Reingeniería de procesos Cuadro de Mando Integral Posicionamiento del negocio Formación y mentoring Big Data

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Móvil: 629 23 22 21 Email: info@megasaber.es

FASE  

1

:  

Recopilamos  

datos

  

de  

diversas  

fuentes  

internas

  

corporativas  

y  

de  

fuentes  

públicas

  

del

sector y de la economía. Limpiamos, fusionamos, transformamos y damos forma a los datos.

FASE  

2

:  

Creamos  

modelos  

de  

datos

  

complejos  

creando  

relaciones,  

medidas  

personalizadas,  

jerarquías

y  

KPI’s.  

Analizamos  

datos  

para  

obtener  

modelos  

descriptivos

  

de  

nuestros  

clientes,  

según  

parámetros

de  

cada  

departamento.  

Establecemos  

hipótesis  

en  

modelos  

predictivos

  

y  

determinamos  

un  

rango  

de

fiabilidad. Realizamos

simulaciones

 “What if” para establecer objetivos y su impacto en la organización.

FASE  

3

:  

Creamos  

informes  

y  

vistas  

analíticas

  

que  

ayuden  

a  

explorar  

y  

presentar  

los  

datos,  

con

gráficos  

interactivos.  

Elaboramos  

Cuadros  

de  

Mando  

Integrales

  

para  

los  

Comités  

de  

Dirección  

que

faciliten  

la  

toma  

de  

decisiones  

con  

simuladores

  

que  

permitan  

comparar  

la  

evolución  

de  

la  

empresa

con la competencia y el sector

.

proceso bigdata en Megasaber

¿Qué hacemos?

Las  

herramientas  

de  

Data  

Mining

  

aplicadas  

a  

entornos  

Big  

Data

  

permiten  

al  

usuario  

de  

negocio

explotar  

la  

información  

que  

hay  

en  

sus  

herramientas  

de  

gestión  

para  

crear  

modelos

  

que  

den  

soporte  

a

su  

toma  

de  

decisiones

  

empresariales.  

Las  

características

  

que  

estas  

herramientas  

deberían  

aportar  

a

la organización son:

modelización, implementaciones sencillas y un aprendizaje continuo

.

¿qué puede aportar Big Data a mi empresa?

Los  

consumidores  

han  

cambiado:

  

son  

más  

los  

usuarios  

conectados

  

y  

cada  

vez  

usamos  

más

internet  

para  

todo

;  

forma  

parte  

de  

nuestras  

vidas  

y  

le  

damos  

más  

importancia.  

Las  

empresas

  

no  

han

sido  

ajenas  

a  

este  

cambio,  

disponen  

de  

más  

datos

  

que  

son  

almacenados.  

Cada  

departamento

 

necesita   

sus   

propias   

bases   

de   

datos,   

con   

información   

estructurada   

y   

no   

estructurada,   

así   

como

aplicaciones   

específicas

   

para   

su   

gestión.   

Cada   

vez   

invertimos   

más   

en   

costosos   

sistemas   

de

almacenamiento  

de  

datos,  

más  

caras  

y  

complejas  

herramientas  

de  

gestión  

(ERP,  

CRM,  

CMS,  

HCM,  

…)

pero, almacenar mucha información, no aporta valor en sí mismo.

Transformación digital del dato

Para  

crear  

valor  

a  

partir  

de  

la  

información

,  

debemos  

saber  

tratarla  

de  

forma  

inteligente  

y  

ágil.  

Para

que  

una  

empresa  

pueda  

realizar  

su  

transformación  

digital  

con  

éxito

,  

debe  

erradicar  

la  

cultura  

de

silos  

de  

información

  

que  

existe:  

en  

medianas  

empresas  

hemos  

detectado  

una  

media  

de  

tres  

bases  

de

datos  

distintas  

que,  

no  

comparten  

su  

información

  

con  

el  

resto  

de  

la  

organización  

y  

que  

provocan  

un

“guerra  

de  

cifras”  

en  

los  

comités  

de  

dirección,  

tomando  

decisiones  

en  

función  

de  

los  

objetivos  

de  

sus

departamentos  

en  

lugar  

de  

  

analizar  

el  

impacto  

de  

sus  

decisiones

  

dentro  

de  

la  

organización;

unificar datos y objetivos para la toma de decisiones

 de manera conjunta.

Se suelen distinguir tres

tipos de modelos

:

1

.

Modelos  

predictivos

:  

Analizan  

los  

datos  

históricos  

procedentes  

de  

diferentes  

fuentes  

para

evaluar qué probabilidad tiene un nuevo caso o cliente de seguir un comportamiento determinado.

2

.

Modelos  

descriptivos

:  

Describen  

las  

relaciones  

en  

los  

datos  

para  

poder  

clasificar  

los  

casos  

o

clientes en grupos que permitan un mejor conocimiento de la lógica de negocio que subyace.

3

.

Modelos  

de  

decisión

:  

Se  

apoyan  

en  

los  

modelos  

predictivos  

para  

observar  

el  

resultado  

que

provocaría la modificación de diferentes variables determinantes para el negocio.

Sólo podremos tomar decisiones acertadas si

sabemos cómo analizar e interpretar los datos

bigdata en Megasaber

FASE    

1

:    

Recopilamos    

datos

    

de    

diversas

fuentes   

internas

   

corporativas   

y   

de   

fuentes

públicas

  

del  

sector  

y  

de  

la  

economía.  

