Soluciones Integrales en Inteligencia de Negocios

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1 Soluciones Integrales en Inteligencia de Negocios

2 QUIENES SOMOS

3 NUESTRA MISIÓN

4 DATAWAREHOUSE MINERÍA DE DATOS MODELOS PREDICTIVOS REPORTERÍA Y DASHBOARD DESARROLLO DE APLICACIONES MODELOS DE SIMULACIÓN COMPUTACIONAL BPO CONTROL DE GESTIÓN BIG DATA Y NOSQL

5 Las organizaciones habitualmente disponen de variadas fuentes de datos transaccionales (ERP o CMR), no integradas y dispersas, que residen generalmente en bases de datos también diversas. Un datawarehouse, o almacén de datos, permite a las organizaciones centralizar y organizar toda su información. El proceso de transformar datos en información y poner ésta a disposición de toda la organización Es un sistema de base de datos relacional orientado a la toma de decisiones, que es Orientado a temáticas específicas Sistema centralizado de información Actualizado periódicamente No volátil Nosotros lo apoyamos en la tarea de diseñar el modelo datos de su repositorio así como en la construcción del mismo

6 En el mundo de los negocios los modelos predictivos buscan capturar y aprender los patrones de comportamiento encontrados en el pasado para poder identificar riesgos y oportunidades futuras. Estos modelos se construyen a partir del comportamiento histórico de los clientes, que se refleja en vectores de datos que deben ser convenientemente construidos. Hay una variedad de técnicas, tanto estadísticas (regresión logística) como no (métodos kernel, redes neuronales, árboles de decisión, etc), que permiten acometer esta tarea. Algunos ejemplos de modelos predictivos son: Scoring de riesgo, score de cobranza, modelos de fuga de clientes y otros. Tenemos capacidad para modelar en: SAS, MATLAB, SPSS Nosotros contamos con profesionales con vasta experiencia en las técnicas cuantitativas de la Inteligencia de Negocios, lo cual nos permite la construcción de modelos robustos y simples, de alto valor predictivo

7 La minería de datos es el proceso de extraer patrones de comportamiento que pongan en evidencia relaciones, causas y efectos, finalmente generando conocimiento. Para llevar a cabo minería de datos se utilizan los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos Las etapas habituales de la minería de datos son las de definición del problema, preparación o normalización de los datos, formulación de modelos, testeo y validación, implementación y finalmente seguimiento del modelo en el tiempo. Tenemos capacidad para modelar en: SAS, SPSS, MATLAB. Nosotros lo apoyamos en cada una de las etapas, desde la extracción de la data hasta el seguimiento del desempeño del modelo en el tiempo.

8 La centralización de la data histórica de la empresa en un almacén de datos, convenientemente modelado, hace posible el ordenamiento, segmentación, y organización de los datos, aportando a los mismos significado, importancia relativa, validez y pertinencia. Esta información puede resumirse en KPI's, o indicadores de gestión medibles y propios del negocio. Los paneles de control o dashboards, constituidos por tablas y gráficas, permiten poner a disposición del cliente la información de la empresa, resumida en los indicadores o KPI's definidos. Tenemos capacidad para desarrollar reportería en: Qview, Pentaho, Tableau y aplicaciones web a medida. Nosotros lo apoyamos en la construcción de los indicadores de gestión de la empresa y su posterior representación en paneles de control.

9 Desarrollamos software a medida, esto es, sistemas informáticos que satisfacen necesidades específicas de su negocio. Creamos aplicaciones Web y de Escritorio fáciles de usar, de interfaces naturales e intuitivas para el usuario final. Tenemos capacidad para desarrollos en : Front End: Html, css, javascript, jquery, Ajax y frameworks como Wordpress y joomgla Bases de datos MSSQL, MYSQL, PL/SQL, postgresql Lenguajes de programación Java, PHP,.Net, Python Móviles: Androi Nosotros ponemos a su disposición un equipo de desarrolladores con experiencia en las principales plataformas, tanto de software libre como propietario.

10 El modelamiento y representación computacional de lógicas de negocio es una práctica habitual que posibilita el desarrollo de modelos de simulación. La ventaja de estas herramientas es que permiten cuantificar el impacto en el negocio de diferentes escenarios de evolución de las variables sensibles del mismo, tanto internas como externas. Los modelos de simulación pueden ser actualizados periódicamente, según la necesidad del negocio, para incorporar la nueva información generada en la operación. Algunos ejemplos ilustrativos de modelos de simulación de actualización diaria son: cálculo de provisiones en el caso de bancos e instituciones financieras Evolución del stock de mercaderías para empresas comerciales cálculo de distribución de comisiones para agentes en empresas de cobranza Tenemos capacidad para modelar en herramientas de software libre y propietario. Nosotros contamos con profesionales con vasta experiencia en la construcción y calibración de modelos de simulación computacional.

11 BPO, del inglés Business Process Outsourcing, es la subcontratación de funciones del proceso de negocio en proveedores de servicios. Ud. puede delegar en nosotros las tareas intensivas en procesamiento de datos, y así focalizarse en el core de su negocio, ahorrando costos y al mismo tiempo aumentando la productividad. Lo apoyamos en la definición de las variables sensibles de su negocio, así como en la formulación de indicadores o KPI's cuantificables, que le permitirán conocer en todo momento la marcha del mismo. Ponemos a su disposición profesionales de diversas disciplinas como economía, matemáticas e informática, para resolver su problema con un enfoque integral. Nosotros contamos con infraestructura de servidores y profesionales capacitados para apoyarlo en las tareas de procesamiento de información de su back office.

12 La revolución TIC acontecida en la última década ha hecho incrementar exponencialmente la cantidad de data disponible. Esta data tiene 4 fuentes principales: Procesos transaccionales, típica de los sistemas de negocios, como ERP o CMR Redes sociales, tales como facebook, twitter, blogs y otras Data no estructurada, tales como imágenes, vídeos y texto Sensores e instrumentación La tecnología actual tiene soluciones robustas para el tratamiento de la data transaccional, principalmente en bases de datos relacionales. No así para la cuantiosa data no estructurada generada por las redes sociales y sensores, cuya diversidad hace complejo el proceso de almacenamiento y análisis. El Big Data implica un desafío para las organizaciones por su cuantioso volumen, naturaleza esencialmente no estructurada, complejidad para integrar en los sistemas de almacenamiento tradicionales y dificultad de procesamiento. La complejidad antes descrita requiere de nuevos enfoques de análisis (MapReduce Algorithm) así como nuevas herramientas (Hadoop). Nosotros contamos con infraestructura de servidores y profesionales capacitados para apoyarlo en las tareas de procesamiento de cuantiosos volúmenes de datos no estructurados, para obtener conocimiento útil para su empresa.

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