Autor: 54admin

FinOps: La Clave para una Gestión Eficiente de los Costos en la Nube

Post author By 54admin
Post date 18/04/2024

FinOps representa la gestión financiera de los servicios en la nube y es esencial para las empresas que buscan equilibrar la excelencia operativa con la eficiencia en costos. Este enfoque es particularmente crucial en organizaciones grandes y complejas, donde los costos asociados con la infraestructura en la nube pueden escalar rápidamente sin una gestión adecuada. #FinOps no solo ayuda a mantener los gastos bajo control, sino que también integra las áreas técnicas, administrativas y financieras para una gestión holística y estratégica de los recursos en la nube.

El proceso de FinOps sigue un ciclo virtuoso, similar al de #DevOps, que incluye operar la plataforma de nube, informar sobre los costos y optimizar los recursos continuamente. Este ciclo involucra a diversos actores dentro de la empresa, incluidos los equipos de ingeniería, compras, finanzas y productos. Cada uno de estos grupos desempeña un papel vital en la implementación de las estrategias de FinOps, trabajando juntos para asegurar que los recursos en la nube se utilicen de manera eficiente y económica.

Los pilares fundamentales de FinOps son varios y abarcan aspectos clave de la gestión empresarial y tecnológica:

Colaboración entre Equipos: Promueve la cooperación en tiempo real entre los departamentos de finanzas, tecnología, productos y negocios para maximizar el rendimiento de la nube.
Decisiones Impulsadas por Valor: Se enfoca en decisiones que equilibran costo, calidad y velocidad, subrayando el valor empresarial de cada inversión en la nube.
Responsabilidad en el Uso de la Nube: Fomenta la descentralización del control de los costos, permitiendo que los ingenieros tomen decisiones desde el diseño hasta las operaciones.
Datos de FinOps Accesibles y Oportunos: Asegura que la información sobre costos sea compartida rápidamente para permitir una utilización más efectiva de los recursos.
Un Equipo Centralizado para FinOps: Un equipo dedicado que centraliza la optimización de tarifas y promueve las mejores prácticas para aprovechar las economías de escala.
Aprovechando el Modelo de Coste Variable de la Nube: Utiliza un modelo de costo variable para adaptar los gastos a las necesidades reales, permitiendo ajustes continuos que optimizan el uso de la nube.

El impacto de una gestión ineficaz de los recursos en la nube puede ser significativo, llevando a un sobreprovisionamiento y a un gasto excesivo. Las investigaciones indican que las empresas pueden pagar hasta un 35% más en servicios en la nube debido a la falta de una estrategia de FinOps efectiva. Por otro lado, una gestión adecuada puede reducir estos costos y mejorar la eficiencia operativa.

El objetivo final de FinOps es apoyar un marco de arquitectura que combine resiliencia, seguridad y excelencia operativa con costos ajustados. Esto se logra a través de una comprensión profunda y detallada de los gastos en la nube, promoviendo la transparencia y la colaboración interdepartamental. Al alinear los gastos con el valor empresarial generado, FinOps transforma la gestión de costos en una ventaja estratégica que no solo controla los gastos, sino que también impulsa la innovación y la eficiencia en toda la organización.

En conclusión, FinOps es más que una práctica de gestión; es una filosofía empresarial que requiere una adopción integral y un compromiso a largo plazo para optimizar las inversiones en la nube y garantizar un crecimiento sostenido y rentable. Su implementación efectiva es crucial para cualquier empresa que dependa significativamente de la tecnología en la nube para sus operaciones diarias.

Tags DevOps, FinOps

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Benchmark Comparativo: Snowflake vs Redshift vs BigQuery

Post author By 54admin
Post date 26/03/2024

Introducción

En el mundo de la analítica de datos, elegir la plataforma de almacenamiento y procesamiento correcta es crucial para el éxito de cualquier proyecto. Con una variedad de opciones disponibles, Snowflake, Redshift y BigQuery se destacan como líderes en el espacio de almacenamiento de datos en la nube. Este documento compara estas tres plataformas para ayudar a entender sus diferencias, fortalezas y cómo se comparan en varios aspectos clave.

Snowflake

Snowflake ofrece una solución de almacenamiento de datos en la nube que separa el almacenamiento del cálculo, permitiendo una escalabilidad y eficiencia sin precedentes. Su arquitectura única basada en el almacenamiento de objetos y el procesamiento paralelo masivo (MPP) permite a #Snowflake manejar grandes volúmenes de datos con rapidez. Otras características destacadas incluyen el soporte para datos semiestructurados, la capacidad de realizar viajes en el tiempo en los datos y la clonación de datos sin la necesidad de duplicar los datos físicamente.

