Análisis de clientes
| Análisis & Data Delivery |
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Analizar y distribuir datos a tiempo, masivamente, entornos multicanal y sin errores es una tarea compleja que impacta la forma en que fluye la información en la organización y sobre los resultados del negocio Extracción de conocimiento oculto en grandes volúmenes de datos en brutoLa ventaja competitiva requiere de habilidades que se construyen a través del conocimiento que proviene de los datos. El proceso de extracción de conocimiento a partir de los datos se llamada minería de datos o data mining. Las tareas típicas de minería de datos incluyen:
El crecimiento exponencial de los datos, la naturaleza diversa de los datos y la complejidad del análisis de datos hacen de estas actividades un verdadero desafío. La minería de datos proporciona herramientas para el aprendizaje automático a partir de datos históricos y el desarrollo de modelos para predecir resultados futuros. Las mejores herramientas de software de minería de datos ofrecen una variedad de aprendizaje de máquina algoritmos para la modelización, tales como la regresión, de redes neuronales, árboles de decisión, la Red bayesiana, CHAID, de apoyo Vector Machine, y Random forestal, por nombrar unos pocos. Sin embargo, la minería de datos requiere mucho más que unos algoritmos. La minería de datos, requiere tratamiento previo de los datos, la integración de datos de diferentes fuentes, la normalización, limpieza y deduplicación de datos, y la realización de análisis exploratorios. Los resultados incluyen la aplicación del modelo en un entorno de producción y la generación de informes de resumen de los resultados de la análisis en una forma sencilla para los directivos. Necesidades de gestión e intercambio de información en aumento cada díaHoy día, muchas personas viven pendientes de un buen número de datos, resultando para las empresas un enorme esfuerzo añadido para servir dichas necesidades masivamente y con la calidad debida:
La cuestión es que estas necesidades se han convertido en uno de los más elementos diferenciadores entre empresas y que más valor añadido proporcionan a los consumidores y clientes en general. Un servicio común, por ejemplo el servicio de transporte de paquetería ligera entre empresas y particulares, puede ser un simple servicio de transportes, o puede convertirse en una experiencia única de gran valor para el consumidor si la empresa añade al servicio algunos elementos de información, por ejemplo, información en el móvil del receptor de la fecha y hora de salida del almacén de origen y tiempo estimado de recepción, aviso automático 1 hora antes de la entrega, aviso automático por cercanía al cliente, etc. Estos ejemplos de servicios de valor añadido que ya están implantados por algunas empresas, serán la base de los negocios de éxito en los próximos años. Las dificultades de gestionar la informaciónSin embargo, implantar este tipo de aplicaciones supone un gran reto para muchas empresas, pues se trata de manejar enormes volúmenes de información, procesarlos y entregarlos en un tiempo determinado. Establecer este estándar de valor añadido en el servicio es un proceso complejo. Además los retos son mayores ahora, dado que se trata de:
De nada vale obtener la información de posicionamiento de un autobús de transporte público simplemente con 5 minutos de retraso. Confíe sus proyectos intensivos en distribución de información a SigmaPoseemos gran experiencia en el desarrollo de aplicaciones orientadas al análisis de información, distribución y entrega de información, multicanal y en entornos con restricción de tiempo.
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