DataOps / MLOps

DataOps como MLOps son enfoques fundamentales para mejorar la eficiencia, la colaboración y la calidad en los procesos de datos y machine learning, respectivamente. Estos enfoques están diseñados para satisfacer las demandas de la industria moderna, donde la velocidad y la precisión son esenciales para el éxito empresarial.

DataOps y MLOps son metodologías que aplican principios de desarrollo ágil y DevOps al flujo de trabajo de datos y a la implementación de modelos de machine learning, respectivamente. Estos enfoques buscan mejorar la colaboración, la eficiencia y la calidad en los procesos relacionados con datos y aprendizaje automático.

Características de DataOps

Colaboración Interdisciplinaria

Fomenta la colaboración entre equipos de desarrollo, operaciones y análisis de datos para un flujo de trabajo más eficiente y colaborativo.

Automatización

Implementa automatización en cada etapa del ciclo de vida de los datos para agilizar la integración, el procesamiento y la entrega de datos.

Versionamiento de Datos

Adopta prácticas de versionamiento de datos, asegurando que los datos sean rastreables, auditable y fácilmente replicables.

Monitoreo y Gestión de Datos

Implementa herramientas para supervisar el flujo de datos, garantizando la calidad y la consistencia de los datos en tiempo real.

Agilidad

Permite cambios rápidos y flexibles en los procesos de datos, lo que facilita la adaptación a las necesidades cambiantes del negocio.

Beneficios de DataOps

Entrega Rápida

Permite una entrega más rápida de datos de alta calidad para análisis y aplicaciones, lo que acelera la toma de decisiones.

Reducción de Errores

Minimiza los errores y las inconsistencias en los datos al estandarizar los procesos y la automatización.

Colaboración Mejorada

Fomenta una mejor colaboración entre equipos, lo que conduce a soluciones más efectivas y a una comunicación más fluida.

Eficiencia Operativa

Optimiza los procesos y reduce los costos operativos al eliminar redundancias y mejorar la automatización.

Mayor Innovación

Permite a los equipos de datos centrarse en la innovación en lugar de las tareas rutinarias y repetitivas.

Características de MLOps:

Automatización del Flujo de Trabajo

Automatiza todo el flujo de trabajo del machine learning, desde la recopilación de datos hasta la implementación y monitorización de modelos.

Colaboración y Comunicación

Mejora la colaboración entre científicos de datos, ingenieros y operaciones, asegurando una comunicación efectiva en todo el ciclo de vida del modelo.

Gestión de Versiones de Modelos

Implementa prácticas de versionamiento de modelos para rastrear cambios, comparar rendimientos y revertir a versiones anteriores si es necesario.

Monitorización Continua

Supervisa los modelos en producción para detectar y responder rápidamente a cualquier degradación en el rendimiento.

Seguridad

Incorpora prácticas de seguridad para proteger los datos y los modelos, garantizando que solo personas autorizadas tengan acceso.

Beneficios de MLOps

Modelos Más Robustos

Permite la mejora continua de los modelos en producción, asegurando que se adapten a los cambios en los datos y el entorno.

Entrega Rápida de Modelos

Acelera el tiempo desde la idea hasta la implementación del modelo en producción.

Eficiencia y Reproducibilidad

Hace que el desarrollo y la implementación de modelos sean eficientes y reproducibles, lo que facilita la escalabilidad.

Reducción de Riesgos

Al detectar y solucionar rápidamente los problemas de los modelos en producción, ayuda a reducir los riesgos asociados con los fallos del modelo.

Paquetes con pago mensual, soporte y servicios administrados incluidos

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