Liderazgo es tomar decisiones y lograr que estas tengan un impacto. En estos momentos de contornos borrosos, más que nunca, es necesario que éstas sean adecuadas. Decidir es actuar sobre preguntas. En Decidata, te ayudamos a que la formulación de la cuestión sea adecuada y ponemos a tu alcance potentes instrumentos de analítica para que tus elecciones sean siempre las mejores.
El desarrollo del internet de las cosas, la emergencia del Big Data, la irrupción de sensores inteligentes o el creciente número de dispositivos conectados a la red han contribuido decisivamente a crear un nuevo contexto en el que las organizaciones interactúan con un volumen de datos cada vez mayor. La analítica avanzada permite transformar esos datos en inteligencia de negocio y generar una propuesta de valor basada en su explotación estructurada y optimizada.
Mientras que las herramientas analíticas tradicionales del Business Intelligence se centran en examinar datos históricos para describir el rendimiento de las operaciones pasadas, la analítica avanzada utiliza técnicas sofisticadas de análisis de datos que permiten el descubrimiento de patrones ocultos, la definición de escenarios en tiempo real y la predicción de comportamientos futuros. Combinada con un conocimiento profundo del funcionamiento del negocio, por lo tanto, la analítica avanzada dota a las organizaciones de una ventaja competitiva y permite un proceso de mejora continua, centrado en la definición de estrategias y en la toma de decisiones óptima.
El Machine Learning es un área de estudio relacionada con la inteligencia artificial y la estadística que permite, a partir de un conjunto de datos, crear modelos predictivos que se van retroalimentando y mejorando con nueva información, desarrollando un verdadero aprendizaje.
Con estas técnicas y a través del análisis y estudio de patrones previos, podemos predecir comportamientos a futuro y adelantarnos, incrementando las ganancias y mejorando la competitividad.
Algunas aplicaciones del Machine Learning son, entre muchas otras, el mantenimiento predictivo, la predicción de fuga de clientes, la reducción del gasto energético, la predicción de la morosidad, la predicción del fraude, la segmentación avanzada de clientes o la optimización de procesos.
Ayudamos a nuestros clientes a “traducir” un problema de negocio a un problema de ciencia de datos. Mediante una metodología propia diseccionamos el problema y acotamos su alcance para maximizar el impacto de nuestros modelos.
Una vez definido el objetivo a lograr, identificamos las fuentes de información a incorporar al modelo, ya sean internas o externas a la empresa. En este sentido, trabajamos de la mano del cliente para seleccionar los orígenes de los datos, así como las variables a incorporar al Set.
A partir de la información recibida definimos las variables de cruce y el esquema lógico de unión; homogeneizamos las diferentes fuentes y automatizamos la creación del Set.
Asimismo, construimos nuevas variables sintéticas necesarias para dotar al modelo de una visión más completa de la realidad a analizar.
Una vez construido el Set de Datos, definimos y generamos los esquemas de análisis y las visualizaciones que permiten al cliente, de manera periódica, entender qué está ocurriendo en su organización.
Con una clara especialización en el machine learning diseñamos diferentes estrategias y modelos que hacemos competir entre ellos para seleccionar el que demuestre un mejor rendimiento. Utilizamos algoritmos abiertos o de caja negra priorizando el conocimiento o la predicción en función del caso de estudio.
Una vez presentados los resultados preliminares formamos en la compañía a un responsable encargado de realizar la implementación y el seguimiento del modelo.
Con el algoritmo ya testado y validado, definimos los mecanismos de medición y mejora del modelo. Nuestro objetivo es dotar al cliente de las herramientas y las competencias para entender el modelo y ser capaz, de manera autónoma, de realizar los ajustes necesarios adaptar el algoritmo a situaciones cambiantes.
