BUSINESS ANALYTICS

 “ No ganarán las organizaciones que más datos tengan, sino aquellas que empleen los datos relevantes para tomar decisiones rápidas ”

¿que es business analytics?

 El Business Analytics  consiste en crear conocimiento  de valor a partir del análisi de datos  con el proposito de  extraer patrones de comportamiento  sobre nuestros hábitos y constumbres, así como interpretar de forma eficiente situaciones empresariales para tomar  decisones informadas e inteligentes.

 

Comprende   el conjunto de métodos de análisis avanzados  que conlleva el el suso de los datos  para conocer a partir de lo qué ha pasado o está pasando lo que debería suceder en el futuro. Posee por lo tanto un caracter prescriptivo. Se realiza un conjunto de herramientas y tecnologías que ayudarán en la toma de decisiones en todos los niveles de la organización.

GARTNER LO DEFINE COMO:

eL CONJUNTO INCIATIVAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y US APLICACIONES, RELACIONADAS CON APLICAR ESTASITICA, MATERMATICA DE DATOS , AGRUPACIONES EN CLUSTER EN LO QUE CONCIERNE A LA ANALITICA PREDICTIVA

¿Que aporta EL BUSINESS ANaLYTICS A UNA empresa?

01_ Decisiones Objetivas
Permite tomar decisiones OBJETIVAS basadas en datos de forma ágil y flexible, basadas en la realidad del negocio.
02_ayuda a obetener mejoras
La utilización de Business Analytics contribuye a la Mejora Operativa de la compañia a partir de la analitica avanzada.
03_AYUDA A generar nuevas oportunidades de negocio
La información extarida e los datos permite a las empreas a Desarrollar nuevas areas de negocio que no serían posibles sin las conclusiones obtenidas de ls solucines de Business Analytics.
04_optimizar los costes
Gracias al Business Analytics se identifican perdidas de eficiencia y productividad en los diferentes procesos. Permitiendo establecer planes de acción para reducir esas ineficiencias o anticiparse a ellas.
05_Incremento de las Ventas
Mediante análisis, los sistemas de businesss Analytics extraen patrones de las tendencias de ventas, las prefereencias actuales, en los clientes y los mercados que todavía no han sido explorados. Toda esa información sirve para establecer alertas y realizar un análisis de ventas cruzadas que permiten aumentar las ventas.
06_simulaciones
Permite la realización de simulaciones de negocio, lo que se conoce poW "What if"
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datasight tu socio en Business Analytics

Ayudamos a nuestros clientes a tavés de técnicas de Machine Learning a convertirse en organizaciones impulsadas por el análisis de los datos para conseguir mejoras operativas o detectar nuevas oportunidades en sus negocios.

BUSINESS ANalYTICS

En DATASIGHT poseemos las competencias técnicas necesarias, para utilizarlas en la resolución de las preguntas de tu negocio, contribuimos a la mejora operativa, a partir del uso de la analitica avanzada, mediante técnicas de Machine Learning.

Ayudamos a las organizaciones aplicando las ultimas técnicas de Business Analytics, en sus procesos operativos , para optimizar sus operaciones, optimizar sus costes, mejorar sus ventas en definitiva para detectar nuevas oportunidades de negocio o mejorar las actuales.

ETAPAS business analytics

Identificar el problema de Negocio

En esta fase identificaremos, analizaremos y comprenderemos el problema de Negocio que se quiere resolver. A partir del problema que hemos identificado es necesario traducirlo a hechos del negocio, para a partir de ese problema de negocio se pueda traducir en un problema analitico que será el que resolveremos mediante algoritmos de machine learning.

Analizar los datos y sus fuentes

A continuación una vez tenemos identificado cuales son los objetivos a resolver debemos identificar los datos que disponemos y si estos son suficientes para poder abordar el problema analitico, es en esta fase donde veremos si puede ser necesario recurrir a fuentes de datos externas así como todo el porceso de captura, almacenamiento y tratamiento de los mismos.

ElEccion y validación Modelo

A partir de los conjuntos de datos ya tratados en la fase anterior procederemos a identificar los Los algoritmos de Machine Learning más decuados para resolver nuesro problema analitico, realizando entretamintos y evaluaciones de los diferentes modelos para encontrar el modelo más adecuado para resolver nuestro problema.

despliegue en produccion y puesta en valor

Una vez tenemos identificado el modelo más adecuado procederemos a desplegar el modelo realizado en un entorno analítico a un entorno de prroducción, estableciendo todos los procesos que garantizen el correcto funcionamiento del modelo y su mantenimiento. Para finalizar con la puesta en valor y la comunicación de los resultados obtenidos a la organización.

analitca avanzada

machine learning

Analitica Avanzada

Machine Learning

¿QUE ES EL MACHINE LEARNING?