Fortalezas

Separación del almacenamiento y cómputo para una escalabilidad eficaz.
Soporte integrado para datos semiestructurados.
Funciones de viaje en el tiempo y clonación de datos.

Redshift

Redshift de Amazon es un almacén de datos en la nube que utiliza una arquitectura de procesamiento paralelo masivo para proporcionar un rendimiento rápido en operaciones de petabytes de datos. Construido sobre la base de #PostgreSQL, #Redshift ha optimizado varios aspectos de su sistema para el procesamiento analítico, incluyendo una arquitectura de almacenamiento en columnas y técnicas avanzadas de compresión de datos.

Fortalezas:

Rendimiento optimizado para grandes volúmenes de datos.
Integración profunda con el ecosistema de #AWS.
Funcionalidades avanzadas de optimización de consultas y gestión del rendimiento.

BigQuery
BigQuery, la solución de Google, es un almacén de datos sin servidor y totalmente gestionado que permite el análisis de grandes conjuntos de datos. Su capacidad de ejecución de consultas en tiempo real y su arquitectura sin servidor hacen de #BigQuery una opción poderosa para el análisis de datos a gran escala. BigQuery también soporta el análisis de datos semiestructurados y ofrece una integración fluida con herramientas de aprendizaje automático.

Fortalezas:

Arquitectura sin servidor para una gestión mínima.
Ejecución de consultas en tiempo real a gran escala.
Integración con herramientas de aprendizaje automático de Google.

Comparativa

Característica	Snowflake	Redshift	BigQuery
Arquitectura	Separación de almacenamiento y cómputo	Procesamiento paralelo masivo	Sin servidor
Datos Semiestructurados	Soporte nativo	Soporte a través de Redshift Spectrum	Soporte nativo
Escalabilidad	Elástica, independiente para almacenamiento y cómputo	Basada en nodos, escala junto con almacenamiento y cómputo	Automática, gestionada por Google
Modelado de Datos	Viajes en el tiempo y clonación	Optimización de consultas, técnicas avanzadas de compresión	Integración con aprendizaje automático, análisis en tiempo real
Integración Ecosistema	Amplia, con herramientas de terceros	Profunda, con servicios de AWS	Fuerte, con herramientas de Google y terceros

Conclusión

Elegir entre Snowflake, Redshift y BigQuery depende de las necesidades específicas del proyecto, el ecosistema de herramientas existente, y los requisitos de escalabilidad y gestión. Mientras que Snowflake ofrece flexibilidad con su separación de almacenamiento y cómputo, permitiendo a las organizaciones escalar de manera eficiente sus recursos según sea necesario, Redshift se destaca en el rendimiento y la integración profunda con el ecosistema de AWS, lo que puede ser un factor decisivo para las empresas que ya están profundamente integradas con otros servicios de AWS. Por otro lado, BigQuery ofrece una solución sin servidor que elimina la necesidad de gestionar la infraestructura subyacente, facilitando a las empresas el análisis de grandes conjuntos de datos con mínima gestión y configuración.

Cada plataforma tiene sus propias fortalezas y características únicas que las hacen adecuadas para diferentes tipos de cargas de trabajo y requisitos empresariales. La elección final debería basarse en una evaluación cuidadosa de estos factores en el contexto de los objetivos y necesidades específicos de la organización.

Tags aws, BigQuery, Postgresql, Redshift, Snowflake

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Como asegurar la calidad en un entorno de Data Lake

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Post date 15/03/2024

A menudo nos preguntan cómo aseguramos la calidad de los datos en los #DataLakehouses. En este artículo, exploraremos la necesidad de validar los datos, qué datos deben validarse y cómo hacerlo. Estos son aspectos con los que muchas empresas lidian al iniciar su viaje hacia los Data Lakehouses.

¿Por qué es importante la calidad de los datos?
La #calidad de los datos es crucial. La falta de validación puede tener numerosos efectos operativos y estratégicos para cualquier organización, desde decisiones incorrectas hasta pérdida de ingresos y daño a la reputación. En áreas altamente reguladas, una mala calidad de datos puede tener consecuencias legales y financieras.

