Industrias · Tecnología y Ciencia de Datos
Ingeniería de datos y modelos aplicados.
Equipos que ya tienen sistemas propios y necesitan la capa que los conecta: integración entre plataformas, procesos de datos reproducibles y modelos de aprendizaje automático puestos en producción, no en una libreta de notas.
Problemas que resolvemos
- Integración entre sistemas internos que no se hablan
- Construcción de procesos de datos reproducibles
- Puesta en producción de modelos de aprendizaje automático
- Automatización de tareas manuales de alto volumen
- Plataformas de analítica sobre datos confiables
Con qué datos trabajamos
- Bases transaccionales y sus esquemas
- Documentos digitalizados y formularios operativos
- Registros de eventos y trazas de aplicaciones
- Interfaces de programación de los sistemas existentes
No hace falta tenerlos ordenados. Parte del trabajo inicial es justamente dejarlos utilizables.
Qué se entrega
- Proceso de datos versionado, con pruebas y monitoreo
- Servicio desplegado con documentación de interfaz
- Traspaso técnico al equipo interno de tecnología
Herramientas para este sector
Software propio que ya resuelve parte de esto.
Soluciones aplicables
Los dominios de solución, en este sector.
La combinación se define en el diagnóstico. Ningún sector consume los seis dominios por igual.
Ver el detalle de cada dominioOperaciones y procesos
Que la operación se pueda ver, medir y mejorar.
Cadena de suministro y distribución
Servir más con menos inventario y menos kilómetros.
Producción y capacidad
Producir el plan correcto con los recursos que ya tienes.
Datos e inteligencia operacional
Que la discusión gerencial parta de una sola cifra.
Optimización de decisiones
Pasar de saber qué pasó a saber qué conviene hacer.
Software e inteligencia artificial aplicada
Tecnología construida alrededor del proceso, no al revés.