Data & AI

La empresa inteligente controla, analiza y aprovecha los datos

Data & AI: Experimenta los beneficios de la inteligencia empresarial

Data

Data se refiere a cualquier tipo de información que se pueda recopilar, almacenar y analizar. Esto puede incluir datos estructurados (como números en una hoja de cálculo) o datos no estructurados (como texto, imágenes y videos). El objetivo de recopilar y analizar datos es extraer conocimientos y conocimientos que se puedan utilizar para informar la toma de decisiones, optimizar procesos y mejorar resultados.

ΑΙ

AI se refiere a un conjunto de tecnologías que permiten a las máquinas realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción, el razonamiento y la toma de decisiones. Juntos, Data & Al se pueden utilizar para resolver una amplia gama de problemas, desde predecir el comportamiento del cliente hasta optimizar las cadenas de suministro.

Al aprovechar los datos y la AI, las empresas pueden obtener información valiosa sobre sus clientes, competidores y mercados Esto incluye identificar preferencias, tendencias y comportamientos de los clientes, así como predecir la demanda futura y desarrollar campañas de marketing enfocadas. Estas ideas pueden ayudar a las empresas a adaptar su oferta y mejorar la satisfacción del cliente, lo que lleva a un aumento de las ventas y los ingresos.

Optimizar sus procesos

Reducir Costos

Mejorar la eficiencia

Nuestra pasión es ayudar a nuestros clientes a aprovechar al máximo el potencial de los datos y la inteligencia artificial para transformar sus empresas e impulsar la innovación por lo que ofrecemos estos beneficios

Mejora en la Toma de Decisiones

Mejora en la Eficiencia

Personalización de las soluciones

Ahorro de Costos

Ventaja Competitiva

Mejora de la Experiencia del Cliente

Mitigación de Riesgos

Escalabilidad

Interactúe con el ecosistema y aprenda más sobre nuestras soluciones

Business Solutions

Inteligencia Artificial

Visión computacional

Es una aplicación del Deep Learning que permite entrenar a las máquinas para encontrar, identificar y extraer información de objetos en una imagen y facilitar el procesamiento masivo de datos en este formato y la toma de decisiones.

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Procesamiento de Lenguaje Natural

Parte de la Inteligencia Artificial que se encarga de dotar a las máquinas de la capacidad de entender el lenguaje humano y replicarlo para tener interacciones robot – humano – robot.

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Decision optimization

Consiste en la utilización de modelos matemáticos y técnicas de Inteligencia Artificial para ayudar a las empresas a tomar decisiones que involucran múltiples variables de decisión y mucha incertidumbre.

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Reconocimiento de patrones

Pretende aprovechar la información que se genera de los clientes, tanto demográfica como transaccional, para lograr predecir su comportamiento e identificar el mejor momento para realizar una oferta, una acción, enviar un mensaje o tener un contacto con el cliente, para hacer más rentable su permanencia en el portafolio, así como para mejorar la percepción del servicio al cliente.

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Cognitive automation

Es el aprovechamiento de múltiples aplicativos y tecnologías de la Inteligencia Artificial, como Machine Learning y Procesamiento del Lenguaje Natural, para automatizar procesos completos de negocio que normalmente serían atendidos por humanos. Decision Optimization: Consiste en la utilización de modelos matemáticos y técnicas de Inteligencia Artificial para ayudar a las empresas a tomar decisiones que involucran múltiples variables de decisión y mucha incertidumbre.

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Machine Learning

Predicción

Por medio del Machine Learning podemos analizar y correlacionar grandes cantidades de datos para predecir comportamientos y eventos futuros con un determinado grado de certeza. Modelos de predicción bien afinados permiten vislumbrar escenarios que difícilmente pueden ser obtenidos con otras técnicas de análisis de datos.

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Principal Component Analysis

Principal Component Analysis o Análisis de Componentes Principales. Pertenece al denominado “aprendizaje no supervisado” y busca la forma de simplificar la extracción de muestras de datos con muchas variables o dimensiones, priorizando las variables que se convierten en mejores predictores de un evento específico.

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Clustering

Consiste en utilizar algoritmos de Machine Learning para agrupar datos por similitud para tener visualización de entidades, clientes u objetos con características similares entre sí.

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Regresión

Es la forma de Machine Learning más sencilla que existe y corresponde a un algoritmo que busca encontrar una tendencia en un grupo de datos. Con los métodos de regresión se busca encontrar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Suele representarse gráficamente por medio de una recta que agrupa o corta a la mayor cantidad de datos dependientes.

