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Some of the capabilities of Matillion ETL on Google Cloud

July 11, 2022 by Bluetab

Algunas de las capacidades de Matillion ETL en Google Cloud

Duvan Duque

Data Engineer | Google Cloud Associate Cloud Engineer

Matilion ETL es un producto que nos permite recopilar datos de distintas fuentes y estructurarlos actualmente cuenta con versiones para Snowflake, Delta Lake en Databricks, Amazon Redshift, Azure Synapse, Google BigQuery siendo esta última en la que vamos a profundizar.

En Google cloud se cuenta con 4 opciones para implementar Matillion las cuales son:

Matillion ETL for BigQuery – Cluster:

  • 12 usuarios concurrentes , 36 entornos y autobalanceo zonal para satisfacer la demanda de forma constante

Matillion ETL for BigQuery – Extra Large:

  • 12 usuarios concurrentes y 36 entornos

Matillion ETL for BigQuery – Large:

  • 5 usuarios concurrentes y 15 entornos

Matillion ETL for BigQuery – Medium:

  • 2 usuarios concurrentes y 6 entornos

Matillion ETL for Snowflake:

  • Esta opción está dirigida a Snowflake

El servicio se encuentra ubicado en el Marketplace de Google De ahora en adelante se hablará de la versión médium ya en ese momento las necesidades del proyecto no se necesitaban más recursos.

Cada una de las versiones tiene un costo diferente la versión médium tiene un precio estimado sin descuentos de 1437.05 USD al mes teniendo en cuenta que la instancia se encuentre encendida durante 30 días 24 horas y la facturación mínima es por 1 minuto.

Una vez lanzado el servicio desde Marketplace se creará una instancia en compute engine la cual cuenta con una dirección IP estática mediante la cual se puede acceder al servicio

Una vez dentro se debe establecer estructura de proyectos los cuales pueden contener carpetas para organizar el flujo de trabajo los cuales van a contener dos tipos de Jobs orquestación y transformación. los cuales se pueden crear realizando un clic derecho sobre las carpetas.

Cada de los jobs cuenta con distintos componentes y capacidades para el caso del job de orquestación son los siguientes:


Componentes de carga

Estos componentes son los que extraen información de las diversas fuentes para llevarla a Bigquery entre ellos tuve la oportunidad de usar integraciones con Hubspot, APIs, Cloud storage y Facebook. siendo estos solo una pequeña porción de la lista de integraciones disponibles

Componentes de descarga

Los cuales principalmente tienen como fuente una tabla de Bigquery y la llevan a otro destino como Cloud Storage

Componentes DDL

Los cuales permiten manipular las tablas de Bigquery

Componentes de flujo

Los cuales permiten realizar operaciones con los otros componentes

Componentes de iteración

Los cuales permiten crear ciclos de un componente

Componentes de código

Los cuales permiten ejecutar códigos como Bash, Jython, Python 2 y Python 3

Componentes de transformación

Los cuales permiten ejecutar otros Jobs de orquestación y transformación

los nombrados anteriormente solo son algunos de los que tuve la oportunidad de trabajar ya que eran los requeridos para alcanzar las necesidades del proyecto y cabe mencionar que la herramienta cuenta con más.
Los jobs tienen la capacidad de encadenar y ejecutar distintos componentes.

Es posible encadenar y establecer condiciones en un Job o múltiples para su ejecución dentro de otro Job

se cuenta con la capacidad agendar la ejecución de los Jobs dentro del propio Matillion

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Duvan Duque

Data Engineer | Google Cloud Associate Cloud Engineer

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June 27, 2022 by Bluetab

Modelos de entrega de servicios en la nube

Alejandro León

Senior Data Consultant

Este artículo nos pretende acercar a los modelos de entrega que hoy en día se ocupan dentro de las nubes principales del mercado y cómo es que estas adoptan estos mismos modelos para sopesar las necesidades de un mundo tecnológico y cambiante constantemente.

