Desmitificando el Modern Data Stack

Somos una consultora que transforma los datos en información.Desde hace 15 años, trabajamos con el propósito de democratizar los datos para que las personas puedan tomar mejores decisiones.En Datalytics nos gusta definirnos como la universidad de los datos porque somos el mejor lugar de la región para desarrollar una carrera vinculada al big data.Somos agnósticos tecnológicos, usamos tecnología propia y también aprendemos y utilizamos todas las innovaciones en big data para ofrecer servicios únicos y de vanguardia.Tenemos una cultura abierta, inclusiva, desafiante, atravesada por la colaboración y el aprendizaje continuo.Somos un equipo de talentos interdisciplinario compuesto por más de 200 personas con clientes en LATAM, EEUU y Europa. Además, tenemos oficinas en Argentina, Colombia y España.Estamos seguros que siempre es #MejorConDatos.

Datalytics

¿Cómo trabajar con un stack de datos modernos?

De a poco, vamos dejando atrás las arquitecturas de datos monolíticas que son lentas, costosas y complejas. Solíamos usar la misma herramienta para todo y los resultados que se generaban eran, en muchos casos, de dudosa calidad.Hoy por hoy, las prácticas en data &amp; analytics adquirieron tal especialización que permiten la aplicación de tecnologías de propósito específico: una herramienta para cada necesidad en lugar de las mismas herramientas para todo. ¿Qué sentido tiene que el equipo de ingeniería dedique horas a hacer un desarrollo en Python para extraer datos de Google Analytics cuando Airbyte les simplifica notablemente el trabajo? Tener un stack de datos modernos implica armar un rompecabezas en el que cada pieza cumple una función y si el día de mañana deja de cumplirla, se puede cambiar sin afectar al resto. Para esto es clave poder preparar el stack tecnológico en forma correcta y elegir las herramientas que resuelvan las necesidades para las que fueron creadas. Los stacks de datos modernos proponen separar la arquitectura en capas y utilizar las herramientas que mejor se adapten a cada una. Esto permite ingestar y escalar rápido, reducir costos y enfocar a los equipos de ingeniería en tareas que aporten mayor valor al negocio. En este webinar vamos a:<ul><li>Hacer un breve repaso por las arquitecturas modernas y los sistemas distribuidos.</li><li>Entender los conceptos clave de un stack de datos moderno, sus beneficios y en qué consisten exactamente. </li><li>Explicar a qué tenemos que aspirar y las opciones de herramientas disponibles para cada capa de la arquitectura: extracción y carga, almacenamiento, transformación, explotación y orquestación. </li><li>Por último, vamos a ver un ejemplo real de cómo poner todo esto en práctica. </li></ul>Este webinar es para vos si te interesa entender de qué hablamos cuando hablamos de Modern Data Stack.

<h1>Speakers </h1>Guillermo Watson, Socio fundador y Chief Data Officer (CDO) de Datalytics. Cuenta con más de 20 años de experiencia en la elaboración de arquitecturas de datos que permiten resolver problemáticas de Data Analytics a gran escala. Es miembro del Advisory Board del Boulder BI Brain Trust y del panel global de MIT Technology Review. Es Ingeniero en Sistemas (UTN) especializado en plataformas distribuidas para Big Data y magister en Data Mining (Universidad Austral). Curioso desde siempre, a sus 12 años montó uno de los sistemas de intercambio de mensajes y archivos precursores de la era de Internet más grandes de la Argentina. Hoy canaliza su curiosidad por los sistemas de información acompañando a empresas líderes en la definición y validación de arquitecturas de datos.Bruno Masciarelli, es arquitecto de datos especialista soluciones Big Data Analytics. Cuenta con más de diez años de experiencia en el liderazgo técnico de equipos de trabajo, modelado de datos, investigación y desarrollo de nuevas tecnologías, asesoramiento a clientes y demás. Es ingeniero en sistemas (UTN).

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