Predictive

Predictive

Es un componente de la plataforma Tehygoo que permite un Análisis Predictivo para la toma de decisiones en el ámbito empresarial. Generando conocimiento y permitiendo aportar una nueva visión de las tendencias de futuro, ayudando a las organizaciones a mejorar la atención a sus clientes, a incrementar su competividad, a reforzar su posicionamiento en el mercado y a vender más.

¿Que hacemos?

Convertimos los datos en un elemento de valor para el negocio.

Ayudamos a las organizaciones en sus procesos de toma de decisión.

Desarrollo de soluciones tecnológicas aplicadas al análisis de la información.

¿Como lo hacemos?

Desarrollando un potente y preciso motor de inteligencia artificial personalizado por cliente y marca, que se encarga de transformar los datos en modelos predictivos, logrando que los usuarios puedan anticiparse y averiguar las causas de determinados escenarios de negocio a través de :

  • La recopilación de los datos y su análisis.

  • La creación de reglas de negocio.

  • El desarrollo y validación de los modelos predictivos.

Características del modulo predictivo

1

PRECISIÓN: Identificación de los principales predictores de negocio y dependencias causa-efecto opciones de simulación y sistemas para controlar desviaciones de patrones comunes de forma precisa.

2

RAPIDEZ: Capacidades de simulación en tiempo real, reduciendo el proceso global de toma de decisiones y proporcionando de forma instantánea las mejores opciones en función  de cada situación.

3

ENFOQUE A NEGOCIO: Facilidad de uso por parte de personal del área de negocio disponiendo de herramientas de creación y gestión altamente intuitivas y en entorno web.

4

RENDIMIENTO DEL DEPARTAMENTO IT: Ahorro de costes y menor inversión en plataformascomplejas y de dicícil implantación, con menor dedicación para mantener actualizados los modelos predictivos.

5

MEJORA CONTINUA: Automatización de los procesos, desde la captura de los eventos, el tratamiento de los datos, el aprendizaje, los modelados y las simulaciones, hasta las recomendaciones, decisiones proactivas y ordenes de ejecución de una acción.

6

AUTOAPRENDIZAJE: Capacidad de retroalimentación y autoaprendizaje en base a pequeñas muestras de datos, incluso en escenarios con datos incompletos o con altos niveles de incertidumbre. Tanto en el trascurso de la toma de decisiones como a medida que se incorporan nuevos datos.

7

RENTABILIDAD: Importante ahorro de costes, esfuerzos técnicos y tiempo en la definición y ejecución de los modelos.

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