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Documentación: ¿Qué es Stratio?

Sitio: STRATIO Training & Certification
Curso: Stratio Generative AI Data Fabric Basic Business 14.6
Libro: Documentación: ¿Qué es Stratio?
Imprimido por: Invitado
Día: sábado, 10 de mayo de 2025, 05:40

Tabla de contenidos

1. ¿Qué es Stratio?


StratioBD es una empresa española  de tecnología, fundada en 2014 en Madrid (España). Fue creada por un grupo de emprendedores con experiencia en el sector de Big Data y análisis de datos, con el objetivo de ofrecer soluciones de software empresarial para el procesamiento y análisis de datos masivos, así como de soluciones de Inteligencia Artificial.

Desde entonces, la empresa ha experimentado un rápido crecimiento, un crecimiento anual de 65% al año, y ha expandido su presencia a nivel internacional, estableciendo oficinas en países como Estados Unidos, Reino Unido, Francia, México, Colombia y Brasil. Tiene actualmente más de 500 empleados .




Nuestro producto permite a las empresas utilizar la IA Generativa internamente, con sus datos y con total seguridad porque no necesitarán mover los datos fuera de su ubicación de almacenamiento, ni necesitarán que los datos sean únicamente gestionados por personas, lo que hoy en día se hace imposible con la cantidad de datos que manejamos: estructurados, no estructurados, documentos, imágenes, etc. El producto utiliza IA generativa para brindar valor instantáneo de los datos empresariales directamente a los usuarios comerciales, en lenguaje natural, permitiéndoles crear automáticamente productos de datos de autoservicio. Lo logramos automatizando completamente el acceso a los datos y la gobernanza, la seguridad y la calidad de los datos, a nivel empresarial y a escala a través de Stratio Generative AI Data Fabric.

Para lograr todo esto, el producto de Stratio Stratio ofrece una plataforma de datos completa, que gobierna y gestiona los datos de su empresa ofreciendo un escenario colaborativo para acelerar su estrategia de IA. Garantiza coherencia, proporciona a los usuarios una visión unificada e integrada de los datos y reduce significativamente los costes de inversión maximizando los recursos.

La plataforma de StratioBD está diseñada para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas y a obtener información valiosa de sus datos. Utiliza tecnologías de código abierto como Apache Spark, Cassandra, Kafka y Elasticsearch para procesar y analizar grandes cantidades de datos en tiempo real. Además, también ofrece servicios de consultoría para ayudar a las empresas a diseñar y construir soluciones de Big Data personalizadas que se adapten a sus necesidades específicas.


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Nuestro producto facilita el acceso a nuestros clientes a dos disrruptivas,  que son la clave de nuestro producto

  1. Disrruptiva  TECNOLÓGICA
  2. Disrruptiva CONCEPTUAL


  1. DISRRUPTIVA TECNOLÓGICA

En 2014 .... empezabamos con las public clouds, tecnologías distribuidas, contenedores, etc.
Nuestro producto ayuda a las compañías a moverse a las public clouds. -> Somos PUBLIC CLOUD ACELERATOR / PUBLIC CLOUD NATIVE

Sabemos que hay muchos productos que incluyen las public cloud actualmente. Nuestros potenciales clientes pueden estar ya en public cloud o en el proceso de moverse a public cloud, y piensan que public cloud  ES LO MEJOR que pueden tener, que con public cloud tienen todo solucionado y que no necesian nada más.


Ej. Tu (cliente) estás en AWS, tienes muchos servicios de datos, muchos productos, pero eso NO ES SUFICIENTE, NECESITAS ALGO QUE ACELERE Y FACILITE EL USO DE TU PUBLIC CLOUD, y eso es nuestro producto STRATIO GENERTIVE AI DATA FABRIC.


Actualmente nos hemos incluido Inteligencia Artificial Generativa como tecnología disrruptiva clave de nuestro producto.

Lo más importante es posicionar  nuestro producto como GENERATIVE AI  ENGINE PARA DATOS Y  PUBLIC CLOUD ACELERATOR.
NO COMPETIMOS con servicios de las PUBLIC CLOUDS y somos uno de los mejores productos posicionados en el mercado en cuanto a la incorporación de inteligencia artificial generativa a un Data Fabric, porque esto potencia al máximo nuestro producto.




