02.02.17

Conoce cómo la compañía chilena DataCiencia ejecuta un proyecto de modelamiento predictivo

Escrito por Chrysalis en Apps & Software, Blog, Casos de estudio, Startups, Tech | 0 Comentarios

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*Artículo publicado originalmente en el blog Inspírate de la compañía chilena incubada en Chrysalis DataCiencia

Lo primero es comprender el negocio, declaramos que la sabiduría del negocio es de nuestros clientes, así que para nosotros aprender del negocio es un momento de mucho respeto y apertura mental. Es un paso vital, y su importancia es altísima para el éxito del proyecto.

Posteriormente evaluamos cuales son las técnicas o modelos que nos permitirán obtener los resultados esperados. Es un trabajo científico, donde probamos con nuestros expertos en datos y estadística cuáles son las mejores alternativas para diseñar la solución final, la que revisaremos posteriormente con el cliente detalle a detalle.

Lo siguiente es aprender de sus datos, sus modelos, sistemas y determinar cuanta ayuda será necesaria para preparar la capa que alimentará nuestros modelos.

Posteriormente evaluamos cúales son las técnicas o modelos que nos permitirán obtener los resultados esperados. Es un trabajo científico, donde probamos con nuestros expertos en datos y estadística cuáles son las mejores alternativas para diseñar la solución final, la que revisaremos posteriormente con el cliente detalle a detalle.

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Con ello, el paso siguiente, es la construcción del modelo, obtener la mezcla de tecnología y algoritmia necesaria para lograr el apreciado resultado con un índice de confianza suficiente para usarlo en la toma de decisiones (nuestra meta es 85%, pero en la mayoría de los casos no descansamos hasta superar el 95%).

Lo primero es comprender el negocio, declaramos que la sabiduría del negocio es de nuestros clientes, así que para nosotros aprender del negocio es un momento de mucho respeto y apertura mental. Es un paso vital, y su importancia es altísima para el éxito del proyecto.

Una vez construido y probado, procedemos con la implantación final, y de ser requerido, su integración con otros sistemas, como por ejemplo, con un dashboard en alguna herramienta de analítica (Qlikview, Qlik Sense, Tableau, etcétera).

Finalmente, tras entrenar a nuestros clientes en el uso del modelo, ofrecemos un acompañamiento durante los primeros meses para tareas de afinación o mantención de la solución.

Si requieres mas información no dudes en contactarte con DataCiencia a: contacto@dataciencia.com

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