El poder de los datos: el nuevo tesoro digital.

Cada segundo, desde multitud de fuentes: redes sociales, web, call centers, sensores, etc.; se generan millones de datos de diversos tipos que deben ser analizados y tratados para proveer una visión global del negocio y para optimizar los procesos en base a información real y fiable.

Se calcula que en el año 2020 se crearán alrededor de 1,7 MB de información por segundo, por cada ser humano del planeta. Las aplicaciones más comunes del Data Science se centran en la personalización y segmentación de usuarios, obtención de predicciones, toma de decisiones, recomendaciones, análisis avanzado y visualización de modelos de datos. El mercado de Big Data alcanzará un valor de 118.520 millones de $ en 2022, con una tasa de crecimiento anual del 26% desde 2015 a 2022.

Data Science

  • Predicción del futuro a partir de patrones del pasado.
  • Los datos provienen de varias fuentes.
  • Ligada a Machine Learning para extraer la información.
  • Orientada a la mejora de los procesos productivos.

Data Analytics

  • Extracción de información de patrones pasados.
  • Los datos vienen de una única fuente.
  • Examen de datos en crudo para sacar conclusiones.
  • Uso de diferentes lenguajes de programación para el proceso de extracción de la información: R, Python, etc.
  • Verificar / refutar teorías y modelos ya existentes.

Data Science

The knowledge behind the data: looking at the future.

Ciencia que involucra métodos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de los datos en sus diferentes formas, estructurados o no estructurados y que provienen de múltiples fuentes. Abarca la limpieza, la preparación y el análisis del dato.

Tener acceso a la información de los clientes: su comportamiento, sus preferencias, sus intereses, etc.; permite anticipar gran parte de sus necesidades y ofrecer un acompañamiento 360º con una UX plena que cubra sus expectativas.

  • Integramos datos de cualquier origen y tipo para conseguir una visión global de todo el negocio.
  • Utilizamos algoritmos avanzados de Machine Learning para descubrir patrones en esos datos.
  • Analizamos los datos, extraemos los insights críticos y te ofrecemos la mejor visualización de los mismos para facilitar la toma de decisiones.

Segmentación y personalización del cliente.

Optimización de los procesos de negocio.

Mejor rendimiento de máquinas y dispositivos.

Mejora de la seguridad y detección del fraude.

Trading financiero e inversiones de capital.

Generación de productos y servicios a su medida.

Optimización de la toma inteligente de decisiones.

Ahorro de costes al generar procesos más eficientes.

Nuestro proceso de trabajo:

1. Inventario de preguntas de negocio: la información a captar debe responder a las necesidades identificadas.

2. Recopilación y extracción de datos: búsqueda de datos que ayuden a responder a todas las preguntas planteadas. Pueden provenir de diferentes fuentes, y, si tenemos varias, será necesario unificar la información de manera confiable y estructurada.

3. Procesamiento y organización de los datos: una vez que se han recolectado los datos, se realiza el proceso de limpieza, estandarización, procesamiento y organización de la información para evitar inconsistencias.

4. Análisis de los datos: hay varios tipos de análisis (pre-proceso, creación y optimización de modelos, análisis predictivos, Machine Learning y estadística).

5. Desarrollo de modelos y algoritmos: utilizados para encontrar estándares y patrones que escapan de la percepción humana normal, analizando millones de escenarios en pocos minutos, permitiendo decisiones más asertivas en un corto intervalo de tiempo.

6. Visualización de los datos: análisis visual de los resultados para garantizar que las conclusiones del análisis están totalmente alineadas con los objetivos del estudio. Se realiza por gráficos que facilitan la detección de estándares y la toma de decisiones.

7. Toma de decisión: presentación de insights y recomendaciones para la toma de decisiones estratégicas basadas en los datos analizados.

Requisitos imprescindibles para el análisis:

  • Centralización de la distribución de datos.
  • Refuerzo de su consistencia.
  • Eliminación de la redundancia.
  • Protección de la privacidad.
  • Cumplimiento normativo.
  • Acceso seguro a datos.
  • Aseguramiento de la calidad.

Data Analytics

Revealing trends and metrics to increase & boost business systems efficiency and performance.