       2. DISRRUPTIVA CONCEPTUAL

Hemos creado un producto capaz de facilitar el movimiento a Data Fabric, Data Mesh y Generative AI, conceptos principales y naturales.




1.1. Disrruptivas tecnológicas

PUBLIC CLOUD


Las "public clouds" son infraestructuras de nube que ofrecen servicios de computación, almacenamiento, redes y otros recursos a través de Internet para empresas y usuarios finales. Estas infraestructuras se gestionan y mantienen por proveedores de servicios en la nube, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform y otros.



Para definir las "public clouds" de manera efectiva para un perfil de negocio o comercial, es fundamental destacar los siguientes puntos clave:

  1. Acceso Global: Las "public clouds" ofrecen acceso global a recursos de computación y almacenamiento. Esto significa que los datos y las aplicaciones se pueden acceder desde cualquier ubicación con conexión a Internet, lo que permite a las empresas expandir su alcance a nivel mundial.

  2. Elasticidad: Las infraestructuras de nube pública son altamente elásticas, lo que significa que los recursos se pueden escalar hacia arriba o hacia abajo según las necesidades del negocio. Esto es crucial para la gestión eficiente de recursos y costos.

  3. Modelo de Pago por Uso: La mayoría de las "public clouds" operan en un modelo de pago por uso, lo que significa que las empresas solo pagan por los recursos que realmente utilizan. Esto puede ayudar a reducir costos operativos.

  4. Seguridad y Conformidad: Es importante destacar que los proveedores de "public clouds" invierten fuertemente en medidas de seguridad y cumplimiento. Las empresas pueden aprovechar las capas de seguridad proporcionadas por estos proveedores para proteger sus datos y cumplir con las regulaciones.

  5. Facilidad de Implementación: Las "public clouds" ofrecen una amplia gama de servicios y herramientas que facilitan la implementación y gestión de aplicaciones. Esto puede acelerar el desarrollo y el lanzamiento de productos y servicios.

  6. Escalabilidad Global: Las empresas pueden expandirse globalmente sin la necesidad de invertir en infraestructura local costosa. Las "public clouds" permiten desplegar aplicaciones y servicios en múltiples regiones del mundo con relativa facilidad.

  7. Innovación Constante: Los proveedores de nube pública suelen introducir regularmente nuevas características y servicios, lo que permite a las empresas aprovechar las últimas tecnologías y enfoques sin necesidad de actualizaciones significativas.

Al definir las "public clouds" para un perfil de negocio o comercial, es esencial resaltar cómo esta tecnología disruptiva puede beneficiar a la empresa, brindando flexibilidad, agilidad, eficiencia y acceso a recursos de vanguardia. También es importante abordar las consideraciones de seguridad y cumplimiento, destacando cómo los proveedores de nube pública trabajan en conjunto con las empresas para garantizar la protección de los datos y el cumplimiento normativo.


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KUBERNETES Y CONTENEDORES DISTRIBUIDOS




Definir Kubernetes y contenedores distribuidos para un perfil de negocio o comercial que necesita comprenderlos para vender productos relacionados con esta tecnología disruptiva implica simplificar conceptos técnicos y resaltar los beneficios comerciales. Aquí tienes una descripción que podrías utilizar:

Kubernetes:

Kubernetes es una plataforma de código abierto diseñada para gestionar y orquestar aplicaciones en contenedores. Los contenedores son entornos aislados y portátiles que encapsulan aplicaciones y todas sus dependencias. Kubernetes simplifica la gestión de estos contenedores, permitiendo una implementación, escalabilidad y administración más eficientes de las aplicaciones.

Beneficios Clave de Kubernetes:

  1. Escalabilidad: Kubernetes permite escalar aplicaciones de manera rápida y sencilla en función de la demanda. Esto significa que las empresas pueden manejar picos de tráfico sin problemas y, al mismo tiempo, reducir los costos cuando la demanda disminuye.

  2. Alta Disponibilidad: Kubernetes garantiza que las aplicaciones estén siempre disponibles, reduciendo el tiempo de inactividad y mejorando la experiencia del usuario. Esto es crucial para mantener la confianza de los clientes.

