DataScience
Driven
Business
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.
Empresa Data Driven
¨Basa la toma de decisiones y la
planificación estratégica en la recopilación y
análisis de información
Nuestra
Oferta
INFRAESTRUCTURA
Establecemos la estructura para el almacenamiento de datos y las reglas para su gobernabilidad para uso de análisis
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.
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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– William McKnight