Ciencia de los Datos
| La Data Science en su conjunto refleja las formas por las cuales esa enorme cantidad de datos se descubre, ya condicionada, extraída, compilada, procesada, analizada, interpretada, modelada, visualizada, notificada y presentada independientemente del tamaño de los datos que se procesan. Big Data es una aplicación especial de la Data Science. | La Data Science utiliza el Industrial Machine Learning, una estructura conocida para analizar datos, crear algoritmos, desplegarlos en la producción y generar insights continuos de los problemas empresariales. Es una visión moderna de una idea muy antigua: El Método Científico. | Para crear una estrategia de negocio con éxito, las empresas necesitan de un mapa que ayuda a determinar dónde concentrarse, entender sus negocios, cómo proceder y por qué. Un Data Science superior con todas las habilidades clave puede crear e implementar ese mapa. |
| Hoy en día, los datos están en toda la parte, y se encuentra en cantidades enormes y exponencialmente en aumento. Hay muchas razones para esta explosión de la información. El más obvio es el aumento de herramientas tecnológicas baratas y poderosas. | La Data Science crea una cadena de valor de las informaciones más importantes necesarias para que las empresas sean más competitivas. Comienza con una hipótesis y colecciona datos que pueden dar respuestas de alta calidad a los problemas empresariales. Construir y ejecutar estrategias de datos es el desafío clave para los Data Scientists. | La Data Science es una estructura muy compleja, que incorpora todos los campos de la Estadística, Econometría, Ingeniería, Economía, Finanzas, Informática, Tecnologías de Bases de Datos y es altamente aplicable a las Ciencias Sociales, Ingeniería, Economía, Finanzas y muchos más. | El Data Scientist es responsable por la orientación de un proyecto de data science del principio al fin. El éxito en un proyecto de data science no viene del acceso a cualquier herramienta exótica, pero de metas cuantificables, buena metodología, interacciones entre las disciplinas y un flujo de trabajo repetido. |
Los Data Scientists deben asegurar que su trabajo identifica y reconozca las necesidades reales del negocio. Las herramientas y técnicas de la ciencia de los datos deben aplicarse de una manera que genere un valor máximo. El potencial de Data Science debe ser entendido como un activo estratégico.
Un Científico de los Datos no es sólo un bueno investigador; es necesaria una amplia gama de talento que muchos equipos de insights que estan en el mercado no tienen. Un Científico de los Datos es responsable por identificar, planejar, executar, evaluar y rentabilizar proyectos de ciencia de datos.
| Ejecución de Problem Solving (PSO) | ||
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¿CÓMO DIRIGIMOS LOS PUNTOS DE DOLOR?
Creamos unidades especializadas en Data Science (Problem Solving Office) que son responsables de apoyar y asegurar la calidad del proceso de resolución de problemas. Identificamos y analizamos los problemas a resolver a través de la categorización de los problemas de negocio por la estructura de Marketscan de Pereira. |
NUESTROS ANALGÉSICOS
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| Data Science Metodología y Herramientas | ||
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¿CÓMO DIRIGIMOS LOS PUNTOS DE DOLOR?
Aplicamos técnicas avanzadas de matemáticas, estadísticas, informática y campos relacionados para nalizar grandes conjuntos de datos. Desarrollamos e implementamos procedimientos de recolección de datos y acumulación de datos y usamos las mejores herramientas y técnicas para la transformación de datos. Utilizamos las últimas tecnologías de Data Science para descubrir la historia que sus datos estan contando utilizar el Método Científico con el fin de responder a sus principales preguntas comerciales. Así, recopilamos conocimientos sobre técnicas modernas de visualización y optimización de datos para analizar y optimizar su negocio, lo que resulta en el descubrimiento de ganancias de ingresos significativas para nuestros clientes. |
NUESTROS ANALGÉSICOS
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| Data Science Evaluaciones | ||
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¿CÓMO DIRIGIMOS LOS PUNTOS DE DOLOR?
Las Organizaciones, equipos y procesos necesitan de ser competentes en el manejo de las herramientas, técnicas, conocimientos y metodologías de las áreas de Gestión, Ciencia y Tecnología, con el fin de extraer importantes Business Insights de datos. |
NUESTROS ANALGÉSICOS
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| Ciencia de Datos Proceso de Medición y Herramientas | ||
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¿CÓMO DIRIGIMOS LOS PUNTOS DE DOLOR?
Las organizaciones necesitan comenzar a administrar los datos a través de diferentes fuentes, e integrar su utilidad a través de una gama de tecnologías en el mercado. Ofrecemos soluciones y herramientas de Data Science para gestionar e integrar grandes variedades de fuentes de datos externas no estructuradas (datos de redes sociales, datos financieros, etc, ...) en datos empresariales con el fin de crear nuevos insights y obtener ventajas competitivas. Creamos nuevas fuentes de ingresos. |
NUESTROS ANALGÉSICOS
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| Programas de Formación | ||
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¿CÓMO DIRIGIMOS LOS PUNTOS DE DOLOR?
Apoyamos en la provisión de las habilidades y técnicas adecuadas para los equipos de los clientes en la solución de problemas a través del conocimiento de Ciencia, Tecnología y Gestión |
NUESTROS ANALGÉSICOS
(Mirar nuestro catálogo de formación) |
Para las organizaciones se tornaren más competitivas y más eficientes, las compañías necesitan mirar el conjunto más amplio de riesgos relacionados, incorporar más fuentes de datos, usar mejores herramientas para permitir que pasen para la análisis en tiempo real o casi en tiempo real. Estamos enfocados en ayudarle a identificar casos de uso de alto valor que ayudan usted a tomar el liderazgo o cerrar la brecha con los competidores.
La Data Science hace la práctica de Scans rápidos
Evaluación de Data Science:
Revisa las capacidades actuales y hace recomendaciones para herramientas, equipos, modelo operativo y de gobierno.
Únase a sus equipos existentes para impulsar los resultados del negocio.
Mapeo de activos de tecnología existente y nuevos para objetivos de negocio específicos.
Proporcionar programas de formación y Advanced Data Science Certification.
Madurez de Data Science: 
Reunión de ideas de experimentos y vincula esos conocimientos con los desafíos actuales de los negocios.
Hace la operación de los casos de uso insertando modelos y visualizaciones en la producción.
Mantiene y actualiza modelos previamente construidos. Actualiza el negocio con nuevos moldes e insights.
Modelo de Evaluación de Data Science:
Evaluar si los modelos predictivos creados son representaciones precisas y significativas que serán valiosas para su organización en el futuro cumpliendo con el nivel inicial de confianza y los objetivos iniciales.
En general, la evaluación utilizada debe estar en estrecha relación con los objetivos de negocio. El uso de la métrica correcta puede influir más en el rendimiento de su modelo que en el algoritmo que utiliza.