  • PaaS (Platform as a Service), plataforma como servicio.
  • IaaS (Infraestructure as a Service), infraestructura como servicio.
  • SaaS (Software as a Service), software como servicio.

Por otra parte, se tienen los modelos de despliegue que se pueden implementar en las organizaciones: la nube privada, pública e híbrida, entre otras.

SAAS (SOFTWARE COMO SERVICIO)

El término software como servicio, infiere básicamente al software residente, es decir; el (instalado) en la nube, aunque no todos los sistemas SaaS son sistemas instalados en la nube, la mayoría sí.

SaaS es un modelo de software basado en la Web, que provee el software a través de un navegador web, en donde cada una de las aplicaciones son accesibles desde diferentes dispositivos hacia el usuario final, por medio de una interfaz ligera, ocupando la interfaz de los navegadores que tenemos hoy en día.

En un sistema SaaS, el usuario no requiere saber sobre el alojamiento del software ni el Sistema Operativo (SO), así como tampoco si está escrito en algún lenguaje de programación como, por ejemplo: PHP, Java o .Net; Adicionalmente, el usuario final no requiere instalar ningún software o programa, inclusive no gestiona ni administra la infraestructura principal de la nube, incluyendo redes, SO, servidores, ni las funcionalidades de las aplicaciones individuales, salvo las posibles configuraciones personalizadas requeridas por el servicio de nube correspondiente.

Una aplicación típica de software SaaS es Gmail, un programa de correo electrónico de Google, es un programa que se utiliza a través de un navegador web, proporcionando la misma funcionalidad de Microsoft Outlook o Apple Mail, pero sin necesidad de configurar la cuenta de correo electrónico, solo basta ingresar directamente a Gmail para acceder a su correo, dada la importancia de este tipo de modelo de servicio en la informática en la nube.

A finales de los 90 y a inicios del 2000, surgieron los ASP (Application Service Provider) proveedores de servicios de aplicaciones, estas empresas proporcionan servicios de software a múltiples organizaciones desde un centro de cómputo y a través de Internet.

En los últimos años, los servicios SaaS han evolucionado como modelo de bajo demanda, ya que el pago del servicio depende de su uso y consumo. La aparición de herramientas como Google Apps apunta a los servicios SaaS como modelo de desarrollo de software del siglo XXI.

SaaS ha provocado diversos cambios en su uso e incluso para las otras licencias del software, esto es un gran reto entre el software como servicio basado tanto en código abierto (software libre) y el software propietario, modelo popular representado por Microsoft y los otros grandes como IBM, Oracle, SAP.

PLATAFORMA COMO SERVICIO (PAAS)

La plataforma como servicio (PaaS), ofrece un entorno de desarrollo de aplicaciones a los programadores, quienes las desarrollan y ofrecen sus servicios a través de la plataforma PaaS. Por otra parte, el proveedor ofrece estos servicios regularmente para el desarrollo de aplicaciones kits de herramientas (toolkits), lenguajes de programación, estándares de desarrollo y canales de distribución. Estos estándares permiten el desarrollo y la programación de aplicaciones de software, dado el bajo costo como la oportunidad que ofrecen los canales de comunicaciones establecidos, para la comercialización hacia los clientes.

Los sistemas PaaS son muy rentables ya que facilitan a los desarrolladores de aplicaciones y pequeñas empresas innovadoras para expandirse a través de aplicaciones web sin el coste y complejidad que supondría la compra de servidores, configuraciones y la puesta en funcionamiento.

INFRAESTRUCTURA COMO SERVICIO (IAAS)

La infraestructura como servicio (IaaS), proporciona los servicios básicos necesarios para ejecutar las aplicaciones. Este modelo brinda servicios de almacenamiento de datos, capacidad de procesamiento, servidores y otros equipamientos físicos, en pago exclusivo por uso.

Esto puede incluir también, la entrega de sistemas operativos SO y tecnología de virtualización para gestionar los recursos. Al usuario se le provee la capacidad de almacenamiento, procesamiento, redes y otros recursos informáticos fundamentales en donde este es capaz de desplegar y ejecutar un software específico, que puede incluir SO y/o aplicaciones.

