En Base22 nos enfocamos en la transformación de datos a insights a través de tecnologías semánticas. Para lograrlo, usamos arquitecturas de datos semánticas basadas en grafos y plataformas de desarrollo de aplicaciones. Con herramientas como nuestra solución de bajo código Carbon LDP™, integramos silos de datos para presentar una experiencia de usuario integrada, pasando de analíticos a la generación de conocimiento.

Crear aplicaciones rápidamente:
Los desarrolladores web pueden crear aplicaciones usando paradigmas conocidos y código front-end como HTML, JavaScript, y CSS. Carbon LDP™ provee un back-end listo para usarse, lo cual permite que haya una importante reducción de lo que se tiene que saber, desarrollar, escribir, compilar e implementar desde el servidor. En Carbon se pueden construir aplicaciones de gran calibre, seguras, y con enfoque en datos, usando solamente código front-end.
Integrar sistemas de datos de manera más ágil:
Carbon LDP™ ofrece una interface de programación unificada para los datos, un modelo de datos unificado, y una vista general a través de los datos que facilita la habilidad de relacionar distintos sistemas entre sí.
Evolucionar sistemas a la par del negocio:
Los datos deben de ser más flexibles, de ser fáciles de extender según vayan surgiendo requerimientos, y de ser fáciles de reusar a través de diversos sistemas heterogéneos.
Muchos clientes tienen procesos de negocio que se apoyan en aplicaciones “legacy” o hechas a la medida que no son económicas en su manutención y muchas veces son poco flexibles. Usualmente viven en silos de datos que dificultan la transmisión de información. Muchas veces cuentan con procesos de negocio manuales o semi-manuales en la cadena de valor. Estos procesos podrían mejorar de manera significativa con una aplicación desarrollada a través de Carbon LDP™ y bases de datos de grafos. Podemos ayudarte a identificar estas oportunidades en tu organización y unificar tus datos para generar insights más valiosos.
¿Quieres conocer más sobre aplicaciones altamente flexibles que usan modelos semánticos de datos para dar resultados de manera efectiva? Escríbenos a través del formulario de abajo.
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