Analítica y Aprendizaje Automático
A través de técnicas de visualización de datos y estadísticas descriptivas, construimos insights utilizables por el analista, facilitando la comprensión de fenómenos complejos. Llamamos Business Intelligence a esta capacidad tan importante de «explicar» la realidad tal y como ocurrió.
Modelos Predictivos
Detenerse en el análisis descriptivo, sin embargo, significa limitarse a comprender el pasado y posiblemente utilizar esa comprensión para imaginar el futuro. En cambio, creemos que las empresas necesitan herramientas que les permitan mirar hacia delante y anticiparse a los fenómenos, con un grado significativo de precisión, para pasar de imaginar el futuro a predecirlo. Por eso utilizamos modelos predictivos y de aprendizaje automático para apoyar los procesos de toma de decisiones, pasando de comprender los acontecimientos a identificar sus tendencias emergentes. ¿Qué clientes tienen más probabilidades de abandonar un servicio? ¿Cuál es el mejor producto para recomendar al cliente en este momento? ¿Cuál es el riesgo de conceder un crédito? ¿Cuándo cabe esperar la próxima avería en una línea de producción?
Evaluación de riesgos
Una de las áreas en las que el análisis predictivo es especialmente eficaz es la evaluación precoz del riesgo. Ya se trate de riesgos financieros u operativos, predecir con exactitud la probabilidad de que se produzca un determinado acontecimiento «adverso » permite a las empresas tomar medidas preventivas y reducir el impacto de cualquier problema crítico.Aprendizaje automático Tanto si hablamos de control de riesgos como de apoyo al marketing y las ventas, el objetivo es siempre permitir a nuestros clientes obtener perspectivas significativas a partir de los datos y proporcionar un valor tangible al analista, ayudándole a tomar decisiones más informadas y permitiéndole traducir la información obtenida en acciones específicas y oportunas.
El valor añadido
Para satisfacer estas necesidades, hemos adquirido una importante experiencia en el uso de las principales técnicas de aprendizaje automático mediante modelos supervisados y no supervisados, aprendizaje profundo con redes neuronales o árboles de decisión. Esto nos permite adaptar la tecnología más adecuada a las necesidades específicas de los casos de uso, garantizando resultados óptimos tanto en contextos predictivos como en aplicaciones más complejas, como la detección de anomalías o comportamientos atípicos. Somos plenamente conscientes de que las técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo no deben sustituir necesariamente a las estadísticas tradicionales, sino complementarlas cuando aporten valor. Nuestra experiencia nos permite comprender, de forma pragmática, cuándo es más adecuado utilizar modelos estadísticos establecidos frente a técnicas de aprendizaje automático, garantizando que la solución adoptada sea siempre la más adecuada para el contexto y los objetivos específicos del proyecto y la inversión necesaria, lo más «correcta» posible.
