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El valor de los datos para optimizar el día a día de tu negocio

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14 de Julio de 2020
Analítica avanzada
Big data
Inteligencia artificial

Existen diferentes formas de optimizar las dinámicas que rigen un negocio. La Analítica de Datos y la Inteligencia Artificial nos permiten optimizar la operativa del negocio de forma objetiva, pues es la realidad capturada de los datos la que nos guía en el proceso.

La optimización de la información supone el momento culminante del ciclo de mejora continua de la analítica. En ese punto, todo el conocimiento que genera el proceso de optimización de datos se traslada a acciones operativas concretas: modular la producción, recomendaciones a clientes, distribución de ofertas, gestión de la inversión publicitaria, etc.

Es aquí, en el punto de encuentro entre analítica continua y optimización operativa, donde introducimos el concepto de DOaaS, Data Optimization as a Service: un proceso de refinado permanente, basado en la evaluación constante del conocimiento generado por la analítica y su traslación a decisiones que afectan a la operativa diaria del negocio.

No se trata solo de elaborar predicciones, sino de instaurar en la organización una cultura de medición permanente que se plasme en la toma de las decisiones que afectan al core del negocio. DOaaS ayuda a optimizar la operativa diaria, adaptándola a la evolución constante de la realidad del negocio, para así fortalecerla e impulsarla.

La clave de la aportación de valor de DOaaS se encuentra en la búsqueda del impacto real. El reto consiste en encontrar fórmulas sencillas, veraces y que tengan sentido en el contexto del negocio, ya que solo a partir de la simplicidad y la credibilidad es posible generar confianza en los clientes.

La propuesta de DOaaS que lanzamos desde Minsait se basa en tres pilares tecnológicos que nos permiten abarcar problemas de gran complejidad computacional:

  1. Integración en una arquitectura Big Data horizontal: aprovechamos las iniciativas de democratización de datos para integrar los modelos DOaaS en una infraestructura que no se alimenta de los datos de un único departamento, sino de toda la organización. Esto nos permite transversalizar el conocimiento del que se nutren nuestros motores de toma de decisiones.
  2. Paralelización y distribución de ejecuciones y cálculos: diferentes modelos de optimización operando al mismo tiempo repercuten en la ralentización de los tiempos de respuesta. Cuando se paralelizan las ejecuciones y se distribuyen los cálculos se recorta notablemente el tiempo necesario para llegar a la solución óptima, lo que nos permite explorar una mayor cantidad de escenarios en el mismo intervalo de tiempo, y mejorar por tanto la calidad de la solución generada.
  3. Visión y control global mediante una herramienta interactiva para usuarios finales: un interfaz gráfico permite ver y orquestar el lanzamiento paralelo de los modelos de optimización, la frecuencia y el flujo de los procesos, etc. Cualquier miembro de la compañía tiene acceso a esta información.

Nuestra solución DOaaS apuesta por la hibridación del software, combinando la programación open source y los algoritmos comerciales. De esta forma, ofrecemos una solución inteligente, abierta y compatible, que facilita la integración entre los diferentes módulos de la infraestructura global de una Data Driven Organization, reduce la dependencia de las soluciones comerciales y permite actualizaciones ágiles por parte de la comunidad open source.

El ámbito de aplicación de DOaaS abarca múltiples áreas de actividad en todo tipo de sectores. Los procesos core, que demandan más atención y recursos y repercutan de forma más acusada en los resultados globales de una compañía, centran los problemas susceptibles de optimización: gestión de la inversión publicitaria, planificación de equipos y recursos, logística y distribución inteligente, pricing dinámico, acciones comerciales, modulación de la producción, etc.

En definitiva, la Optimización de Datos como servicio (DOaaS) que propone Minsait contribuye a establecer una mentalidad de medición analítica constante para adaptar la toma de decisiones frente a las circunstancias cambiantes del entorno, utilizando la tecnología más sofisticada, con impacto real en los resultados, y siempre con el máximo aporte de valor como propósito último.

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Los autores
Víctor Moreno Martínez
Senior Data Scientist
https://www.linkedin.com/in/v%C3%ADctor-moreno-mart%C3%ADnez-84bbb270/
Elias Nezamoleslami
Senior Data Scientist
https://www.linkedin.com/in/elias-nezamoleslami

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