Previsiones financieras basadas en análisis de series temporales para una empresa energética

Previsiones financieras basadas en análisis de series temporales para una empresa energética

Previsiones financieras basadas en análisis de series temporales para una empresa energética

Experto: Michael Scharpf

Sector: Otros

Área: Finanzas y Controlling

Los análisis más avanzados de series temporales y las tecnologías de IA permiten al grupo energético hacer previsiones financieras más precisas y eficientes.

Nuestros estudios de casos sobre IA y ciencia de datos:
Experiencia de más de 1.600 proyectos de clientes

Optimización de la precisión de las previsiones y automatización de las previsiones de costes

En el pasado, un cliente se enfrentaba a la difícil tarea de optimizar significativamente la precisión de las previsiones de sus funciones corporativas de gestión empresarial. Esto era especialmente cierto para el área crítica de Fprevisión financiera. No sólo era importante mejorar la precisión, sino también la todo el proceso de previsión automatizar para la futura previsión de costes. Esta automatización debería proporcionar más tiempo y recursos para los análisis de la empresa.

Previsiones financieras automatizadas con un enfoque de aprendizaje profundo

Basándonos en nuestra experiencia en análisis de datos e inteligencia artificial, hemos desarrollado una solución individual: un Previsiones automatizadas. Esta innovadora solución consta de varios módulos integrados:

 

  • Preparación de datos: Mediante el uso de técnicas avanzadas de tratamiento de datos, se optimizaron los datos del cliente y se prepararon para el siguiente paso.
  • Formación de modelos de previsión: Utilizando más de 10 modelos diferentes, incluidos enfoques estadísticos clásicos así como métodos modernos de aprendizaje profundo, se llevó a cabo un análisis exhaustivo para seleccionar el método de previsión óptimo para el cliente.
  • Selección de modelos mediante módulo de clasificación: En este caso, un sistema de clasificación inteligente seleccionó el modelo que mejor se ajustaba a los requisitos y datos específicos del cliente.
  • Previsión de costesEste pipeline permitió realizar previsiones financieras mensuales y anuales.
  • Paneles de control fáciles de usarCuadros de mando intuitivos: se desarrollaron cuadros de mando intuitivos para mejorar la comunicación entre las partes interesadas técnicas y no técnicas. Estos cuadros de mando visualizaban tanto los datos previstos como los indicadores clave de rendimiento y eran accesibles tanto para el equipo empresarial como para el equipo de desarrollo.

Las previsiones objetivas y basadas en datos aumentan la eficacia empresarial

Nuestra solución optimizó el planteamiento del cliente en materia de previsión de costes. Mientras que antes las previsiones de costes controlables se basaban principalmente en estimaciones subjetivas de la dirección, nuestra previsiones basadas en datos ahora un verificación objetiva. Esto ha mejorado considerablemente la fiabilidad y precisión de las predicciones.

De hecho, la previsión financiera automatizada que desarrollamos para las funciones corporativas del cliente mostró un Mejora significativa de los estados financieros en comparación con sus métodos manuales anteriores. Además, la capacidad de mostrar visualmente los costes históricos proporcionó una base sólida para los debates internos y las decisiones estratégicas. Fue un poderoso ejemplo de cómo la ciencia de datos moderna y las tecnologías de IA pueden transformar las operaciones empresariales.

¿Siente curiosidad? Permítanos mostrarle lo que nos diferencia de otras empresas y cómo podemos ayudarle a alcanzar sus objetivos.

Su experto

Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Michael Scharpf

Gestor de cuentas clave | Alexander Thamm GmbH

Formación básica en visualización de datos para una empresa farmacéutica

Formación básica en visualización de datos para una empresa farmacéutica

Formación básica en visualización de datos para una empresa farmacéutica

Experto: Michael Scharpf

Sector: Otros

Área: Marketing y Ventas

Con nuestra formación básica personalizada en visualización de datos, proporcionamos a una empresa farmacéutica líder una visión clara.

Nuestros estudios de casos sobre IA y ciencia de datos:
Experiencia de más de 1.600 proyectos de clientes

La complejidad de los datos golpea a los responsables de la toma de decisiones

En un mundo cada vez más digitalizado, las empresas dependen cada vez más de un análisis de datos rápido, eficaz y claro. Un cliente acudió a nosotros con un reto claro: necesitaba cuadros de mando especializados para distintos grupos de usuarios. Esto era especialmente importante para su personal profesional y directivo, que a menudo se enfrentaba a la tarea de tomar decisiones a tiempo. Pero el evaluación de datos que requiere mucho tiempo y las largas cadenas de números inhibían el proceso.

Se trata de un problema común para muchas empresas. Enfrentadas a enormes cantidades de datos, buscan formas de Analizar los datos con eficacia y presentarlos de forma comprensible y específica para el grupo destinatario..

