La compañía fue fundada en 1991 en Argentina y cuenta con más de 370 ingenieros de software. Ofrece servicios de desarrollo y pruebas de software de alta calidad en varios países siguiendo metodologías ágiles y clásicas. Explora oportunidades en big data en América del Norte, Chile y Argentina, e investiga herramientas como Pig Latin, Hive, Jaql para realizar análisis de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.

2. Quienes somos
 Fundada en 1991 en Argentina.
 Mas de 370 ingenieros de software.
 Servicios de alta calidad en el desarrollo y prueba de software
 Altos niveles en calidad de software a nivel mundial, CMMI 5, ISO
 Ejecución de proyectos con metodologías clásicas y ágiles (scrum, kanban)
 Proveemos servicios en más de 8 países (incluyendo Chile, México, USA, España, Paraguay, Panamá,
Brasil, Uruguay y por supuesto Argentina)
Oficina Central
Córdoba, ARG
Oficinas Comerciales
Santiago, CL
Asunción, PY
Barcelona, ES
Buenos Aires, ARG
Canada, CA
México, MX
Centros de Desarrollo Global
Córdoba, ARG
Buenos Aires, ARG
Algunos de nuestros clientes

3. Disparadores de actividades I+D - Big Data
Oportunidades en mercado Norteamericano
Identificadas por comerciales
Oportunidades en mercado Chileno
Identificadas por comerciales, líderes de proyectos
e Ingenieros
Oportunidades en mercado Argentino
Identificadas por comerciales, líderes de proyectos
e Ingenieros
Tendencia Mundial
McKinsey predice un déficit de 200k ingenieros solo
en EEUU para 2018
International Data Corporation
2005 – 130 Exabytes
2010 – 1227 Exabytes
2015 – 7910 Exabytes
Tecnologías disponibles
Necesidades concretas de clientes
Necesidades hipotéticas (basadas en
tendencias de mercado)
I+D - Big Data
Estudio Exploratorio
Plan de actividades
Ejecución de actividades
Documentos de capacitación, configuración,
guías, etc.
Ejemplos corriendo en maquinas virtuales
Poc implementadas
Capacitaciones

4. Herramientas Big Data investigadas
•Pig Latin
• Scripting
• Procedural
• Alto Nivel
• Evaluación tardía
•Alta latencia
•UDF
•Grunt
•Hive QL
•SQL
• DDL, DML
•Hive Shell
•Thrift Server
• JDBC/ODBC
•Web Interface
•Alta latencia
• JAQL
• Text Analytics (AQL:
Social Media Analytics,
Machine Log Analysis,
Call Center Logs, etc.)
•Ingestión continua de datos
•Análisis continuo de datos
•Baja latencia
•Puede analizar varios streams de
•Datos al mismo tiempo
•Trabaja una amplia variedad de datos:
estructurados, desestructurados, video,
audio
•Se puede integrar a Hadoop, BigInsights
• Análisis estadístico
• Machine learning
• Jaql Shell, Eclpse plugin,
Jaql Server
• Adapt/O HDFSS, GPFS
JDBC,etc.
• SQL ’92 Select
UDF (JAQL,Java)

5. Pruebas de concepto realizadas con
cliente