Ciencia de datos e IA · Ciencia de datos y aprendizaje automático

Ciencia de datos y aprendizaje automático

Previsiones, predicciones y alertas tempranas creadas con tus propios datos y colocadas donde se toman las decisiones: en el panel, en la app y en la sala de control.

ParaEquipos con datos y decisiones que podrían tomarse antes
DuraciónUn primer modelo con tus datos en semanas
Te llevasModelos en uso diario, supervisados y tuyos
Funciona conTus bases de datos, sensores, CRM y ERP
El reto

La mayoría de los datos se recogen y nunca se usan

Toda organización recoge datos. El valor llega cuando le dicen a una persona lo que probablemente pasará, con tiempo para hacer algo.

01

Datos aislados

Reservas, sensores, entradas y finanzas viven cada uno en su propio sistema, así que nadie ve el conjunto.

02

Informes que miran atrás

Los informes mensuales explican lo que ya pasó. Cuando llegan, el momento de actuar ya ha pasado.

03

Modelos que nunca salen del cuaderno

Se crea un modelo prometedor una vez y nunca se conecta a una pantalla que alguien use, así que nada cambia.

Qué construimos

Cuatro tipos de modelo, una forma de trabajar

La mayoría de las peticiones encajan en una de cuatro formas. Muchos proyectos combinan dos: una previsión que alimenta un plan o una alerta que abre una tarea.

Previsión

Qué pasará después y con qué seguridad, por horas o por días.

Por ejemploLlegadas por puerta previstas para un partido con todo vendido, para que el personal esté en su sitio antes de la avalancha.

Alertas tempranas

Lecturas y patrones que se salen de lo normal, señalados mientras aún hay tiempo.

Por ejemploUna bomba cuyas lecturas se desvían se revisa antes de que falle.

Segmentación

Grupos de clientes, visitantes o activos que se comportan igual, para que cada uno reciba la respuesta adecuada.

Por ejemploVisitantes agrupados según cómo llegan y gastan, para planificar los servicios en torno a ellos.

Simulación y optimización

Escenarios hipotéticos en minutos, y el mejor plan para las personas, rutas y tiempo de que dispones.

Por ejemploEscenarios de multitudes para un recinto probados en menos de un minuto en lugar de tres días.

Casos de uso

Dónde la ciencia de datos compensa primero

Los resultados más rápidos llegan donde cada día se decide por instinto y ya existen los datos para hacerlo mejor.

Recintos y eventos

Las multitudes, antes de que se formen

Llegadas y ocupación previstas por puerta y sector, a partir de las entradas vendidas y de eventos anteriores.

Recintos y eventos

Escenarios en minutos

Planes de entrada, salida y evacuación simulados lo bastante rápido como para probar muchas opciones.

Instalaciones

Revisión antes de que se averíe

Partes de mantenimiento y lecturas de sensores leídos juntos para detectar lo que necesita atención.

Deporte

El rendimiento, en contexto

Resultados, entrenamientos y condiciones unidos, para que los entrenadores vean el porqué, no solo el qué.

Hostelería

La demanda, día a día

Previsión de reservas y ocupación, para que el personal y el stock se ajusten a los huéspedes que vendrán.

Comercio y servicios

Clientes a punto de irse

Señales de que un cliente se está alejando, avisadas mientras hay tiempo para conservarlo.

Finanzas

Transacciones inusuales

Pagos y apuntes que no encajan con el patrón, señalados para que una persona los revise.

Cómo lo hacemos

De los datos en bruto a una decisión, paso a paso

Trabajamos hacia atrás desde la decisión, no hacia delante desde los datos, para que cada modelo acabe en una pantalla que alguien usa.

01

Primero, la decisión

Empezamos por la decisión que hay que mejorar, como poner personal en una puerta, pedir stock o revisar una bomba, y los datos que influyen en ella.

ObtienesUna decisión, una medida de éxito

02

Bases de datos sólidas

Fuentes unidas, limpiadas y comprobadas, con un flujo que las mantiene al día en lugar de una exportación puntual.

