La forma moderna de optimizar el flujo de trabajo
Hagamos que sus datos le hablen

La ciencia de datos desempeña un papel vital a la hora de garantizar ventajas competitivas, pero muchas organizaciones aún no han aprovechado plenamente su potencial.
Su objetivo principal es extraer conocimiento procesable de diversas fuentes de datos, lo que permite la detección de patrones y la predicción de resultados futuros.

Contáctanos

La ciencia de datos no es solo ciencia: es una ventaja comercial

La mayoría de las empresas recopilan cantidades masivas de datos en sus operaciones diarias. Mediante algoritmos adaptados para revelar los patrones y relaciones subyacentes, se puede extraer información importante de forma eficiente. Esto proporciona una visión más profunda de los procesos operativos en una dimensión que sería demasiado compleja para un ser humano y proporciona una base valiosa para la toma de decisiones futuras.

Cuando se aplica de manera eficaz, la ciencia de datos permite a las empresas, por ejemplo, optimizar productos, servicios y procesos internos, mejorar la satisfacción del cliente y detectar actividades fraudulentas de forma temprana.

Por lo tanto, nuestra consultoría en ciencia de datos se adapta al desarrollo y la implementación de su caso de uso: desde la identificación de estrategias relevantes y la selección de herramientas adecuadas hasta la implementación productiva final de algoritmos de aprendizaje automático dentro de sistemas productivos.

Casos de Uso

Pronósticos con análisis de series de tiempo

La previsión fiable de las ventas futuras y otros indicadores clave de rendimiento (KPI) es crucial para la gestión y la planificación estratégica de una empresa. Esto requiere el análisis de datos ordenados cronológicamente (series temporales). Además de los modelos estadísticos clásicos, como el modelo ARIMA, se utilizan cada vez más modelos complejos de aprendizaje profundo (redes neuronales). La predicción de los KPI tiene un enorme potencial para las empresas, ya que la información obtenida proporciona una base sólida para la toma de decisiones.

Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo ayuda a las empresas a evitar costosos tiempos de inactividad al usar datos para anticipar cuándo es probable que fallen los equipos. En lugar de depender de intervalos de servicio fijos o reaccionar ante averías, los sistemas con IA analizan datos de sensores en tiempo real para detectar patrones y predecir problemas antes de que ocurran. Esto permite intervenciones oportunas, reduce el mantenimiento innecesario, prolonga la vida útil de los activos y garantiza una mayor productividad, lo que lo convierte en una herramienta potente para industrias que dependen de maquinaria o infraestructura.

Detección de fraude

Muchas empresas sufren actividades fraudulentas, algunas de las cuales generan enormes costos. La detección del fraude implica examinar las transacciones para desarrollar un modelo que identifique los patrones con mayor probabilidad de conducir al fraude. Este modelo se aplica a datos nuevos y en tiempo real para detectar y prevenir futuras transacciones fraudulentas. Su uso puede ayudar a reducir costos evitables.

Segmentación de clientes

Hoy en día, es cada vez más importante que las empresas comprendan las necesidades individuales de sus clientes y respondan a ellas eficazmente. La segmentación de clientes identifica grupos relevantes y los clasifica en segmentos significativos. Al conocer las similitudes y diferencias entre estos grupos de clientes, las empresas pueden desarrollar estrategias de marketing y CRM específicas. La segmentación también proporciona una base sólida para desarrollar análisis de ciencia de datos adicionales, como el análisis de abandono o de sentimiento.

Gestión de la rotación de clientes

Cuando los clientes abandonan la plataforma, las empresas pierden fuentes de ingresos y potencial de ventas adicionales, ventas cruzadas y recomendaciones. Un análisis de abandono puede determinar la tasa de abandono de un cliente, basándose en datos históricos. Además, este análisis sirve como indicador para identificar a los clientes con alto riesgo de abandono. Esto puede evitar que los clientes existentes se cambien a la competencia y aumentar la satisfacción del cliente.

Organización financiera

Gracias a la digitalización de procesos, las empresas tienen acceso a grandes cantidades de datos sobre sus clientes, mercados y productos. Transformar estos volúmenes de datos en información valiosa y ventajas competitivas para las empresas, y aprovechar al máximo el potencial del big data, requiere una estrategia digital bien pensada. Utilizando métodos estadísticos y modelos de aprendizaje automático, colaboramos con usted para sentar las bases para tomar decisiones empresariales acertadas y agilizar los procesos de control financiero.

Gestión de la cadena de suministro y producción

La creciente digitalización de la producción y la cadena de suministro ya genera enormes cantidades de datos. La vinculación inteligente y el enriquecimiento de datos mediante métodos de ciencia de datos resultan en numerosos casos de uso que generan un valor añadido real en términos de transparencia, optimización y automatización. Trabajamos con nuestros clientes para implementar productos de datos de alta calidad en las áreas de gestión de la cadena de suministro y producción.

Sistemas de recomendación

Un sistema de recomendaciones está diseñado para sugerir a los usuarios los artículos más relevantes de un amplio conjunto de objetos (p. ej., compras anteriores y características del producto). Estas sugerencias se generan mediante un algoritmo de aprendizaje automático que rastrea el comportamiento del usuario. Al recomendar productos adecuados, la experiencia del cliente en una tienda online mejora de forma sostenible. Además, un sistema de recomendaciones puede ayudar a los empleados en su trabajo diario, optimizando los procesos y reduciendo los costes al ayudarles a encontrar documentos relevantes con mayor rapidez.

Procesamiento del lenguaje natural

Las empresas generan una gran cantidad de documentos de texto a diario. Esto puede provocar rápidamente una pérdida de claridad. Además, las entradas incorrectas en datos de texto no estructurados suelen pasar desapercibidas. Mediante el análisis de texto y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), las empresas pueden examinar documentos de texto de forma eficiente, analizar correos electrónicos y otras comunicaciones con los clientes, automatizar el llenado de formularios y encontrar información relevante en grandes conjuntos de datos. Esta tecnología ahorra costes y permite a los empleados centrarse en las tareas relevantes de su trabajo.

Análisis de Sentimientos

El análisis de sentimientos es un método del campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN). Este análisis se utiliza para determinar si los clientes tienen una actitud positiva o negativa hacia los productos o servicios de una empresa. Mediante el análisis de sentimientos, las empresas comprenden mejor a sus clientes y pueden responder con rapidez y eficacia a sus solicitudes o críticas. Los resultados del análisis de sentimientos pueden presentarse en paneles de control y ponerse a disposición de los departamentos pertinentes. El uso del análisis de sentimientos facilita la toma de decisiones mediante información basada en el cliente.

De la información a la automatización

Convertir los datos en crecimiento.


Una vez que extraemos información de sus datos, lo ayudamos a ir más allá: creando automatización que convierte esa información en acciones.

Nuestros sistemas le ayudan a anticipar lo que viene, a decidir más rápido y a actuar antes, sin depender de conjeturas ni de la supervisión manual.

Leer más sobre los sistemas automatizados
Reserva tu llamada de consulta online:

Envíenos un correo electrónico:
team@askimds

Whatsapp o llámanos:
+595 982 26 80 05

Get in touch now!