Mediante el uso de analítica avanzada podrá descubrir oportunidades en cualquier tipo de datos de las más diversas fuentes, dentro y fuera de su empresa.

Sacando todo el partido de los datos para extraer un conocimiento completo de sus clientes. Combinando y analizando grandes volúmenes de datos en tiempo real para identificar anomalías y oportunidades. Unificando datos internos y externos para identificar y analizar riesgos, y reducir la incertidumbre en los resultados.

Advanced Analytics le permite descubrir patrones de comportamiento y conocimiento más profundo que le permiten tomar acciones con la confianza de los datos que las soportan.

ADVANCED BUSINESS ANALYTICS

Data analytics y visualización

Convirtiendo datos en conocimiento de valor accionable para la toma de decisiones. Ayudando a sus equipos acceder, usar y descubrir información de valor en los datos mediante aplicaciones de descubrimiento, predicción y visualización disponibles en cloud.

Predictive Analytics

Capacidades avanzadas de análisis cubriendo estadística a medida, modelos predictivos, minería de datos, análisis de texto y entidades, optimización, scoring en tiempo real, aprendizaje automático y mucho más.

Prescriptive Analytics

El último paso. Tome decisiones estratégicas no basadas en lo que ha ocurrido o lo probable que ocurra en el futuro sino mediante recomendaciones segmentadas basadas en porqué y cómo suceden las cosas.

Streaming Analytics

Procesando datos que llegan de forma continuada y sin interrupción puede descubrir oportunidades y acceder a conocimiento en tiempo real a lo largo del conjunto de información disponible. Un análisis avanzado no sólo le permitirá saber qué ha sucedido, también qué pasará en el futuro con una determinada confianza y finalmente qué debería pasar.

SOLUCIONES POR SECTORES

Sectores Salud, Financiero, Banca y Seguros

  • Análisis los datos de transacciones de los clientes actuales e históricos de diversas fuentes para ver los patrones de fraude o para ver las oportunidades durante el ciclo de vida de un cliente.
  • Automatización descriptiva de la entidad y de desambigüación (para las personas, las empresas, los activos).
  • Generación de algoritmos para mantenerse al día sobre grandes volúmenes de información.
  • Ejecución de consultas de datos de alta complejidad en datos transaccionales (años, meses, décadas) para ver los patrones pasados y presentes.
  • Predecir el comportamiento y generar patrones para aprovechar los datos actuales e históricos de una variedad de fuentes de datos.

Sector Retail

  • Captura y análisis de información de todas las oficinas, tiendas, o departamentos.
  • Análisis de información de diferentes fuentes (tiendas, sensores y otros dispositivos) para la gestión de precios, inventario y distribución.
  • Automatización descriptiva de la entidad y desambigüación (para las personas, las empresas, los activos).
  • Generación de algoritmos para mantenerse al día sobre grandes volúmenes de información.
  • Ejecución de consultas de datos de alta complejidad en datos transaccionales (años, meses, décadas) para ver los patrones pasados y presentes.
  • Predicciones del comportamiento y generar patrones para aprovechar los datos actuales e históricos de una variedad de fuentes de datos.

Sector Público

  • Gestión y análisis del flujo de personas, negocios y activos de diversas fuentes de datos para monitorizar las transacciones y las fuentes de fraude.
  • Análisis del flujo de información para encontrar tendencias o palabras clave en las conversaciones, documentos, artículos de noticias, medios de comunicación social para cumplir con misiones de seguridad nacional.
  • Incorporación en diferentes escenarios diversas fuentes de datos, tales como noticias, el tiempo, información bursátil,… para realizar mejores predicciones.
  • Automatización descriptiva de la entidad y desambigüación (para las personas, las empresas y los activos).
  • Generación de algoritmos para mantenerse al día sobre grandes volúmenes de información.
  • Ejecución de consultas de datos de alta complejidad en datos transaccionales (semanas, meses, años) para ver los patrones pasados y presentes.
  • Predecir el comportamiento y generar patrones para aprovechar los datos actuales e históricos de una variedad de fuentes de datos.

Sector Telecom

  • Procesamiento de datos de clientes, como miles de millones de registros de llamadas, textos, medios de streaming, historial del GPS…
  • Análisis de pérdida de clientes, patrones de comportamiento de uso, y prevención de fracaso (llamadas cortadas).
  • Datos de llamadas de interlocutores frecuentes para plan de estrategias cross-sell y up-sell.

Sector Internet

  • Monitorización de redes sociales para descubrir tendencias y patrones.
  • Monitorización de todos los datos de su red para prevención ante ataques cibernéticos.
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