El usuario final no gestiona ni controla la infraestructura principal de la nube, pero

puede tener el control sobre el SO, almacenamiento y aplicaciones desplegadas.

En la práctica el cliente IaaS “renta” (paga por uso y prestaciones) de los recursos informáticos en su propio data center (centro de datos), en lugar de comprarlos e instalarlos.

CONCLUSIONES

Una vez abordados estos conceptos podemos comentar que la nube (Cloud) es un sinónimo de Internet y en términos científicos, una representación simple de una red de conexión de datos compleja y dispositivos interconectados que forman la nube.

En la actualidad, surgen nubes públicas y privadas como subconjuntos de Internet en función de sus relaciones entre sí con pequeñas, medianas y grandes empresas.

De hecho, las nubes públicas y privadas se dan a conocer como redes internas o externas, al igual que los centros de datos corporativos o de la nube; en la práctica la diferencia reside en las relaciones de las empresas con la nube.

La definición de público o privado de la computación en la nube debe facilitar las relaciones entre los proveedores del servicio y los clientes, mediante las tarifas acordadas previamente o gratuitas, regularmente las ofertas comerciales siempre deben cumplir la calidad de los requisitos de servicio de los clientes, ofreciendo acuerdos de nivel de servicio, tipo SLA (Service Level Agreements).

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Mitos y verdades de los ingenieros de software

Camilo Andrés Montoya Hernández

Desarrollo de Software

Últimamente, tras el crecimiento exponencial en las diferentes tecnologías y la alta demanda de ingenieros de software (sistemas, IT, entre otras denominaciones) a nivel mundial, múltiples organizaciones han puesto su mirada en estos profesionales y  las actividades que realmente desarrollan en su diario vivir, sin embargo, aún existe mucha especulación con ideas que no son del todo ciertas y la creencia de que la programación es solo para unos cuantos superdotados, por eso hoy en Bluetab, an IBM Company queremos aclarar todos esos mitos que se pudieron escuchar de conocidos, amigos o incluso docentes así mismo como las dudas que uno mismo puede plantear en algún momento si se llegó a considerar dirigir la vida profesional en el campo del software.

Sin más preámbulo, comencemos:

 

Mito: Para programar hay que ser un experto en matemáticas.

 

Realidad: Para dedicarse a la programación, el conocimiento matemático adquirido en la educación básica y secundaria puede llegar a ser suficiente. Solo áreas específicas, como el desarrollo de juegos, la inteligencia artificial o la creación de algoritmos de machine learning pueden requerir habilidades más avanzadas, pero no es un requerimiento excluyente para programar, y aun así, siempre está la posibilidad de implementar herramientas y bibliotecas (porciones de software que otras personas ya escribieron y resuelven parte de los problemas que se presenten a lo largo del proyecto) las cuales evitan tener que realizar expresiones matemáticas complejas dentro del código y enfocarse en lo verdaderamente importante. En resumidas cuentas, los conocimientos sobre matemáticas no son directamente proporcionales a las habilidades que se tengan o se puedan llegar a desarrollar para desenvolverse como ingeniero de software.

 

Mito: La tecnología no es para las mujeres.

 

Realidad: La idea de que las mujeres descarten carreras relacionadas con la tecnología a simple vista parece algo normal y que no tiene importancia, lo anterior ya que la publicidad, las series y las propias entrevistas de RRHH para un cargo han fomentado el estereotipo del “programador hombre”, lo anterior sumado a la desigualdad en los números (en cantidad de mujeres dentro del ámbito tecnológico y la diferencia de salarios vs. el género masculino) puede traducirse en un ambiente hostil para las mujeres. Sin embargo, poco a poco el crecimiento acelerado del sector del software está modificando la cultura en el sector de las ciencias de la computación. Hace unas semanas, varías compañeras de Bluetab, an IBM Company conversaron sobre su experiencia en las TIC y su labor como colaboradoras (Bluetab América, an IBM Company, 2022) de la compañía, haciendo énfasis en aspectos importantes, como, por ejemplo, el que los equipos de trabajo conformados por profesionales de ambos géneros tienen un mayor grado de resolución de problemas, además, logran tasas más altas de productividad e innovación.

