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Data &
Insights
Descubre las nueva perspectiva que pueden aportar la analítica avanzada de tus datos y la computación en la nube al negocio y a tus operaciones.
Hacia un nuevo orden
de las cosas guiado por datos.
SCALIAN SPAIN se caracteriza por su excelente desempeño en proyectos de alta complejidad técnica y funcional aplicando modelos de eficiencia y de gestión ágil que han sido ampliamente probados en el diseño, desarrollo, pruebas, despliegue y operaciones datos, modelos de machine learning así como el uso de las capacidades de almacenamiento y computación distribuida en la Nube.
Impulsamos la creación de valor y la transformación de tu empresa a partir del análisis de todos los datos disponibles tanto internos como externos.
Nuestro servicio DATA & INSIGHTS es un concepto holístico que combina el uso de la nube, la ingeniería del dato, la ciencia de datos y la inteligencia artificial para proporcionar soluciones basadas en infraestructuras y arquitecturas de datos flexibles y seguras, que den soporte a los casos de uso de analítica avanzada que ayuden a la empresa a consolidar una visión completa e integrada de sus datos, sus patrones de comportamiento y que sirvan para alimentar los procesos de toma de decisiones y de automatización.
Transformar es "cambiar la forma de hacer las cosas" pero sin renunciar a tu esencia ni alterar aquello que te hace único.
Durante más de 20 años hemos acompañado a multitud de empresas en su camino hacia la transformación digital de sus negocios y lo hemos hecho desde una perspectiva completa que cubre cuatro objetivos transformacionales básicos: cultura y organización, procesos, así como en el modelo de negocio y/o de dominio.
- La transformación digital requiere previamente una transformación de las personas, de su mentalidad y sus habilidades así como cambios en la cultura y capacidades organizativas de las empresas para adaptarlas a la realidad que impone la digitalización: ciclos mas cortos de ensayo y error, mayor flexibilidad en el trabajo, hiper-especialización, agilidad y descentralización de la toma de decisiones y mayor dependencia de otros proveedores tecnológicos.
- La transformación de los procesos de negocio se centra en áreas específicas de las empresas (contratación, contabilidad, facturación, logística, …) y pude generar un enorme valor en un corto plazo reduciendo los costes, mejorando la calidad de los productos y servicios, aumentando el rendimiento de las operaciones, etc. En este contexto, transformar los procesos implica rediseñar los aspectos clave desde el almacenamiento los datos a su procesamiento en la nube, pasando por la creación las API y el aprendizaje automático, la visualización de los resultados, la experiencia de usuario, etc. Zara transformó sus procesos de negocio mediante reimaginando la forma de diseñar, fabricar y entregar los productos en las tiendas (entre otros) lo que le dio una clara ventaja competitiva.
- Las transformaciones del modelo de negocio se centra en reinventar la forma en la que se entrega el valor a los clientes (productos o servicios) en un sector específico. Como ejemplo de este tipo tenemos empresas como Spotify y Netflix, que cambiaron radicalmente la forma de distribuir música y películas respectivamente.
- Transformación de dominio, es decir entrar en otros negocios totalmente distintos a los tradicionales de una empresa aprovechando algún tipo de ventaja competitiva, ofrece enormes posibilidades de crecimiento en empresas bien establecidas que quieran explorar y explotar nuevos dominios. Amazon es un claro ejemplo en este sentido logrando transformar su modelo de negocio de vender libros a vender servicios e infraestructuras cloud tanto verticales como horizontales.re
DATOS
La última frontera para transformarlo todo.
Las limitaciones del BI ya no son problemas, sino oportunidades para aprovechar conocimientos empresariales más profundos y precisos que permiten abordar nuevos casos de uso que antes ni siquiera se habían planteado.
Descubre los distintos "sabores" de datos
para las distintas necesidades.
El principal caso de uso de un lago de datos, data mesh, o data fabric es aprovechar las ventajas de un almacén de datos limpios y depurados, conectados al negocio a través de un autoservicio analítico y de explotación, que puede ser utilizado por consumidores de datos que no sean expertos en la materia.