Marco de calidad y gobernanza de datos
Antes de implementar soluciones, es esencial definir un marco de calidad y #gobernanza de datos que contemple desde la estrategia de la organización hasta los acuerdos sobre el procesamiento de la calidad de los datos.
En 54cuatro hacemos mucho énfasis en la importancia de una adecuada gobernanza de datos.

Gestión Intrusiva vs. No Intrusiva de la Calidad de Datos
Al validar los datos, puedes optar por no interrumpir los flujos de datos (no intrusiva) o detenerlos si se detectan problemas (intrusiva), dependiendo de las tolerancias a errores y las potenciales demoras que esto pueda causar.

Gestión de la Calidad de Datos en la Fuente o en la Arquitectura Lakehouse
La gestión de la calidad de los datos puede realizarse tanto en la fuente como en la arquitectura Lakehouse. Cada enfoque tiene sus ventajas, desde la detección temprana de errores hasta la adaptación flexible a los cambios en los requisitos de calidad de los datos.

Diseño Común de Lakehouse
El patrón de arquitectura que siguen los data lakehouses se llama Arquitectura Medallion, combinan las capacidades de los data lakes y los data warehouses, estructurados típicamente en capas (bronce, plata, oro) con controles de calidad de datos en cada una para asegurar la organización y optimización de los datos.

Capa de Bronce: Almacena datos brutos, enfocándose en la completitud, consistencia y precisión.
Capa de Plata: Contiene datos procesados, con énfasis en la precisión y la consistencia. Este es un buen stage para practicar la calidad.
Capa de Oro: Guarda datos de la más alta calidad, concentrándose en la precisión, consistencia, completitud y oportunidad.

Consideraciones Tecnológicas
Para la validación inicial de datos, tecnologías como Autoloader en Databricks y marcos personalizados en Synapse son útiles. Para capas posteriores, herramientas como DLT, DBT y Great Expectations ofrecen integración, automatización y flexibilidad en la gestión de la calidad de los datos.

Conclusión:
La calidad de los datos es un proceso continuo que requiere monitoreo, validación y actualización regulares. Elegir una tecnología que se adapte y escale con tu organización es clave para proporcionar datos de calidad consistentemente y apoyar la toma de decisiones informada y el crecimiento del negocio.

Tags calidad, DataLakehouses, gobernanza

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Curso de Power BI – Obteniendo datos de excel

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Post date 01/02/2024

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Un nuevo caso de éxito: Calidra

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Post date 31/01/2024

Estamos emocionados de compartir que 54cuatro ha sido destacado en el portal de Microsoft con un nuevo caso de éxito. Este logro representa no solo un hito importante para nosotros, sino también para nuestro valioso cliente, Calidra, y para Microsoft, cuyo apoyo ha sido fundamental en este viaje.

🙏 Queremos expresar nuestra más profunda gratitud a Calidra por confiar en nosotros y permitirnos ser parte de su impresionante transformación digital. Su visión y colaboración han sido clave para llevar a cabo este proyecto exitoso.

Un agradecimiento especial a Microsoft por su constante soporte y por brindarnos las herramientas necesarias para superar los desafíos y alcanzar nuevas alturas. Su plataforma Dynamics 365 ha sido esencial en la realización de este proyecto.

🌐 Este caso de éxito es un testimonio del arduo trabajo y la dedicación de nuestro equipo de datos en 54cuatro. Su habilidad para convertir datos complejos en soluciones innovadoras y eficientes es lo que nos permite marcar la diferencia en la industria y ofrecer resultados excepcionales a nuestros clientes.

Invitamos a todos a leer más sobre este proyecto y cómo hemos logrado impulsar el crecimiento y la eficiencia en Calidra a través de soluciones avanzadas de Dynamics 365: Lee el caso de éxito aquí.

✨ Juntos, estamos redefiniendo lo que es posible en el mundo de la tecnología y la innovación. ¡Gracias a todos los que han sido parte de este increíble viaje!

#CasoDeExito #Microsoft #54cuatro #Innovacion #TransformacionDigital #Dynamics365 #Gracias

Tags CasoDeExito, Dynamics365, Gracias, innovacion, Microsoft, TransformacionDigital

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Aprende a manejar los desafíos de Bring Your Own AI (BYOAI) y Shadow AI

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Post date 20/12/2023

El 2023 quedará marcado por la adopción masiva de la #AI. La gran mayoría de las empresas del mundo piensan en utilizar Inteligencia Artificial en sus procesos, pero aún mas allá, las personas adoptaron en su dia a dia herramientas de AI generativa como Bing, ChatGPT, Bard u otras.

