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Data Science - Negocios Inteligentes - Analisis - Estadisticas

Descubre patrones y construye predicciones usando datos y algoritmos con machine learnig e inteligencia artificial.

Porque trabajar con datos?

Por que elegirnos?

Data Science es la ciencia centrada en el estudio de los datos. Se encarga de extraer información de grandes cantidades de datos. Data Science combina la estadística, las matemáticas y la informática para interpretar datos. El objetivo es tomar decisiones.

Estos datos se obtienen a través de diferentes canales. Los teléfonos móviles, las redes sociales, los e-commerce o las encuestas son solo algunas de las fuentes utilizadas. Nuestros gustos, rutinas o movimientos generan datos de gran valor para las empresas que quieren conocer a sus clientes al detalle. Sin embargo, la interpretación de los datos no estructurados no aporta valor a las compañías. De ahí surge la necesidad de contar con científicos de datos en sus equipos. Gracias al Data Science las empresas pueden anticiparse a la hora de tomar decisiones.

Aprovechamos metodologías analíticas comprobadas, mejores prácticas y herramientas para definir las soluciones analíticas adecuadas para usted, que resuelven desafíos comerciales complejos e impulsan el crecimiento futuro.

Combinamos Data Science / Analytics con una perspectiva estratégica enfocada en el negocio para garantizar que nuestros clientes alcancen el *ROI de sus diversas iniciativas de análisis.

* El retorno de la inversión (ROI) es una medida de rendimiento utilizada para evaluar la eficiencia de una inversión o comparar la eficiencia de varias inversiones diferentes. … Para calcular el ROI, el beneficio (o rendimiento) de una inversión se divide por el costo de la inversión. El resultado se expresa como un porcentaje o una relación.

incorporamos ciencia de datos, aprendizaje automático, minería de datos, pronósticos y simulaciones para ofrecer capacidades predictivas a los clients.

Modelos de marketing, modelos de ciclo de vida del cliente, modelos de fraude y riesgo, modelos operativos, modelos de experiencia del cliente, análisis de datos no estructurados y desarrollo de modelos de puntaje personalizado.

Nuestra práctica de ingeniería de datos consiste en recopilar y combinar datos de fuentes dispares y construir activos de datos para facilitar análisis que respalden la toma de decisiones.

Facultamos a nuestros clientes para que descubran rápidamente y obtengan información de sus datos comerciales. Nuestras ofertas clave incluyen; Informes **ad-hoc y certeros, paneles inteligentes, visualización de datos, diseño e implementación de cubos ***OLAP.

 

**El informe ad hoc es un proceso de inteligencia empresarial en el que el usuario crea informes de datos dinámicos en tiempo real según sea necesario. Están diseñados para responder una pregunta comercial específica, generalmente en respuesta a un evento.

***Un cubo OLAP es una matriz de datos multidimensional. El procesamiento analítico en línea (OLAP) es una técnica informática de análisis de datos para buscar información. El término cubo aquí se refiere a un conjunto de datos multidimensional, que a veces también se denomina hipercubo si el número de dimensiones es mayor que 3

Proteja sus datos confidenciales del acceso no autorizado en entornos que no sean de producción o DevOps con las soluciones de enmascaramiento de datos u ofuscación de datos de Iso Studios

Programs de facil uso adaptados a su necesidad y que al mismo tiempo permiten la colleccion de datos.

COMO FUNCIONA?

Existen una serie de pasos a seguir. acontinuacion cuales son y  un breve explicacion en que consisten.

DATA MINING.

Data Mining se define como un proceso utilizado para recolección y almacenamiento de datos útiles. Para ello es necesario analizar patrones de datos en grandes lotes usando uno o más softwares. Gracias a este proceso, las empresas pueden obtener más información sobre sus clientes y desarrollar estrategias más efectivas. Esto les ayuda a tomar mejores decisiones basadas en información. Para segmentar los datos y evaluarlos, el Data Mining utiliza algoritmos matemáticos.

DEEP LEARNING.

El objetivo del Deep Learning es resolver problemas a través de redes neuronales que imitan el comportamiento del cerebro. Estas redes de neuronas artificiales se estructuran en capas. En la primera capa es donde se capta la información. Estos datos pasan a la siguiente capa, encargada de realizar cálculos. Y por último, la información recopilada se proyecta en la última de las capas. Algunas de las aplicaciones más usadas en Deep Learning son el procesamiento de textos y el reconocimiento de imagen, objetos o voz.

MACHINE LEARNING.

En primer lugar es necesario recalcar que Machine Learning no es sinónimo de inteligencia artificial. Sino que se trata de un concepto enmarcado dentro de ella. Fundamentalmente, Machine Learning se encarga de educar a la tecnología para que corrija errores por si sola. Se basa en la predicción y clasificación de datos para obtener información útil aplicable a diferentes áreas.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL (AI).

Se basa en algoritmos utilizados para la creación de máquinas que imitan el comportamiento humano. Hoy en día, la inteligencia emocional se aplica en el reconocimiento facial o en la creación de chatbots, entre otros.

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