A nivel de operaciones se trata de proporcionar un despliegue ágil y continuo de servicios que permitan un uso ágil y organizado de los datos y los resultados analíticos que pueden ayudar a las partes interesadas a identificar rápidamente las oportunidades, tomar decisiones informadas, automatizar los procesos y actuar sobre sus decisiones de forma expeditiva para entregar sus productos y servicios a los clientes.
1. ANALITICAL DATA WAREHOUSE
2. ANALITICAL DATA LAKE
3. DATA FABRIC
4. DATA HUBS FOR DATA MESH
1. ANALITICAL DATA WAREHOUSE
- Orientado al análisis de datos para business ingelligence, reporting y cuadros de mando.
- Lo usan los analistas de datos.
- Centrado en el análisis de datos para crear informes analíticos para varios tipos de usuarios de la empresa.
- Dato estructurado cargado desde los sistemas operativos como el marketing, las ventas o la contabilidad.
- Gobernanza que asegura que los datos que se muestran en los cuadros de mando son precisos.
- Integración mediante ETL unidireccional.
- Para poder ser utilizados por los usuarios se requiere la creación de un modelo de datos y
- Se usan para procesos operativos de business intelligence.
2. ANALITICAL DATA LAKE
- Orientado a la preparación de datos, el análisis exploratorio y las actividades de ciencia de datos (IA)
- Lo usan los científicos de datos, analistas y los modelos y algoritmos de ML
- Centrado en el análisis, informes y aprendizaje automático (ML)
- Dato (no solo) estructurado.
- Gobernanza superficial
- Integración mediante ETL/ELT unidireccional
- Para poder ser utilizados por los usuarios se requiere la limpieza/preparación de los datos antes de su consumo.
- Se usan para procesos operativos de analítica
3. DATA FABRIC
- Aproximación Top-Down ( Metadata First ) al ciclo de vida y gestión de los datos
- Orientada a los usuarios finales y explotación de los datos mediante soluciones empresariales, sobre multitud de fuentes operaciones y opcionalmente informacionales
- Facilita la administración y gobernanza unificada de los datos existentes
- Incorpora capa semántica de metadatos para facilitar la explotación de los datos existentes.
- Dicha capa semántica de datos puede ser enriquecida mediante AI.
- Internamente se centra en procesos operativos automatizados de integración y virtualización de datos
- Dato estructurado
- Integración bidireccional en tiempo real con los procesos empresariales existentes a través de las API.
4. DATA HUBS FOR DATA MESH
- Se centra en la creación de Productos finales basados en datos, que pueden ser compartidos y/o monetizados a través de p.e. un Marketplace
- Dichos productos se pueden exponer en forma de Datasets sin requerir la copia de los datos ( Data Sharing mediante formatos abiertos ) o en forma de APIs .
- Los productos de datos se organizan por Data Hubs, que son entidades autónomas que los generan, como pueden ser departamentos, equipos de proyectos o línea de negocio estrategias dentro de una compañía, abstrayendo de los detalles de las fuentes y lógica subyacente a los mismos
- Permite compatibilizar iniciativas de datos disruptivas ( p.e. en cloud pública ) con otras legacy dentro de una misma compañía o diferentes entidades
- Permite diferentes niveles de gobierno del dato, desde un nivel mas detallado y autónomo dentro de los Data Hubs, a un gobierno federado a nivel del Data Mesh, centrado en la gobernanza de los datos y metadatos compartidos como producto.
La vida de un proyecto
de datos en dos pasos
Los esfuerzos para poner en marcha un proyecto de datos ya sea en la nube u on-premise empiezan con una definición estratégica de lo que queremos hacer y el grado de madurez de la infraestructura actual de datos de nuestros clientes (supone un 30% del tiempo).
Posteriormente realizar el diseño de la nueva arquitectura así como la integración y transformación de los datos mediante procesos de ingeniería que conecten nuestra plataforma de datos con sus fuentes (70%) ya sea en tiempo real o en batch.
Paso #1 : Determinar la estrategia de Datos para construir una solución data-driven
Analizamos tu arquitectura de BI para determinar si necesitas actualizar a BI con Big Data/Cloud.
Te ayudamos a definir e implementar tu estrategia de Big Data e identificar los casos de uso y la arquitectura de datos que mejor encaja en tus requerimientos.