Hasta hace pocos meses, el machine learning o la inteligencia artificial se basada en científicos de datos y perfiles por el estilo. En la actualidad, estos temas ya involucran a todas las áreas de una empresa, incluso a usuarios no-técnicos. Pero que riesgos trae esto? Sin adentrarnos en temas de ética o legislación, vamos a analizar sobre #BYOAI y #ShadowAI.

Definiciones de ambos conceptos

Bring Your Own AI (BYOAI): BYOAI potencia la creatividad de los colaboradores al permitirles traer sus propias herramientas de inteligencia artificial. Desde el punto de vista de productividad es genial, cada empleado contribuye con soluciones innovadoras. Sin embargo, para maximizar los beneficios, es crucial establecer políticas claras y ofrecer capacitación para un uso responsable.

Shadow AI: Derivado del ya conocido Shadow IT, la sombra de la innovación individual puede convertirse en riesgo si no se maneja adecuadamente. Shadow IT se refiere al uso no autorizado de tecnologías, aplicaciones o servicios informáticos por parte de los empleados, fuera del conocimiento y control del departamento de tecnología de la información (IT) de una organización. De la misma manera que su predecesor, Shadow AI se refiere al uso no autorizado de herramientas de inteligencia artificial, lo que puede resultar en violaciones de seguridad y problemas de cumplimiento.

Medidas de Control

Las direcciones de tecnología, gerencia de TI, Seguridad Informática, Auditoría, deben adelantarse y comenzar a implementar medidas de control. La AI avanza mucho más rápido que cualquier otra tendencia que hayamos conocido, y proteger el entorno laboral, la privacidad de la información y la seguridad corporativa son un reto muy grande. La brecha que puede generar un empleado es muy grande y lo último que queremos es que la AI se convierta en una amenaza. Por tal motivo, desde 54cuatro sugerimos comenzar a tomar medidas, como estas:

Políticas Claras: Establecer normas claras para el uso de BYOAI, definiendo qué herramientas son aceptables y proporcionando guías sobre seguridad y privacidad.
Homologar herramientas autorizadas: Establecer un “toolkit” homologado de herramientas de AI puede permitir mantener un entorno confiable.
Monitoreo Continuo: Implementa sistemas de monitoreo para identificar actividades de Shadow AI. La detección temprana es clave para prevenir riesgos.
Capacitación: Educa a los empleados sobre los riesgos asociados con el uso no supervisado de herramientas de IA y promueve un uso responsable.
Colaboración con IT: Fomenta la colaboración entre los colaboradores y el departamento de IT para garantizar la seguridad y la conformidad.

Como mencionamos anteriormente, la implementación de políticas para el uso de inteligencia artificial es crucial para prevenir la transformación de BYOAI en Shadow IT. Si cada empleado elige y utiliza libremente la herramienta que considere más conveniente, gradualmente se formará un ecosistema de herramientas independiente al recomendado por las áreas responsables de la gestión de este tema.

Como evitar que BYOAI se Convierta en Shadow AI:

Comunicación Abierta: Fomentar un diálogo abierto entre los empleados y el departamento de IT. La transparencia evita sorpresas y promueve la colaboración.
Formación Continua: Proporcionar capacitación regular sobre las políticas de BYOAI y los riesgos potenciales. La conciencia es clave para un uso responsable.
Soporte IT: Ofrecer alternativas seguras y el respaldo del departamento de IT para proyectos de inteligencia artificial. La colaboración asegura la conformidad y la seguridad.

¡En 54cuatro, estamos comprometidos con un futuro laboral innovador y seguro!

Tags AI, BYOAI, ShadowAI

54cuatro

Descubre la Innovación de Microsoft Fabric: Shortcuts para una Gestión de Datos Eficiente

Post author By 54admin
Post date 05/12/2023

Hoy, nos complace destacar una característica excepcional de Microsoft Fabric que está revolucionando la gestión de datos: ¡los Shortcuts!

En pocas palabras, los shortcuts en OneLake son como los atajos en el mundo físico, pero para tus datos digitales. Estos objetos inteligentes apuntan a ubicaciones de almacenamiento como Azure Storage Account y AWS S3, brindándote flexibilidad y eficiencia en tu estrategia de gestión de datos.

¿Por qué son tan valiosos?

✨ Independencia Sólida: Los shortcuts son independientes de sus objetivos. Puedes eliminar un shortcut sin afectar el destino, pero ten en cuenta que si mueves, renombras o eliminas la ruta del objetivo, el shortcut puede romperse.

