DATA INTELLIGENCE

El nuevo paradigma del Business Intelligence en la era Digital

En una economía digital firme con ciclos cada vez más rápidos, las empresas afrontan nuevos retos respecto a la información que manejan.

Los actores de las áreas financieras y de inversión (mercados de capitales, gestión de activos, banca privada, fondos, instituciones, finanzas especializadas, intermediarios) se enfrentan a regulaciones cada vez mayores. En cuanto a los márgenes, se degradan a la vez por la aparición de nuevos actores como los mercados emergentes, los intermediarios y la competencia con costes bajos.

Hasta ahora, una gestión de riesgos sólida era suficiente para asegurar el crecimiento y la rentabilidad de las actividades. Hoy en día, la búsqueda de nuevos modelos de negocio comienza a ser imperativa.

Keyrus ayuda a las empresas a implantar medios humanos, organizativos y tecnológicos que permitan fortalecer sus capacidades para medir las palancas reales del rendimiento y actuar en consecuencia.

Ayuda a las empresas a analizar y comprender sus datos, a poner en valor su capital de información para incrementar sus ventas y rendimiento general.

Big Data y Analíticas Avanzadas: procesado y análisis de información masiva y multi-estructurada

La incesante cantidad de orígenes, nuevos formatos, volúmenes crecientes de datos, cada vez más y más diversificados, representa la traza más visible del salto a la sociedad digital. El Big Data y las Analíticas Avanzadas son una prioridad indiscutible en la agenda de los responsables de la toma de decisiones, donde las oportunidades son enormes pero de igual manera los retos. Convencidos de que los vencedores el día de mañana deben transformar este nuevo conocimiento en acciones concretas, Keyrus ayuda a las empresas en toda la cadena de valor de sus proyectos de Big Data y Analíticas Avanzadas.
BIG DATA Y ANALÍTICAS

“Machine Learning” o aprendizaje automático

La utilización conjunta de volúmenes masivos de información y de algoritmos relativamente sencillos de aprender hace posible la resolución de problemas que, hasta hace poco tiempo, eran considerados irresolubles.

Entendida como la disciplina principal de la inteligencia artificial, el “Machine Learning” se extiende desde el análisis exploratorio de datos hasta las más sofisticadas técnicas de inferencia – modelos de gráficos jerárquicos – y de clasificación de la regresión – Deep Learning, Support Vector Machine (SVM). El “Machine Learning” capacita de esta manera a la empresa para llevar a cabo modelos de análisis predictivos y prescriptivos, para anticipar y optimizar la toma de decisiones, costes e ingresos.

ANALÍTICAS BIG DATA

Enterprise Performance Management: conectar todos los procesos de la empresa

Gestionar el rendimiento de una empresa requiere decisiones basadas en evidencias para llevar a cabo la estrategia de la compañía. Estas estrategias pueden incrementar los ingresos, reducir los costes, racionalizar las actividades del negocio y ayudar a las organizaciones a alcanzar sus objetivos de forma competitiva.

Sujetas a una constante presión para tomar decisiones de forma ágil, las empresas e individuos se encuentran inmersos en ecosistemas cada vez más complejos. En consecuencia, deben acelerar su capacidad de medir y asignar los recursos de la compañía de forma correcta, conectando también los procesos ligados a sus principales funciones. Se trata del gran reto del Enterprise Performance Management.

ENTERPRISE Performance Management

Analíticas predictivas: una palanca para anticipar y optimizar la toma de decisiones

El concepto de análisis predictivo está muy ligado a nociones de “Data Mining”, que son familiares a la esfera del Business Intelligence. El progreso en los algoritmos actuales permite extender las inferencias más allá del análisis de tendencias retrospectivo. El objetivo ahora es capacitar a las empresas para obtener resultados prospectivos y anticipados, para que puedan producir automáticamente métodos predictivos que sirvan de ayuda a la toma de decisiones.

ANALÍTICAS BIG DATA

La visualización de datos: el último paso en el análisis de datos

Dirigir el foco hacia los puntos más importantes para conseguir una toma de decisiones óptima y rápida: es el objetivo de la visualización de datos.

En el 80% de los casos, la presentación de datos en las empresas está limitada a representaciones gráficas tradicionales – curvas, histogramas, áreas, diagramas de tarta y nubes de puntos.

Las herramientas utilizadas ofrecen una selección limitada de representaciones gráficas que muestran ineficiencia y carencia de impacto.

Los vínculos entre Business Intelligence, la visualización de datos y la capacidad cerebral son inherentes en los mecanismos empleados cuando consultamos un análisis que contiene elementos gráficos, un informe o cuadro de mando. Estos mecanismos son la Percepción Visual y el Pensamiento Visual.

Sin la visualización de datos, no es posible interpretar los resultados de un análisis Big Data de forma inteligible y sencilla.

BUSINESS INTELLIGENCE

Business Intelligence y Gestión de la Información: piedra angular del sistema Business Intelligence

En su desarrollo dinámico, el BI está experimentando un cambio en las organizaciones, cubriendo un eje cada vez más estratégico y extendiéndose a toda la empresa.

Los cuadros de mando, los enfoques de visualización interactiva, la investigación, las herramientas de Data Discovery y el desarrollo hacia el Business Intelligence de auto-servicio, son ya una realidad. Más que nunca, los usuarios se han convertido en actores autosuficientes en la puesta en valor de los datos. Convencidos de que este cambio se acelerará aún más, Keyrus ayuda a sus clientes a desarrollar sus habilidades y promover la madurez de sus organizaciones.

BUSINESS INTELLIGENCE

Data Scientist: un perfil científico que crea valor en la empresa

Un escaso perfil estratégico, los Data Scientists, permiten a las empresas tecnológicas e innovadoras afrontar los mayores retos en el centro de la nueva economía digital, en concreto el desarrollo de las redes de datos.

En 2014, Keyrus sumó fuerzas con la École Polytechnique, en asociación con Orange y Thalès, para crear una cátedra de Data Scientist y formar a las nuevas generaciones de científicos de datos. El propósito de esta cátedra es dar apoyo a programas de formación en “Data Science” aplicada a Big Data. Los graduados en "Data Science" representan un nuevo foco de selección de personal, sea para organizaciones públicas o privadas.