Artificial Intelligence

Data Science

Restructurando tu negocio a partir de los datos

Más allá de la tecnología

El uso de Data Science es una necesidad actual en las organizaciones. Si no estás seguro de qué esperar de la IA o no tienes claro cómo adaptarla a tu modelo de negocio, ahora es el momento de identificar la estrategia de Data Science que dé valor a tu empresa.

Los beneficios esperados de una implementación exitosa de sus iniciativas de IA a través del soporte de decisiones son:

  • Mayor eficiencia de los empleados
  • Mayor rendimiento de la empresa
  • Optimización de costos efectiva

 

Una adopción de la IA sin problemas

En Sopra Steria diseñamos modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos basándonos en técnicas de machine learning, teoría de la decisión, análisis de redes y procesamiento del lenguaje natural que nos permita implementar para tu organización, procedimientos y herramientas de tomas de decisión basadas en los datos. 

 

Modelos descriptivos

  • Diseño de modelos descriptivos de análisis de datos a partir de las características individuales de los objetos mediante algoritmos de reducción de la dimensión, clustering y visualización.
  • Diseño de modelos descriptivos de análisis de datos a partir de las relaciones entre los objetos, mediante algoritmos de análisis de redes sociales y sistemas complejos.
  • Diseño de modelos descriptivos a partir del comportamientos temporal de los objetos basado en análisis de series temporales.
  • Aplicaciones de visualización.
  • Modelos predictivos a partir de algoritmos de clasificación supervisada (machine learning).
  • Modelos predictivos basados en deep learning: reconocimiento de patrones en imágenes, sonidos (tecnología del habla).
  • Desarrollo de aplicaciones de Sistemas de Ayuda a la Decisión basados en diagramas de influencia para la optimización en la toma de decisiones complejas.

 

¡Desarrollemos juntos el potencial de Data Science para cumplir con los requisitos del mercado y tus clientes!

Artículos del Blog

Retos y dificultades de transformación de los sistemas CORE. Cap 3

| José Manuel López Doña

Después de tratar la transformación de los sistemas TI y cómo la modernización del CORE suele ser un elemento abordado tan solo superficialmente, publicamos un segundo capítulo sobre las acciones de modernización tradicionales de los sistemas CORE. Ahora, damos fin a esta serie de artículos hablando de las dificultades que existen en estos procesos.

Acciones de modernización en los sistemas CORE. Cap 2

| José Manuel López Doña

En el primer capítulo de esta serie sobre la transformación de los sistemas TI, vimos cómo la modernización del CORE suele ser dejada de lado frente a la atención prestada a los canales de interacción con el cliente. En este segundo artículo, detallaremos cómo transformar o reimplementar un sistema de la criticidad y peso de un CORE.

Modernización integral de los sistemas de TI. Cap 1

| José Manuel López Doña

Los retos que plantea esta transformación no son pocos. Sin embargo, como veremos, los beneficios superan por un amplio margen a las reticencias ante las dificultades que podamos encontrar.