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Data Innovation
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Análisis Avanzado y Administración de la Información

ANÁLISIS AVANZADO Y ADMINISTRACIÓN DE LA INFORMACIÓN

Análisis avanzado con aprendizaje automático para extraer información, hacer predicciones y tomar decisiones.

A medida que las economías avanzadas de una base de producción física a una base de activos intangibles, cada vez son más las organizaciones que aprovechan el poder del análisis de datos y realizan importantes inversiones en el proceso.

Advanced Analytics implica el análisis sofisticado de datos para obtener conocimientos, mientras que Data Management se enfoca en la recopilación, el almacenamiento y la gestión adecuada de estos datos. Ambos son componentes críticos de la estrategia de datos de una organización, permitiéndole tomar decisiones informadas y obtener ventajas competitivas.

Nuestra oferta incluye

Según nuestra experiencia en la integración de equipos especializados en gestión de datos, análisis, y modelos y algoritmos de optimización, hemos identificado los objetivos clave en cada proyecto:
  • Diseño de un repositorio central que permita inicialmente integrar y poner a disposición la información de cada proyecto como fuente única para la generación de informes y la creación de modelos avanzados de análisis y predicción
  • Construcción y refinamiento de una arquitectura de datos elástica que permite un crecimiento gradual acorde a las necesidades de negocio y proyectos específicos
  • Integración y automatización de procesos para reducir errores humanos y prevenir la manipulación de datos por parte de los usuarios, incluyendo recomendaciones de captura
  • Implementación, operación y optimización: Optimice los tiempos de generación de informes y permita que los recursos humanos se enfoquen en el análisis y la generación de nuevos conocimientos para cada proyecto y área
  • Habilitación de modelos y nuevas tecnologías: Recomendar y, en la medida de lo posible, habilitar tecnologías de nueva generación que le permitan el crecimiento, el valor y el desarrollo de cada proyecto como soluciones innovadoras (Analítica avanzada, Machine Learning, Predicción)

Administración y análisis de datos

  • Habilitación de modelos y nuevas tecnologías: Recomendar y, en la medida de lo posible, habilitar tecnologías de nueva generación que le permitan el crecimiento, el valor y el desarrollo de cada proyecto como soluciones innovadoras (Analítica avanzada, Machine Learning, Predicción).
  • Desarrollar y crear servicios de virtualización de datos, gestión de metadatos y catálogos en nombre del cliente.
  • Teippo puede gestionar la seguridad, integrar un modelo de gobierno, controlar costos y democratizar los datos, así como aprovisionar usuarios.
Componentes Técnicos
  • Modelos centinelas en local, híbridos y en la nube (AWS, GCP, Azure)
  • ATP Avanzado
  • Seguridad de App en la nube
  • Monitoreo y asesoramiento en hipereescaladores, híbridos y en local
  • Modelos de Gestión de Identidad Privilegiada - Análisis y reportes de IA
  • Paneles personalizados, scripts y la interfaz de usuario del portal
Potencial y Evolución de la Complejidad
  • Posibilidad de diseñar, expandir, desarrollar y evolucionar estructuras de ingestión de datos predefinidas para escenarios específicos de clientes e industrias
  • Práctica de un Cloud Center of Excellence

Objetivos de la Gestión de Datos

Garantizar la precisión y confiabilidad de los datos.
Mejorar la seguridade de los datos
Proporcionar fácil acceso y recuperación de datos
Mantenga la coherencia de los datos en todos los sistemas

Componentes clave de la gestión de datos

Arquitectura de datos y administración de bases de datos: esto conlleva a la estructuración y categorización de las bases de datos para asegurar que satisfagan las necesidades de la organización, tengan capacidad de escalabilidad según se requiera y operen de manera eficiente.

Administración de la calidad de los datos: se enfoca en mantener y asegurar la precisión, exactitud y confiabilidad de los datos. Esto incluye actividades como la limpieza, validación y el perfilamiento de datos.

Gobernanza de datos: Define los procesos y directrices para garantizar la disponibilidad, usabilidad y seguridad de los datos en una organización. Esto incluye políticas, estándares y la asignación de roles y responsabilidades relacionados con los datos.

Seguridad de los datos
Seguridad de datos: Asegura que los datos estén protegidos contra accesos no autorizados, violaciones y otros riesgos potenciales. Esto incluye el cifrado, controles de acceso, auditorías regulares y otras medidas de seguridad.
Integración de datos
Integración de datos: Involucra la unificación de datos procedentes de diversas fuentes y proporcionar a los usuarios una vista consolidada. Los procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga) desempeñan un papel crucial en este aspecto.
Almacenamiento de datos
Este aspecto se relaciona con la conservación electrónica de la información de una organización para llevar a cabo análisis y generar informes.
Gestión de datos maestros
Consolidación de datos: Aquí, se trata de crear una única y autorizada vista de las entidades de datos que son compartidas en toda la organización.
Copia de seguridad y recuperación de datos
Aseguramos que la organización pueda recuperar datos en caso de pérdida debido a problemas como fallas del sistema, violaciones o desastres.
Análisis de datos e inteligencia empresarial
Utilizamos los datos para obtener conocimientos, identificar tendencias y respaldar la toma de decisiones comerciales fundamentadas.
Gestión del ciclo de vida de los datos

Supervisar el flujo de datos a lo largo de su ciclo de vida desde la creación hasta el retiro.

Cumplimiento de datos y gestión de políticas
Conformidad normativa: Nos aseguramos de que la gestión de datos cumpla con los requisitos legales, reguladores y políticas pertinentes.

Algunas aplicaciones del análisis de datos

Inteligencia empresarial: Empoderamos a las empresas para tomar decisiones informadas basadas en datos pasados y presentes.

Finanzas: Evaluación de riesgos de inversión, detección de fraude y optimización de estrategias de negociación de acciones.

Comercio electrónico: Personalizar las experiencias de los clientes, optimizar las cadenas de suministro y predecir las ventas.

Deportes: Mejorar el rendimiento de los jugadores, predecir los resultados de los juegos y optimizar las estrategias del equipo.

Sector público: Mejorar las políticas públicas, optimizar la asignación de recursos y mejorar la prestación de servicios.

Entretenimiento: Recomendar contenidos a los usuarios, optimizar estrategias publicitarias y predecir éxitos de taquilla.

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