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Association Analysis

Es un análisis basado en reglas que permite encontrar relaciones en la información contenida en grandes bases de datos. Usualmente utilizado en market basket analysis y otro tipo de iniciativas que pretenden encontrar la relación entre dos productos para predecir o determinar la priorización del siguiente producto a colocar.

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Clasificación

Es una tarea que ejecutan los algoritmos de Machine Learning para asignar una “etiqueta” a una dato para un problema dado. Por ejemplo, determinar si un correo electrónico es spam o no lo es, es una forma de clasificación.

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Deep Learning

Es un subcomponente del Machine Learning que permite a las máquinas aprender y entrenarse a ellas mismas con nula o mínima supervisión y haciendo uso de las denominadas redes neuronales, que buscan emular la forma en que el cerebro humano hace sinapsis para permitirnos asimilar información sobre temas desconocidos.

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Análisis de Datos

Virtualización de datos

Es una tecnología que permite combinar información procedente de muchas fuentes, para transformarla en una única fuente virtual de datos, a la que se puede acceder en tiempo real desde diferentes aplicaciones y sistemas. Se trata de una capa lógica que integra todos los datos de la empresa repartidos entre sistemas heterogéneos, gestiona los datos unificados para una seguridad y gobernanza centralizadas y, finalmente, los entrega a los usuarios en tiempo real.

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Financial Performance

Las soluciones de Gestión del Rendimiento Financiero (Financial Performance Management) ayudan a las empresas de todos los tamaños a automatizar y transformar los procesos de planificación, informes y análisis. Las soluciones de GBM lo ayudan a anticipar las brechas de rendimiento, analizar la causa raíz, evaluar alternativas y permitir una toma de decisiones y una ejecución más efectiva.

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Métricas

Indicador Clave de Desempeño, Medidor de Desempeño o KPI (Key Process Indicator). Hace referencia a una serie de métricas que se utilizan para sintetizar la información sobre la eficacia y productividad de las acciones que se lleven a cabo en un negocio, con el fin de poder tomar decisiones y determinar aquellas que han sido más efectivas.

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Integración

Es la combinación de procesos técnicos y de negocio que se utilizan para reunir información de diferentes fuentes para convertirla en datos valiosos para el negocio.

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Modelos predictivos

Corresponde al uso de algoritmos, modelos estadísticos y matemáticos, para la predicción de eventos que son de interés para la operación de una empresa. Algunos ejemplos son: predicción de fraude, predicción de morosidad, detección de anomalías y predicción de churn, entre otros.

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Reportes

Representaciones gráficas y/o tablas que permiten a empleados y administradores comprender rápidamente lo que sucede en el negocio.

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Data Science

Se trata de utilizar sus datos, para generar modelos predictivos que permitan impactar sus indicadores de negocio, facilitando la toma de decisiones en diferentes niveles de la organización.

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Data Visualization

Es una representación gráfica de las principales métricas o KPIs que intervienen en la consecución de los objetivos de una estrategia previamente definida. Reúne, en una sola vista, diferentes métricas o reportes que nos permite visualizar los problemas y favorecer la toma de decisiones.

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Gestión de Datos

Gestión Documental (ECM)

Enterprise Content Manager es una estrategia top para manejar la captura, almacenamiento, seguridad, control de versiones, recuperación, auditoría, distribución, conservación y disposición del contenido centrado en el cliente.

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Bases de Datos

Entidades físicas o virtuales que almacenan datos en un contexto y estructura homologada, para su posterior uso y explotación.

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Extracción Inteligente

Consiste en poder extraer información relevante de un gran volumen de documentos, de forma totalmente automatizada, eficiente e inmediata, sin necesidad de la intervención de un ser humano, haciendo que los procesos de lectura, análisis y transcripción de documentos sean mucho menos engorrosos.

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Gestión de casosEs el trabajo requerido para procesar datos, procedimientos, contenido y documentación que se encuentran relacionados a un caso de atención o gestión de un cliente, aplicable a múltiples procesos de negocio o industrias.
Un caso puede ir desde una investigación que debe ser realizada, una solicitud de un servicio o un incidente que debe ser resuelto. La trazabilidad, asignación de responsables y movimiento continuo es lo que garantiza que la gestión de casos sea exitosa.

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Big Data

Consiste en poder extraer información relevante de un gran volumen de documentos, de forma totalmente automatizada, eficiente e inmediata, sin necesidad de la intervención de un ser humano, haciendo que los procesos de lectura, análisis y transcripción de documentos sean mucho menos engorrosos.

