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.