Consultoría en:
Ciencia de Datos
Consigue respuestas predictivas para tu negocio de la forma más rápida a partir de todos los datos.
DevOps AWS
Acelera el despliegue de tus aplicaciones,
garantizando la confiabilidad del software y
la estabilidad de tu infraestructura en la nube.
El servicio de consultoría en Ciencia de Datos se refiere a la asesoría y orientación a empresas y organizaciones que buscan aprovechar al máximo sus datos para tomar decisiones informadas y obtener insights valiosos.
Gana competitividad, innovando de manera ágil a través de la entrega de software y actualizaciones a alta velocidad con soluciones automatizadas en Amazon Web Services y Nubosperta.
En Nubosperta te ayudamos a:
En la actualidad la obtención de señales a partir de grandes volúmenes de datos se ha convertido en un elemento indispensable en la construcción de una ventaja competitiva sostenible. Las empresas que cuentan con un mayor volumen de datos y que cuentan con la capacidad de extraer las señales correctas se encuentran una posición única ya que tienen la capacidad de entregar valor a sus clientes mediante la creación de productos o servicios hipersegmentados y altamente diferenciados.
Nuestros Servicios
Data Engineering Consulting Service
Asesoría y orientación proporcionada por expertos en el campo de la ingeniería de datos para empresas que buscan gestionar, almacenar y procesar grandes cantidades de datos de manera eficiente y efectiva.
Data Model Optimization
Este servicio que tiene como principal objetivo asegurar que los modelos de machine learning mantenga su poder de predicción o clasificación, etc., a lo largo del tiempo a través del monitoreo de tendencia y patrones del los datos de entrada del modelo, evaluación estadística de los resultados arrojados para verificar que sigan siendo congruentes con las necesidades de negocio, y la mejora y adaptación iterativa de los modelos
Data Science Consulting Service
El servicio de consultoría en Ciencia de Datos (Data Science Consulting Service, en inglés) se refiere a la asesoría y orientación proporcionada por expertos en el campo de la Ciencia de Datos a individuos, empresas u organizaciones que buscan aprovechar al máximo sus datos para tomar decisiones informadas y obtener insights valiosos.
Data Science Consulting Service
Ayudan a recopilar, limpiar y procesar datos para que sean utilizables en modelos y análisis posteriores
- Modelado Predictivo y Machine Learning: Implica crear y aplicar modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar futuras tendencias utilizando información histórica, fortaleciendo la toma de decisiones
- Visualización de Datos: Utilizan herramientas y técnicas para representar gráficamente los datos en tiempo real, de manera que sea fácil de entender y analizar
- Diseño de Sistemas de Recomendación: Ayudan a desarrollar sistemas que sugieren productos, contenido o acciones basadas en el comportamiento y preferencias de los usuarios
- Gestión y Almacenamiento de Datos: Ayudan en la elección de infraestructuras y sistemas de gestión de datos adecuados para garantizar una selección, gestión eficaz y segura de la información
- Asesoría Estratégica en Ciencia de Datos: Ayudan a definir estrategias, objetivos, algoritmos de ML e infraestructura de TI para una correcta implementación de una metodología de Ciencia de Datos, facilitando la resolución de necesidades o problemas del negocio
- Optimización y Automatización: Se enfocan en entender y analizar texto para extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos no estructurados, como comentarios de clientes o reseñas
¿Qué es DevOps AWS?.
AWS proporciona un conjunto de servicios flexibles diseñados para permitir a las compañías crear y proporcionar productos de forma más rápida y fiable con las prácticas de DevOps y AWS. Estos servicios simplifican el aprovisionamiento y la administración de la infraestructura, la implementación del código de la aplicación, la automatización de procesos de publicación de software y la monitorización del desempeño de su aplicación e infraestructura. Permitiendo incrementar la capacidad de las organizaciones de proporcionar aplicaciones y servicios a gran velocidad: desarrollar y mejorar productos con mayor rapidez que las organizaciones que utilizan procesos tradicionales de desarrollo de software y administración de la infraestructura. Esta velocidad permite a las organizaciones servir mejor a sus clientes y competir de forma más eficaz en el mercado.
Servicios de Operación de Machine Learning
- El propósito fundamental de este servicio es incorporar y poner en marcha la metodología de ciencia de datos como una parte integral de las operaciones diarias de organizaciones que carecen de personal especializado para supervisar correctamente este proceso, pero que buscan mejorar la toma de decisiones mediante información más precisa y detallada.
