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Operations & Data Graph

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Grafos para Optimización de las Operaciones
de los Datos y los Activos IT
OPERATIONS & DATA GRAPH
Josep Tarruella
josep@grapheverywhere.com
+34 677 648 994
AGENDA
Quienes somos
Operations & Data Graph
Ejemplo: Data Vault
QUIENES SOMOS
SOLUCIONES
3
SOPORTE LOCAL
V
TRAININGS
E
ACELERAR TIME-TO-MARKET
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Implementaciones Neo4j
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referencia de Neo4j
# Premier Partner
AGENDA
Quienes somos
Operations & Data Graph
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Data & IT
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Operations & Data Graph

  • 1. Grafos para Optimización de las Operaciones de los Datos y los Activos IT OPERATIONS & DATA GRAPH Josep Tarruella josep@grapheverywhere.com +34 677 648 994
  • 2. AGENDA Quienes somos Operations & Data Graph Ejemplo: Data Vault
  • 3. QUIENES SOMOS SOLUCIONES 3 SOPORTE LOCAL V TRAININGS E ACELERAR TIME-TO-MARKET l +90% Implementaciones Neo4j Enterprise en España +8 años cómo partner de referencia de Neo4j # Premier Partner
  • 4. AGENDA Quienes somos Operations & Data Graph Ejemplo: Data Vault
  • 5. Motor recomendación Fraude PBC Customer 360 Patient Journey Identity Resolution Machine Learning Mejora Operación Negocio Mejora Operación IT Semantic Search Knowledge Graph + Digital + Data Driven + Complejo
  • 6. Data & IT Assets Data & IT Assets Operation OPERATIONS & DATA GRAPH Soluciones basadas en grafos para dar soporte a las áreas de tecnología y orientadas al análisis y optimización de las operaciones de los datos y de los activos IT de la organización
  • 7. ÁREA DE OPERACIONES DE PLATAFORMAS Planificación Batch Objetivo: encontrar y optimizar los caminos críticos. Análisis diaria de +200.000 procesos batch. CMDB y Gobierno IT Objetivo: control de los sistemas y aplicaciones a nivel de detalle, componentes y sus dependencias Optimización Consumos Plataformas Host Objetivo: evitar picos de consumo. Análisis de consumo de las aplicaciones y optimización.
  • 8. ÁREA DE DESARROLLO / DevOps Reducir Downtime de servicios Objetivo: reducir al mínimo la indisponibilidad de servicios core. Identificar los paquetes mínimos de software que debo desplegar en cada servidor. “Extra ball”: Menos máquina requerida Análisis de dependencia de componentes Objetivo: Capacidad de análisis y previsión de impacto/simulación para el despliegue de código nuevo de nuevas aplicaciones o cambios/evolutivos. table progra m call view jcl psb access type: [query, change] access import execute call execute call id: <tbd> condition: <tbd> copyboo k uses Árbol de dependencias de un solo componente
  • 9. ÁREA DE DATA Data Governance Operacional Objetivo: rastrear el flujo de datos a lo largo del tiempo, linaje. Relación con KPIs de Data Quality y Glosarios de Negocio BI Governance Operacional Objetivo: analizar el uso y la operación de los datos en el mundo Business Intelligence. Realizar análisis de que datos se explotan, quienes los explotan, que reports se parecen, que reports se ven afectados si hay cambios en tablas... ╒═══════╤═══════╤═══════════╕ │"rep1" │"rep2" │"similitud"│ ╞═══════╪═══════╪═══════════╡ │6141556│6141537│1.0 │ ├───────┼───────┼───────────┤ │6736358│6736354│1.0 │ ├───────┼───────┼───────────┤ │8257518│8116407│1.0 │ └───────┴───────┴───────────┘ Modelado de datos y Operación Objetivo: Permitir la gestión de modelos extensos y complejos (miles de tablas) y la operación y seguimiento de su consumo de una manera global
  • 10. Mallas de ejecución API Definition & dependencies GIT CMDB Deploy aplicaciones Modelos datos Data Catalog Business Glossary Data Products Uso de los datos Logs de ejecución Seguridad y Control de acceso Accesos usuarios Uso de recursos Uso de plataformas Catálogo/Definición Operación Data & IT Assets
  • 11. AGENDA Quienes somos Operations & Data Graph Ejemplo: Data Vault
  • 13. Data Vault Pros: • Flexibiliza la evolución del negocio. Modelo más flexible • Tracking de orígenes de datos e histórico • Mayor Independencia de cargas. Consistencia de los datos • Una especie de “ontología” del negocio Limitaciones: • Complejidad de gestionar modelo • Cientos/miles de tablas todas relacionadas • Consultas más complejas que en 3FN • Imposibilidad de análisis impacto en diferentes aplicaciones “Extra ball”: • Tracking operativo cargas ETL • Linaje de datos
  • 15. Grafo: Modelo flexible • Añadimos info ETL
  • 16. Grafo: Modelo flexible • Añadimos info ETL • Modelos origen
  • 17. Grafo: Modelo flexible • Añadimos info ETL • Modelos origen • Operación malla procesos de datos
  • 18. Arquitectura Solución Data Lake Data Analyst DataMart DataMart Data Scientist Datos
  • 19. Arquitectura Solución Data Lake Data Analyst DataMart DataMart Data Scientist Modelado Datos Metadatos
  • 20. Arquitectura Solución Data Lake Data Analyst DataMart DataMart Data Scientist Modelado Datos Metadatos Metadatos ETL Operación ETL Inferencia conocimiento
  • 21. Arquitectura Solución Data Lake Data Analyst DataMart DataMart Data Scientist Modelado Datos Metadatos Metadatos ETL Operación ETL Inferencia conocimiento Uso de los datos
  • 22. Casos de uso del grafo Diseño Modelos: • Herramienta visual de modelado • Exploración completa de todo el modelo, sin limitaciones • Búsqueda, navegación, … • Modelado con la granularidad completa. Tabla/Campo/tipo datos • Acceso de todos los usuarios. Entorno compartido al repositorio del modelo • Capacidades analíticas: • Dependencias entre objetos. Top Down & Bottom Up • Análisis de impacto • Detección activos más valiosos, …
  • 23. Casos de uso del grafo EndPoints consultas aplicaciones: • Shortest Path: Para crear SQL dinámicamente que respondan al requisito • Detección de consultas duplicadas. Cosine Similarity • Queries SQL automáticas con LLM • Búsquedas en el Modelo Análisis datos operacionales: • Análisis de mallas de ejecución • Creación de escenarios y simulación • Linaje y dependencia de datos, procesos, sistemas, … • Evolución temporal • Detección de caminos críticos • Detección cuellos de botella
  • 24. Python GDS Depliegue e integración Mantenimiento Modelo & Análisis Modelos analíticos Microservicios SQL Gen Búsqueda Gen AI