DATA INTELLIGENCE

Analíticas Big Data

Abordar datos masivos y multi-estructurados implica conocer cómo recopilar, descifrar y procesar Big Data, así como activar los factores del crecimiento y rendimiento en las empresas, sea cual sea su tamaño y sector de actividad.

También supone la construcción de nuevos modelos de negocio que aseguren su duración y desarrollo en el tiempo.

Finalmente, implica la creación de ventajas competitivas sostenibles, mediante la explotación por una parte de las reservas de conocimiento provenientes del análisis detallado de las nuevas fuentes de información, y por otra parte, del desarrollo de capacidades predictivas provenientes de dicho análisis.

  • Puesta en valor del almacenamiento masivo de datos, transformándolos en conocimiento utilizable
  • Aumentar las capacidades analíticas para mejorar la anticipación y predicción
  • Mejorar el rendimiento de los dispositivos digitales de la próxima generación
  • Optimizar y desarrollar arquitecturas de Business Intelligence

Como líder en Big Data y cofundador de la cátedra de Data Science de la École Polytechnique, Keyrus posee el conocimiento de negocio, experiencia analítica y dominio tecnológico esenciales para el éxito de sus proyectos de Big Data.

NUESTRA OFERTA

  • Innovación dirigida por los datos

    Ayudamos a nuestros clientes con sus proyectos de evangelización de las analíticas, y a facilitar la emergencia de ideas innovadoras alrededor de la puesta en valor de los datos. Nuestro enfoque está anclado y centrado en la realidad de las empresas y casos concretos, para poder proporcionar resultados tangibles.

    • Lanzar y liderar iniciativas de innovación dirigidas a los datos
    • Recolectar, utilizar, analizar y poner en valor los datos
    • Construir ecosistemas y casos de uso

  • Arquitecturas Big Data y Optimización del TCO

    Keyrus ayuda a las organizaciones a implantar los fundamentos indispensables de Big Data, diseñando e implantando arquitecturas de última generación para la puesta en valor de los datos. El Grupo analiza el contexto específico y la realidad de cada empresa, para formular soluciones apropiadas y rentables valorando inversiones existentes y los activos de datos.

    • Diseñar e implantar roadmaps de Big Data
    • Evaluar y recomendar iniciativas tecnológicas
    • Preparar casos de uso, y llevar a cabo análisis coste-beneficio (TCO)

  • Consultoría en Data Science

    Keyrus es consciente de que el cambio de paradigma impuesto por el procesado de datos masivos y multi-estructurados requiere un conocimiento científico especializado y habilidades tecnológicas. Mediante su asociación con la École Polytechnique, emplea y forma profesionales en Data Science para ayudar a sus clientes en el diseño e implantación de algoritmos de Big Data eficaces.

    • Desarrollar algoritmos avanzados y adaptados (Machine-Learning)
    • Implantar soluciones altamente actualizables de analíticas predictivas y prescriptivas: escalabilidad, elasticidad y el “pago por uso”

  • Laboratorio de Big Data “Agile”

    Keyrus asesora a las empresas para definir sus procesos de validación de enfoques de analíticas Big Data basándose en casos de uso concretos y accesibles. Sensible como es a la naturaleza específica de cada empresa, el Grupo elabora un roadmap realista con sus clientes, prometiendo un valor económico cuantificable y medible.

    • Demostrar valor y las selecciones tecnológicas asociadas
    • Implantar un laboratorio de Big Data basado en metodologías “Agile”
    • Identificar ecosistemas de datos eficientes

  • Factoría de servicios Big Data

    Mediante la oferta de un prototipo rápido, la plataforma de Keyrus de algoritmos Big Data acorta considerablemente los plazos de implantación de sus proyectos de analíticas avanzadas. Proporciona servicios en forma de Paas – Platform as a Service. Está enfocado tanto a expertos en Data Science como a usuarios de negocio. Dependiendo de la necesidad, es altamente escalable y ejecuta toda clase de algoritmos y visualización de datos, sin importar el tipo de lenguaje.

    • Proponer un prototipo ágil y y una prueba de valor (una demostración del valor creado, basado en números reales)
    • Mostrar un rápido incremento de las capacidades analíticas, con coste controlado
    • Presentar soluciones analíticas actualizables: escalables y elásticas
    • Construir modelos de pago de acuerdo con el uso (Big analytics en la nube)

  • Los comunicados de prensa
    Alteryx anuncia los premiados a partner del año 2018 de EMEA

    09.10.18

    Estos premios reconocen a las compañías que dan soporte y ayudan a crecer a ...
    LEER MÁS VER TODO