- Entre los principales beneficios de este servicio se incluye la integración completa del ciclo de vida de la ciencia de datos, mediante la implementación y despliegue de procesos y procedimientos alineados con las necesidades del negocio. Esto asegura la entrega de soluciones de alta calidad en términos de resultados esperados, dado que la metodología se enfoca en abordar las necesidades específicas de cada usuario interno, persiguiendo la solución óptima a lo largo de todo el proceso hasta su validación y aceptación, entre otros beneficios.
- Este servicio se ofrece en modalidad de suscripción mensual recurrente y cuenta con un equipo compuesto por Data Scientists, Data Analysts, Data Engineers, Data Developers y Business Analysts. Además, se incluirán los servicios administrados de infraestructura necesarios para su correcta operación.
¿En qué consiste DevOps AWS?.
Bajo un modelo de DevOps, los equipos de desarrollo y operaciones ya no están “aislados”. A veces, los dos equipos se fusionan en uno solo, donde los ingenieros trabajan en todo el ciclo de vida de la aplicación, desde el desarrollo y las pruebas hasta la implementación y las operaciones, y desarrollan una variedad de habilidades no limitadas a una única función.
En algunos modelos de DevOps, los equipos de control de calidad y de seguridad también se integran más con el desarrollo y las operaciones e intervienen durante todo el ciclo de vida de la aplicación. Los equipos utilizan prácticas para automatizar los procesos que anteriormente habían sido manuales y lentos. Utilizan una pila de tecnología y herramientas que los ayudan a operar y mejorar aplicaciones de forma rápida y confiable. Además, estas herramientas ayudan a los ingenieros a realizar de forma independiente tareas que normalmente hubieran requerido la ayuda de otros equipos (por ejemplo, implementar código o aprovisionar infraestructura), lo que incrementa todavía más la velocidad del equipo.
AWS proporciona servicios que le ayudan a practicar DevOps en su empresa y que están diseñados para su uso con AWS. Estas herramientas automatizan tareas manuales, ayudan a los equipos a administrar entornos complejos a escala y mantienen a los ingenieros en control de la gran velocidad que permite alcanzar DevOps.
¿Por qué DevOps AWS para operaciones de desarrollo?
- Facilita la colaboración entre los distintos profesionales de tu organización, especialmente en el caso de Desarrollo y Operaciones. Aplicando la automatización y las metodologías necesarias se optimizan los tiempos de los desarrolladores de software y de los ingenieros IT de la organización, garantizando el desarrollo de software más seguro y de mayor calidad.
- La implementación de DevOps en tu empresa hará que los empleados se familiaricen más fácilmente con estas herramientas. Acelerando la transformación digital, optimizando tu producto y elevando ampliamente la experiencia del usuario permitiendo a la organización estar a la vanguardia.
- Reduce costos dentro de tu organización aumentando la eficacia de los equipos de trabajo y la productividad, disminuyendo los tiempos de entrega de tus productos digitales agilizando el proceso en general.
En Nubosperta te ayudamos a:
- Implementar las herramientas AWS para optimizar el ciclo de vida del software.
- Liberar código a ambientes de Producción de manera más frecuente y con menos errores.
- Optimizar los tiempos de integración, entrega y despliegue de software y actualizaciones.
- Privilegiar el desarrollo modular de código fuente, facilitando el seguimiento, la detección y corrección oportuna de errores.
- Implementar Dashboards para el monitoreo de las aplicaciones y de la infraestructura.
Beneficios
Toma de decisiones basada en predicción
El uso de algoritmos predictivos en ML y estadística tradicional mejora la toma de decisiones al identificar y analizar patrones ocultos en los datos.
Ahorro de tiempo
Toma decisiones de manera eficiente para responder rápidamente los desafíos empresariales. Gestionando más información en menos tiempo.
Incremento de ingresos
Anticipar los escenarios probables en el entorno empresarial y prepararnos eficientemente, beneficia a la empresa al completar patrones de consumo.
Conexión e integración
Se genera una mejor comunicación: desde el procesamiento, análisis, y consolidación de la información para evitar silos.
Reduce Riesgos
La aplicación de algoritmos de IA en la exploración de datos posibilita la detección de patrones y cambios de forma anticipada. Simplificando la implantación de medidas de mitigación y control.
