Datos por

y para las

Personas

 

En Sum Mind aportamos una visión diferente de cómo obtener y tratar los datos, una cultura centrada en las personas que escucha, aprende y soluciona.

Datos por
y para las
Personas

En SumMind aportamos una visión diferente de cómo obtener y tratar los datos, una cultura centrada en las personas que escucha, aprende y soluciona.

Analítica avanzada y visualización de datos

 

La analítica avanzada permite extraer información relevante de un conjunto de datos: cómo se comportan, qué valores extremos tienen, si los datos medios son representativos, dónde se concentran y de qué forma… Esto permite comprender los datos desde una perspectiva distinta, para segmentarlos y actuar sobre ellos.

 

Algunos de los usos más importantes:

  • Modelado de clientes, ventas, fuerza laboral, etc
  • Segmentación con Machine Learning.
  • Extracción de insights para accionar campañas.
  • Dashboard interactivos y geolocalizados.

Analítica avanzada y visualización de datos

 

La analítica avanzada permite extraer información relevante de un conjunto de datos: cómo se comportan, qué valores extremos tienen, si los datos medios son representativos, dónde se concentran y de qué forma… Esto permite comprender los datos desde una perspectiva distinta, para segmentarlos y actuar sobre ellos.

 

Algunos de los usos más importantes:

  • Modelado de clientes, ventas, fuerza laboral, etc
  • Segmentación con Machine Learning.
  • Extracción de insights para accionar campañas.
  • Dashboard interactivos y geolocalizados.

Análisis semántico de información

 

La información escrita en la organizaciones (Word, Excel, mails, chats, etc.) suele ser muy numerosa y la mayoría procesada de forma manual. Una vez almacenada, rara vez es analizada y la búsqueda sobre la misma cuando hay grandes volúmenes suele ser costosa.

 

El análisis semántico permite automatizar gran parte de este procesamiento y análisis para mejorar en base a ella.

 

Algunos de los usos más importantes:

  • Automatización de mails.
  • Análisis de sentimiento.
  • Indexación y búsqueda de documentos.
  • Análisis de feedback de cliente, encuestas, tuits, etc.

Análisis semántico de información

 

La información escrita en la organizaciones (Word, Excel, mails, chats, etc.) suele ser muy numerosa y la mayoría procesada de forma manual. Una vez almacenada, rara vez es analizada y la búsqueda sobre la misma cuando hay grandes volúmenes suele ser costosa.

El análisis semántico permite automatizar gran parte de este procesamiento y análisis para mejorar en base a ella.

Algunos de los usos más importantes:

  • Automatización de mails.
  • Análisis de sentimiento.
  • Indexación y búsqueda de documentos.
  • Análisis de feedback de cliente, encuestas, tuits, etc.

Verificación automática

 

En las empresas se generan millones de grabaciones diariamente, mucha de las cuales deben ser auditados por motivos de calidad o legalidad. Este tipo de verificación se suele hacer de forma manual, con personas que escuchan la grabación una a una.

 

La verificación automática permite que las grabaciones sean verificadas de forma automática en un porcentaje muy alto, haciendo un desborde a verificación manual sólo en aquellos casos en que sea imprescindible.

 

Algunos de los usos más importantes:

  • Control de calidad.
  • Auditorías legales.
  • Calidad del servicio.

Verificación automática

 

En las empresas se generan millones de grabaciones diariamente, mucha de las cuales deben ser auditados por motivos de calidad o legalidad. Este tipo de verificación se suele hacer de forma manual, con personas que escuchan la grabación una a una.

La verificación automática permite que las grabaciones sean verificadas de forma automática en un porcentaje muy alto, haciendo un desborde a verificación manual sólo en aquellos casos en que sea imprescindible.

Algunos de los usos más importantes:

  • Control de calidad.
  • Auditorías legales.
  • Calidad del servicio.

Un repositorio único: DataLake

 

Un DataLake es un repositorio de datos no estructurados en distintos formatos (BBDD, archivos, logs, video, audio, documentos) enfocado a analítica Big Data, técnicas Data Science y de modelos predictivos. Es la base de aquellas empresas que quieran comenzar una estrategia para sacar el máximo provecho a los datos.

 

Un DataLake no implica que el sistema tradicional Datawarehouse desaparezca, sino más bien se complementan y amplía las posibilidades de extraer valor a los datos a la empresa.

 

Algunos de los usos más importantes:

  • Posibilidad de cruzar información de distintas fuentes.
  • Nuevos análisis de datos históricos.
  • Posibilidad de análisis en tiempo real de todos los datos.

Un repositorio único: DataLake

 

Un DataLake es un repositorio de datos no estructurados en distintos formatos (BBDD, archivos, logs, video, audio, documentos) enfocado a analítica Big Data, técnicas Data Science y de modelos predictivos. Es la base de aquellas empresas que quieran comenzar una estrategia para sacar el máximo provecho a los datos.

Un DataLake no implica que el sistema tradicional Datawarehouse desaparezca, sino más bien se complementan y amplía las posibilidades de extraer valor a los datos a la empresa.

Algunos de los usos más importantes:

  • Posibilidad de cruzar información de distintas fuentes.
  • Nuevos análisis de datos históricos.
  • Posibilidad de análisis en tiempo real de todos los datos.

Modelos predictivos

 

A qué empresa no le interesa poder predecir qué va a ocurrir en partes de su negocio en un futuro inmediato. Los modelos predictivos utilizan datos históricos de una empresa y las últimas técnicas de Machine Learning para dar un paso más y predecir con probabilidades muy altas qué puede pasar a sus clientes, sus ventas, sus empleados…Tenemos mucha información y se trata de que podemos sacarle mucho partido para hacer ese análisis predictivo.

Algunos de los usos más importantes:

  • Reducción del Churn.
  • Detección de fraude o reducción de impagos.
  • Scoring de clientes.
  • Optimización de los contactos para venta.
  • Elección de targets para campañas de marketing.

Modelos predictivos

 

A qué empresa no le interesa poder predecir qué va a ocurrir en partes de su negocio en un futuro inmediato.

Los modelos predictivos utilizan datos históricos de una empresa y las últimas técnicas de Machine Learning para dar un paso más y predecir con probabilidades muy altas qué puede pasar a sus clientes, sus ventas, sus empleados…Tenemos mucha información y se trata de que podemos sacarle mucho partido para hacer ese análisis predictivo.

Algunos de los usos más importantes:

  • Reducción del Churn.
  • Detección de fraude o reducción de impagos.
  • Scoring de clientes.
  • Optimización de los contactos para venta.
  • Elección de targets para campañas de marketing.