Camino a la cuarta evolución

Analítica de Datos

El mundo volvió a girar y la era en que ponemos a pensar los datos comenzó

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Proceso de construcción de proyectos de tecnología.

El proceso de desarrollo de un producto digital debe comenzar con un completo entendimiento de los requerimientos, también se debe tener la capacidad de enfocar y aplicar la tecnología a la práctica, no solo debemos identificar lo que quiere, si no que debemos tener la medida del éxito de nuestro , ese momento en el cual se van a sentir a gusto con nuestro trabajo.

Se debe generar un proceso gráfico, en donde se evalúen las rutas del , se genere un ambiente amable, se piense siempre en hacerle la vida más fácil al usuario.  En donde por medio de unos mockups se pueda ilustrar y animar exactamente el producto final.

Por medio de los aplicativos, debemos crear soluciones que sean capaces de recolectar la información adecuada para lograr el objetivo propuesto por el usuario, logrando optimizar por medio de la tecnología, tiempos, procesos y hacerlos de manera más clara y legible.

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En busca de la medida del éxito (Innovación)

Análisis de datos descriptivo (Organizar)

La manera amable de mostrar los datos, debe ser el resumen de toda la actividad tecnológica, bases de datos y cualquier herramienta que muestre los datos de manera amable.

Análisis de datos predictivo IA (Pensar)

Por medio de los datos y enfoque, se deben generar algoritmos de inteligencia artificial, que por medio de la experiencia que le da la información, nos ayude a tomar decisiones con altos niveles de asertividad.

Plan de trabajo

Se debe entregar después del levantamiento de la información con el equipo de trabajo.

Big Data

Los datos se han convertido en uno de los mayores activos de muchas empresas. En plena era de la información, las grandes multinacionales de Internet consiguen ingresos millonarios a través de las bases de datos de sus usuarios y su análisis.

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Fidelización de clientes

La analítica de datos puede ofrecernos mucha información acerca de nuestros clientes actuales o los potenciales. Toda la información que recabamos sobre nuestros clientes en nuestra relación con ellos es muy valiosa para fidelizarlos.

Sales Chart

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Sentiment Analytics

El Sentiment Analytics permite la identificación y el análisis de los sentimientos que tienen las personas en las redes sociales y plataformas digitales.

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Machine Learning

También llamado aprendizaje automático recolecta y analiza datos de aplicaciones para predecir con precisión la información.

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Minería de Datos

Esta herramienta utiliza diferentes técnicas para identificar patrones de comportamientos opuestos o similares dentro de una gran base de datos.

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Después de unos años la industria comenzó a notar que, en los comportamientos de las personas en la red, existían tendencias, que podrían llevarnos no solo a optimizar el tiempo, también pensamos que algunas tareas que salían de la experiencia de los datos las podrían hacer un algoritmo que se entrena por sí solo.

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