Data Science
Transformamos las empresas en organizaciones basadas en datos.
Reto - ¿Qué hacemos con todos los datos?
Extraer información útil procedente de una gran cantidad de datos puede ser una tarea difícil si no se cuentan con las herramientas ni con los conocimientos adecuados. Es esencial que además las empresas tengan la capacidad de transformar esos datos en valor y que se traduzca en una mejora de la agilidad en la compañía, de las experiencias positivas de los clientes, en el desarrollo de nuevos productos, una reducción de costes y un aumento de los ingresos, entre otros.
Solución - Definir cuál es la finalidad de los datos
Ayudamos a nuestros clientes a transformar su organización tradicional en una basada en los datos para que consigan una clara ventaja competitiva. Nuestros expertos en Data Science:
Extraen el valor procedente de todo tipo de datos (estructurados, semiestructurados o no estructurados) y los convierten en información procesable para la empresa.
Utilizan una amplia variedad de herramientas, como SQL, Python, R, Java y otros proyectos de código abierto como Hive, Hadoop, Spark y TensorFlow.
Llevan a cabo tareas complejas con los datos, desde su extracción y depuración hasta realizar análisis algorítmicos de los datos mediante métodos estadísticos o aprendizaje automático.
Cuentan con experiencia en mejorar las cadenas de valor de una organización: gestión del talento, servicio al cliente, marketing y logística. El objetivo es crear una cultura de empresa basada en los datos.
Aprovechar al máximo los beneficios que nos ofrece la tecnología Cloud es clave para encontrar soluciones flexibles y rentables para sistemas de gran demanda. Por eso, en los últimos años nos hemos asociado con Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud Platform.
Capacidades Clave
Big Data
Desarrollamos soluciones de procesamiento masivo de datos utilizando infraestructuras flexibles y automatizadas.
Datos estructurados y no estructurados
Tenemos experiencia en el análisis de datos estructurados (como los datos transaccionales) y no estructurados (como correos electrónicos, publicaciones en redes sociales y archivos de audio y vídeo), gracias a la utilización de la última tecnología. Con el análisis de datos no estructurados podemos, por ejemplo, aprovechar los datos del PLN para mejorar el servicio de atención al cliente a través de asistentes virtuales que funcionan con inteligencia artificial.
Metodología
La metodología CRISP-DM nos permite adoptar un enfoque integral para evaluar el contexto empresarial cuando aplicamos los resultados. Sigue un ciclo iterativo en el que nuestro equipo técnico trabaja al lado del comercial con el objetivo de interpretar los datos y evaluar la aplicación de los insights extraídos.
Business Intelligence
Nos aseguramos de que los responsables de la toma de decisiones cuenten con toda la información extraída de los datos para ayudarles en el proceso. Identificamos tendencias y distribuimos la información en el tiempo, en el espacio e incluso a veces en las variables exógenas que arrojan luz sobre cambios en la información.
Data Science
Nuestros data scientists resuelven problemas relacionados con la clasificación, predicción, optimización y detección de anomalías en los datos, entre otros.
Ayudamos a solucionar muchas de las necesidades que tienen las empresas por medio del Machine Learning, los algoritmos genéticos y los métodos estadísticos de aprendizaje profundo:
- Descubrimiento y correlación. Empleamos los insights de los usuarios para personalizar los servicios, analizar las bajas y realizar una investigación de mercado, entre otras aplicaciones.
- Clasificación y agrupamiento. Segmentamos a los usuarios y clasificamos los problemas para conseguir extraer información de grandes volúmenes de datos.
- Predicción. Realizamos predicciones y pronósticos fiables basados en los datos. Además, llevamos a cabo simulaciones para los clientes y pruebas de nuevos productos.
- Recomendación y valoración. Analizamos el comportamiento de los usuarios para definir cuál será el próximo “best-sell”, empleando a su vez robo-advisors, motores de búsqueda y técnicas de venta cruzada.
- Detección de anomalías. Somos expertos en la detección de fraudes y riesgos para la seguridad, así como en la gestión de errores.
Grupo líder de telecomunicaciones reduce significativamente las bajas de sus clientes
Con el objetivo de reducir el porcentaje de bajas en un 30% de uno de los grupos líderes de telecomunicaciones en Brasil, nos encargamos de:
- Crear un modelo predictivo para determinar la probabilidad de que los clientes dejasen de contratar los servicios del operador
- Utilizamos los algoritmos de regresión logística, árbol de decisión y bosque aleatorio
- Planteamos un enfoque basado en los datos, algo que es muy relevante en un sector en el que los clientes tienen varias opciones dentro de un mismo lugar