La última década ha sido testigo de un avance asombroso en la tecnología para recopilar, almacenar y procesar datos. Hasta 2018, colectivamente habíamos producido la asombrosa cantidad de 2.5 quintillones (1 seguido de 30 ceros) bytes de datos.
Sin embargo, menos del 10% de las empresas se han dado cuenta de todo el potencial de los datos.
Y casi el 100% está de acuerdo en la necesidad de convertirse en una organización con más datos. La razón de esta brecha es lo que llamamos “ceguera tecnológica”. Mientras se enfocan en la tecnología, las empresas a menudo olvidan que la tecnología es simplemente una herramienta para respaldar las operaciones comerciales. Y que también es necesario evolucionar los procesos. Y finalmente, que la tecnología y el proceso deben involucrar y empoderar a los recursos humanos y no convertirse en una carga para ellos. Aquí es donde el equipo de ciencia de datos de LaNubia aporta la diferencia.
Nuestro primer paso es comprender el problema. Y eso incluye comprender el nivel de madurez actual de la organización. Nuestro modelo de madurez actúa como espejo para ayudar a su organización a analizar el nivel de madurez actual de las diferentes capas (Personas, Procesos, Tecnología y Datos) e identificar áreas que pueden hacer que la iniciativa fracase.
Identificamos las posibles trampas mientras analizamos el problema.
Nuestro equipo de ciencia de datos, experimentado y capacitado tanto en ciencia de datos como en negocios, trabaja con usted para asegurarse de que las trampas se eviten o se solucionen.
Siempre empezamos de a poco. Comenzamos con una serie de talleres para desglosar el problema en las unidades más pequeñas posibles. Luego, identifique el problema más doloroso y cree un MVP al menor costo posible. En el momento en que comenzamos a agregar una nueva función, ya ha comenzado a obtener beneficios del MVP.
Los grandes fracasos son imposibles en el proceso que adoptamos.
Producto mínimo viable
Ya puedes empezar a beber
Agrega características
Continúe agregando funciones en pequeños pasos
Agrega características
Data Science utiliza una serie de pasos para aplicar sus técnicas y estrategias desde la consultoría hasta la implementación. A continuación se describe nuestro enfoque para un proyecto de ciencia de datos.
Formulación del problema
Exploración
Modelado
Despliegue
Implementación
Comunicación
Formulación de problemas / Comprensión empresarial: antes de comenzar a explorar los datos e incluso antes de construir un modelo de aprendizaje automático, el problema que debe resolverse y su impacto comercial deben estar bien definidos. Esto se puede hacer a través de una comunicación continua con los propietarios / clientes del problema. Un equipo de científicos de datos con curiosidad y experiencia en el dominio ayuda a comprender y enmarcar el problema.
Análisis, exploración y visualización de datos: una vez que el problema está claramente establecido, el siguiente paso es comenzar a explorar los datos. En este paso, se debe verificar la disponibilidad de datos y la viabilidad técnica del proyecto. Si los datos no están disponibles, es posible encontrar una manera de recopilar los datos necesarios para el proyecto. Si los datos ya están disponibles, se puede evaluar la calidad de los datos, la exploración básica y la visualización. Los expertos en el equipo de ciencia de datos de LaNubia con habilidad de hipótesis, raspado web, limpieza de datos, consultas de bases de datos y visualización ayudan en este paso.
3.Modelado: en este paso, se desarrolla un modelo de aprendizaje automático para ayudar a predecir / pronosticar el futuro o para descubrir patrones no vistos utilizando datos históricos.
4.Comunicar el resultado: En este paso, dependiendo de los pasos anteriores, se pueden responder preguntas como lo que aprendemos, si los resultados tienen sentido y si podemos contar una historia a partir de ellos. Esto se puede hacer a través de presentaciones, imágenes o escribiendo un informe comercial para los clientes.
5. Implementación, evaluación y ajustes: Una vez que el resultado se comunica y se acepta una posible retroalimentación de los clientes, los siguientes pasos son implementar, evaluar y ajustar los resultados para una posible mejora.
6.Implementación: el paso final de nuestro enfoque es la implementación de nuestra solución para el cliente potencial.
Cada empresa tiene necesidades diferentes. Es posible que algunos de ustedes quieran que simplemente resolvamos su problema y proporcionemos resultados, mientras que otros pueden estar interesados en aprender a hacerlo usted mismo. Y otros pueden estar interesados en trabajar juntos para resolver un problema. No importa cuáles sean sus necesidades, tenemos una metodología.
Proyectos: Se enfoca en trabajar en proyectos a corto y largo plazo. Los proyectos van desde un simple escaneo de madurez de datos hasta el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático para el análisis predictivo y la implementación. LaNubia puede ayudar a crear una infraestructura de datos, extraer valor de los datos históricos, crear paneles interactivos y desarrollar un algoritmo predictivo para resolver problemas complejos de la industria.
Talleres: En LaNubia, impartimos talleres en diferentes temas. Por ejemplo, talleres sobre cómo construir una estrategia de datos, gobernanza de datos, cómo construir una cultura basada en datos, evaluación de la madurez de los datos, lluvia de ideas y entrevistas sobre temas seleccionados, etc. Las organizaciones de cualquier tamaño pueden beneficiarse de nuestros servicios de taller.
Coaching y formación: nuestros expertos de diferentes campos pueden brindar orientación y formación para cualquier posible desafío de datos y hackatones.