Brújula de datos
Con nuestra brújula de datos le guiamos con seguridad por la jungla de datos. La brújula de datos [at] fue desarrollada por nosotros para el Aplicación selectiva de AI y proyectos de ciencia de datos. Porque sabemos que solo los que tienen orientación pueden abrir nuevos caminos.
La brújula de datos hace que los proyectos sean manejables
Los ámbitos de aplicación de los proyectos de IA y ciencia de datos son casi inagotables y tan ricos como los sectores en los que se utilizan.El análisis de datos proporciona información valiosa para la investigación y la ciencia, el desarrollo de productos, las ventas y la logística, la producción, los recursos humanos, la gestión, la banca y muchas otras divisiones corporativas e industrias individuales. Una de las constantes recurrentes de estos proyectos es identificar patrones y regularidades en los datos y desarrollar modelos que permitan hacer predicciones y constituyan la base de las decisiones.
Para estructurar todos estos aspectos diferentes, en [at] hemos desarrollado la brújula de datos. Sirve de orientación y el desarrollo orientado a objetivos de AI y proyectos de ciencia de datos. La brújula de datos es independiente de tecnologías o proveedores de software específicos y puede adaptarse individualmente a las soluciones informáticas existentes de nuestros clientes.La brújula de datos divide cada proyecto de ciencia de datos en cuatro etapas sucesivas:Procesos de negocio, Inteligencia de datos, Análisis predictivo y Visualización de insights. La brújula de datos representa la suma de nuestros muchos años de experiencia y más de 1.000 proyectos de IA y ciencia de datos implementados con éxito. Proyectos de ciencia de datosen diversos sectores.
1. procesos empresariales
Todo empieza cuando nuestros clientes acuden a nosotros con una pregunta o un problema más o menos concreto para el que buscan una solución. Juntos nos ocupamos de comprender esta cuestión de forma exhaustiva. Para ello, aclaramos y evaluamos todos los antecedentes, motivaciones e intereses asociados a la pregunta. Cuanto más exactamente especifiquemos una pregunta, mejor podrá responderse con la ayuda de los datos adecuados. Consideramos crucial para el éxito que todas las personas implicadas estén sentadas a la mesa desde el principio. Cuanto antes participen en el proceso todos los departamentos y responsables afectados, más fácil y eficaz será la aplicación.
En cuanto disponemos de la pregunta concreta, empezamos a planificar y aclarar las condiciones marco de un proyecto. Para ello, utilizamos el análisis de los procesos empresariales para investigar qué retos técnicos y analíticos hay que superar en el camino hacia la solución. La comprensión de la interacción de los procesos empresariales y el concepto de análisis constituyen la base.
2. inteligencia de datos
En la fase siguiente, traducimos la pregunta de orientación empresarial o técnica en una pregunta basada en datos. Se trata de determinar exactamente qué cifras, valores medidos y datos son relevantes. Puede que los datos ya estén disponibles o que primero haya que desarrollar conceptos para la recopilación de datos.
El verdadero reto es conseguir que datos muy diferentes sean comparables entre sí. Coloquialmente, podría decirse que los datos deben "hablar un lenguaje uniforme". Este aspecto de un proyecto de ciencia de datos puede ser enormemente intensivo en términos de tiempo y no pocas veces implica procesos manuales. Por eso, la inteligencia de datos es uno de los procesos cruciales sin los que no se pueden hacer afirmaciones fiables. La ciencia de datos requiere datos "buenos", es decir, pertinentes, estructurados y válidos.
3. análisis predictivo
En muchos casos, las empresas se enfrentan hoy en día a enormes cantidades de datos. Para evaluar estos Big Data, se utilizan o desarrollan internamente algoritmos especiales capaces de reconocer patrones y regularidades en grandes cantidades de datos. El análisis de datos históricos puede utilizarse, por ejemplo, para desarrollar modelos de predicción. En el proceso, se calculan las probabilidades según las cuales se producirá un determinado acontecimiento o escenario. De este modo, se pueden reconocer tendencias en una fase temprana y reaccionar ante ellas. Se hizo famosa la campaña electoral de Barack Obama, cuyo equipo de campaña analizó cantidades gigantescas de tuits de las redes sociales y ajustó su campaña en consecuencia. Con la ayuda del análisis predictivo, podemos evaluar preguntas e hipótesis concretas o buscar la siguiente pregunta (significativa) a la que apunten los patrones y regularidades ocultos en los datos.
4 Insights Visualización
Para el cerebro humano, los datos en forma de imágenes son mucho más rápidos y fáciles de procesar que interminables filas de números en forma de tabla. Por tanto, la visualización de datos no sólo es importante para las presentaciones, sino sobre todo para poder entender e interpretar la información. La visualización se convierte así en una parte esencial de cualquier análisis. Sobre todo porque la ciencia de datos no está dirigida exclusivamente a los expertos en TI, sino que también encuentra su campo de aplicación en la gestión y la dirección ejecutiva, los resultados deben presentarse de forma clara y comprensible. La usabilidad y el diseño de la información son la clave para que la ciencia de datos forme parte de la práctica empresarial cotidiana.
Conocimientos de datos e IA
Creación conjunta de valor añadido a partir de los datos y la IA