Nuestra formación: Fundamentos de la visualización de datos

Nuestra experiencia en análisis y visualización de datos nos ha permitido ofrecer al cliente un Formación innovadora en visualización de datos ofrecer. Nuestra recomendación se centró no sólo en el puro desarrollo de los cuadros de mando, sino también en la formación integral del personal. Esta formación incluía la enseñanza de enfoques modernos para el desarrollo de cuadros de mando y destacaba específicamente diez factores críticos a tener en cuenta a la hora de crearlos.

Pero hemos ido un paso más allá. Basándonos en las tendencias actuales del mercado y Buenas prácticasmostramos enfoques para cuadros de mando ágiles que permiten una experiencia de usuario flexible e interactiva. Mediante esta integración de práctica y teoría, nos aseguramos de que nuestro cliente no solo recibiera un producto, sino también los conocimientos necesarios para futuros proyectos.

Conocimientos profundos para otableros optimizados

Tras completar nuestro proyecto y la formación, vimos resultados impresionantes. Los informes que elaboramos seguían estrictamente las Normas actuales de visualización de datosqué Gran facilidad de uso y eficacia proporcionado.

Gracias a los enfoques que impartimos, encontramos una importante mayor aceptación de los cuadros de mando elaborados. Esto se reflejó no sólo en la satisfacción del personal profesional y directivo, sino también en la Aumento de la productividad de la empresa. Además, fue especialmente satisfactorio observar cómo todos los participantes profundizaron y aplicaron las directrices de visualización de datos en la parte práctica. Esto garantiza que nuestro cliente seguirá beneficiándose en el futuro de los conocimientos adquiridos y optimizará continuamente sus cuadros de mando.

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Su experto

Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Michael Scharpf

Gestor de cuentas clave | Alexander Thamm GmbH

Búsqueda optimizada de información para una editorial

Búsqueda optimizada de información para una editorial

Búsqueda optimizada de información para una editorial

Experto: Michael Scharpf

Sector: Otros

Área: Marketing y Ventas

Revolucione su búsqueda de información: descubra cómo hemos hecho posible una búsqueda rápida, precisa y eficaz de información relevante para una editorial de renombre mediante el uso de inteligencia artificial y tecnologías semánticas.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

En el pasado, uno de nuestros clientes, una editorial especializada en temas jurídicos, se enfrentaba al reto de proporcionar a sus clientes un acceso fácil y eficaz a la amplia gama de conocimientos e información de su heterogéneo panorama de datos. Esto resultó ser especialmente complejo, ya que a menudo los clientes desconocían que determinada información ya existía o tenían dificultades para buscarla específicamente. Las búsquedas tradicionales de información basadas en palabras clave resultaron inadecuadas en muchos casos, ya que a menudo devolvían resultados inexactos o irrelevantes. Esto afectaba a la experiencia del usuario y reducía la productividad del cliente.

[Solución]

Para afrontar este reto, desarrollamos un innovador sistema de gestión del conocimiento basado en tecnologías semánticas e inteligencia artificial. Esta tecnología permite a los clientes buscar información utilizando su propio lenguaje al reconocer e interpretar el uso del lenguaje natural de los usuarios. La solución desarrollada traduce esta entrada del usuario en consultas que pueden buscar en los datos disponibles. Combinando la ciencia de datos y la inteligencia artificial, hemos podido desarrollar una potente función de búsqueda que va mucho más allá de las posibilidades de las búsquedas de información tradicionales basadas en palabras clave.

[Resultado]

La implantación de este innovador sistema de gestión del conocimiento ha resultado ser un gran éxito. Ha mejorado drásticamente la pertinencia y precisión de los resultados de las búsquedas de información, lo que se ha traducido en búsquedas más rápidas y eficaces de información relevante. Al reducir los resultados inexactos e irrelevantes, los clientes han podido reducir considerablemente su trabajo manual y aumentar su productividad.

Nuestro enfoque holístico y la ejecución satisfactoria de este proyecto nos permitieron ofrecer a los usuarios una experiencia mejorada y maximizar el valor de su acceso al panorama de conocimientos de la editorial. Este caso demuestra nuestra capacidad para resolver problemas complejos y ofrecer soluciones innovadoras que respalden los objetivos empresariales de nuestros clientes y aumenten su eficiencia.

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Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Su experto

Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

Operacionalización de la gobernanza de datos para una empresa de ciencias de la vida

Operacionalización de la gobernanza de datos para una empresa de ciencias de la vida

Operacionalización de la gobernanza de datos para una empresa de ciencias de la vida

Experto: Michael Scharpf

Sector: Otros

Área: Marketing y Ventas

Mediante la implantación de operaciones estratégicas de gobernanza de datos, ayudamos a una empresa líder en ciencias de la vida a optimizar sus estructuras de datos globales y a realizar procesos empresariales más eficientes.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

n el pasado, trabajamos con una empresa internacional de ciencias de la vida que se enfrentaba a un inmenso reto. Con oficinas en todo el mundo, la empresa se enfrentaba a una gran complejidad de datos. Con datos procedentes de diferentes fuentes y en distintos formatos, a la empresa le resultaba difícil mantener una visión general coherente y completa. El reto clave era implantar una estructura unificada de gobernanza de datos que permitiera a la empresa garantizar la calidad, disponibilidad, integridad y seguridad de sus datos en todas las unidades de negocio.