💼 Versatilidad Empresarial: La capacidad de crear shortcuts tanto en Lakehouses como en bases de datos Kusto Query Language (KQL) amplía las posibilidades para la gestión efectiva de datos en contextos empresariales complejos.

¿Cómo beneficia esto a tu empresa?

🚀 Eficiencia en la Navegación de Datos: Simplifica la navegación a través de datos extensos y complejos, permitiéndote crear atajos estratégicos que apuntan a diferentes ubicaciones de almacenamiento.

🔄 Agilidad Operativa: La independencia de los shortcuts garantiza que la manipulación de estos no afecte los datos subyacentes, proporcionando una agilidad operativa excepcional.

¿Ya estás aprovechando los Shortcuts en Microsoft Fabric en tu empresa? #MicrosoftFabric #InnovaciónEmpresarial #Shortcuts #GestiónDeDatos

Tags GestiónDeDatos, InnovaciónEmpresarial, MicrosoftFabric, Shortcuts

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Lanzamientos de AWS en #ReInvent 2023 – búsqueda vectorial integrada

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Post date 30/11/2023

AWS hizo fuertes anuncios en el evento #ReInvent23, donde lanzó nuevo features en sus plataformas de datos.

En un mundo donde los datos son el nuevo oro, Amazon está marcando un hito con su última innovación: una herramienta de búsqueda vectorial integrada en Amazon DocumentDB. Este avance no solo es un salto tecnológico, sino una verdadera revolución en la gestión y aprovechamiento de datos para las grandes empresas.

En este artículo, exploraremos cómo esta tecnología emergente está configurada para cambiar las reglas del juego.

Datos No Estructurados que Desatan el Potencial: La búsqueda vectorial es una técnica de aprendizaje automático que está haciendo olas en la industria. Su capacidad para encontrar similitudes en datos no estructurados es lo que la hace tan valiosa. Con la inteligencia artificial generativa, las empresas pueden ahora desbloquear el verdadero potencial de sus datos, abriendo un mundo de posibilidades antes inimaginables.

De la Teoría a la Práctica: Lo que hace que esta herramienta sea especialmente fascinante es su capacidad para entender no solo palabras clave, sino el significado detrás de ellas. Esto tiene aplicaciones prácticas asombrosas: desde mejorar la precisión de las recomendaciones de productos hasta desarrollar chatbots que pueden interactuar de manera más natural y personalizada con los usuarios.

Implementación en Tres Pasos: Amazon ha simplificado la adopción de esta tecnología con un enfoque de tres pasos. Esto hace que la implementación de la búsqueda semántica sea accesible para más empresas, permitiendo transformar los datos en decisiones comerciales estratégicas de manera más efectiva.

Modelos Preentrenados Sin Complicaciones: Con Amazon Titan Embeddings, parte del servicio Amazon Bedrock, la creación de vectores se vuelve más sencilla, eliminando la necesidad de manejar infraestructuras complejas. Esto representa un gran avance en términos de accesibilidad y facilidad de uso.

Métricas, Opciones y Consultas: Amazon DocumentDB ofrece una amplia gama de métricas y opciones, desde distancias euclidianas hasta coseno y producto interno. Esto permite realizar búsquedas de vectores similares con resultados sorprendentes, facilitando aún más la exploración y descubrimiento de datos.

Disponibilidad Sin Costo Adicional: Lo mejor de todo es que la búsqueda vectorial para Amazon DocumentDB está disponible sin costos adicionales para los usuarios de instancias Amazon DocumentDB 5.0, lo que la convierte en una opción atractiva y accesible.

En 54cuatro, entendemos que el futuro de la gestión de datos ya está aquí, y estamos dedicados a ayudarte a aprovechar estas tecnologías emergentes. La herramienta de búsqueda vectorial de Amazon es solo un ejemplo de cómo los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático están remodelando el mundo de los negocios. Si estás listo para explorar cómo estas tecnologías pueden transformar tu empresa, estamos aquí para guiarte en ese viaje.

Ya sea que estés buscando mejorar la experiencia de tus clientes, optimizar tus operaciones o descubrir insights valiosos a partir de tus datos, en 54cuatro tenemos la experiencia y el conocimiento para ayudarte a alcanzar tus objetivos. No dejes pasar la oportunidad de estar a la vanguardia de la innovación.

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Tags ReInvent23