Proyectos de inteligencia artificial y ciencia de datos
Juntos desarrollamos y probamos casos de uso adecuados para obtener al final un prototipo con datos reales. A continuación, industrializamos sus casos de uso para convertirlos en productos centrados en la escalabilidad y la generación de valor añadido real.
Diseñar e implantar casos de uso
Las posibilidades de aplicación de la ciencia de datos y la inteligencia artificial son diversas y abarcan desde el análisis de datos y los sistemas de recomendación hasta nuevos modelos de negocio. Desarrollamos los sistemas que necesita y le ayudamos a integrarlos en su infraestructura actual y a seguir desarrollándolos continuamente.
¿Ya tiene ideas sobre cómo quiere utilizar la IA o aún necesita apoyo? Estaremos encantados de acompañarle en su viaje por los datos.
Para generar un valor añadido sostenible y coherente a partir de los datos, los casos de uso de datos deben ampliarse e industrializarse con éxito. Por este motivo, la demanda de conocimientos de ingeniería de datos ha aumentado considerablemente en los últimos años. Las empresas líderes ya han demostrado por sí mismas los beneficios del (big) data, la analítica y la IA en numerosas PdC (pruebas de concepto). Ahora se enfrentan al gran reto de poner en práctica la difusión, ampliación e industrialización de estos casos de uso de datos.
Medimos nuestro éxito conjunto por el valor añadido real que conseguimos al final. A partir de la experiencia de más de 1.000 proyectos con más de 100 clientes, hemos desarrollado nuestros Servicios de Ingeniería de Datos como un proceso holístico y un modelo organizativo para la industrialización de casos de uso de datos. Nuestros experimentados ingenieros de datos, arquitectos de datos e ingenieros de IA le apoyan en la implementación.
Proyectos de datos ejecutados
Casos de uso identificados
Expertos en IA y datos
Años de experiencia
Casos de uso de la ciencia de datos
Seguros Automoción Logística Energía Comercio y comercio electrónico
No se encontraron resultados
La página solicitada no pudo encontrarse. Trate de perfeccionar su búsqueda o utilice la navegación para localizar la entrada.
¿cómo es un proyecto con [at]?
Situación inicial
Procedimiento del proyecto
Nuestro objetivo es probar los casos de uso lo antes posible. Para ello, primero creamos un concepto de caso de uso: generamos hipótesis para el caso de uso y comprobamos los datos necesarios. En la exploración posterior, llevamos a cabo una prueba de concepto y construimos un entorno de prueba con sus datos. Esto nos permite evaluar rápidamente si el caso de uso puede aplicarse en la realidad o no. Tras una exploración satisfactoria, programamos el primer prototipo. Esta es la versión α de su aplicación de análisis o big data, por así decirlo.
Seguir leyendo
Una vez probado, el caso de uso se industrializa y se convierte en un producto acabado. El objetivo principal es la ampliación y la generación sostenible de valor añadido, por lo que el usuario también es el centro de atención. En primer lugar, creamos un plan de ampliación con priorización de mercados, funciones y marcas. A continuación, basándonos en el concepto de escalado, pasamos a la siguiente fase de expansión del piloto y convertimos el prototipo en un Producto Mínimo Viable (PMV), la versión ß de su analítica o servicio. Grandes datos aplicación. Mediante pruebas continuas en el proceso de desarrollo, convertimos esta versión ß en un producto de datos comercializable. DevOps se utiliza para fusionar el desarrollo posterior y el funcionamiento del producto de datos.
Métodos utilizados
Taller sobre casos prácticos
Exploración de casos de uso
Hackathon
Creación de prototipos
Taller sobre casos prácticos
¿Tiene un caso de uso y quiere averiguar cómo puede proceder ahora para desarrollar la IA? Tras una presentación del statu quo del caso de uso actual, utilizamos una sesión de pensamiento de diseño para desarrollar hipótesis en el ciencia de datos contexto. A continuación, se validan y comprueban los datos necesarios para garantizar la viabilidad del presente caso de uso. Por último, desarrollamos un concepto analítico para el caso de uso.
Referencias
Por qué realizar proyectos de Ciencia de Datos con nosotros
Líder en IA y Big Data
Hemos sido reconocidos como #1 creadores de valor en aprendizaje automático (Machine Learning) por CRISP Research y como líder en Big Data en Alemania por Experton.
Conocimientos específicos del sector
Hemos completado más de 1.000 proyectos de IA y Ciencia de Datos en más de 15 industrias diferentes.