  3. Portabilidad: Los contenedores son independientes de la infraestructura subyacente, lo que facilita la migración de aplicaciones entre entornos de nube o locales. Esto permite a las empresas evitar bloqueos de proveedores y mantener la flexibilidad.

  4. Gestión Centralizada: Kubernetes proporciona una interfaz centralizada para administrar todas las aplicaciones en contenedores. Esto simplifica la administración y garantiza un mayor control sobre las operaciones.

Contenedores Distribuidos:

Los contenedores distribuidos se refieren al uso de contenedores en entornos donde las aplicaciones se ejecutan en múltiples nodos o máquinas. Esto permite la distribución de cargas de trabajo en una amplia variedad de configuraciones, lo que es especialmente valioso para aplicaciones empresariales complejas y de alto rendimiento.

Beneficios Clave de Contenedores Distribuidos:

  1. Rendimiento Mejorado: Al distribuir las cargas de trabajo en múltiples contenedores, se mejora el rendimiento y la capacidad de respuesta de las aplicaciones.

  2. Resiliencia: Los contenedores distribuidos son resistentes a fallos. Si un nodo falla, las cargas de trabajo pueden migrar automáticamente a otro, lo que garantiza la continuidad del servicio.

  3. Optimización de Recursos: Los contenedores distribuidos permiten la optimización de recursos, lo que reduce costos y mejora la eficiencia operativa.

  4. Elasticidad: La escalabilidad dinámica es más fácil de lograr en entornos de contenedores distribuidos, lo que facilita la adaptación a las cambiantes demandas empresariales.

Al vender productos relacionados con Kubernetes y contenedores distribuidos, es esencial resaltar cómo estas tecnologías permiten una gestión y despliegue de aplicaciones más eficiente, escalable y confiable. Además, se debe destacar su capacidad para reducir costos operativos y mejorar la capacidad de una empresa para adaptarse a un entorno empresarial en constante evolución.


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DISTRIBUTED AI




La Inteligencia Artificial Distribuida es una evolución de la inteligencia artificial que se basa en sistemas de IA distribuidos, donde múltiples nodos o dispositivos colaboran para realizar tareas de procesamiento y toma de decisiones. En lugar de depender de un único sistema centralizado, la inteligencia artificial distribuida aprovecha la potencia de cómputo de una red de dispositivos interconectados para lograr resultados más eficientes y escalables.

Beneficios Clave:

  1. Escalabilidad: La inteligencia artificial distribuida permite escalar fácilmente el procesamiento y la capacidad de toma de decisiones a medida que se agregan más dispositivos a la red. Esto es especialmente valioso en situaciones de crecimiento rápido o en aplicaciones que requieren un alto rendimiento.

  2. Mayor Velocidad: Al distribuir las tareas de procesamiento, se pueden lograr resultados más rápidos. Esto es fundamental en aplicaciones en tiempo real, como la detección de fraudes o la asistencia al cliente.

  3. Mayor Disponibilidad: La redundancia en los nodos distribuidos garantiza que el sistema continúe funcionando incluso si un nodo falla, lo que aumenta la disponibilidad y la resistencia a fallos.

  4. Eficiencia Energética: La distribución de tareas permite un uso más eficiente de los recursos de cómputo, lo que puede reducir el consumo de energía y los costos operativos.

  5. Aprendizaje Continuo: La inteligencia artificial distribuida puede aprovechar datos en tiempo real de múltiples fuentes, lo que permite el aprendizaje continuo y la adaptación a cambios en el entorno.

Aplicaciones Comerciales:

La inteligencia artificial distribuida se utiliza en una amplia gama de aplicaciones comerciales, desde la optimización de la cadena de suministro hasta la personalización de la experiencia del cliente. También es esencial en campos como la atención médica, la logística y la ciberseguridad, donde la toma de decisiones rápida y precisa es crítica.

Resumen:

La Inteligencia Artificial Distribuida es una tecnología disruptiva que permite un procesamiento y toma de decisiones más eficiente y escalable al aprovechar la colaboración de múltiples dispositivos interconectados. Al comprender y vender productos relacionados con esta tecnología, las empresas pueden ofrecer soluciones más poderosas y efectivas que impulsan la eficiencia y el rendimiento en una variedad de aplicaciones comerciales.



