Los datos se han vuelto omnipresentes con el crecimiento exponencial de las nuevas tecnologías de oferta de datos digitales. Manejar este creciente volumen de datos es el último desafío para las empresas que quieren aprovechar el valor de estos datos para su negocio. Los Servicios Big Data Chile abren un mundo de oportunidades para encontrar información nueva y valiosa. Big Data puede alimentarse para sus análisis de innumerables fuentes de datos, que se generan a diferentes velocidades y de distintos tipos.
Big Data es un paradigma que puede cambiar las estrategias de marketing en forma radical. Mucho se comenta como esta tecnología ha manipulado a los votantes indecisos en las últimas elecciones de los Estados Unidos.
Para mayor información puede ver estos artículos:
Servicios Big Data Chile Neuronet
Neuronet ofrece Servicios Big Data Chile para el análisis de datos usando las últimas y más recientes técnicas de análisis. Por ejemplo, modelos de clusterización, machine learning, redes neuronales. Estos modelos permiten descubrir patrones de comportamiento y análisis predictivos.
No es necesario construir grandes plataformas de Big Data para comenzar a experimentar la riqueza de información que existe en sus datos. Podemos realizar análisis conectandonos directamente con las fuentes de datos disponibles. De esta manera, la información se puede caracterizar rapidamente para después proponer modelos de comportamiento predictivos.
Nuestra área de ingeniería puede resolver y analizar distintos problemas de ingeniería, tales como:
- Modelos polinomiales para ajustar a datos
- Clusterizaciones (k-means, redes neuronales, y otros)
- Análisis de datos geográficos, bienes raices, estudios de precios de predios por sector
- Correlaciones lineales y multilineales
- Limpieza y descarte de datos
- Análisis forense de fraudes
- Análisis demográficos
- Análisis de fuga de clientes
Metodología de Servicios Big Data Chile
La siguiente es la metodología que utilizamos para abordar nuestros proyectos de análisis de datos.
- Captura. Se identifican las fuentes de datos para el análisis. Se implementan conectores
- Ordenamiento y Limpieza. Se hace una evaluación de los datos, sus consistencia, se transforman y se limpian. Se preparan para el módulo de Análisis.
- Análisis. Los datos son sometidos a distintos análisis y modelos estadísticos. Los modelos se clasifican y se selecciona el más adecuado.
- Acción. En esta etapa se entregan los resultados y recomendaciones para el negocio.
