Análisis de datos

La importancia del análisis de datos no debe ser pasada por alto ya que todos formamos parte de ese gran crecimiento en datos. Debido a la explosión de datos en las tecnologías de información, las organizaciones han tenido que enfrentarse con nuevos desafíos que les permitan analizar, descubrir y entender más allá de lo que sus herramientas tradicionales reportan sobre su información, pero pocas empresas lo están utilizando sacando el máximo provecho.

Durante los últimos años, el gran crecimiento de las aplicaciones disponibles en Internet (geo-localización, redes sociales, e-commerce, IoT, blockchain, Machine Learning, IA,…) han sido parte importante en las decisiones de negocio de las empresas. El análisis de datos permite conducir su negocio sabiendo cómo piensan sus clientes, qué quieren y cómo ven su marca. En la era de la Transformación Digital, casi todo puede medirse. Este año y el próximo esto será la piedra angular de cómo operan las empresas. Cada decisión importante puede y debe ser apoyada por la aplicación de datos y análisis.

• Gestión y análisis del flujo de usuarios, negocios y activos de diversas fuentes de datos para monitorizar las transacciones y las fuentes de fraude (Spamming).
• Captura y análisis de data de todas las oficinas, tiendas, departamentos o cualquier punto de contacto con clientes.
• Análisis de información de diferentes fuentes (tiendas, sensores y otros dispositivos) para la gestión de precios, inventario y distribución.
• Automatización descriptiva de la entidad y de desambigüación (para las personas, las empresas, los activos).
• Agregación y enriquecimiento con diversas fuentes de datos de terceras partes, como redes sociales, noticias, climatológicas, información bursátil, etc, para realizar mejores predicciones.
• Predicciones del comportamiento y generar patrones para aprovechar los datos actuales e históricos de una variedad de fuentes de datos.
• Generación de algoritmos para poder analizar y obtener insights de valor en grandes volúmenes de información. Machine Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural, Deep Learning.
• Análisis del flujo de datos para encontrar tendencias o palabras clave en las conversaciones, documentos, artículos de noticias, social media, logs, etc. para cumplir con misiones de seguridad y leyes de protección de datos.
• Ejecución de consultas de datos de alta complejidad en entornos transaccionales (sesiones temporales, streaming data, logs de aplicaciones) para ver los patrones pasados, presentes y predecir futuros.