudera.
Además de soportar el acceso autónomo de R y Python a los servicios de Cloudera Hadoop tales como HDFS, Hive e Impala, Cloudera Data Science Workbench tiene soporte nativo para acceso interactivo y batch a Spark 2.1. Ello permite que los científicos de datos pueden trabajar directamente y en forma interactiva desde las primeras etapa de exploración de datos hasta la puesta en producción de los modelos analíticos.
En esencia, Cloudera Data Science Workbench entrega a los científicos de datos una herramienta con características empresariales de auto-servicio para que puedan construir, escalar y desplegar soluciones analíticas en una fracción del tiempo, todo mientras aprovechan las capacidades completas de seguridad y energía del Enterprise Data Hub de Cloudera.
Además de soportar el acceso autónomo de R y Python a los servicios de Cloudera Hadoop tales como HDFS, Hive e Impala, Cloudera Data Science Workbench tiene soporte nativo para acceso interactivo y batch a Spark 2.1. Ello permite que los científicos de datos pueden trabajar directamente y en forma interactiva desde las primeras etapa de exploración de datos hasta la puesta en producción de los modelos analíticos.
IBM Data Science Experience
IBM Data Science Experience (DSX) es una plataforma colaborativa para los equipos de científicos de datos. Considera herramientas que van desde el código abierto hasta las tecnologías propietarias de IBM, las que combinadas permiten crear un valor único para el negocio. Además, brinda acceso a una comunidad especializada, favoreciendo la colaboración y uso de recursos compartidos, tales como conjuntos de datos, notebooks analíticos y tutoriales.
DSX es un espacio de trabajo social que ayuda a los científicos de datos a crear, colaborar y consolidar a través de múltiples lenguajes de código abierto como R, Scala y Python y de herramientas como Jupyter y R-Studio. DSX también hace que sea fácil para los científicos de datos el beneficiarse de valor único que IBM añade, como por ejemplo mediante la utilización de modelos de optimización de decisiones. DSX incluye actualmente Spark Apache, Jupyter y R Studio. Los científicos de datos pueden utilizar los Notebooks o R Studio para sus análisis, y aprovechar ambos enfoques dentro de un mismo proyecto. Los Notebooks Jupyter permiten a los científicos de datos crear y colaborar en Python, R y Notebooks que contienen código Scala y visualizaciones. DSX también proporciona acceso a R Studio, un entorno de desarrollo integrado abierto (IDE) que permite el desarrollo rápido de las secuencias de comandos R y, por lo tanto, una mayor productividad.
IBM Data Science Experience (DSX) es una plataforma colaborativa para los equipos de científicos de datos. Considera herramientas que van desde el código abierto hasta las tecnologías propietarias de IBM, las que combinadas permiten crear un valor único para el negocio. Además, brinda acceso a una comunidad especializada, favoreciendo la colaboración y uso de recursos compartidos, tales como conjuntos de datos, notebooks analíticos y tutoriales.
DSX es un espacio de trabajo social que ayuda a los científicos de datos a crear, colaborar y consolidar a través de múltiples lenguajes de código abierto como R, Scala y Python y de herramientas como Jupyter y R-Studio. DSX también hace que sea fácil para los científicos de datos el beneficiarse de valor único que IBM añade, como por ejemplo mediante la utilización de modelos de optimización de decisiones. DSX incluye actualmente Spark Apache, Jupyter y R Studio. Los científicos de datos pueden utilizar los Notebooks o R Studio para sus análisis, y aprovechar ambos enfoques dentro de un mismo proyecto. Los Notebooks Jupyter permiten a los científicos de datos crear y colaborar en Python, R y Notebooks que contienen código Scala y visualizaciones. DSX también proporciona acceso a R Studio, un entorno de desarrollo integrado abierto (IDE) que permite el desarrollo rápido de las secuencias de comandos R y, por lo tanto, una mayor productividad.
Big Data
Cloudera Hadoop
Cloudera dispone hoy de la distribución abierta de Hadoop más rápida, segura y fácil de desplegar ya sea en forma local o en la nube. Cloudera provee un conjunto de herramientas que permite adecuarse a una variedad de casos de uso, ya sea para la ciencia e ingeniería de datos, la modernización de una base de datos operativa, o la ejecución de análisis a gran escala. Cloudera se formó en 2008 para ayudar a las empresas de negocios a utilizar Hadoop para obtener más valor de todos sus datos. Doug Cutting, co-creador de Hadoop, se unió a Cloudera en 2009 como Arquitecto Jefe y permanece en ese rol hasta el día de hoy.