Por último, es importante resaltar que no se trata de un problema biológico, sino histórico, no obstante, el número de mujeres que aprenden a programar y deciden enfocar su vida profesional a estos roles está en constante crecimiento y las iniciativas de gobiernos y organismos privados por la igualdad en este sector son fuente de motivación para romper esa brecha

 

Mito: Todos los informáticos son programadores.

 

Realidad: Actualmente se tiene la falsa creencia de que quien estudia informática en la universidad (o por medio de un aprendizaje autodidacta recurriendo a otras fuentes de contenido) es por obligación programador, a pesar de esto, se debe considerar la informática en sí misma es muy extensa y contempla un abanico de múltiples áreas que van desde el análisis de sistemas, administración de servidores, desarrollo de software, bases de datos, hasta redes y gerencia de proyectos. 

 

Los profesionales de las carreras de sistemas, tecnología o software en algún momento pueden llegar a tratar  lo largo de su aprendizaje todos los contenidos mencionados, pero, enfocándose a los ingenieros de software, ellos son personas que suelen poseer un conocimiento técnico profundo y selecto puesto que necesitan captar conocimientos muy puntuales que fomenten el desarrollo de la lógica y la resolución de problemas, por lo cual es normal que una persona con este rol no suela manejar temas de redes, soporte o administración de servidores, ya que no son de su área de formación ni se desempeñan día a día en esas actividades.

 

Mito: Programar es muy complejo.

 

Realidad: Programar no es una habilidad que surja de forma espontánea, requiere formarse y practicar mucho para lograr cierto dominio y fluidez, además, al igual que otros trabajos tiene cierto grado de dificultad, pero una de las ventajas de las funciones vinculadas con la tecnología es que al realizar el trabajo en equipo se pueden encontrar soluciones accesibles y más óptimas, sumado a esto, el hecho de que en los últimos años hayan aparecido lenguajes muy fáciles de aprender cómo Python, JavaScript, Kotlin o herramientas No Code vuelve una realidad la premisa de que todos pueden aprender a programar.

 

Las carreras asociadas a la informática tienen un marco de trabajo dirigido especialmente hacia el pensamiento lógico, aunque en realidad, el desarrollo de software no es tan diferente de aprender un nuevo idioma. Los lenguajes de programación, al igual que el inglés, el italiano o cualquier idioma, se componen de palabras, gramática, sintaxis y tienen un propósito: comunicarse (en este escenario la comunicación es con cualquier dispositivo electrónico).

Finalmente, es cierto que como en todas las profesiones y áreas del conocimiento hay personas que puedan tener mayores skills de entrada, en este punto, la actitud va a marcar una gran diferencia para ser o no un buen ingeniero de software. Como se ha recalcado a lo largo del artículo, no es necesario ser un genio para conseguir un desempeño notable en la programación, mientras más tiempo se dedica a aprender (utilizando la técnica de estudio que más se adapte a la forma de aprender de cada uno y los medios de preferencia para cada persona) y practicando con diferentes retos y plataformas, mejor se va a desenvolver el ingeniero.

 

Mito: El día a día de un programador es solitario.

 

Realidad: El cine y la televisión han provocado que las personas crean que trabajar en tecnología está ligado a llevar una vida solitaria y apartada de la sociedad (en lo que a nivel profesional/laboral se refiere). Por el contrario, los ingenieros de software no solo trabajan en equipo en su día a día puesto que necesitan estar en contacto con el cliente, con el equipo de trabajo para poder obtener las soluciones a sus problemas, sino que integran una comunidad cercana, fuerte y participativa, por lo cual se entiende que el sector avanza a pasos agigantados gracias a la mentalidad de sus profesionales.