Machine Learning  lo podemos definir como una herramienta capaz de transformar datos en conocimiento, es capaz mediante la utilización de algoritmos de aprender de un conjunto de datos para posteriormente generalizar comportamientos futuros a partir de esos datos.A partir de los datos nos permite extraer, reconocer patrones y tendencias para comprender lo que nos dicen los datos,usuando para ello una gran cantidad de algoritmos.

tipos de aprenDizaje

Aprendizaje Supervisado

En los algoritmos de aprendizaje supervisado se genera un modelo predictivo, basado en datos de entrada y salida. Debemos tener un conjunto de datos previamente etiquetado y clasificado. Con este grupo de datos que llamamos datos de entrenamiento, se realiza el ajuste al modelo inicial planteado.

APrendizaje no supervisado

Los algoritmos de aprendizaje no supervisado trabajan de forma muy similar a los supervisados, con la diferencia de que éstos sólo ajustan su modelo predictivo tomando en cuenta los datos de entrada, sin importar los de salida. Es decir, a diferencia del supervisado, los datos de entrada no están clasificados ni etiquetados, y no son necesarias estas características para entrenar el modelo.

aprendizaje reforzado

Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo definen modelos y funciones enfocadas en maximizar una medida de “recompensas”, basados en “acciones” y al entorno en el que el agente inteligente trabajará. es un modelo acción-recompensa, que busca que el algoritmo se ajuste a la mejor “recompensa” dada por el entorno, y sus acciones por tomar están sujetas a estas recompensas.

TIPOS de modelos DE MACHINE LEARNING segun SU APLICACION

REgresion

Los algoritmos de machine learning que estemos usando nos devolverán como resultado un valor numérico, dentro de un conjunto infinito de posibles resultados. Entres estos algoritmos nos encontramos los algoritmos de regresión lineal.

procesamiento de texto

Son algoritmos basados en Procesamiento de lenguaje natural, se utilizan para analisis de datos en la red, para analisis de sentimiento o chat bots.Estos algoritmos utilizan operaciones matemáticas para comprentender su estructura.

Grafico Business Analytics

clasificacion

En estos modelos los algoritmos nos devuelven una calse , entre un número limitado de clases, entendiendo como clase a una categoría arbitraria según el tipo de problemam entre los modelos de clasificación se encuentran los algoritmos de Randon Forest.

forecast

Estos modelos utilizan algoritmos de previsión de series temporales, entre los usos mas frecuentes se encuentran los relacionados con la previsión de la demanda, inventario o ventas. Y en ellos se realiza la estimación y prevision de uno o varios productos par un determinado período de tiempo.

big data analytics

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Portattil recortad

Big Data Analytics

Portattil recortad
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Los DATOS en el mundo en el año 2020. BIG DATA

Cada persona genera :

1 MB /sg
Informacion Nueva

Generaremos :

1 ZB
datos año 2020

Existirán

0 Bill
Smart Phone

El vehiculo automomo generará

1 TB/dia
Coche autonomo

PLATAFORMAS & TECNOLOGIAS BUSINESS ANALYTICS

Servicos de plataformas cloud y software procesamiento para Machine Learning  y Big Data

Spark

Es un sistema de computación para Big data basado en computación distribuida en memoria.

Hadoop

Es un framework opensource para almacenar y procesar grandes cantidades de datos, está formado por numerosas aplicacones que forman el ecosistema Hadoop.
Platforma analítica para Big Data tanto para procesamiento bacht, streaming y machine learning.

Databricks

Platforma analítica para Big Data tanto para procesamiento bacht, streaming y machine learning.
Es un framework sobre Apache Hadoop para bigdata.

Cloudera

Es un framework sobre Apache Hadoop para bigdata.

azure es la plataforma en la nube de microsoft para el almacenaje, procesamiento y aplicación de machine learning a sus datos.

azure nos pemite el pago por uso y nos ofrece la posiibbildad de un crecimiento escalar sin necesidad de acometer inversiones en infraestructura.

LENGUAJES & HERRAMIENTAS PARA MACHINE LEARNING

Lenguajes de programación , librerías y bibilotecas de Machine Learning .

Python

Lenguaje de programación de codigo interpretable muy utilizado en machine learnig.

Pandas

Paquete de programción en Python para el tratamiento de Dataframes en Ciencias de Datos

Matplotlit

Paquete de generación de graficos en Python para el tratamiento en Ciencias de Datos

Rstudio

Entorno de desarrollo integrado para el lenguaje de R

Apache Zeppelin

Cuaderno multifunción basado en web para el desarrollo de programas de ciencias de datos distribuidos.

Anaconda

Plataforma abierta de programación muy utilizada en la ciencia de datos.

R

Lenguje de de programción con un enfoque estadistico utilizado en machine learning.

H2O.Ai

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Vivamus ultrices ligula est, at mattis orci varius quis. Nullam non erat neque.

Phopet

Prophet

Algoritmo desarrollado por Facebook para el tratamiento de series temporales muy utilizado en Forecast.

Tensor Flow

Biblitoreca de algoritmos para Machine Learning desarrolado por Google.

Keras

Biblioteca de redes neuronales programada en Python utilizada en Machine Learning.

