DATA DRIVEN COMPANY

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DATA DRIVEN COMPANY

Avanzar hacia el objetivo de una Compañía Data Driven, en la que los procesos operativos y de gestión sean originados cada vez más a través de Data Analytics.

En el camino, habrá mucho para recorrer en completitud y calidad de datos, en el desarrollo de Datawarehouses efectivos, en la potenciación de herramientas de BI y en una gestión de gobierno de datos que balancea adecuadamente integridad y democratización de herramientas de explotación.

Para lograr estos objetivos, la práctica de DATA DRIVEN COMPANY disponibiliza metodologías, herramientas y tecnologías.

NUESTRAS PROPUESTAS DE VALOR

Data Driven Company

En los últimos diez años los avances relacionados con la inteligencia artificial y el procesamiento masivo de datos fueron madurando y esas tecnologías están hoy a disposición de la industria. Nos centramos en repensar los procesos con el nuevo conocimiento que se obtiene de los datos

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  • Este fenómeno generó una carrera donde las empresas más innovadoras pueden aprovechar estas tecnologías para mejorar los procesos y ser más eficientes.

  • Los resultados son capaces de cambiar procesos que requerían desde días para tomar una decisión a segundos sin interacción humana; o pueden crear nuevos procesos derivados del conocimiento que antes era imposible acceder.

  • Conocer la probabilidad de baja de un cliente, estimar la demanda en línea o estimar la necesidad de una falla en una máquina es información de gran valor que las empresas pueden conocer; las que mejor aprovechen estas tecnologías y adapten sus procesos de negocio serán las más eficiente en los próximos años.

Las nuevas tecnologías generan nuevos procesos de negocio o el desafío de repensar los ya existentes. Ayudamos a implementar proyectos que brinden información antes desconocida o que requería mucho tiempo de procesamiento con el objetivo de capitalizar al máximo el conocimiento proveniente de los datos.

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En la práctica de data-driven culture asistimos en la transformación hacia una empresa consciente del valor de la información como diferencial competitivo.

  • Abordar el cambio cultural de un enfoque basado en datos

  • Identificar y comunicar el valor comercial de los datos

  • Desarrollar líderes y referentes que se empoderen y trabajen activamente en el cambio cultural

  • Diseñar las actividades de formación, divulgación y búsqueda de talentos que conformen una comunidad capaz de afrontar los cambios

  • Concientizar sobre la criticidad de la información, las implicancias éticas y la responsabilidad de su protección y seguridad

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En la práctica de Data Governance ayudamos al cliente a crear o mejorar los procesos, áreas, capacidades de la gente y herramientas que permitan lograr un gobierno efectivo de los datos.

  • Data Governance Office: dependiendo de las características del cliente puede requerir la incorporación de un CDO, la creación del área, la capacitación a un área existente o el acompañamiento en iniciativas asociadas a desarrollar equipos y comunidades con capacidades analíticas.

  • Master Data Management: consiste en la administración y gobierno de los datos compartidos por distintas áreas / sistemas. Típicamente en retail se comienza por el catálogo de productos mientras que en la industria financiera se comienza por el maestro de clientes.

  • Data Quality & Data Cleansing: el dato es la materia prima para obtener información, y como tal debemos implementar procesos y herramientas que aseguren la calidad del dato desde su origen y faciliten el mantenimiento de la calidad y la corrección de los mismos.

  • Discovery Maturity Model: dividimos a las empresas en cuatro niveles de madurez de acuerdo a sus capacidades analíticas. El proceso de Discovery identifica dónde está parada la empresa y cuáles son los pasos a seguir para llevarla al siguiente nivel.

En la práctica de Business Intelligence ayudamos disponibilizar la información existente en la empresa de forma simple y ágil a todas las áreas para que puedan tomar decisiones de negocio de forma oportuna.

  • Consultoría en modelos de negocios

  • Modelado de KPIs y dashboards

  • Diseño e implementación de datawarehouse corporativos

  • Implementación de BI y migración a distintas tecnologías y herramientas

  • Procesos ETL de transformación incluyendo información interna y externa, datos estructurados o no estructurados, en línea o batch

Las organizaciones tienen mapas aplicativos complejos y la información está distribuida en distintos aplicativos. La correcta integración de los datos es fundamental para prevenir duplicidad y redundancia, así como asegurar la calidad e integridad de los mismos.

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EXPERIENCIAS

CASOS DE ÉXITO

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