Nuestra meta es agregar valor a los datos y entregar resultados que, sin la utilización de herramientas multidisciplinarias, no serían posibles de obtener. Construimos modelos que se insertan fácilmente a las plataformas y dinámicas de cada empresa, integrando las necesidades específicas de cada cliente y permitiéndoles optimizar sus ventas, gestión y calidad de sus servicios.
Para esto, utilizamos métodos científicos, algoritmos, estadísticas, Machine Learning, regresiones lineales, Random Forest, entre otras, para extraer conocimientos a partir de cualquier tipo de datos.
Exploración de datos
Extraemos información de un conjunto de datos y los transformamos en una estructura comprensible. En este proceso inicial intentamos descubrir patrones para ganar conocimientos más profundos a través de la exploración visual y utilizando los métodos de Inteligencia Artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos.
Calidad de los datos
El desafío de trabajar con grandes volúmenes de datos es la dificultad para asegurarse de que éstos sean de buena calidad. Frecuentemente se esconden errores en las bases de datos como resultado de registros manuales, inconsistencias o información dudosa. Por esto, resulta necesario unificar el formato de las bases para poder comparar y procesar la información con el objetivo de generar conocimientos.
Decision intelligence
Para tomar decisiones más eficientes y conseguir resultados que hagan crecer a las empresas de todo rubro, resulta crucial contar con la mayor cantidad de datos procesados y mejorados. Sin embargo, nuestro mundo es cada vez más dinámico y complejo, tenemos mucha más información y el volumen o la velocidad en que nos llega esta data no nos permite procesarla con herramientas tradicionales. La combinación de múltiples sistemas y disciplinas de la Inteligencia Artificial y el análisis de estructuras causales pueden ayudar a identificar la mejor acción para obtener un resultado certero, oportuno y beneficioso.
Reporting / Visualización de datos
Una correcta visualización de datos tiene el poder de cambiar nuestra forma de pensar y entender cualquier tipo de data. Por eso, lo más importante para nosotros es que las visualizaciones de los datos sean limpias y de fácil comprensión. Con sistemas de programación como Python transformamos las tablas con miles de celdas en gráficos, mapas interactivos, timelines, entre otros, para facilitar su uso y acceso a todos los tomadores de decisiones.
Conceptos claves
Datos
Valiosos para conocer al cliente e influir en su comportamiento.
Desordenados
No estandarizados
Baja calidad
Distintos niveles de granularidad
Big Data
Mix de data estructurada, semi-estructurada y desestructurada.
Volumen
Variedad
Velocidad
Veracidad
Data Scientist
Sabe mucho más de ingeniería de software que un estadístico.
Y más de estadística que un ingeniero de software.
Machine Learning
Inteligencia Artificial
Deep Learning
Generar Valor
Generar valor significativo para la organización.
Optimización
Ahorro de recursos
Predicciones de comportamiento
Revisa el último estudio de Data Science
Chile: Datos de una transformación social 2002-2017
Chile ha cambiado y experimentado importantes transformaciones, sobre todo, a nivel demográfico, tanto en la población como en las ciudades. Los chilenos son más viejos y educados, y la emigración ha aumentado significativamente. Por otro lado, existen algunos eventos en Chile que han marcado las últimas dos décadas: la llegada de Tunick (2002), el movimiento estudiantil y el movimiento feminista, el terremoto del 2010, las protestas contras las AFP’s y también los éxitos del equipo de futbol en la Copa América 2015. Estos hitos reflejan a un chileno más empoderado y exigente. Los jóvenes no solo esperan eficiencia, sino que igualdad, justicia para las mujeres y otras minorías. Estos cambios son claves para entender al cliente de ahora, el futuro, al ciudadano y a las empresas.
