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INGENIERÍA DE SISTEMAS Y CIENCIA DE DATOS

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando nuestras vidas. Lo móviles que hablan, los asistentes como Alexa o similares que se hacen cada vez más populares, Internet que nos guía de forma inteligente en las compras online, sin ejemplos. La IA es un concepto amplio y que da muchísimas posibilidades de desarrollo empresarial. Con demasiada frecuencia, los líderes empresariales y de TI tienen, a veces, una visión limitada de la IA y se centran casi exclusivamente en métodos de aprendizaje automático (Machine Learning - ML). Las tecnologías de IA son, de hecho, habilitadoras claves para sistemas más complejos. La IA no es solo tecnologías de ML, sino también sensores y fuentes de datos fiables, procesos de acondicionamiento de datos apropiados y un equilibrio de las interacciones entre humanos y máquinas. En resumen, las organizaciones deben evolucionar en una mentalidad de ingeniería de sistemas para optimizar sus inversiones en todo lo relacionado con IA, y debe hacerse sin pausa ya que los datos se crean a un ritmo extremadamente rápido. Se estima que más de 2 quintillones de bytes de datos se crearon cada día en los últimos dos años (2020-2021).

 

Las organizaciones experimentarán un desbordamiento de datos, por lo que no deberán escatimar esfuerzos para extraer información significativa para tomar decisiones empresariales más inteligentes. El conjunto formado por los sistemas y la ciencia de datos serán claves, para la Toma de Decisiones basados ​​en datos futuros.

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No hay duda de que la IA revolucionará, probablemente, todas las industrias, incluidas la energía, el consumo productos y servicios, manufacturera, servicios financieros, seguridad nacional, salud y publicidad.

Ciencia y Analítica de Datos, Predicciones, Toma de Decisiones ¿Qué significan?

En a necesaria OPTIMIZACIÓN de los procesos de una empresa hay que tomar decisiones en un entorno de "INCERTIDUMBRE", porque no se tiene el cien por cien de información. Estos procesos pueden ser procesos internos, como mejoras de la producción, o procesos externos como definición de canales de venta, modelos de venta, etc. en este entorno hay

Ciencia y Analítica de datos: En el campo de la Toma de Decisiones, cuanto mejor se puedan basar en información pasada fiable, tanto menor será la incertidumbre, aunque nunca la podemos eliminar porque son decisiones basadas en predicciones del futuro. El tratamiento de datos existentes y adquiridos es una rama muy importante ya que permite eliminar inconsistencia que a la postre pueden afectar el funcionamiento de los modelos predictivos. Estas ramas de ciencia y analítica realizan todos los estudios necesarios para garantizar la calidad y coherencia de los datos, como información de entrada a los modelos de predicción. Podemos decir que nos dan una comprensión de los datos.Un ejemplo de datos podría ser información de un sitio web de comercio electrónico.

Son ejemplos aplicación de análisis y depuración: Excel, Power BI, Minitab, Tableau, etc.

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Predicciones: Una vez analizados y correctamente tratados los datos, el siguiente paso es realizar lo que se llama el modelado predictivo. Esto implica que se quiere deducir de los datos disponibles conocimientos sobre lo que ocurrirá en el futuro. Un modelo predictivo se debe ver como una función que toma como entrada las características y atributos de datos históricos y produce como salida una predicción, lógicamente en el futuro. En otras palabras, pretende representar sucintamente los datos históricos de modo que puedan operativizarse. Existen una enrome cantidad de variantes de algoritmos predictivos que además son algoritmos que aprenden, es decir que, con una cierta cantidad de datos de entrenamiento, son capaces luego de obtener una salida fiable para valores de entradas que no habían visto nunca.

Son ejemplos: La regresión, La Clasificación, Las Redes Neuronales, las Redes de aprendizaje profundo, etc.

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Toma de Decisiones:  Realizadas las predicciones, el siguiente paso es tomar una decisión en función de los resultados obtenidos, partiendo siempre de una situación de incertidumbre, porque las predicciones indican probabilidad, pero nunca la certeza de que un evento ocurra, por tanto, el mayor desafío en la toma de decisiones es encontrar el equilibrio entre la exploración y la explotación, en condiciones de incertidumbre

Son ejemplos: Procesos de Decisiones de Markov, Aprendizaje Reforzado

 

Inferencia Casual:  Esto consiste en identificar y atribuir las causas de un fenómeno. Se trata por tanto de confirmar la relación causa/efecto entre varios eventos. En otras palabras, significa responder a la pregunta de si una decisión ha funcionado o no. Este es un proceso complejo que permite comprobar si una iniciativa concreta ha tenido efectivamente éxito o si, por el contrario, los resultados positivos se deben a otras razones.

Son ejemplos: Control aleatorio, Control Sintético, Experimento Natural, Análisis de Series Temporales

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El mundo de acompañar el viaje de las empresas hacia la Optimización via la predicción con la potencia que brinda el Machine Learning y la introducción de procesos con Inteligencia Artificial es nuestra especialidad. ¡Contáctenos y le ayudaremos a incrementar su competitividad!

¿ QUE OFRECEMOS ?

  • Analítica de Datos: Importar sus datos y prepararlos para el análisis, representa manejar tipos de datos inadecuados, lidiar con datos faltantes y vincular registros. Mediante utilización de herramientas API existentes o aplicaciones específicas con Python, comenzaremos el camino de tener "datos limpios y fiables"

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  • Modelos Predictivos: Basados en su tipo de negocio y necesidades predictivas haremos el estudio y determinaremos las herramientas algorítmicas más adecuadas y API existentes para extraer información de sus datos. Igualmente realizaremos personalizaciones basadas en Python, sea para modelos de regresión, clasificación, aprendizaje reforzado.

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  • Procesos de Toma de Decisiones: Definiremos con Ud. el mejor proceso para extraer decisiones en entorno de incertidumbre, utilizando las predicciones y estableciendo marco de decisiones que le guíen en el camino a seguir para los temas importantes para su empresa.

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  • Inferencia Casual: Buscaremos establecer las relaciones existentes entre las decisiones y los resultados para entender cómo mejorar de forma continua ese marco integrado de 4 puntos que le ha de llevar a la "Optimización de su negocio".

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  • Establecer marco de IA: Definiremos para Ud. y con Ud. una hoja de ruta que implementación de procesos en los que la IA pueda beneficiarle, mediante automatización inteligente.

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¡Somos su socio si quiere adentrarse en el fascinante mundo de la IA!

Ventajas de "Ciencia Predictiva de Datos": 

  • Obtener ventaja competitiva.

 

  • Encontrar nuevas oportunidades de ingresos.

 

  • Mejorar la detección de fraude.

 

  • Optimizar procesos y rendimiento.

 

  • Aumentar la utilización de activos.

 

  • Mejorar la capacidad de producción y la calidad.

 

  • Mejorar la colaboración y el control.

 

  • Reducir riesgos

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