Detalles de servicio
Business Intelligence & Big Data
Reinventa los procesos, descubra nuevos modelos de negocio y transformá industrias enteras.
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Beneficios para las Organizaciones
Herramientas usuales
- Captura y Almacenamiento de Datos como Apache Kafka, blume, Hadoop HDFS
- Procesamiento y transformación Apache Hadoop, Spark
- Análisis y Modelado de Datos como Power BI, Tableau, Qlik, entre otros.
¿Qué viene incluido?
- Captura de necesidades y asesoría
- Desarrollo e implementación
- Soporte post-implementación
Al final de una implementación exitosa, los usuarios pueden beneficiarse de herramientas de auto consulta, ligerar el trabajo debido a la automatización de procesos que antes eran manuales, mejorar la relación con los clientes y crear sinergias entre departamentos.
Paso-01
Captura de Datos
Este proceso implica la recolección y almacenamiento de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados provenientes de diversas fuentes, como bases de datos transaccionales, redes sociales, sensores IoT, entre otros.t
Paso-02
Procesamiento y Transformación de Datos
Una vez capturados, los datos deben ser procesados y transformados para prepararlos para el análisis. Esto incluye limpieza de datos, integración de múltiples fuentes, y transformación en formatos que sean compatibles con las herramientas de análisis.
Paso-03
Análisis y Modelado
En esta etapa, se aplican técnicas de análisis avanzado y modelado de datos para descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas. Esto puede incluir análisis descriptivo para entender el pasado, análisis predictivo para prever el futuro, y análisis prescriptivo para recomendar acciones.
Paso-04
Visualización y Presentación
Finalmente, los insights obtenidos a partir del análisis de datos se presentan de manera visual y comprensible a través de dashboards interactivos, informes y visualizaciones. Esto facilita la interpretación de la información por parte de los usuarios finales y apoya la toma de decisiones informadas.
Ejemplos del Business Intelligence y Big Data
- Personalización del marketing: Las plataformas de e-commerce utilizan datos de compras anteriores, comportamientos de navegación y preferencias para personalizar recomendaciones de productos y ofertas.
- Optimización de inventario: Analizan datos de ventas históricas y tendencias estacionales para predecir la demanda futura y optimizar los niveles de inventario.
- Mantenimiento predictivo: Utilización de sensores IoT y análisis de Big Data para predecir fallas en equipos industriales y realizar mantenimiento preventivo.
- Optimización de la cadena de suministro: Análisis de datos para mejorar la eficiencia en la gestión de inventarios, reducir costos y mejorar los tiempos de entrega.
- Gestión del riesgo: Análisis de Big Data para evaluar el riesgo crediticio de los clientes y tomar decisiones informadas sobre préstamos y seguros.
- Detección de fraudes: Utilización de algoritmos avanzados para identificar patrones sospechosos en transacciones financieras y prevenir fraudes.
- Gestión de la experiencia del cliente: Análisis de datos de interacciones de clientes para identificar patrones de comportamiento y mejorar la satisfacción del cliente.
- Optimización de redes: Utilización de Big Data para analizar el rendimiento de la red y optimizar la capacidad y la cobertura según la demanda.
- Análisis predictivo para la salud pública: Utilización de datos de pacientes, datos demográficos y datos de enfermedades para prever brotes de enfermedades y gestionar recursos de manera más efectiva.
- Mejora de la atención al paciente: Análisis de datos clínicos para identificar patrones que puedan mejorar los resultados del tratamiento y reducir los tiempos de espera.
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