Trabajamos contigo para encontrar la arquitectura, infraestructura (onpremises, híbrida, cloud) , las herramientas y los procesos de datos más adecuada para tu organización.
Paso #2 : Recolección e integración de datos para procesos analíticos y operacionales
Implementamos, soluciones complejas de Big Data, ETL/ELT, calidad de dato, gobierno, seguridad, y arquitecturas de BI con Big Data adaptadas a tu organización.
Te demostramos el potencial de Big Data en tu organización a través de PoCs donde desplegamos los primer entorno de Big Data e implementamostus casos de uso en Data Lakes, Data Fabrics o Data Mesh según tus necesidades.
Sesiones formativas en Big Data para transferir conocimiento a tu departamento técnico para que seáis autosuficientes.
Descubre el Centro de Excelencia de Big Data
Ariane: Nuestro Catalizador de Proyectos de Datos
“Ariane recopila nuestro knowhow, metodología y herramientas que se unen para acelerar los proyectos de Analítica del Big Data”
Ariane ha nacido con la idea de ser un marco de trabajo sencillo para la industrialización y automatización de los trabajos de big data e inteligencia artificial que orqueste de forma centralizada cada proceso dentro del ciclo de vida desde el dato al resultado que es capaz de integrar mediante la gestión de la configuración una gran variedad de soluciones para cualquier entorno empresarial.
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Costes Operativos
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Velocidad en la ejecución de proyectos
Beneficios de Ariane
- Ofrece una visión única de los flujos de datos en todas las etapas del proceso.
- Mejora la supervisión centralizada y gestión en los errores de procesos de datos.
- Permite la orquestación de todos los procesos de datos desde la ingesta hasta la prosesación de los mismos.
- Permite gestionar todos los procesos de datos relacionados con tecnologías Big Data como Hadoop y Spark mediante la inclusión de soluciones de integración de datos, soluciones de inteligencia de negocio, y herramientas de cuadros de mando e informes.
INSIGHTS
La analítica avanzada de los datos
está cambiando nuestra percepción del mundo.
La aplicación de la IA a la automatización y a la toma de decisiones se está convirtiendo en la clave de la productividad y del rendimiento de los procesos empresariales e industriales.
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Descubre nuestra propuesta para el desarrollo de la inteligencia artificial y los casos de uso que están provocando un cambio en las reglas del juego y creando nuevos paradigmas de negocio.
La madurez de la IA en el centro del debate
La mayoría de las organizaciones de diferentes sectores económicos empiezan a tener datos maduros y en cierta forma curados (normalizados, estructurados, enriquecidos…)
Sin embargo, cuando se trata de casos de uso de IA para tomar decisiones y automatizar o crear nuevos procesos de negocio, muchas organizaciones tienen dificultades para ir más allá del bombo y platillo mediático y del marketing.
Muy pocos proyectos llegan a tener la madurez suficiente para pasar a la fase de producción, y aún menos alcanzan madurez suficiente para ser integrados y desplegados en los procesos críticos de las organizaciones.
Descubre el Centro de Excelencia de IA
“Nuestro knowhow y el Auto Machine Learning como herramienta para acelerar proyectos de IA y reducir el GAP de la IA”
Nuestro centro de excelencia trabaja con las herramientas más innovadora que nos permite hacer ingeniería, generación y selección automática de características de los datos para utilizar cualquier tipo de datos en los modelos usando docenas de algoritmos listos para ser usados, tanto para tareas supervisadas como no supervisadas.
El proceso de preparación implica la elaboración de perfiles para comprender los diferentes problemas de calidad de los datos que tenemos, por ejemplo, la eliminación de atributos innecesarios, datos innecesarios, reduplicación, resolución de problemas de «integridad» de los datos, etc.
Esta parte consiste en crear modelos estadísticos o de aprendizaje automático para la predicción o el análisis prescriptivo. La capa de modelado tiene múltiples pasos, normalmente de naturaleza iterativa, para construir un modelo preciso (elegir un algoritmo, elegir los conjuntos de datos de entrenamiento y de prueba, y ajustar el modelo para que sea preciso y por último realizar las pruebas y validación del mismo.
