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Realizamos proyectos y servicios cuando el dato es el protagonista

¿QUÉ HACEMOS?

Ayudamos a nuestros clientes a tomar mejores decisiones fundamentadas en la información obtenida de los datos. Diseñamos y construimos sistemas analíticos y de BI. Implementamos infraestructura y tecnología para poder abordar proyectos con grandes volumetrías de datos.

Damos soluciones 360 a todas las necesidades de una organización enfocadas al estudio y análisis de sus datos

Desarrollamos soluciones predictivas basadas en el histórico de datos de nuestros clientes. Automatizamos procesos y creación de asistentes para delegar ciertas tareas a procesos automáticos, ayudando a optimizar y mejorar procesos.

SOMOS ESPECIALISTAS EN...

  • BI: Diseño y modelado
    Diseñamos modelos de información escalables, identificando las necesidades de nuestro cliente con una visión global del negocio. Diseño Conceptual, Lógico y Físico. Data Warehouse, Data Marts, Data Lakes.

  • BI: Análisis e Integración de datos
    Nuestro servicio se basa en el conocimiento exhaustivo del negocio y de los datos, entendiendo de esta forma como el dato pasa por cada capa y se transforma en su ciclo de vida hasta que se presenta y aporta valor real

    Matriz de BUS dimensional
    Mapping de datos
    Framework de Trazabilidad del dato

  • BI: Visualización e informes
    Ofrecemos alternativas idóneas, ágiles con diseño intuitivo y adaptadas a las necesidades de nuestros clientes

    Definición de cuadro de mandos
    Informes dinámicos
    Reportes tradicionales

  • Big Data: Diseño de infraestructuras Data Driven
    Adecuamos los componentes tecnológicos a las necesidades de explotación del dato. Implantación de infraestructura on-premise, Cloud o híbrida.

  • Big Data: IoT e Industria 4.0
    Contribuimos a implantar los componentes necesarios para recopilar grandes volúmenes de datos de forma continua. Desarrollamos analítica near-real-time.

  • Big Data: Programación distribuida
    Aprovechamos la capacidad de un entorno Big Data para procesar de forma rápida grandes volumetrías de datos.

    MapReduce, HDFS, Cloudera

  • IA: Evaluar tus datos
    Te decimos cuál es la realidad de tus datos, cómo mejorar su calidad y procedimientos de captura con el fin de preparar tu negocio para la aplicación de técnicas de analítica avanzada.

    Evaluación y estado de madurez del dato

  • IA: Identificar casos de uso
    Entendemos tu negocio y somos capaces de identificar casos de uso que aporten valor al mismo. Entendimiento del negocio y de los datos subyacentes para aportar más información.

  • IA: Construir soluciones personalizadas
    Aplicamos las técnicas de Inteligencia Artificial que mejor se adapten a la problemática a resolver y desarrollamos soluciones concretas que hagan evolucionar tu negocio.

    Previsión, recomendación y prospección

  • RPA: Mejoramos procesos
    Tras más de 25 años en el sector, somos capaces de implementar procesos ofimáticos eficientes, eliminando del flujo de trabajo las tareas que no aportan valor.

    Mejora continua, eficacia, aumento de productividad.

  • RPA: Automatizamos tareas
    Minimizamos el trabajo repetitivo y de baja cualificación del día a día de las personas. Permitimos el crecimiento personal y profesional. Dedicamos a las personas a las tareas de alto nivel.

  • RPA: Mejoramos tiempos, evitamos errores
    Mitigamos los errores humanos en procesos altamente repetitivos al implementar asistentes que realizan este tipo de tareas. Aprovechamos la velocidad de procesamiento en tareas para mejorar los tiempos y aumentar la producción.

NUESTRA METODOLOGÍA

Apostamos por CRISP-DM: Cross-Industry Standard Process for Data Mining, como la metodología para diseñar desarrollar y gobernar los proyectos en los que el dato es el protagonista.

Esta metodología se basa en el ciclo del dato y en un conocimiento del negocio que permita ofrecer resultados acordes con las necesidades de nuestros clientes. No es solo una metodología para aplicar solo por los Directores de Proyecto: todo el equipo funciona de forma coordinada conociendo la importancia de cada una de las fases del proceso.

Diseño de fases

  • 1

    COMPRENSIÓN DEL NEGOCIO

    Esta fase inicial se centra en comprender los objetivos y requisitos del proyecto desde una perspectiva de negocio o funcional para luego convertir este conocimiento en una definición del problema y un plan preliminar diseñado para lograr los objetivos.

  • 2

    COMPRENSIÓN DEL DATO

    La fase de comprensión de datos comienza con una recopilación de datos inicial y continúa con actividades para familiarizarse con los datos, identificar problemas de calidad de datos, descubrir las primeras ideas sobre los datos, o detectar subconjuntos interesantes para formar hipótesis sobre información oculta.

  • 3

    PREPARACIÓN DEL DATO.

    La fase de preparación de datos cubre todas las actividades para construir el conjunto de datos final (datos que serán alimentados a la herramienta de modelado desde los datos sin procesar iniciales. Probablemente las tareas de preparación de datos tengan que ser realizadas varias veces y no en el orden prescrito. Dichas tareas incluyen: la selección de tablas, registros y atributos, así como la transformación y limpieza de datos para las herramientas de modelado. Para el caso de la definición de sistemas informacionales, la metodología se orienta a la transformación de los datos operacionales en tablas de Dimensiones y de Hechos, siendo totalmente compatibles con los enfoques más extendidos en la realización de proyectos de BI como son las aproximaciones de Inmon y Kimball.

  • 4

    MODELADO

    En esta fase, se seleccionan y aplican varias técnicas de modelado y algoritmia, y sus parámetros son calibrados para obtener un valor óptimo. Por lo general, hay varias técnicas para el mismo tipo de problema. Algunas técnicas tienen requisitos específicos sobre la forma de los datos, su distribución, naturaleza e incluso tipología. Por lo tanto, retroceder a la fase de preparación de datos a menudo es necesario.

  • 5

    EVALUACIÓN

    En esta etapa del proyecto ya tenemos un modelo creado (o modelos) que parece tener alta calidad, desde una perspectiva de análisis de datos. Antes de proceder al despliegue final del modelo, es importante evaluar más a fondo el modelo y revisar los pasos ejecutados para construirlo, para asegurarse de que alcanzamos los objetivos de negocio marcados. Un objetivo clave es determinar si hay algún problema de negocio importante que no ha sido suficientemente considerado. Al final de esta fase, se debe tomar una decisión al respecto del resultado obtenido y si es el resultado esperado cumple con la especificación o la necesidad inicialmente planteada.

  • 6

    IMPLANTACIÓN

    La creación del modelo generalmente no es el final del proyecto. Incluso si el propósito de modelo es aumentar el conocimiento de los datos, el conocimiento adquirido deberá ser organizado y presentado de manera que el usuario pueda usarlo. Dependiendo de los requisitos, la fase de implementación puede ser tan simple como generar un informe complejo como implementar un proceso de minería de datos repetible o incluso un proceso de machine learning. En muchos casos será el usuario, no el analista de datos, el que llevará a cabo los pasos de implementación. Sin embargo, incluso si el analista no llevara a cabo el esfuerzo de implementación, es importante para el usuario final comprender qué acciones deberán llevarse a cabo para poder hacer uso de los modelos creados.

CASOS DE ÉXITO

¿Quieres hacer crecer tu negocio? Cuéntanos tu caso y estaremos encantados de ayudarte.

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