Limpiamos,

fusionamos,  

transformamos  

y  

damos  

forma  

a  

los

datos.

FASE  

2

:  

Creamos  

modelos  

de  

datos

  

complejos

creando    

relaciones,    

medidas    

personalizadas,

jerarquías  

y  

KPI’s.  

Analizamos  

datos  

para  

obtener

modelos   

descriptivos

   

de   

nuestros   

clientes,

según    

parámetros    

de    

cada    

departamento.

Establecemos  

hipótesis  

en  

modelos  

predictivos

 

y     

determinamos     

un     

rango     

de     

fiabilidad.

Realizamos     

simulaciones

     

“What     

if”     

para

establecer    

objetivos    

y    

su    

impacto    

en    

la

organización.

FASE  

3

:  

Creamos  

informes  

y  

vistas  

analíticas

 

que  

ayuden  

a  

explorar  

y  

presentar  

los  

datos,  

con

gráficos   

interactivos.   

Elaboramos   

Cuadros   

de

Mando  

Integrales

  

para  

los  

Comités  

de  

Dirección

que    

faciliten    

la    

toma    

de    

decisiones    

con

simuladores

     

que     

permitan     

comparar     

la

evolución  

de  

la  

empresa  

con  

la  

competencia

y el sector

.

proceso bigdata en Megasaber

¿Qué hacemos?

Las  

herramientas  

de  

Data  

Mining

  

aplicadas  

a

entornos  

Big  

Data

  

permiten  

al  

usuario  

de  

negocio

explotar     

la     

información     

que     

hay     

en     

sus

herramientas  

de  

gestión  

para  

crear  

modelos

  

que

den    

soporte    

a    

su    

toma     

de     

decisiones

 

empresariales.   

Las   

características

   

que   

estas

herramientas   

deberían   

aportar   

a   

la   

organización

son:        

modelización,         

implementaciones

sencillas y un aprendizaje continuo

.

¿qué puede aportar Big Data a mi

empresa?

Los   

consumidores   

han   

cambiado:

   

son   

más

los  

usuarios  

conectados

  

y  

cada  

vez  

usamos

más    

internet    

para    

todo

;   

forma   

parte   

de

nuestras  

vidas  

y  

le  

damos  

más  

importancia.  

Las

empresas

  

no  

han  

sido  

ajenas  

a  

este  

cambio,

disponen  

de  

más  

datos

  

que  

son  

almacenados.

Cada  

departamento

  

necesita  

sus  

propias  

bases

de   

datos,   

con   

información   

estructurada   

y   

no

estructurada,  

así  

como  

aplicaciones  

específicas

 

para   

su   

gestión.   

Cada   

vez   

invertimos   

más   

en

costosos  

sistemas  

de  

almacenamiento  

de  

datos,

más  

caras  

y  

complejas  

herramientas  

de  

gestión

(ERP,  

CRM,  

CMS,  

HCM,  

…)  

pero,  

almacenar  

mucha

información, no aporta valor en sí mismo.

Transformación digital del dato

Para  

crear  

valor  

a  

partir  

de  

la  

información

,

debemos   

saber   

tratarla   

de   

forma   

inteligente   

y

ágil.  

Para  

que  

una  

empresa  

pueda  

realizar  

su

transformación    

digital    

con    

éxito

,    

debe

erradicar  

la  

cultura  

de  

silos  

de  

información

  

que

existe:  

en  

medianas  

empresas  

hemos  

detectado

una  

media  

de  

tres  

bases  

de  

datos  

distintas  

que,

no  

comparten  

su  

información

  

con  

el  

resto  

de

la   

organización   

y   

que   

provocan   

un   

“guerra   

de

cifras”   

en   

los   

comités   

de   

dirección,   

tomando

decisiones   

en   

función   

de   

los   

objetivos   

de   

sus

departamentos  

en  

lugar  

de  

  

analizar  

el  

impacto

de   

sus   

decisiones

  

dentro  

de  

la  

organización;

unificar  

datos  

y  

objetivos  

para  

la  

toma  

de

decisiones

 de manera conjunta.

Se suelen distinguir tres

tipos de modelos

:

1

.

Modelos     

predictivos

:    

Analizan    

los

datos  

históricos  

procedentes  

de  

diferentes  

fuentes

para   

evaluar   

qué   

probabilidad   

tiene   

un   

nuevo

caso   

o   

cliente   

de   

seguir   

un   

comportamiento

determinado.

2

.

Modelos   

descriptivos

:   

Describen   

las

relaciones  

en  

los  

datos  

para  

poder  

clasificar  

los

casos  

o  

clientes  

en  

grupos  

que  

permitan  

un  

mejor

conocimiento    

de    

la    

lógica    

de    

negocio    

que

subyace.

3

.

Modelos  

de  

decisión

:  

Se  

apoyan  

en  

los

modelos   

predictivos   

para   

observar   

el   

resultado

que   

provocaría   

la   

modificación   

de   

diferentes

variables determinantes para el negocio.

Sólo podremos tomar decisiones

acertadas si sabemos cómo

analizar e interpretar los datos

bigdata en Megasaber
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