 

Para codificar es muy importante saber comunicarse asertivamente (cualidades que van más allá del pensamiento matemático y el razonamiento lógico), poder pensar soluciones ágiles y a nivel cooperativo, expresar correctamente ideas y opiniones, volviendo fundamental el evento de tener en cuenta la participación de otros individuos cuando se escribe código, se interactúa con el usuario o se elige la arquitectura de la aplicación, habilidades blandas que vuelven casi obligatoria la interacción constante de los ingenieros con otros profesionales.

 

Mito: Si se quiere programar, hay que aprender el lenguaje que esté de moda o el que mejor oferta económica brinde.

 

Realidad: Cada lenguaje tiene su propósito específico y se adapta mejor o no en los diferentes proyectos de una compañía. De todas formas, diferente no es equivalente a ser mejor o peor, por lo tanto, la verdadera pregunta que un ingeniero de software debe realizarse no es: “¿Cuál es el mejor lenguaje de programación?”, sino: “¿Qué lenguaje es el más adecuado para solucionar los requerimientos planteados dentro del proyecto?”.

 

Ahora bien, el pensamiento de “¿qué lenguaje de programación es el mejor remunerado económicamente?” provocará frustración al desarrollador llevándolo nuevamente a la idea de que la programación es difícil, lo primero por aprender es la lógica de la programación y el razonamiento para la resolución de problemas de ese índole, y sólo después de eso, escoger el primer lenguaje de programación el cual debe ir orientado especialmente a los gustos e intereses del profesional, lo anterior ya que a algunos de los profesionales se les da bien el frontend, a otros el backend, el big data, el machine learning, entre muchas más áreas en las que se requiere implementar una solución de software.

 

Mito: Programar es una tarea muy rutinaria.

 

Realidad: Codificar es una tarea que implica mucha creatividad, quizás no en todo el aspecto artístico o asociado a manualidades, pero sí en cuanto a todas las posibles soluciones que pueden generarse hacía una misma necesidad o problema; están asociadas al ingenio del equipo para encontrar la alternativa más conveniente al caso específico. Cada proyecto requiere de un enfoque mental diferente, por lo que la rutina profesional se ve muy reducida y se tiende a llevar una vida dinámica.

 

En segundo lugar, se cree que un ingeniero de software pasa la mayor parte de su tiempo frente a la pantalla y escribiendo código. Por el contrario, el éxito de un proyecto depende de la colaboración de un equipo y del diálogo, corroborando lo explicado previamente en el mito: “El día a día de un programador es solitario”.

 

Para concluir, la programación es una profesión que permite crear desde cero algo que antes no existía. La primera vez que se escribe un programa que logra que el computador ejecute la serie de instrucciones deseadas se vuelve casi un momento mágico. Y las siguientes veces… también.

 

Finalmente es posible observar que, existen muchos mitos asociados tanto a la programación como a los ingenieros de software, no obstante, esperamos que este artículo haya sido de mucha utilidad y mejore a grandes rasgos el panorama respecto a los temas aquí tratados y sea motivación para que se decida incursionar en el mundo de la tecnología aprovechando los beneficios que Bluetab, an IBM Company tiene, ya sea que se busque aprender desarrollo de software o se esté apuntando a una nueva oportunidad laboral.

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Gobierno del Dato: Una mirada en la realidad y el futuro

May 18, 2022 by Bluetab

Gobierno del Dato: Una mirada en la realidad y el futuro

Silvia Juliana Rueda Urrea

Experienced Consultant

En las últimas décadas las organizaciones han cambiado continuamente desde una mirada en el mejoramiento, el aprovechamiento de las oportunidades, la innovación y los ejes diferenciadores para superar a la competencia.

Un claro ejemplo de lo expuesto, es el gobierno del dato, para organizar la información, mantener una mejor comunicación con los consumidores y tomar decisiones.