Cloudera permite:
Cloudera dispone hoy de la distribución abierta de Hadoop más rápida, segura y fácil de desplegar ya sea en forma local o en la nube. Cloudera provee un conjunto de herramientas que permite adecuarse a una variedad de casos de uso, ya sea para la ciencia e ingeniería de datos, la modernización de una base de datos operativa, o la ejecución de análisis a gran escala. Cloudera se formó en 2008 para ayudar a las empresas de negocios a utilizar Hadoop para obtener más valor de todos sus datos. Doug Cutting, co-creador de Hadoop, se unió a Cloudera en 2009 como Arquitecto Jefe y permanece en ese rol hasta el día de hoy.
Cloudera permite:
- Recopilar todos los datos en un lugar centralizado, seguro y totalmente gobernado, garantizando simultáneamente acceso seguro en cualquier momento y lugar.
- Operar sobre una base de software 100% abierto y con estándares abiertos. Ello permite a las empresas mantener mayor flexibilidad, mejor control de costos y en consecuencia mejores resultados para el negocio.
- La ejecución y modificación de clústeres Apache Hadoop en las nubes de Amazon, Microsoft y Google , simplificando y disminuyendo los costos de operar varios cluster de Hadoop.
Google Big Data
Google es el creador, en gran parte, de las tecnologías que dan origen a lo que hoy conocemos como Big Data. Muchos de los desafíos a los que se están enfrentando las empresas el día de hoy, han sido los mismos desafíos que Google se ha propuesto resolver desde el momento de su creación.
Dentro de la categoría de BigData, Google destaca por ofrecer como servicio tecnologías en modalidad "serverless", que para nuestros clientes se traduce en operar a muy bajo costo, con alta escalabilidad y velocidad, y totalmente administrados. En particular, estas tecnologías ofrecen hoy a nuestros clientes las siguientes capacidades:
Google es el creador, en gran parte, de las tecnologías que dan origen a lo que hoy conocemos como Big Data. Muchos de los desafíos a los que se están enfrentando las empresas el día de hoy, han sido los mismos desafíos que Google se ha propuesto resolver desde el momento de su creación.
Dentro de la categoría de BigData, Google destaca por ofrecer como servicio tecnologías en modalidad "serverless", que para nuestros clientes se traduce en operar a muy bajo costo, con alta escalabilidad y velocidad, y totalmente administrados. En particular, estas tecnologías ofrecen hoy a nuestros clientes las siguientes capacidades:
- Almacenar y analizar datos para propósitos analíticos con la simplicidad de SQL.
- Transformar y enriquecer datos en el momento que estos se generan (tiempo real) y por lotes (histórico).
- Utilizar herramientas de código abierto pertenecientes al ecosistema de Spark y Hadoop.
- Ingerir y distribuir grandes flujos de datos y eventos en tiempo real.
Cazena
Cazena ofrece Cloudera Hadoop totalmente administrado como un servicio, cualquiera sea el propósito del cluster: análisis, operacional, procesamiento en tiempo real, etc. Cazena hace que sea simple, seguro y rentable para las empresas ejecutar cargas de trabajo analíticas y de datos en las nubes de Microsoft Azure y Amazon Web Services. Las solución ofrecida por Cazen combina lo mejor de Cloudera Hadoop con una plataforma automatizada, un modelo de seguridad inteligente y un equipo experto. Cazena fue fundada por veteranos de la industria detrás del popular dispositivo de almacenamiento de datos Netezza, y atrajo a un equipo de élite de asesores y liderazgo con conocimientos de datos. Cazena fue de las primeras empresas de la industria en ser nombrado por Gartner como "Cool Vendor, DBMS" en el año 2016, lo que le permitió atraer a clientes de Fortune 500 de una variedad de industrias.
Cazena ofrece Cloudera Hadoop totalmente administrado como un servicio, cualquiera sea el propósito del cluster: análisis, operacional, procesamiento en tiempo real, etc. Cazena hace que sea simple, seguro y rentable para las empresas ejecutar cargas de trabajo analíticas y de datos en las nubes de Microsoft Azure y Amazon Web Services. Las solución ofrecida por Cazen combina lo mejor de Cloudera Hadoop con una plataforma automatizada, un modelo de seguridad inteligente y un equipo experto. Cazena fue fundada por veteranos de la industria detrás del popular dispositivo de almacenamiento de datos Netezza, y atrajo a un equipo de élite de asesores y liderazgo con conocimientos de datos. Cazena fue de las primeras empresas de la industria en ser nombrado por Gartner como "Cool Vendor, DBMS" en el año 2016, lo que le permitió atraer a clientes de Fortune 500 de una variedad de industrias.
