With the goal of improving investigation times to attract potential clients, Securitas
approached Zentricx for the implementation of a digital tool.
With the goal of improving investigation times to attract potential clients, Securitas
approached Zentricx for the implementation of a digital tool.
Desarrollo de solución híbrida para poder detectar piscinas en distintas regiones
Development of a hybrid solution to detect pools in different regions
En España, se estima que alrededor del 68% de las empresas industriales son consideradas “novatos digitales” o “seguidores digitales”, lo que indica que aún no han adoptado completamente la digitalización en sus negocios y necesitan hacerlo para mejorar su competitividad. Al analizar grandes conjuntos de datos, se advierte sobre el peligro de encontrar correlaciones espurias, donde variables pueden parecer relacionadas sin tener un sentido real o donde una tercera variable podría estar influyendo. Por lo tanto, es fundamental interpretar los datos con cautela, recordando que la correlación no implica causalidad, y ser conscientes de cómo se construyen los gráficos y visualizaciones para evitar conclusiones erróneas.
La gestión masiva de datos se ha convertido en un aliado crucial para mejorar la oferta de servicios turísticos y facilitar la recuperación de la industria después de la pandemia. El uso de Big Data y herramientas de gestión permite a las empresas turísticas aprovechar los datos como materia prima para desarrollar estrategias efectivas y obtener una ventaja competitiva. La recolección precisa y holística de datos, desde la procedencia hasta las preferencias y comportamientos de los turistas, permite predecir necesidades futuras y personalizar los servicios. Además, la capacidad de compartir y combinar datos entre diferentes entidades y organizaciones proporciona una imagen más completa de los turistas y facilita la toma de decisiones ágiles y el desarrollo de productos y servicios adaptados.
La mayoría de las pymes españolas confían en la digitalización y planean invertir en ella en los próximos tres años, sin embargo, aún necesitan realizar una transformación digital centrada en la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos. El uso de estrategias de Big Data puede ayudar a estas empresas a abordar problemas de manera proactiva, generar nuevas oportunidades, mejorar la eficiencia operativa y fidelizar a los clientes. Sin embargo, las pymes se enfrentan a desafíos como la integración de diferentes fuentes y tipos de datos, la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos rápidamente y la selección y preparación adecuada de los datos. Para tener éxito en una estrategia de Big Data, las pymes deben definir claramente los problemas de negocio, seleccionar y preparar los datos adecuados, almacenarlos de manera segura y realizar un análisis exhaustivo para tomar decisiones basadas en datos. El inicio de un nuevo año es un momento oportuno para implementar estrategias de transformación digital y Big Data, lo que requiere un cambio de mentalidad y enfoque estratégico en estas empresas.
Las estrategias de ciencias de datos son cada vez más utilizadas por las empresas españolas, con un impacto positivo en el desempeño organizacional y niveles más altos de resiliencia. Es fundamental que las empresas sean dueñas de sus datos y aseguren su calidad, y que adopten un enfoque data-driven para tomar decisiones estratégicas basadas en análisis e interpretación de datos. La administración de datos propios proporciona flexibilidad y capacidad para abordar las necesidades presentes y futuras del negocio, pero requiere una política de gobierno de datos y una atención adecuada a la integración, calidad y gestión de los mismos.
En comparación con otros campos, la robótica tiene características particulares, porque tiene como objetivo permitir que un agente físico interactúe con el mundo concreto.
Zentricx , fue convocado por el Banco HSBC, en base a sus necesidades de optimización. Solicitó la instalación e implementación de Viya®, a efectos de obtener las capacidades que se brindan en los modelos de Machine Learning.
A la hora de visualizar datos, es importante considerar el objetivo y adaptar el gráfico al storytelling deseado. El público al que se mostrarán los resultados también influye en la elección del tipo de gráfico. El tamaño y tipo de datos, así como la relación entre las variables, también determinan qué tipo de gráfico es más adecuado. Es recomendable experimentar con diferentes gráficos y utilizar múltiples gráficos para mantener la claridad y mostrar comparaciones, tendencias y relaciones entre variables.
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