Disciplina que obtiene ideas de fuentes de información sin procesar a través del análisis de datos. Revela tendencias y métricas, utilizando las conclusiones extraídas para aumentar la eficiencia de un sistema empresarial; permitiendo tomar mejores decisiones estratégicas y aumentar su volumen de negocio.

  • Mejorar la eficiencia operativa.
  • Mejorar y optimizar la experiencia de usuario del cliente.
  • Perfeccionar el modelo de negocio.

Permite analizar el negocio en tiempo real: para sacar el máximo partido de la información se utilizan dispositivos que permiten analizar, en cada segundo, qué está pasando con el negocio.

Fomenta una mayor eficacia del negocio: uso de los datos para aumentar el retorno sobre la inversión. Permite a las empresas crear nuevos KPI’s y analizarlos de un modo más amplio y objetivo para lograr mejores niveles de rendimiento.

Business Experiments

Experimentos de negocio, diseño experimental y testing AB. Técnicas para probar la validez de la toma de decisiones.

Visual Analytics

Imágenes o gráficos para representar los datos y detectar patrones. Análisis de datos + Visualización + Interacción humana.

Correlation Analysis

Técnica estadística para determinar si existe una relación entre dos variables independientes y cuantificar su fortaleza.

Forecasting

Datos que se recogen a intervalos uniformemente espaciados. Análisis de series temporales para predecir acontecimientos futuros en base a lo sucedido en el pasado.

Scenario Analysis

Análisis de retorno total, permite analizar una variedad de posibles acontecimientos o escenarios futuros considerando los posibles resultados alternativos.

Regression Analysis

Herramienta estadística para investigar la relación entre las variables y si una variable puede estar afectando a otra.

Data Mining

Proceso analítico para explorar grandes conjuntos de datos en busca de ideas relevantes, patrones o relaciones que puedan optimizar el rendimiento y el desempeño.

Text Analytics

Text Mining. Extracción de valor de grandes cantidades de datos de texto no estructurados para reconocer patrones, etiquetar datos y hacer análisis predictivos.

Sentiment Analysis

Opinion Mining. Análisis de los sentimientos extrayendo la opinión subjetiva o sentimientos de datos de texto, vídeo o audio.

Image Analytics

Análisis avanzado de imágenes para extraer información, significados y puntos de vista.

Video Analytics

Proceso de extracción de información, significados y puntos de vista desde secuencias de vídeo.

Voice Analytics

Extracción de información a través de grabaciones de audio de las conversaciones.

Nuestros Servicios

Advanced Data Analytics

Ayudamos a nuestros clientes a definir e implementar una estrategia de explotación de datos acorde a sus necesidades.

  • Equipo con alto conocimiento sectorial.
  • Servicio de analítica avanzada con las últimas tecnologías, herramientas y técnicas de Data Science.
  • Casos de uso adaptables: rápido time-to-market.
  • Aplicación de disciplinas: Deep Learning, Machine Learning, IA, Sistemas Predictivos y de Recomendación, Procesado de Lenguaje Natural (PLN), etc.
  • Extracción, limpieza y análisis de datos, definición y diseño de algoritmos y comunicación con negocio.
  • Productización de los desarrollos.

Consultoría Estratégica& Business Intelligence

Utilizamos estrategias basadas en modelos Data Driven para caracterizar y predecir escenarios enfocándonos a optimizar los procesos de negocio.

  • Optimización de procesos de negocio.
  • Obtención de planes de inteligencia empresarial.
  • Visualización de datos.
  • Sistema de cuadros de mando.

Behavioural Targeting

Identificamos patrones y tendencias de comportamiento para predecir conductas futuras en múltiples aspectos.

  • Personalización del trato según preferencias.
  • Campañas promocionales personalizadas en función de sus necesidades, hábitos y gustos.
  • Acciones de fidelización ante posibles pérdidas.
  • Predicciones de impagos.

Social Perceptions

Conversión de comentarios, menciones y opiniones en fuentes abiertas (redes sociales, páginas web, blogs, foros, etc.), para conocer la percepción social sobre la marca.

Data Visualization

Visualización que ayuda a interpretar la información en su contexto a través de informes, infografías, mapas dinámicos, dashboards en tiempo real, etc.