Para White (2019), es indispensable que las organizaciones adopten el gobierno del dato para mejorar su rendimiento organizacional, brindar oportunidades a los clientes y contribuir al desarrollo de cualquier actor dentro de las empresas; además de logar a mediano plazo estar en el mundo globalizado de la virtualidad.

Desde este punto de vista, el gobierno de datos ayuda a tener una ventaja competitiva, superar los obstáculos, innovar con nuevos aprendizajes y establecer planes de acción ante posibles riesgos. En la importancia del gobierno de datos, es válido resaltar que, su organización o aplicabilidad depende de los contextos de las entidades; sin embargo, suele ser flexible, pero con elementos directivos de seguridad, calidad, agilidad en el almacenamiento y los expertos que se encargarán del circuito deberán tener profesionalismo, experiencia y compromiso.

Lo expuesto, genera una reflexión autónoma como participativa, que se centraliza en que el gobierno del dato permite el crecimiento de las organizaciones, los mantiene en el auge tecnológico y en la competencia, sin olvidar las necesidades del cliente.

Para organizaciones mundiales como IBM, la gestión de los datos brinda la oportunidad de flexibilizar las estrategias, tener analítica en la confianza, determinar la privacidad, seguridad, gestión de la información y sobre todo la catalogación inteligente del dato.

El gobierno del dato facilita una accesibilidad, trasformación, la actualización rápida y la operacionalización dinámica en las necesidades o quehaceres diarias de las entidades, pero, sus múltiples ventajas dependerán de las cualidades de las empresas de forma independiente y los objetivos que se tracen desde la visión panorámica de un proceso continuo y permanente (Lurillo, 2020).

Gobierno del dato

El Gobierno del dato permite a las organizaciones tomar mejores decisiones, ajustarse a la calidad, custodiar y seguir circuitos con la participación de todos los proyectos para tener exitosos resultados.

El gobierno del dato en sus muchas oportunidades y capacidades se caracteriza por tener un foco específico en el aprovechamiento de la tecnología por el uso de programas que permiten la agilidad y la gobernanza; además de tener una eficiencia de valor TI, tener mejor impacto productivo y dar soluciones ante problemáticas del entorno.

Otra de las características que priman en el gobierno del dato es el conocimiento específico del mismo y su uso transformacional con calidad, transparencia y migración. Entonces, ante las realidades y novedades de los datos, las organizaciones deben estar al día y adoptar las anteriores variables.

El gobierno del dato se encuentra en diferentes sectores de la misma organización como por ejemplo la arquitectura de datos, la custodia, la ingesta y el tratamiento de disposición final; estos pasos suelen estar acompañados de sus procesos, equipos generalizados y profesionales expertos. Estas capacidades del gobierno parten de las demandas del contexto, de los proyectos, una identificación inicial, un análisis panorámico, el perfilamiento, la definición, gestión, despliegue de almacenamiento y aprovechamiento final para una gestión especifica en los sectores productivos, financieros o empresariales (Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, 2014).

Acciones

En la transformación digital de las organizaciones

Escrito por Silvia Juliana Rueda Urrea

Ante las acciones y ejecuciones, las organizaciones pueden generar impactos con los elementos de la figura anterior, tales como la gobernanza, la seguridad, el afianzamiento de la calidad, la migración de los datos desde los sistemas orígenes a los repositorios finales, el ciclo de vida del dato y todo en relación con la actualización y estandarizaciones en novedades digitales.

En cada sentido y horizontalidad de la gestión de los datos, el equipo debe manejar sólidas metodologías para alcanzar los objetivos y buscar que el equipo pueda contribuir a las metas con sus capacidades, habilidades y destrezas individuales como colectivas. 

 

En el camino tecnológico "un después de la pandemia”

Con relación a la situación de pandemia en todos los sectores se obtuvo una transformación significativa.

turned on gray laptop computer

Con las necesidades de innovación por los cierres masivos de las organizaciones, estas aprovecharon los datos y el auge digital para impactar en su quehacer, reapertura y adaptarse a las realidades tecnológicas.

