Data & Analytics

Nuestra experiencia ha demostrado de manera consistente que las organizaciones a menudo tienen datos de mucho mayor valor de lo que perciben o pueden gestionar de manera efectiva.

Tenemos experiencia en la implementación de soluciones de información que desbloquean este valor latente, permitiendo a las organizaciones no solo reducir costos operativos y generar nuevas fuentes de ingresos, sino también mejorar el valor de marca, la cuota de mercado y desarrollar proyectos innovadores que anteriormente parecían difíciles o imposibles de ejecutar.

Metodología

Nuestro enfoque general es bastante consistente a lo largo de nuestros proyectos. Es un proceso lineal con un par de sub-procesos iterativos. Siempre comienza con una revisión de la información relevante necesaria para llevar a cabo el proyecto. A continuación, una fase de diseño iterativa para la solución, que converge en un diseño listo para el desarrollo. Luego, una fase de desarrollo iterativa que converge en un entregable listo para la implementación. Por último, se lleva a cabo la implementación.

Esto se aplica a tuberías de datos, políticas, evaluaciones, modelos, aplicaciones, automatizaciones, estrategias de datos, KPIs, seminarios, etc. Asignamos tiempo para cada una de estas fases, que variará según el proyecto.

Ofrecemos cuatro tipos de productos:

1. ESTRATEGIA DE DATA & ANALYTICS

Revisión y diseño de: estructura organizativa/TI, infraestructura, estrategia de datos y analítica, búsqueda y evaluación de talento, seminarios,, bootcamps, descubrimiento y de casos de negocio, y gestión de proyectos.

Además del aspecto técnico de la calidad del flujo de datos hacia los modelos y luego hacia el software, existen otras restricciones para desbloquear el pleno potencial de los datos y la analítica, que son piezas fundamentales que respaldan a una organización:

• El equipo: ¿Quién es responsable de los nuevos procesos creados? ¿Es necesario contar con un equipo interno de datos y analítica? ¿Existe un plan para capacitar al equipo en estas nuevas tecnologías?

• La infraestructura: ¿Es necesario aumentar los recursos de TI? ¿Se necesita el uso de servicios en la nube? ¿Existe un plan para cambiar alguna parte del stack tecnológico?

• La estrategia en sí misma: ¿Cuáles oportunidades son más valiosas? ¿Cuál es el orden en el que se ejecutarán los proyectos? ¿El uso de datos forma parte de los objetivos de la empresa y de sus planes generales?

Ayudamos a las empresas a evaluar y responder a estas preguntas.

2. GESTIÓN DE DATOS (DATA MANAGEMENT)

Revisión y desarrollo de índice de madurez (DAMA); revisión, diseño y desarrollo de: documentación de código, políticas de calidad y sistemas de alerta, catálogos, modelos y arquitecturas de datos, migración a la nube, pipelines de datos, MLOPs, y KPIs.

Las empresas tienen procesos comerciales que utilizan y generan información potencialmente valiosa. Esta comprensión está en el centro de desbloquear el valor de los datos. A veces, estos datos son digitales, otras veces son físicos (incluso verbales), pero, de todas formas, son potencialmente valiosos. La primera parte de nuestro modelo consiste en analizar los procesos y observar el flujo de datos. Estos deben pasar por un canal organizado, con políticas de datos, reglas, advertencias y personal que pueda garantizar un cierto nivel de calidad. Ayudamos a las empresas a desarrollar estos canales, mejorar la calidad de los datos, la velocidad, la confiabilidad y hacer que los datos estén accesibles para futuros casos de uso.

3. CIENCIA DE DATOS (DATA SCIENCE)

Revisión, diseño y desarrollo de: documentación de código, arquitectura de modelos, modelos predictivos, de clasificación, de recomendación, de explicabilidad, de optimización, descriptivos, prescriptivos, y de AI generativo.

Datos valiosos y confiables pueden utilizarse para comprender y optimizar la empresa a través de la descripción, la predicción y la prescripción. Si las empresas confían en sus números, esto puede facilitar la buena toma de decisiones. Un pipeline adecuado también garantizará una rápida disponibilidad de información, lo cual también puede ser muy valioso. A través de la descripción, podemos encontrar posibles áreas de mejora, determinar indicadores clave de rendimiento (KPIs) y supervisar el desempeño de la empresa. A través de la predicción, podemos analizar tendencias y prever eventos. Esto es útil para desarrollar objetivos, estrategias y tácticas. En un nivel aún más avanzado, cuando los patrones de la empresa ya están identificados y estables, cualquier anormalidad puede desencadenar automáticamente decisiones de negocio. Ayudamos a las empresas a diseñar y desarrollar estos modelos, así como a revisarlos, mejorarlos o calibrarlos.

4. INGENIERÍA DE SOFTWARE

Revisión y diseño del stack tecnológico; revisión, diseño y desarrollo de: documentación de código, arquitectura de aplicaciones, paneles de control, aplicaciones de escritorio, aplicaciones móviles, aplicaciones web, páginas web, chatbots, APIs, y scrapers.

Los modelos requieren un entorno para volverse tangibles e interactivos. Este es el concepto de un producto de datos, y la razón por la cual se necesita software para Data & Analytics. A menudo, un modelo predictivo se encuentra dentro de una función de una aplicación (por ejemplo, cómo la aplicación de Google Maps puede predecir la hora de llegada). La analítica descriptiva, generalmente se encuentra dentro de paneles de control, pero también podría formar parte de un RPA (por ejemplo, un resumen diario de ventas enviado por correo electrónico). La analítica prescriptiva suele estar dentro de RPAs (por ejemplo, un sistema que modifica automáticamente parámetros en función de la calidad esperada del producto), pero también puede formar parte de aplicaciones (por ejemplo, una sección de advertencias dentro de un panel de administración). Ayudamos a las empresas a diseñar y desarrollar el software necesario para que sus modelos sean tangibles e interactivos, así como a revisarlos y mejorarlos.