Convertir los datos
en valor comercial

La ciencia de datos

Aproveche las soluciones de Realtime Data Analytics, Enterprise Search y Big Data

Big Data originó nuevas tecnologías y enfoques para recopilar, gestionar y procesar grandes cantidades de datos en diferentes formatos, formas y tamaños. Los datos son la moneda del futuro, es la declaración que se escucha en todas partes en la actualidad. No es fácil saber cómo aprovechar esta moneda, pero tampoco es necesario ser un científico o un explorador para llegar allí. El objetivo de la ciencia de datos es convertir los datos que son generados cada segundo por tus clientes, empleados, socios y sistemas, en conocimiento y valor para tu organización. El resultado de este proceso puede ser muy relevante para el negocio y tener un impacto en la experiencia de tu cliente, tus finanzas de la empresa, tu estrategia de mercado, tu modelo de negocioy en definitiva tu posición en el mercado frente a tus competidores.

La aplicación práctica de los casos de uso entorno a la ciencias de los datos, se encuentra en sus inicios y lejos de alcanzar su pleno potencial. Sin embargo ya es posible obtener valor práctico y conocimiento para casi todas las industrias y tipos de negocios. Algunos ejemplos de casos de uso son:

  • Detección temprana de anomalías por fraude y prevención de errores en el sector bancario y financiero
  • Mejor orientación al cliente basada en el comportamiento y el interés para el comercio electrónico, las empresas minoristas y todo tipo de proveedores de productos y servicios
  • Mantenimiento predictivo en la fabricación y en todas partes donde se utilizan máquinas que requieren servicio o necesitan piezas de repuesto
  • Vinculación de la información médica relacionada con el paciente para mejorar los tratamientos o los procedimientos de medicación
  • Y muchos más en todo tipo de industrias y tipos de negocios

Cosas que la ciencia de los datos puede hacer

  1. Big Análisis de datos de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados o flujos de datos. Esto se puede hacer con un motor de búsqueda o análisis de datos en tiempo real. Las respuestas generadas en este paso son: ¿Qué datos son y pueden ser clasificados?
  2. ¿Se supone que está allí en la forma en que es? Se aplican algoritmos de detección de anomalías.
  3. Reconocer la cantidad, el tamaño y la cantidad, y aplica un algoritmo de regresión
  4. ¿Existen patrones con otros datos encontrados o buscados? Este paso se llama""clustering"" o agrupamiento.
  5. Por último, decisiones que pueden tomarse: ¿Qué hacer con la búsqueda y el análisis? Los sistemas avanzados son incluso capaces de aprender automáticamente, sobre la base de sus resultados (machine learning)

mimacom Servicios para Big Data, búsqueda de datos y análisis de datos en tiempo real

  • Ofrecemos consultoría, desarrollo e implementación y capacitación, en grandes proyectos de datos y datos científicos

  • Somos expertos y usuarios desde los inicios del stack ELK Utilizamos la solución de código abierto líder Elasticsearch como solución big data y también la funcionalidad de motor de búsqueda empresarial Para la recopilación de datos utilizamos Logstash Para la visualización de datos y resultados, usamos Kibana

  • Confluent Kafka se integra para el análisis en tiempo real de flujos de datos y para activar mensajes en eventos basados ​​en datos

  • mimacom es partner de Pivotal. Utilizamos Cloudfoundry para una gestión eficiente de grandes volúmenes de datos.

  • Contamos con grandes expertos en datos y consultores de ciencia de datos con experiencia profesional dedicada a implementar grandes modelos de datos y análisis de datos en nuestras 14 ubicaciones globales cerca de ti.