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Virtualización de datos

Es una tecnología que permite combinar información procedente de muchas fuentes, para transformarla en una única fuente virtual de datos, a la que se puede acceder en tiempo real desde diferentes aplicaciones y sistemas. Se trata de una capa lógica que integra todos los datos de la empresa repartidos entre sistemas heterogéneos, gestiona los datos unificados para una seguridad y gobernanza centralizadas y, finalmente, los entrega a los usuarios en tiempo real.

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Gobierno de Datos
Calidad de datos:

Es la cualidad de un conjunto de información recogida en una base de datos, un sistema de información o un data warehouse que reúne entre sus atributos la exactitud, completitud, integridad, actualización, coherencia, relevancia, accesibilidad y confiabilidad necesarias para resultar útiles en un escenario de análisis y facilitar hallazgos para el negocio.

Ciclo de vida:

Administración de las políticas que va a tener el dato desde que entra a una base de datos hasta que lo borramos.

Glosario

Administrar y compartir un vocabulario empresarial y un sistema de clasificación.

Seguridad

La seguridad de la información es el conjunto de medidas preventivas y reactivas de las organizaciones y sistemas tecnológicos que permiten resguardar y proteger la información buscando mantener la confidencialidad, la disponibilidad e integridad de datos.

Datos Maestros

La gestión de datos maestros es un método completo para definir y manejar los datos críticos de una organización. Proporciona una vista única y conficable de los datos a lo largo de la empresa, acceso de autoservicio ágil, exploración basada en gráficos analíticos y gobierno.

Privacidad

Establecer las políticas para regular el modo en que su organización recopila y gestiona los datos, con el objetivo de reducir el riesgo y garantizar el cumplimiento de los objetivos de privacidad. Proteja los datos confidenciales que no son de producción, utilizando diversas técnicas de enmascaramiento en bases.

Arquitectura de información
Es la disciplina que prepara y aliviana el viaje hacia la inteligencia artificial. Este viaje comienza acelerando la capacidad de recopilar y organizar todos los datos para que puedan ser recuperables, localizables y accesibles. Identifica los elementos que contienen la información para facilitar su localización y mejorar así su utilidad y aprovechamiento por parte de los usuarios.

En general, estos productos y servicios ayudan a las empresas a desbloquear todo el potencial de sus inversiones en datos e IA, mejorando la eficiencia, aumentando los ingresos y manteniéndose por delante de la competencia.

Descubra la solución adecuada para usted

Haga el siguiente recorrido por objetivos de negocio que lo llevarán a las soluciones que mejor se ajustan a su estrategia de innovación. Al finalizar, encontrará una serie de soluciones que se adaptan a sus respuestas.

*Puede volver atrás en cualquier momento para responder de maneras distintas y obtener diferentes resultados.

Capacitaciones Inteligencia Artificial

Auto IA

Cree y entrene rápidamente modelos predictivos de alta calidad. Simplifique la gestión del ciclo de vida de IA.

Para cumplir la promesa de la inteligencia artificial, las organizaciones deben hacer frente a las carencias de habilidades, el despliegue y los procesos de gobierno. En concreto, las empresas están buscando una alternativa en la que los científicos de datos puedan acelerar el tiempo de semanas y meses a minutos y horas. Necesitan un entorno de ciencia de datos e IA multimodal, en el cual los especialistas de analítica y datos colaboren con otros expertos y optimicen el rendimiento de los modelos de extremo a extremo.

Watson Machine Learning

Acelere su carga de trabajo de deep learning. Acelere la generación de valor con la inferencia y el entrenamiento de modelos de IA.

Siempre se ha requerido una alta potencia computacional para procesar las redes neuronales debido al número de capas y a los volúmenes de datos para entrenar las redes. Además, las empresas están teniendo dificultades a la hora de mostrar los resultados de experimentos de deep learning implementados en silos.

Watson Assistant

Aprenda a construir diálogos fluidos y sin escribir líneas de código por medio de entendimiento de lenguaje natural.

IBM Watson Assistant utiliza inteligencia artificial que comprende a los clientes en contexto para proporcionar respuestas rápidas, consistentes y precisas en cualquier aplicación, dispositivo o canal. Elimine la frustración de los largos tiempos de espera, las búsquedas tediosas y los chatbots poco cooperadores con el líder en IA más confiable.

Web Scraping

El web scraping implica el uso de un programa o algoritmo para extraer y procesar grandes cantidades de datos de la web.

Esto le permite buscar y recopilar datos cuando no hay una forma directa de descargarlos. El Web Scraping, usando Python, le permite extraer los datos en una forma útil que se puede importar. En este tutorial, aprenderá a extraer datos de la web mediante

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