Productos

Ofrecemos consultoría, formaciones y demostraciones en Big Data, análisis clásico y predictivo.

Ejemplo

Tiene los datos en un Excel o en una base de datos.
Firmamos un acuerdo de no divulgación, recogemos los datos y hacemos los siguientes análisis:
– ¿ Qué productos les gusta comprar a los clientes ?
– ¿ Qué productos son más comúnmente comprados juntos ?
– ¿ Cuales son los 5 productos mas comprados últimamente (3 meses) y que clientes aun no los tienen?
Enviamos 3 informes con los resultados

Ejemplo

¿ Son los productos más vistos también los más vendidos ?
Analizamos su banco de datos y lo asociamos con sus datos de registro de web y le enviamos el informe con los productos mas vistos y la clasificación de ventas

Ejemplo

¿ Que impacto tiene una promoción en twitter ?
Creamos un programa para seguir el mensaje de twitter durante 5 días y enviamos un informe de sentimiento a partir de 1000€ (precio Barcelona). Ejemplo twitter y grupos políticos españoles

El supermercado de Datos

Una plataforma donde los clientes puede subir sus datos autónomamente (excel, csv, bancos de datos etc.) y pueden crear y consumir informes de una forma fácil y automatizada.

Mineria de datos

Análisis de la cesta de la compra
El ejemplo clásico de aplicación de la minería de datos tiene que ver con la detección de hábitos de compra en supermercados. Un estudio muy citado detectó que los viernes había una cantidad inusualmente elevada de clientes que adquirían a la vez pañales y cerveza.

Se detectó que se debía a que dicho día solían acudir al supermercado padres jóvenes cuya perspectiva para el fin de semana consistía en quedarse en casa cuidando de su hijo y viendo la televisión con una cerveza en la mano. El supermercado pudo incrementar sus ventas de cerveza colocándolas próximas a los pañales para fomentar las ventas compulsivas.

Patrones de fuga
Un ejemplo más habitual es el de la detección de patrones de fuga. En muchas industrias —como la banca, las telecomunicaciones, etc.— existe un comprensible interés en detectar cuanto antes aquellos clientes que puedan estar pensando en rescindir sus contratos para, posiblemente, pasarse a la competencia.

A estos clientes —y en función de su valor— se les podrían hacer ofertas personalizadas, ofrecer promociones especiales, etc., con el objetivo último de retenerlos.

La minería de datos ayuda a determinar qué clientes son los más proclives a darse de baja estudiando sus patrones de comportamiento y comparándolos con muestras de clientes que, efectivamente, se dieron de baja en el pasado.

Fraudes
Un caso análogo es el de la detección de transacciones de lavado de dinero o de fraude en el uso de tarjetas de crédito o de servicios de telefonía móvil e, incluso, en la relación de los contribuyentes con el fisco.

Generalmente, estas operaciones fraudulentas o ilegales suelen seguir patrones característicos que permiten, con cierto grado de probabilidad, distinguirlas de las legítimas y desarrollar así mecanismos para tomar medidas rápidas frente a ellas.

Recursos humanos
La minería de datos también puede ser útil para los departamentos de recursos humanos en la identificación de las características de sus empleados de mayor éxito.

La información obtenida puede ayudar a la contratación de personal, centrándose en los esfuerzos de sus empleados y los resultados obtenidos por estos.

Además, la ayuda ofrecida por las aplicaciones para Dirección estratégica en una empresa se traducen en la obtención de ventajas a nivel corporativo, tales como mejorar el margen de beneficios o compartir objetivos; y en la mejora de las decisiones operativas, tales como desarrollo de planes de producción o gestión de mano de obra.

 

Big Data clústeres en Google Cloud, AWS, Azure

Cloudera
Hortonworks
– como servicio o plataforma

 

Contacto

varios productos de big data
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