Scikits Learn

Bibilioteca de aprendizaje automatico desarrollada en el lenguaje Python

transforma el potencial de tus DAtos en insights

Aplicamos la analItica avanzada a tu negocio

Desde DATASIGHT contribuimos a la mejora operativa, a partir de la analitica avanzada. Ayudamos a las organizaciones aplicando las últimas técnicas de Business Analytics para incorporarlo en sus procesos operativos y contribuir a la toma de decisiones. Para ello utilizamos técnicas y herramienta de  Machine Learning, que a partir de los datos que nos permite extraer, reconoccer patrones y tendencias para comprender lo que nos dicen los dato,usuando para ello una gran cantidad de algoritmos.

Business analytics en acción!

Soluciones de Business Analytics

PREVISION DE LA DEMANDA

Prevision de la Demanda

Aplicando algorimos de manchine learning a partir de las series temporlaes podemos aplicar modelos que nos permirán predecir las ventas, demanda, ect.

CLUSTERING DE CLIENTES

Segmentacion de Clientes

Mediante la aplicación de algorimos de clustering nos permiten analizar una gran cantidad de variables , que nos ayudará a encontrar agrupaciones se homogeneas de clientes.

Fuga de Clientes 2

FUGA DE CLIENTES

Fidelización de Clientes

A partir de técnicas de segmentación , principalmente con métodos de clustering podemos identificar patrones en los clienes que nos anticipen la fuga de un cliente.

ANALISIS REDES SOCIALES

Seguimiento en RRSS

Mediante algoritmos de PLN, se realiza un seguimiento del impacto en redes sociales de una marca, usuario u organización. Pudiedonse realizar un analisis mediante técnicas de analisis de sentimiento.

CHAT BOT

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Desarrollo de Chat Bot

Los chatbots están programados para interpretar el contexto de la conversación y responder a nuestras preguntas gracias a determinadas herramientas de Inteligencia Artificial como PNL y NLU.

PEOPLE ANALITYCS

Retencion del Talento

La aplicación de People Analytics ayudan al departamento de RR.HH en la difícil tarea de cuantificar y valorar numerosas métricas relacionadas con el rendimiento laboral y tomar acciones para la retención del talento.

SISTEMAS DE RECOMENDACION

Recomendadores de Producto

Los sistemas de recomendación, son algoritmos que intentan predecir los productos o servicios que querrá adquirir un usuario en particular. Para de esa forma personalizan al máximo la oferta a nuestros clientes.

webscrapping 2

WEB SCRAPPING

Web Scrapping

El web scraping es una de las técnicas más poderosas que se utilizan para recopilar grandes cantidades de datos de Internet, para que Las empresas puedan obtener datos necearios para utilizarlos en negocio.

MODELOS DE PRICING

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Optimización de Precio

Mediante machine learning a multiples variables se busca la optimiz hacer competitiva su oferta comercial, va a incidir directamente en los beneficios de la compañía, a través del incremento o reducción del margen.

OPTIMIZACION DE INVENTARIOS

Optimizacion Inventarios

A través de la implantación de modelos predictivos en gestión de inventario conseguiremos mejoras significativas en la estructura de costes y a la optimización del propio inventario.

PROSPECCIÓN COMERCIAL

Prospección Comercial

A traves de machine learnig se puede realizar un analisis y contextualización de una gran cantidad información de caracter abierto que se va a poner a disposición de la red comercial, ahorrando mucho tiempo y recursos.

SIMULACION WHAT IF

Simulacion de escenarios

Nos permitirá simular distintos escenarios, a thipotesis de variables de negocio, gracias al machine learning estas simulaciones se realizarán de forma muy rápida y nos permitirá comparar mcuhos escenarios.

Mantenimiento2

MANTENIMIENTO PREDICTIVO

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Optimización del Mantenimiento

a aplicación de técnicas de Analítica Avnazada nos ayudará a decidir en qué momento óptimo se ha de realizar cada intervención.

CUSTOMER ESPERIENCE

Medir su experiencia

A través de machine learning no sólo podemos medir la experiencia del usurio sino que podemos contribuir a mejorar dicha experiencia anticipándonos a sus necesidades.

OPTIMIZACIÓN RUTAS DISTRIBUCION

Incorporar las Predicciones

Aplicación de modelos de Machine Learning para optimizar las rutas de transporte para maximizar Kpis como entrega de pedidos a tiempo y reducir los costes de distribución,incorporando las predicciones de los modelos.

REAL TIME ANALYTICS

Datos en tiempo real

Las nuevas tencnologías nos pemiten en integrar nuestros modelos analiticos o de visualización datos en tiempo real, automatizando los procesos de ingesta y tratamiento de los mismos.

DE Los datos A LOS INSIGHTS

Business analytics en acción!

Hay un munDo donde los datos crean valor para su empresa. datasight te ayuda a que esto suceda

Datasight diseña y desarrolla soluciones  de Business Analytics  personalizadas desde cero, para a partir de los problemas del negocio y mediantes técnicas de machine learning crear modelos que perminta dar respuesta a esas preguntas de negocio.  Te ayudamos a extraer valor de los datos para poder abordar los retos y  desafíos presentes y futuros  del mercado.

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Es sencillo, contacta con nosotros