Servicios
Servicios informáticos para la era digital y aplicaciones informáticas que permiten adaptarse a una nueva realidad
PROPUESTA DE VALOR
En INOVAS ofrecemos Servicios de Informática Digital para la nueva era digital donde los datos son el nuevo petróleo y la IA la nueva electricidad. Nuestros servicios ayudan al cliente en el proceso de análisis de los datos para encontrar hallazgos, valor y patrones que permitan tomar decisiones basadas en datos.
Entendemos que la realidad de cada cliente es diferente por lo cual nuestros servicios son personalizados a su necesidad y a los casos de usos para resolver las distintas problemáticas de su negocio.
Nuestro equipo en INOVAS esta comprometido con el éxito de cada proyectos de nuestros clientes y buscamos ser su socio tecnológico para acompañarlos en sus desafíos.
NUESTROS SERVICIOS DE INFORMATICA DIGITAL
Analítica
El uso de tecnologías de análisis de datos (data science) hoy es de vital importancia en las empresas para que sus decisiones sean basadas en datos. Sin embargo, el pre-requisito es que los datos sean verdaderos, completos y limpios de errores previo al proceso de análisis para obtener valor de los datos para el negocio.
Es necesario el uso de herramientas de software apropiadas para realizar los procesos de generación, almacenaje, limpieza y análisis de los datos.
Bigdata
En la era digital los datos son el nuevo petróleo. Big data se refiere al gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados que se generan a gran velocidad en los negocios cada día y crecen rápidamente de tamaño con el tiempo.
Los desafíos que se presentan son la gestión de los datos, debe contener tres aspectos fundamentales: Integración, Calidad y Seguridad. La arquitectura de datos se crea en base a tres capas: capa de análisis y visualización, capa de gestión de datos, capa de procesamiento y almacenamiento datos.
Las tecnologías open source y también HPE Ezmeral ayudan a nuestros cliente para abordar parte de los desafíos del negocio.
Borde
Se ha observado en los grandes volúmenes de datos una característica denominada gravedad de los datos, que tiende atraer conjuntos de datos mas pequeños y aplicaciones que los utilizan, pero esto plantea dos desafíos importantes, la latencia y la portabilidad dado el peso del volumen de datos, haciendo que los procesos sean costosos, lentos y con un gran consumo de energía. También se estiman grandes volúmenes de datos generados por los dispositivos y sensores de IoT. Aquí entran en juego nuevas soluciones de computo en el borde (edge computing), lo cual permite reducir latencia, procesar en tiempo real y mover pequeños volúmenes de datos depurados a los grandes centros de datos (Nube).
La implementación de estas tecnologías de computación en el borde (extremo) donde se generan los datos, permitiendo ahorros en el trafico de los datos al data center y nube.
Data Fabric
Una solución de tecnología de data fabric es una combinación de arquitectura de datos y soluciones de software dedicadas que centralizan, conectan, administran y gobiernan datos en diferentes sistemas y aplicaciones. Por otro lado esta la tecnologia data mesh que al igual que data dabric buscan mejorar la gestion e integracion de datos entre difierentes sistemas, aplicaciones y usuarios. Si bien ambos conducen a una gestion de datos mas optimizadas, los enfoques son diferentes, data mesh es un arquitectura descentralizada, mientras que data fabric es centralizada.
Nuestro servicio esta basado en la tecnología de HPE Data Fabric que permite acelerar la toma de decisiones mediante un plano de datos fácil de usar y optimizado para cargas de trabajo analíticos.
IA
La tecnología de inteligencia artificial (IA) es un tema candente hoy en todas la áreas de la industria y la ciencia. Lideres de la industria están invirtiendo mucho dinero en el desarrollo de IA para ganar supremacía en el mercado.
Las compañías NVIDIA y HPE han anunciado una alianza para desarrollar soluciones empresariales para todas las industrias, se incluyen casos de uso en investigación y aplicación de soluciones a problemas ya resueltos y mas.
Se debe considerar que muchos de los problemas de diversas industrias no se resuelven con IA de tipo GenAI (LLMs), será necesario resolver con otras sub ramas de la IA como el aprendizaje automático o mediante ciencia de datos o análisis estadístico.
La IA esta compuesta por varios subconjuntos, como: Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo, Redes Neuronales, Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), Algoritmos Genéticos, GenAI, Agentes de IA, entre otros.
Se puede implementar soluciones de IA mediante el uso de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, ciencia de datos, análisis estadísticos, genAI (LLMs) y la infraestructura de tecnología HPC adecuadas para cada proyecto.
HPC
La demanda por el computo de alto rendimiento (HPC) se elevo exponencialmente, dado el cambio de paradigma producido por las redes neuronales convolucionales profundas (CNN), El modelo AlexNet gano competencia y fue entrenada con set de imágenes ImageNet el año 2012. Desde AlexNet a AlphaGoZero la demanda por computo se incremento 300.ooox (fuente: OpenAI) a niveles de Petaflops. En el año 2024 el procesamiento de alto rendimiento ha pasado el limite de los exaFLOPS (fuente: Top500.org). Claramente el uso de HPC para el entrenamiento de modelos de IA es altamente demandado, pero es costoso y con un alto consumo de energía.
Para iniciar el proceso de entrenamiento de modelos de IA mediante machine learning, deep learning y modelos estadísticos basados en código abierto R y Python. También con la infraestructura HPC apropiada para cada proyecto.