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DataScience
Driven
Business

DataScience(DS) o ciencia de datos es una técnica de manejo de Datos que se centra en el análisis de los mismos para obtener nuevas o diferentes perspectivas de negocio.
DS se encarga de extraer información de cualquier cantidad de datos (Big Data & Small Data). Combina estadísticas, matemáticas e informática para interpretar datos con el fin de ayudar en la toma de decisiones comerciales o desempeño.

InfraEstructura

Una empresa DataDriven mantiene una organización de políticas, datos, personas y tecnología alineados a la planeación estratégica de la empresa para proporcionar a la misma las capacidades de toma de decisión con base en datos.

Cultura

Conciencia de utilizar y aprovechar los datos que se puedan obtener para la solución de problemas empresariales (a cualquier nivel jerárquico).

Enfoque Data Driven es la posibilidad de que las empresas examinen y organicen sus propios datos.

Análisis

Técnicas básicas (BI) y avanzadas (DS, IA) de manejo de datos para obtención de nuevas perspectivas y soluciones a los problemas con el objetivo final de atender mejor a sus clientes.

Nuestro

Servicio

En distintos niveles, nos
convertimos en su aliado en llevar a
su empresa a ser Data Driven,
verificamos lo que tiene y a dónde
lo quiere llevar. Nos ajustamos a su
operación de acuerdo a sus políticas
y procedimientos sobre los datos.
Asesoramos en servicios de nube
para el procesamiento y análisis.

MAS

Empresa Data Driven

¨Basa la toma de decisiones y la
planificación estratégica en la recopilación y
análisis de información

MAS

Nuestra

Oferta

Colaborar para convertir a la empresa en un DataDrivenBusiness con análisis de datos avanzados
Establecer las reglas y métricas y estructura de la Infraestructura de Datos
Promover el uso de datos en cualquier nivel de la empresa para solucionar problemas o develar nuevas ideas
Crear modelos o usar modelos como solución de los problemas y su eventual evolución

INFRAESTRUCTURA

Establecemos la estructura para el almacenamiento de datos y las reglas para su gobernabilidad para uso de análisis

DSDB

CULTURA

Incentivamos la cultura del dato desde la adquisición hasta el análisis y visualización de los resultados en los niveles de decisión.

ANALISIS

Realizamos los análisis de datos a solicitud sobre la cantidad de datos que se tenga (small/Big Data) y de acuerdo al objetivo de negocio.

MODELOS

En modelos estándar, analizamos la información y emitimos el resultado, el cual puede derivar en otras acciones de negocio.

Las posibilidades son infinitas

Modelos

El uso de Data Science en la empresa
se realiza con base en modelos, cada
problema de negocio es traducida a
un modelo matemático, estadístico y
resuelto con herramientas
tecnológicas como BigData, Machine
Learning, Deep Learning o
Inteligencia Artificial. Los modelos
no son estáticos ya que dependen de
los datos y estos varían en el tiempo.

MAS

Infraestructura

Sistema compuesto por un conjunto de recursos (R.H., Tecnología, arquitectura), armonizados bajo un marco funcional y operativo que garantiza la interoperabilidad

– Reestructura de datos

– Almacenamiento

– Comité 

– Recursos TI

– Políticas

– Gobernabilidad

– Seguridad

Cultura

“Comportamiento colectivo que valora, aprovecha y promueve el uso de datos para la toma de decisiones. Los datos se integran en operaciones, mentalidad y la identidad de una organización.” (tableau)

– Cursos de sensibilización al dato

– Casos de uso

– Complemento

– Importancia de Adquisición 

– Calidad de datos

– Formulación de casos

– Toma de decisiones

Análisis

Proceso que permite conocer e interpretar información para identificar oportunidades o soluciones de valor.

– Solución de casos de uso (proyectos)

– ETL

           -Carga, Limpieza y preparación para análisis

– Modelado

                  – Caso de uso

                  -Técnica de solución

-Visualización

                   -Reporte BI

                   -Reporte DS

 

Modelos

Proceso que permite conocer e interpretar información para identificar oportunidad

El uso de Data Science en la empresa se realiza con base en modelos, cada problema de negocio es traducida a un modelo matemático, estadístico y resuelto con herramientas tecnológicas como BigData, Machine Learning, Deep Learningo Inteligencia Artificial.Los modelos no son estáticos ya que dependen de los datos y estos varían en el tiempo.

– Personalizado

– Estándar

 

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Paseo del Río 123

Chimalistac 01070  CDMX, MX

Lunes-Viernes: 10am – 5pm

Comencémos

•If you are making decisions with poor data, you are doing por decisions!!
– William McKnight
(President McKnight Consulting)