Modelamiento de datos

Nuestra metodología le permitirá la construcción de tableros de mando intuitivos y dinámicos diseñados para sistemas de datos masivos y complejos. permitiendole tomar decisiones estratégicas con mejores resultados.

Harvard Business Review publicó material sobre la necesidad de una única fuente confiable de datos y un medio claro mediante el cual las distintas líneas empresariales puedan ver los datos.”

“En la estrategia nunca hace falta un punto de vista adicional…y más si lo tienes medido y cuantificado.”

Cómo Descubrir Conocimientos y Crear Mejores Oportunidades:

Hay tantos datos y una gran cantidad de decisiones que tomar. Las organizaciones de todo el mundo se están enfrentando a este dilema. Los datos están creciendo, pero ¿y su capacidad para tomar decisiones de acuerdo con esos enormes volúmenes de datos? ¿También están creciendo? Para muchos, desafortunadamente, la respuesta es ‘NO’.

 

Los datos fluyen a velocidades y volúmenes nunca antes vistos, y de todas partes. Pero tomar decisiones basadas en hechos no depende de la cantidad de datos que uno tenga. De hecho, tener tantos datos puede ser un obstáculo. ¿Por dónde comenzar? Su éxito dependerá de lo rápido que pueda descubrir conocimientos en todos esos datos y utilizar dichos conocimientos para llevar a cabo mejores acciones dentro de su organización.

Ciclo y metodología aplicada

Ciclo y metodología aplicada

Ciclo y metodología aplicada.

Es ahí donde la analítica predictiva, la minería de datos, el machine learning y la gestión de decisiones entran en acción. La analítica predictiva ayuda a evaluar lo que sucederá en el futuro. La minería de datos (Data Mining) busca los patrones ocultos en los datos que pueden utilizarse para predecir el comportamiento futuro. Las empresas, los científicos y los gobiernos han utilizado este enfoque por años para transformar los datos en conocimientos proactivos.

La gestión de decisiones convierte esos conocimientos en acciones que se utilizan en sus procesos operativos. De modo que mientras se puedan seguir aplicando hoy los mismos enfoques, necesitan suceder más rápidamente y a una mayor escala, utilizando las técnicas más modernas disponibles actualmente.

“Debido a su potencial de producir conocimientos predictivos precisos de enormes volúmenes de datos diversos, la minería de datos ha demostrado ser un componente valioso de muchas iniciativas analíticas.”

Paso 1:

Paso 1: Convierta una Pregunta de Negocio en una Hipótesis Analítica:

El primer paso del proceso de descubrimiento es hacer una pregunta de negocio (ver las tablas de la página 4). Normalmente, una organización tiene una idea general de lo que quiere lograr – algo como, “Queremos reducir el abandono de nuestros clientes valiosos”. Para enfrentar estos problemas con la analítica, las preguntas deben ser detalladas o transformarse en hipótesis analíticas. Por ejemplo, cada modelo predictivo requiere de un resultado bien definido, una etiqueta o un objetivo. Si usted quiere predecir el abandono de los clientes, necesita definilo como un resultado para el modelo. Sin embargo, probablemente el abandono es definido de manera distinta en diferentes organizaciones. ¿Se refiere a alguien que cancela activamente un contrato o a alguien que no tiene ninguna actividad? ¿Cuánto tiempo tiene que permanecer inactivo un cliente antes de ser clasificado como alguien que potencialmente se alejará de la compañía? ¿Qué es valioso? ¿Incluimos sólo el valor histórico o el valor futuro potencial (el valor de vida) de un cliente? El primer paso del proceso de descubrimiento es identificar un problema y traducirlo en una pregunta que pueda ser respondida con la analítica.

Paso 2:

Paso 2: Prepare los Datos para la Minería de Datos

De acuerdo con los detalles específicos de la pregunta de negocio, el especialista de análisis de datos evalúa las fuentes que están disponibles y decide si éstos tienen el potencial de responder a la pregunta. Si no, podrían necesitarse datos externos o que se recolecten datos nuevos. A menudo, los datos se encuentran en diferentes sistemas y es necesario tener acceso a ellos y convertirlos en un conjunto de datos que pueda usarse para la minería de datos y machine learning.

Paso 3:

Paso 3: Explore los Datos

Enseguida, usted querrá explorar los datos y buscar relaciones anticipadas, tendencias no anticipadas y anomalías para entender la información con la que está trabajando y refinar más las ideas y las preguntas. Asimismo, la exploración de datos puede ayudar a identificar los problemas de calidad de los datos como los errores, valores faltantes o distribuciones de datos que necesitan transformarse para la etapa de modelado. Además, usted puede usar varios otros tipos de técnicas para detectar patrones en los datos que puedan ayudarle a crear modelos predictivos más precisos o ayudarle a crear datos de entrada adicionales para su modelo predictivo.

Paso 4:

Paso 4: Modele los Datos

Los científicos de datos y los mineros de datos necesitan experimentar con varios algoritmos de modelado predictivo y de machine-learning con el fin de encontrar uno que funcione mejor para su problema específico. Los torneos de modelado automático donde los usuarios pueden experimentar para identificar rápidamente la estrategia de modelado ganadora pueden ayudar a ahorrar mucho tiempo.

Cuando usted está satisfecho con los resultados de sus esfuerzos de modelado, entonces comienza el proceso de implementación.

Descarga a continuación la guía para obtener un mayor conocimiento de tu empresa aplicando técnicas de minería de datos:

Ejemplos de Modelamiento de datos en Empresas Reales

E-COMMERCE

Indicadores de ventas en tiempo real de una tienda virtual

Este tablero de control muestra la ejecución de ventas en valor economico, de una tienda virtual integrada con PayuLatam. De igual forma te muestra los clientes, su recompra y nivel de fidelización con la marca.

VENTAS DE CANAL

Indicadores de ventas de un canal tradicional en tiempo real

Este tablero de control te muestra la ejecución de ventas en valor economico, de una tienda virtual integrada con PayuLatam. De igual forma te muestra los clientes, su recompra y nivel de fidelización con la marca.

PROYECTOS

Indicadores de seguimiento en la Ejecución de Proyectos

Este tablero de control muestra la ejecución de proyectos de acuerdo a la planeación y estructuración de los diferentes planes de acción de la empresa de análisis.

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