APLICACIONES

Identificación de oportunidades

Reconoce puntos críticos, clientes, personal o datos que se diferencian del resto. Encuentra oportunidades no explotadas e identifica puntos débiles.

Búsqueda de patrones

Enriquece y reconoce la información subyacente a tus datos. Minería de datos. 

Agrupamiento por perfil

Estratifica automáticamente a tus clientes, proveedores o proyectos. Utiliza esta información para priorizar o actuar diferencialmente sobre cada grupo.

Modelado predictivo

Proyecta tus ventas, costos de proyectos, HH, KPI y otras variables utilizando técnicas de machine learning.

¿Qué es la ciencia de datos?

La actividad de la ciencia de datos comienza por la recolección y tratamiento de los datos, continúa con una hipótesis y estrategia de análisis y termina con la evaluación y visualización de resultados de forma dinámica. La estrategia de análisis y la evaluación se repiten hasta alcanzar el nivel de precisión deseado.

¿Qué es el aprendizaje de máquinas?

Es una estrategia de análisis de datos que consiste en entrenar algoritmos para que encuentren una respuesta óptima a un problema. Entre estos algoritmos contamos regresiones, agrupamientos, clasificaciones y selección de modelos aplicados a datos previamente categorizados (aprendizaje supervisado) o no (aprendizaje no supervisado). Otros desarrollos en el campo son el aprendizaje profundo y los espacios geométricos no euclidianos.

¿Qué puede hacer?

Estas tecnologías permiten extraer información de valor a partir de los datos. Esa información es utilizada para modelar su comportamiento predictivamente, estratificar o agrupar segmentos o identificar oportunidades y puntos débiles en el funcionamiento de una actividad, todo esto con la imparcialidad de una máquina.

CONTACTO

Si crees que puedes obtener información de valor de tus bases de datos o tienes un problema que requiere ser optimizado escríbenos acerca de ello y te enviaremos una evaluación. 

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