DATANNOVA
Laboratorio de analítica de datos y experiencia: innovando por medio de la data.
Solamente el 21% de las empresas en América latina recopilan y analizan datos de sus clientes (2022)
61% de los clientes abandonarían la marca que utilizan, ante una mala experiencia (2022)
78% se convertirían en compradores habituales de una marca después de vivir una experiencia personalizada (2021).
A nivel mundial las empresas analizan menos del 5% de datos que ya poseen (2021)
¿Estás listo para llevar tus datos al siguiente nivel?
Nuestros Servicios
Laboratorio de Datos
Como consultores y apoyo de nuestros clientes, mapeamos las necesidades del negocio (operativas y/o comerciales) y los datos disponibles (dentro y fuera de una organización) para encontrar la solución adecuada a través de la data.Buscamos extraer, transformar y cargar la data cruda; para subir de nivel la organización y así producir insights de manera natural y sostenible.¿Qué incluye?
Análisis del negocio.
Diseño del producto.
Proceso ETL (extracción, carga y transformación de datos).
Planeación y decisión.
Producción (incluye estandarización de datos).
Validación del producto.
Publicación (incluye dashboards NRT e insights).
Soporte y monitoreo.
Administración de la Tecnología
Brindamos servicios de soporte y mantenimiento especializados, de acuerdo a las necesidades de cada compañia.Nuestro equipo de soporte se asegurará de que su entorno de base de datos reciba el cuidado preventivo que requiera para el futuro, al mismo tiempo que la promesa de tener la disponibilidad para responder a sus necesidades más críticas.
Operaciones y administración de la nube: implementación y diseño de arquitectura cloud, creación de flujos de CI/CD automatizados, prácticas de seguridad y administración de ambientes en Microsoft Azure.
Administración de almacenamiento.
Administración de capacidades de cómputo.
Administración de redes.
Administración de servicios serverless.
Administración de datos: planeamos e implementamos estrategias de administración de datos para la mejora de la capacidad de respuesta de bases de datos tradicionales, o lagos de datos en Microsoft Azure.
Administración de bases de datos en plataformas como SQL SERVER, AZURE SQL DB.
Administración de plataformas de datos como Databricks, Synapse.