Simplifica la complejidad
Los algoritmos de AI son una herramienta valiosa para simplificar el análisis de grandes cantidades de datos. Tienen la capacidad de descubrir patrones ocultos que serían difíciles de identificar a simple vista para los humanos, lo que facilita la comprensión y la toma de decisiones informadas.
Beneficios DevOps AWS
Velocidad
Avance a gran velocidad e innove para sus clientes con mayor rapidez, adáptese mejor a los cambios en los mercados y adquiera mayor eficacia en la consecución de los resultados empresariales. El modelo de DevOps permite a sus equipos de desarrollo y operaciones lograr estos resultados.
Entrega rápida
Incremente la frecuencia y el ritmo de las versiones, a fin de innovar y mejorar el producto con mayor rapidez. Cuanto más rápido publique nuevas características y arregle errores, más rápido podrá responder a las necesidades de los clientes y desarrollar una ventaja competitiva.
Confiabilidad
Garantice la calidad de las actualizaciones de la aplicación y los cambios en la infraestructura a fin de poder realizar entregas más rápidas de forma confiable mientras ofrece una experiencia positiva a los usuarios finales. Las prácticas de monitoreo y registro lo ayudan a mantenerse informado del desempeño en tiempo real.
Seguridad
Avance con rapidez mientras retiene el control y mantiene la conformidad. Puede adoptar un modelo de DevOps sin sacrificar la seguridad si utiliza políticas de conformidad automatizadas, controles minuciosos y técnicas de administración de la configuración.
Colaboración mejorada
Desarrolle equipos más eficaces con un modelo cultural de DevOps, que enfatiza valores como la propiedad y la responsabilidad. Los desarrolladores y equipos de operaciones colaboran estrechamente, comparten muchas responsabilidades y combinan sus flujos de trabajo.
Escalado
Opere y administre su infraestructura y procesos de desarrollo a escala. La automatización y coherencia lo ayudan a administrar sistemas complejos o cambiantes de forma eficaz con menos riesgo. Por ejemplo, la infraestructura como código lo ayuda a administrar los entornos de desarrollo, pruebas y producción de forma repetible y más eficaz.
Muchas organizaciones usan de forma activa el análisis predictivo para guiar la toma de decisiones en tiempo real y futuras.
El sector Financiero usa el análisis predictivo para guiar la toma de decisiones. Algunos ejemplos son la compra y venta en bolsa predictivas, la evaluación del riesgo crediticio y las autorizaciones de préstamos. Las empresas de seguros usan el análisis predictivo para predecir eventos meteorológicos extremos a fin de mitigar las reclamaciones de seguros y detectar las que sean fraudulentas.
- Análisis de Rentabilidad.
- Análisis de Liquidez.
- Predicción de Variables Económicas.
- Análisis de Sensibilidad.
- Análisis de Portafolio de Inversión.
- Análisis de Riesgos.lio
Manufactura usan el análisis predictivo para supervisar el equipo de línea de producción a fin optimizar el rendimiento, detectar irregularidades y destacar sus defectos. Las empresas de fabricación usan el análisis predictivo para supervisar la maquinaria, identificar sus condiciones y predecir los requisitos de mantenimiento. Sanidad
- Estimación de la Demanda.
- Estimación de Capacidad.
- Estimación de Inventarios.
- Análisis de Sensibilidad.
- Estimación de Volatilidades.
- Minimización de Costos.
- Maximización de Beneficios.
Retail hace uso del análisis predictivo para pronosticar la demanda de los clientes locales y regionales, así como también para enviar previamente los suministros a las estaciones de distribución locales y regionales para reducir los tiempos de entrega. Otras empresas usan los modelos de puntuación de clientes potenciales para mejorar las tasas de conversión de clientes. También usan las recomendaciones predictivas para aumentar las oportunidades de venta cruzada y adicional en función de los perfiles de los clientes. Además, las empresas usan el análisis predictivo para predecir la demanda y ventas futuras.
- Segmentación de Mercados.
- Análisis de Preferencias del Cliente.
- Análisis de Patrones de Consumo.
- Predicción de Ventas.
- Análisis de Sensibilidad de la Demanda Respecto al Precio.
- Estudios de Mercado.
- Análisis Estadístico de Encuestas.
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Hugo García
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