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BigBI - Visión General

 

 

Plataforma interactiva nativa   BigBI_spark

 

 

BigBI estudio es una plataforma ETL visual, totalmente interactiva que pone toda la potencia de Apache Spark en manos de analistas de BI y equipos de ciencia de datos sin necesidad de programación. BigBI está diseñado para Big Data y arquitectura Lakehouse

 

 

BigBI_spaskna

 

Potencia de los clústeres distribuidos: volumen, redimiento y escalabilidad.


La potencia de Apache Spark comienza con la escalabilidad. Apache Spark realiza todos los cálculos analíticos en un clúster de servidores en lugar de en un único servidor ETL con un rendimiento y una escalabilidad hasta 100 veces superiores. con un rendimiento y una escalabilidad de hasta 100X.

BigBI_clusterd

Clúster distribuido







BigBI_visual

Construcción visual de Big data pipelines

BigBI_spaskna

 

Construcción y depuración de pipelines interactivas

 

BigBI studio se ha construido de forma nativa para la plataforma Apache Spark, lo que significa que cualquier operación visual en BigBI studio se realizaría de forma interactiva en el clúster Spark. Los pipelines se construyen con simples operaciones de arrastrar y soltar y se configuran mediante asistentes fáciles de usar. Las muestras de datos se pueden examinar directamente desde el clúster Spark, después de cada paso de ejecución en el pipeline de datos. Las muestras de datos pueden examinarse en forma alfanumérica y de gráfico pivotante.

 

 

Depuración interactiva completa para los pipelines, incluidos puntos de interrupción, reanudación, etc., directamente en el clúster Spark.

BigBI_herradep

Herramientas de depuración interactivas



Sólo un ETL visual nativo de Spark puede ofrecer al usuario la visión interactiva en tiempo real del viaje de los datos a través del pipeline, permitiendo el QA y el nivel de confianza que nos gustaría tener mientras procesamos nuestros modernos Big Data.




BigBI_pipe

Pipelines a producción – Proceso automático

BigBI_spaskna

 

Producción automática de JAR para el despliegue de pipelines

 

Además de la construcción interactiva de pipelines, BigBI puede generar una versión JAR compilada una vez finalizado el desarrollo. El JAR podría utilizarse posteriormente dentro de la solución de orquestación de la organización, como AirFlow o NiFi, o conectarse al proceso CI/CD.

BigBI_spaskna

 

Plataforma de integración de Big Data de cualquier formato a cualquier formato

 

Con toda la potencia de integración de datos de Apache Spark, BigBI puede procesar todas las fuentes y destinos de datos: datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

BigBI_spaskna

 

Integración de datos estáticos y Streaming

 

Las interfaces de streaming también pueden utilizarse para encajar los pipelines en la arquitectura empresarial de microservicios basados en eventos..

 

 

Integración de datos modernos en cualquier formatoBigBI_diagrama

El diagrama contiene una muestra de las fuentes/destinos de datos disponibles.

 *Los logotipos son representaciones de las opciones de integración

 

 

BigBI_oper

Algunos de los operadores del menú del Data Warehouse

BigBI_spaskna

 

Amplio conjunto de operadores y algoritmos de tratamiento de datos


Rico conjunto de procesamiento de datos aprovechando toda la potencia de Apache Spark para el procesamiento visual de big data sin código. BigBI ofrece uno de los conjuntos más ricos de operadores y transformaciones para la integración de modernos big datas.

 

 

BigBI_spaskna

 

Spark GraphX: creación y análisis de gráficos como parte de los big data pipeline


Los algoritmos de gráficos son un fuerte paradigma para el análisis de vínculos que se está utilizando en muchas aplicaciones verticales, como el análisis de la influencia social, la investigación del fraude, la ciberseguridad, la seguridad nacional, el transporte o la asignación y optimización de recursos.




BigBI_graficos

Visualización de gráficos en BibBI estudio.

 

 




BigBI_integra

Integración de Notebook y Python
en los pipeline de datos

BigBI_spaskna

 

Machine learning y despliegue automático de los pipelines


El análisis de big data a menudo requiere ML e IA para la limpieza inteligente de datos, la agregación inteligente de datos o el enriquecimiento. En este caso, los equipos de ciencia de datos podrían ayudar a los analistas de BI recomendando los algoritmos y parámetros adecuados, mientras que los equipos de BI podrían ayudar a los científicos de datos preparando los datos para las operaciones de los científicos de datos.

 

 

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