La evaluación de modelos es el proceso de utilizar diferentes métricas de evaluación para comprender el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático, así como sus puntos fuertes y débiles. La evaluación de modelos es importante para valorar la eficacia de un modelo durante las fases iniciales de investigación, y también desempeña un papel en la supervisión de modelos.
Las soluciones de implantación en producción agrupan todo el flujo de trabajo que tienen que ver con la supervisión y el control de versiones garantizando que el despliegue se realiza con las políticas de validación de datos y modelos adecuados.
Los modelos desplegados se versionan, lo que permite a los usuarios desplegar nuevas versiones, compararlas y revertirlas en cualquier momento.
Con estas herramientas se puede desplegar una API sobre la infraestructura on-premise o en la nube mediante Kubernetes para realizar despliegues elásticos y reproducibles
Casos de uso de
Inteligencia Artificial
Predicción
Modelos predictivos de la evolución de los precios, especialmente en escenarios de baja liquidez .
Previsión de la evolución de los mercados mediante modelos generativos
Modelos predictivos para la gestión de existencias, el mantenimiento predictivo y preventivo, etc.
Modelos predictivos para la optimización de la producción, la compra de materias primas y la expansión internacional, así como el mantenimiento predictivo.
Modelos de predicción de pronóstico de evolución y respuesta farmacológica
Conversational AI/Bots
Digitalización de las voces de los clientes y modelos descriptivos para la detección de las causas de las quejas.
Clasificación de la información de los productos analizando los chats de los comerciantes.
VoiceBot para facilitar la creación y gestión de partes de accidente mediante canales de voz (telefonía) y texto (WhatsApp, chat).
Automatización de ChatBot para información relacionada con la facturación.
ChatBot para la optimización de las consultas del Centro de Soporte a Usuarios, información y preguntas frecuentes de los usuarios.
Clustering
Etiquetado de información de contratos usando técnicas de OCR.
Modelos para etiquetado (multietiqueta) con códigos SNOMED de informes escritos en texto libre de las mediante modelos Deep learning (BERT/ELMO/FastText).
Modelos para etiquetado con códigos CIE10 de informes escritos en texto libre de las mediante modelos Deep learning (BERT/ELMO/FastText).
Modelos de aprendizaje automático supervisado y deep learning para triaje y clasificación de pacientes en urgencias para ayudar a la toma de decisiones clínicas durante la pandemia de COVID-19 mediante el análisis de las variables de laboratorio.
Optimización
Digitalización de las voces de los clientes y modelos descriptivos para la detección de las causas de las quejas.
Modelos de redes neuronales para recomendar productos personalizados a los clientes.
Clasificación de la información de productos financieros mediante chats y conversaciones grabadas con clientes.
Modelos para la identificación de efectos adversos de los tratamientos y mejorar la adherencia al tratamiento de pacientes crónicos, oncológicos o con enfermedades raras.
NLP/NLU
Indexación y búsqueda rápida sobre todos los repositorios de documentación de los departamentos de Banca de Inversión, incorporando búsqueda asociada, recomendaciones, gráficos de relación, etc.
Automatización y clasificación de los riesgos comerciales mediante el análisis de texto libre de los chats de los operadores en Bloomberg.
Modelos de pronóstico de evolución y respuesta farmacológica mediante aprendizaje automático y PLN.
Reconocimiento y extracción de entidades nombradas en la HCE usado para normalización y etiquetado.
Analítica de Datos de Sensores
Detección de anomalías y predicción de roturas mediante datos de sensores y circuitos electrónicos.
Sensorización de los subsistemas del tren de alta velocidad (tracción, aire acondicionado, sistema de arrastre, ...), monitorización y análisis en tiempo real.
Deep Learning en Imagen y Señales
Algoritmo de ayuda al diagnóstico que utiliza el análisis de imágenes de rayos X para diferenciar el COVID-19, la neumonía y otras afecciones pulmonares. Actualmente se utiliza en más de 10 hospitales. Usa modelos de Deep Learning.
Integración directa con el PACS.
Modelos de aprendizaje automático (Deep Learning) en señal biomédica (imagen e bioeléctica) para placa de toras, imágenes oseas, de retina, así como señales de ECG.
Casos de uso de
Inteligencia Artificial
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Casos de Exito en Big Data e IA
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Expertos Big Data & Analytics
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TB
Datos Gestionados