ObtienesDatos fiables y siempre al día

03

Modelos y pruebas

Modelos de previsión, clasificación u optimización, probados frente a lo que pasó de verdad antes de que nadie dependa de ellos.

ObtienesUn modelo probado con tu historial

04

En el uso diario

Resultados visibles donde la gente ya trabaja, vigilados por si se desvían y reentrenados cuando cambian los patrones.

ObtienesPredicciones sobre las que se actúa

Lo que obtienes

Todo lo que un modelo necesita para ser útil

Desde el flujo que lo alimenta hasta la pantalla que lo muestra, para que un modelo no se quede en un informe.

Flujos de datos y una única fuente de verdadTus sistemas unidos en un único conjunto de datos limpio y al día.
Modelos de previsiónDemanda, asistencia, afluencia o carga, previstas por horas o por días.
Detección de anomalías y alertas tempranasLecturas y patrones que se salen de lo normal, señalados antes de que sean un problema.
Segmentación y análisis de comportamientoClientes, visitantes o activos agrupados según cómo se comportan de verdad.
Simulación y optimizaciónEscenarios probados en minutos, y planes de personal, rutas u horarios que sacan el máximo partido a lo que tienes.
Paneles y seguimiento de modelosResultados donde se toman las decisiones, con controles para que los modelos sigan siendo precisos.
La tecnología

Con qué construimos

Herramientas abiertas y muy extendidas, para que tus modelos sean fáciles de mantener y nunca dependan de un solo proveedor.

Datos

SQLFlujos de datosAlmacén de datosControles de calidad de datos

Modelos

PythonPrevisión de series temporalesAprendizaje automáticoSimulaciónOptimización

En uso

Paneles de controlAPIsAlertasSeguimiento de modelos

Funciona en

Google CloudMicrosoft AzureTus propios servidores
Por qué Sandruci

Ciencia de datos que termina en una decisión

Hemos creado modelos para multitudes, instalaciones y deporte en directo, y los hemos puesto delante de quienes actúan con ellos.

Probada bajo presión

Previsiones de multitudes y seguimiento en directo para eventos de escala mundial, donde una respuesta tardía no sirve.

Integrada en el producto

El mismo equipo construye la plataforma, así que las predicciones aparecen en la app, el gemelo digital o la sala de control, no en un archivo aparte.

Privado desde el diseño

Contar sin identificar, y los datos en tus servidores siempre que sea posible.

Impacto

Entregado a escala

<1 min

para un escenario de planificación de multitudes que antes llevaba tres días

0

caras reconocidas por nuestro recuento de multitudes: cuenta, no identifica

Tuyo

datos, modelos y resultados, en la nube o los servidores que elijas

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Dónde seguir

Preguntas

Preguntas frecuentes

¿Cuántos datos necesitamos para empezar?

A menudo, menos de lo que crees. Muchos modelos útiles parten de uno o dos años de los registros que ya guardas y mejoran a medida que llegan más.

¿Qué diferencia hay entre la ciencia de datos y los agentes de IA?

La ciencia de datos encuentra patrones y hace predicciones con tus datos. Los agentes de IA actúan sobre la información y ejecutan tareas. Funcionan bien juntos: una previsión puede decirle a un agente cuándo actuar.

¿Pueden funcionar los modelos en nuestros propios servidores?

Sí. Podemos crearlos y ejecutarlos en Google Cloud, Microsoft Azure o tus propios servidores, para que tus datos se queden donde quieras.

¿Cómo sabemos que un modelo acierta?

Lo probamos con tu propio historial antes de que nadie dependa de él, seguimos midiéndolo en uso y lo reentrenamos cuando cambian los patrones.

¿Cuánto cuesta?

Depende del alcance, y lo acordamos antes de empezar cualquier trabajo. La primera conversación es gratuita.

Convierte la ambición en resultados.

Dinos adónde quieres llegar. Te mostraremos el camino más rápido, con la combinación adecuada de estrategia, tecnología e IA.