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1.2. Disrruptivas conceptuales

DATA FABRIC


Data Fabric es un marco moderno de gestión de datos que conecta de manera fluida diferentes fuentes, ubicaciones y formatos de datos para proporcionar una vista unificada y coherente de los datos de una organización.



Al explicar Data Fabric a un perfil comercial o de negocios, es esencial centrarse en los siguientes puntos clave:

  1. Integración Unificada de Datos: Data Fabric integra datos de diversas fuentes, ya sean locales, en la nube o en el borde. Conecta datos estructurados y no estructurados, bases de datos, data lakes y más.

  2. Acceso en Tiempo Real: Data Fabric permite el acceso en tiempo real a los datos, asegurando que las operaciones comerciales se basen en información actualizada.

  3. Calidad y Gobierno de Datos: Incorpora características de calidad y gobierno de datos para mantener la precisión de los datos y garantizar el cumplimiento de los requisitos normativos.

  4. Escalabilidad: Data Fabric se adapta a medida que aumentan los volúmenes de datos, lo que lo hace adecuado para organizaciones de todos los tamaños.

  5. Movilidad de Datos: Los datos pueden moverse sin problemas entre ubicaciones, lo que respalda la migración de datos, la replicación y la recuperación ante desastres.

  6. Seguridad de Datos: Fuertes medidas de seguridad protegen los datos a medida que fluyen a través del tejido, garantizando la privacidad e integridad de los datos.

  7. Información a partir de Datos: Data Fabric facilita a las empresas obtener información valiosa de sus datos, lo que respalda la toma de decisiones más acertadas.

  8. Casos de Uso: Destaca casos de uso prácticos, como análisis de clientes, optimización de la cadena de suministro o detección de fraudes, que ilustran cómo Data Fabric puede beneficiar al negocio.

Al definir Data Fabric para un público comercial o de negocios, enfóquese en cómo permite que la organización sea más ágil, eficiente y orientada por los datos. Este marco capacita a las empresas para aprovechar todo el potencial de sus datos, lo que finalmente conduce a una mayor competitividad e innovación.

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DATA MESH




Data Mesh es un enfoque de gestión de datos que aborda los desafíos de escalabilidad y colaboración en entornos empresariales que manejan grandes volúmenes de datos. Al explicar Data Mesh a un perfil comercial o de negocios, es importante centrarse en los siguientes aspectos clave:

1. Descentralización de Datos: Data Mesh aboga por la descentralización de datos, donde cada dominio de negocio o equipo se convierte en el responsable de sus propios datos. Esto fomenta la propiedad y la responsabilidad de los datos en toda la organización.

2. Dominios de Datos: Los datos se dividen en dominios, que son áreas específicas de la empresa. Cada dominio es responsable de la recopilación, el procesamiento y el mantenimiento de sus propios datos.

3. Plataforma de Datos: Se establece una plataforma de datos centralizada que actúa como un conjunto de servicios y herramientas compartidos para garantizar la calidad de los datos, la seguridad y la accesibilidad. Esta plataforma es responsabilidad de los equipos de datos centrales.

4. Protocolos y Estándares: Data Mesh promueve la adopción de protocolos y estándares para garantizar la interoperabilidad entre dominios y equipos. Esto facilita la colaboración y el intercambio de datos.

5. Autoatención: Los equipos comerciales pueden acceder a los datos que necesitan de manera autónoma, sin depender de equipos de datos centrales. Esto agiliza la toma de decisiones y la innovación.

6. Calidad de Datos: Se enfatiza la importancia de la calidad de los datos en todos los dominios. Cada dominio es responsable de garantizar la integridad y la calidad de sus datos.

7. Escalabilidad: Data Mesh aborda la escalabilidad de manera efectiva, permitiendo que la organización maneje grandes volúmenes de datos sin crear cuellos de botella.

8. Colaboración Interdisciplinaria: La colaboración entre equipos técnicos y no técnicos se fomenta, ya que los datos se consideran un activo empresarial compartido.

Al definir Data Mesh para un perfil comercial o de negocios, destaque cómo este enfoque resuelve los desafíos relacionados con la gestión de datos a gran escala y permite a la empresa aprovechar al máximo su información. Además, explique cómo fomenta la colaboración, la agilidad y la toma de decisiones basadas en datos de alta calidad.


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GENERATIVE AI


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