[Solución]

Para superar este reto, nuestro equipo desarrolló una solución en dos fases. En la primera fase, tomamos los requisitos de la empresa y realizamos un estudio preliminar. El objetivo era comprender las estructuras y procesos de datos existentes y desarrollar una estrategia adecuada para las operaciones de gobierno de datos.

Durante la fase de diseño, definimos funciones y responsabilidades claras dentro de la gobernanza de datos para garantizar que los datos pudieran gestionarse y protegerse con eficacia. Este fue un paso fundamental, ya que permitió a la empresa asignar claramente las responsabilidades y garantizar que los datos se gestionaran de acuerdo con las políticas internas y externas.

Como parte de la fase de implantación, no sólo implantamos la estructura de gobierno de datos, sino que también creamos dominios individuales. Esto permitió a la empresa mantener el control sobre sus datos y garantizar su coherencia y fiabilidad, independientemente de la ubicación geográfica o la unidad de negocio de que se tratara.

[Resultado]

Como resultado de nuestra colaboración, el Grupo de Ciencias de la Vida pudo establecer una estructura eficaz de gobernanza de datos. Esto permitió mejorar los procesos empresariales al garantizar la calidad y coherencia de los datos en todas las unidades de negocio. Al mismo tiempo, se facilitó el cumplimiento de la normativa de protección de datos y se minimizó el riesgo de filtración de los mismos.

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Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Su experto

Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH

Evaluación de la madurez de MLOps en la industria química

Evaluación de la madurez de MLOps en la industria química

Evaluación de la madurez de MLOps en la industria química

Experto: Michael Scharpf

Sector: Otros

Sector: Producción

Aumente la madurez de sus MLOps en la industria química con nuestra Evaluación de Madurez de MLOps personalizada.

NUESTRA IA Y CIENCIA DE DATOS Casos prácticos:
EXPERIENCIA DE MÁS DE 2.000 PROYECTOS DE CLIENTES

[Desafío]

Evaluar las capacidades actuales de MLOps y crear una hoja de ruta para una infraestructura madura basada en los requisitos del cliente y las mejores prácticas en una empresa química alemana.

Nuestra empresa tuvo la emocionante oportunidad de llevar a cabo una evaluación de las capacidades actuales de MLOps en una renombrada empresa química alemana. La empresa ya había desarrollado varios productos basados en aprendizaje automático en diferentes pilas tecnológicas y en distintos entornos. Sin embargo, debido a un cambio de enfoque hacia las tareas de mantenimiento, se vieron obligados a dejar de desarrollar nuevos productos. El objetivo era crear una hoja de ruta para introducir una plataforma MLOps completa que cubriera las mejores prácticas de implementación y satisficiera las necesidades de la empresa.

[Solución]

Realización de entrevistas y talleres con desarrolladores, usuarios finales y otras partes interesadas para analizar las necesidades y los retos que plantea la actual infraestructura de MLOps.

Nuestro equipo realizó extensas entrevistas y talleres con las partes interesadas para comprender las necesidades y los retos asociados a la actual infraestructura de MLOps. Esto nos permitió definir un conjunto de directrices para construir una plataforma MLOps que tenga en cuenta las necesidades de los usuarios finales, la normativa empresarial y las mejores prácticas del sector.

También realizamos un análisis detallado de plataformas SaaS, proveedores de nube y soluciones de código abierto. Se tuvieron en cuenta más de 50 criterios para hacer una recomendación fundamentada. Esta recomendación constituyó la base del diseño de la arquitectura objetivo, que abarca todo el ciclo de vida del aprendizaje automático y ofrece un enfoque paso a paso para una rápida implantación operativa.

[Resultado]

Proporciona instrucciones para configurar las pruebas, la supervisión, el registro, la gestión de usuarios y los distintos entornos.

La cooperación con la empresa química alemana dio lugar a un resultado impresionante. Pudimos presentar a la empresa una hoja de ruta completa que hizo posible construir una infraestructura MLOps madura. Esto incluía instrucciones claras sobre cómo configurar las pruebas, la supervisión, el registro, la gestión de usuarios y los distintos entornos.

Gracias a nuestros exhaustivos análisis y recomendaciones, la empresa obtuvo una visión clara de las opciones disponibles y pudo tomar decisiones con conocimiento de causa. La arquitectura de objetivos y el enfoque paso a paso permitieron a la empresa avanzar en la implantación de forma eficiente y selectiva.

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Michael Scharpf - Gestor de grandes cuentas

Su experto

Michael Scharpf | Director de Grandes Cuentas | Alexander Thamm GmbH