Predicción útil
Acordamos qué decisión debe apoyar el análisis y quién utilizará el resultado.
Servicios · Data Science & AI Engineering
Data Science & AI Engineering
Ciencia de datos para prever demanda, identificar anomalías y mejorar la planificación empresarial.
SupervisadoNo supervisadoAnomaly DetectionOperational Optimization
Data ScienceModelos predictivos y análisis de patrones al servicio de decisiones operativas.
Para qué existe esta familia
Aplicamos modelos supervisados y no supervisados para segmentar comportamientos, estimar escenarios y ajustar recursos.
Definimos primero qué decisión necesita apoyo. Después revisamos los datos y comparamos enfoques con criterios de utilidad y evaluación acordados.
“
Convertimos registros y series temporales en estimaciones que los equipos puedan utilizar en su operación.
Datos que se convierten en decisiones
Traducimos técnicas de Machine Learning en problemas empresariales concretos
Trabajamos con tablas, bases relacionales y series temporales para construir modelos de predicción, clasificación, detección de anomalías y optimización.
Regression & Forecasting
Estimar ventas, consumo, demanda o volumen de trabajo para preparar la operación.
Classification & Clustering
Clasificar registros o agrupar perfiles para orientar la priorización y el análisis.
Anomaly Detection
Localizar desviaciones respecto al patrón habitual e investigar sus causas.
Operational Optimization
Ajustar calendarios, rutas, asignaciones y recursos según objetivos y restricciones.
El valor que buscamos activar
Datos que ayudan a explicar y anticipar
Detección temprana
Planificamos fuentes, modelos y evaluación con un alcance definido.
Optimización operativa
Contrastamos los resultados con el conocimiento del equipo operativo.
Aprendizaje con datos
Revisamos el desempeño del modelo y su utilidad a lo largo del tiempo.
Servicios que forman parte
Etapas del trabajo analítico
Cada técnica se selecciona por el problema, los datos y la forma de utilizar sus resultados.
01
En Evolución
02Supervisado
Estimar resultados futuros con modelos evaluados sobre datos disponibles.
Explorar servicio →En evolución
03No supervisado
Encontrar agrupaciones y relaciones útiles para explorar el negocio.
Hablar sobre este servicio →En Evolución
04Anomaly Detection
Señalar desviaciones que requieren revisión o una respuesta temprana.
Explorar servicio →En Evolución
Operational Optimization
Optimizar recursos y planificación con objetivos y límites conocidos.
Explorar servicio →Nuestra forma de acompañar
Del problema a un modelo que pueda utilizarse
Definir la decisión
Concretamos la variable, evento o asignación que necesita mejorar el negocio.
Preparar datos
Examinamos disponibilidad, calidad y representatividad de las fuentes.
Modelar y validar
Comparamos modelos con métricas adecuadas y contrastamos su interpretación.
Integrar y mejorar
Integramos las salidas en cuadros de mando o procesos y seguimos su rendimiento.
Qué puedes esperar
Capacidad técnica conectada con una aplicación de negocio
Definición del problema y de la decisión que debe facilitar el análisis.
Resultados de evaluación y referencias para comparar el valor de los modelos.
Un plan de integración de predicciones, alertas o asignaciones en la operación.
Preguntas frecuentes
Preguntas sobre análisis y modelos de datos
¿Qué tipo de problemas puede abordar Data Science?
Abordamos estimación de demanda, clasificación, agrupación, anomalías y optimización cuando los datos y el uso del resultado permiten una evaluación útil.
¿Con qué tipos de datos puede trabajar?
Pueden utilizarse hojas de cálculo, tablas, bases relacionales y series temporales, incorporando información externa cuando el caso lo justifica.
¿Qué ejemplos existen para forecasting?
Las previsiones pueden aplicarse, por ejemplo, a ventas o consumo energético; el alcance depende de la calidad e historia de los datos.
¿Para qué sirven classification y clustering?
La clasificación asigna categorías y el clustering explora grupos. Sus aplicaciones incluyen fallos de equipos, abandono y segmentación comercial.
¿Qué ocurre después de construir el modelo?
El trabajo contempla cómo utilizar y observar el modelo en sistemas o procesos para revisar su utilidad y actualizarlo cuando cambie el contexto.
Empecemos por entender
Planteemos la pregunta que necesitan resolver tus datos
Indícanos qué quieres anticipar u optimizar y qué información tienes para valorar un primer análisis.