Consultoría independiente de la tecnología
Encontramos la tecnología adecuada para nuestros clientes en función de sus necesidades y les apoyamos en la implantación.
Ingeniería de datos y proyectos de IA con [en]
Junto con sus colegas del departamento especializado, TI y, si está disponible, Data Science, desarrollamos algoritmos de ML (Machine Learning) e IA (Inteligencia Artificial). Para ello, la brújula de datos nos proporciona una orientación fiable en la jungla de datos. Al igual que un ser humano, una máquina también aprende en un proceso iterativo y ágil. También utilizamos este principio en nuestro propio proceso de desarrollo. Con nuestro enfoque ágil, podemos identificar y eliminar problemas a tiempo, aprender de la experiencia y mejorar el Algoritmos optimizar continuamente. Nuestro modelo de entrega de ciencia de datos es el enfoque probado para implementar algoritmos de aprendizaje automático de forma rápida y eficaz. Una rápida prueba de valor (PoV) suele ser la clave del éxito.
Más información
Consideramos que la difusión, ampliación e industrialización de los casos de uso de datos es el mayor reto del desarrollo de la IA en estos momentos. Cuando los prototipos de datos deben trasladarse del laboratorio a la organización actual, suele producirse desilusión. El prototipo no encaja en el panorama del sistema actual, los procesos y la gobernanza no están claros, no se alcanza la velocidad de información requerida y los costes de las licencias aumentan inesperadamente.
Por ello, le apoyamos en la cuestión de cómo puede garantizar el funcionamiento del producto de datos de forma rentable en su empresa y analizar de antemano los riesgos que podrían hacer fracasar la implantación.
En unas pocas semanas, planificamos paso a paso la ampliación e industrialización del prototipo. En el proceso, realizamos numerosas entrevistas con las partes interesadas para planificar la forma más rápida posible de escalar. El análisis de las condiciones marco técnicas, así como la adaptación de la tecnología a los estándares de la empresa o a soluciones en la nube son estándares de nuestros servicios de ingeniería de datos. Si el prototipo tiene éxito, pasamos a la siguiente fase de ampliación basada en el concepto de escalado. La solidez de la aplicación prototipo se pone ahora a prueba con otros usuarios.
En la fase piloto se añadirán otras funcionalidades y conjuntos de datos más amplios. De este modo, se obtienen rápidamente resultados de pruebas en situaciones reales. Mediante pruebas exhaustivas y la supervisión continua de los componentes individuales del sistema para la resolución de problemas, desarrollamos el piloto hasta convertirlo en un producto operativo.
PREGUNTAS FRECUENTES
Vacío
en blanco
¿Cómo se procede en un proyecto clásico de ciencia de datos?
En primer lugar, adquirimos conocimientos sobre su problema (dominio y proceso), datos y espacio de soluciones (método y tecnología). A continuación se crea un concepto analítico que incluye una estrategia de evaluación. En el segundo paso, se aplica el concepto y se evalúan los resultados. En el mejor de los casos, creamos un prototipo utilizable para poder reunir experiencia práctica y preparar el piloto.
¿Tiene [at] experiencia en inteligencia empresarial?
¡Claro que sí! Después de [Brújula Las dos primeras áreas de competencia, "Procesos empresariales" e "Inteligencia de datos", son una parte importante de nuestro ADN. Además, utilizamos un Gremio de Visualización de Datos, que se ocupa de la presentación óptima de datos e información.
¿En qué sectores ha ejecutado ya proyectos?
Hasta la fecha hemos ejecutado con éxito más de 1.000 proyectos en una amplia gama de sectores. Entre ellos, finanzas, seguros, automoción, comercio minorista, energía y comunicación.
¿En qué sectores aporta [at] conocimientos de dominio?
Aportamos un profundo conocimiento del sector gracias a muchos años de experiencia en proyectos en los siguientes sectores:
- Automoción
- Energía y servicios públicos
- Finanzas y seguros
- Transporte y logística
- Venta al por menor
- Consumo y bienes de equipo
Además, hemos ejecutado con éxito proyectos en otros 15 sectores.
¿Cómo garantiza [at] la transferencia de conocimientos a los nuevos colegas y empleados del cliente durante el proyecto en curso?
En nuestros proyectos trabajamos según procedimientos ágiles. Esto garantiza un alto grado de comunicación, transparencia y, por tanto, transferencia de conocimientos entre los participantes y también a los nuevos expertos que se incorporan al proyecto.
¿Ha implantado ya completamente el viaje de datos en un proyecto?
Conocimientos de datos e IA
Creación conjunta de valor añadido a partir de los datos y la IA