Probablemente en su empresa se genere diariamente una gran cantidad de datos de diversa índole. Unos datos que día tras día crecen exponencialmente, suponiendo un gasto considerable en espacio de almacenamiento, y lo que es más preocupante, sin ninguna utilidad. Es hora de poner en valor estos datos y de sacarle el máximo rendimiento, para ayudar en la mejora de procesos, aumento de beneficios, productividad y predicción de comportamientos en el futuro.


Diseñamos y ejecutamos propuestas a medida para nuestros clientes, relativas a la analítica de datos desde diferentes orígenes y estructuras, desarrollo de modelos predictivos, y visualización de la información para un óptimo consumo siempre adaptado al usuario y con el objetivo de ayudar a la toma de decisiones.

Estos proyectos los construimos sobre arquitecturas BigData que soportan un tratamiento exhaustivo, un rápido procesamiento y un almacenamiento masivo de información. A partir de los mismos, y de fuentes externas de datos que seleccionamos, entrenamos modelos de predicción (machine learning) aplicados a la actividad propia del cliente: mantenimiento preventivo, servicios cognitivos, pronósticos sobre la actividad, facturación, volúmenes, etc.


Para ello, establecemos un proyecto en modo servicio con el cliente, donde iniciamos una primera fase de análisis de fuentes de información existente en conjunto con el cliente, tras lo cual se marcan varios objetivos a partir de definir diferentes casos de uso.

Tras esto, se inicia la fase de desarrollo donde definimos los data-warehouse, la arquitectura, sistemas, nubes, frameworks involucrados, etc. Incluimos también nuevas fuentes externas y las que provengan de entornos no estructurados, redes IOT, etc. Finalmente llevamos a cabo el trabajo principal de minería de datos que comprende el mayor porcentaje de tiempo del proyecto.


Cuadros de mandoEn la última etapa se entrenan los modelos de aprendizaje automático que permitan realizar estimaciones sobre resultados futuros, con los que se pueda llegar a simular comportamientos y adelantarnos por tanto a realizar un forecasting. Como forma de consumo, se crean y publican las visualizaciones por medio de herramientas BI o plataformas web que ayuden a interpretar los resultados requeridos, en tiempo real, y adaptados al perfil de cada consumidor final dentro de los perfiles del cliente que participan en el mismo.

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