Análisis Predictivo

La capacidad de poder utilizar una analítica de vanguardia incorporando técnicas de predicción, análisis inferencial y descubrimiento, convierten los datos en un activo para la empresa y permite apoyar las soluciones efectivas al proporcionar perspectivas diferentes. Los especialistas de SDG, confiando en bases estadísticas y una simulación sólida, desarrollan aplicaciones conectadas directamente a las necesidades del negocio.

El proceso del gobierno de datos potenciado con la habilidad de entender y apoyar el análisis de negocio, es parte del ADN de SDG y forma parte del núcleo de nuestra propuesta de valor:

  • Solventar problemas complejos al solicitar un proceso de aproximación de datos
  • Proporcionar representaciones de datos claras y efectivas
  • Crear las condiciones para mejorar la comprensión de los procesos de negocio.

Todo esto forma un entorno que  evoluciona conforme a los cambios requeridos para mantener los procesos de negocio y la toma de decisiones en situaciones críticas.

 

Predicción & Pronóstico

Nuestros últimos proyectos están altamente focalizados en la predicción de acontecimientos tales como campañas de marketing, fidelización de clientes, fallos en plantas, así como en predicciones cuantitativas de productos, pronósticos de demanda y optimización de las operaciones de la cadena de suministro.

Minería de datos

Obtener datos continuamente actualizados, acumular evidencia de cambios significativos, mejorar la dinámica de predicción y otras aplicaciones en tiempo real para resolver problemas de producción en plantas de energía, y ajustar los procesos críticos de diagnóstico de una manera controlada.

Data Science

Establecer el impacto de una acción de marketing, evaluar la flexibilidad de los precios de los diferentes productos en diferentes tiendas de una cadena, hacer una comparación cuantitativa entre los agentes que entregan el mismo servicio (sucursales en una red de un banco minorista, hospitales, agentes de ventas, y así sucesivamente), apoyar la definición de regímenes de tratamiento dinámicos en la práctica clínica (medicina personalizada), desenredar datos complejos en información interpretable y procesable.