Respecto a las innovaciones, con el paso de los días se crean nuevos sistemas que apoyan la gestión de los datos y que permiten tener óptimos resultados en la gestión diaria de cada empresa.

Finalmente, la invitación es abierta a seguir en el camino del cambio, de la tecnología y del aprovechamiento de los datos que seguramente son el camino al futuro.

Referencias Bibliográficas

IBM. Gestión de datos. 

Lurillo, M. (2020). Actividades Claves en el diseño de una estrategia de Gobierno de Datos. 

Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. (2014). G.INF.06 Guía Técnica de Información – Gobierno del dato. 

White, D. (2019). Por qué los datos serán la clave del éxito en el futuro de las empresas. Opinión – BBVA. 

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Filed Under: Blog, Tech

Moving towards federated data governance

May 12, 2022 by Bluetab

HOW DO WE GOVERN DATA PRODUCTS?

Moving towards federated data governance

One of the characteristics of the evolution of traditional data governance models is to incorporate data lifecycle governance, and therefore expand the “data approach” to “data as a product approach and data products”.

  • How to learn to generate value from the data of the business areas?
  • What are the benefits of treating data as a product?
  • How to find the balance between the degree of centralization and distribution of infrastructure and data governance?

At Bluetab we believe in the vision of comprehensive data governance, an approach that combines global principles and policies for the most relevant aspects, and decentralized and federated management by data domains.

In this article we focus on the role of the Central Office (Data Management Office), as well as the infrastructure or data platform and data domains, in a federated environment. In addition, we tell you our recommendations for the transition towards adding value through data.

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Data Engineer

May 10, 2022 by Bluetab

Data Engineer

/MADRID

Description

At Bluetab, an IBM company we keep growing! and in our search of passionate people about the Data world we aim to incorporate new bluetabers! 

Firstly and foremost, we want to count on People.

People who feel identified with our philosophy based in cooperation, teamwork and a lifelong learning; people who are curious, ambitious, hungry of facing challenges and interested in working with current technologies, that make a cultural difference far from traditional consulting… 

In addition, your comfort and projection are important to us, what is translated in:

  • Indefinite contract and a competitive salary. This salary is based on the technical knowledge recognized during the process and designated role; trying to respect the equality sense with the rest of the workforce, and being susceptible to upgrading after continuous performance assessments.
  • Flexible entry and exit schedules adapted to your personal needs.
  • Gamified continuous training with rewards!
  • Defined individual career plan whether technical, functional or management (decide your path but keep training!).
  • You`ll have a Career Coach to guide you in your professional development.
  • Social benefits apart from your salary: Medical insurance & dental policy with extensive coverage + Restaurant card (11eur for a full day).
  • Flexible retribution: Transport card and daycare check.
  • Your birthday present.

We consider diversity very enrichment so we want to ensure inclusion and equal opportunities therefore we have an Equality Plan and an Ethical Code that includes these principles to guarantee the non-discrimination of our collaborators due to race, color, nationality, social origin, age, sex, marital status, sexual orientation, ideology, political opinions, religion or any other personal, physical or social condition.

Experience Requirements

So if you consider yourself as a master of Data world (Big data/Data Engineer) and you are passionate about development, you feel like working in innovative environments and moreover, you have always been a little geek (why not!), just keep reading: 

In our teams we need you to provide experience in any of this technologies and in Exchange we offer an environment where to develope yourself between the best and continue growing: 

  • Understanding how a distributed system behaves
  • Understanding the Hadoop Foundation: HDFS + YARN + MapReduce
  • Fluency in programming and experience with Python, Scala / Spark and / or PySpark.
  • Tools expertise: HDFS, Hive, Impala
  • Experience in data ingestion and transformation
  • Knowledge of the ELK stack and Apache NiFi.
  • Cloud environment (AWS / Azure)
  • Knowledge of MapReduce, Spark or Flink
  • Development in Python.
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