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Data Science

360ºBig Data Analytics

Data Science aporta los procesos que permiten convertir los datos en ventaja para su organización.

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Líderes en análisis de datos estructurados y no estructurados

 

Los datos estructurados son un tipo de información organizada en columnas y filas que se pueden ordenar y procesar fácilmente utilizando herramientas de minería de datos. Normalmente, los datos estructurados provienen de fuentes ERP o CRM. La mayoría de las empresas de analítica analizan de manera eficaz este tipo de datos. El contenido estructurado es normalmente el punto fuerte de la mayoría de los equipos de analítica. Nosotros también tenemos una amplia experiencia en este campo.Lo que ocurre es que en los últimos años estamos viviendo el gran auge de los datos no estructurados. Como ejemplos de este tipo de contenido encontramos: correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, documentos de texto y archivos de audio y vídeo.Las empresas necesitan explotar toda esta información no estructurada. A diferencia de muchas otras empresas de analítica, Sngular cuenta con una amplia experiencia tanto en contenido estructurado como no estructurado.Los beneficios de analizar los dos tipos de datos son enormes, desde la gestión del conocimiento interno para prevenir fraude, hasta el análisis exhaustivo de nuestros clientes.En este sentido, MeaningCloud es una de las tecnologías más eficaces para extraer el contenido no estructurado, conversaciones sociales y documentos internos.

 

Combinamos Big Data y Data Science

 

El Big Data y la Ciencia de los datos son dos campos diferentes que se complementan entre sí. Contamos con especialistas en ambos sectores.Cuando hablamos de “Big Data” nos referimos a las estrategias de ingeniería de datos para diseñar e implementar sistemas escalables e intensivos de datos. Se centran en el desarrollo de software que es capaz de gestionar grandes cantidades de datos (volumen), contenido que necesita ser procesado en tiempo real (velocidad), e información en distintos formatos (variedad). En definitiva, el objetivo del Big Data es construir una infraestructura que proporcione una escalabilidad horizontal y una respuesta a tiempo para cada proyecto.Los científicos de datos construyen procesos analíticos de datos sobre estas bases para extraer el valor de la información.Trabajamos en proyectos de Big Data cuyo objetivo es crear sistemas escalables. En otros proyectos también aprovechamos técnicas de esta ciencia para centrarnos en el análisis y la extracción del valor del conjunto de datos.

 

Propuesta con sentido común

 

Nuestro objetivo es adaptar la analítica de datos a las necesidades de su negocio teniendo en cuenta las posibles limitaciones operativas, es decir, trabajamos desde el sentido común, estudiando cada caso y aportando soluciones realistas y factibles.No siempre podemos aplicar una técnica analítica para dar una solución, puede que existan limitaciones económicas y que, por tanto, no sea posible llevarla a cabo. Por este motivo, es importante valorar las limitaciones de cada proyecto para optimizar así los resultados.En Sngular siempre valoramos la complejidad y viabilidad del proyecto estudiando las limitaciones de negocio, el tiempo, el dinero, el personal y las posibles dificultades de ingeniería.

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