Importante entidad aseguradora en Argentina, enfrentaba un desafío significativo relacionado con su solución web Ipolaris.
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Las herramientas visuales avanzan a la hora de analizar los enormes volúmenes de información que genera la comunidad sanitaria. Simpleza en la presentación de datos, detección de patrones, mejora de la atención de los pacientes y en la asignación de recursos están entre los principales motivos.
En un ecosistema de salud cada vez más exigido, con una expectativa de vida en alza, donde los recursos son limitados y la demanda de servicios de salud crece sin pausa, gestionar los datos de manera estratégica ya no es una opción: es una necesidad.
A partir de sensores y datos, las réplicas digitales de objetos y sistemas abren un nuevo universo de posibilidades para las industrias. Los cambios para la gestión de la salud son revolucionarios.
A pesar de ser un mercado fragmentado, América Latina es una región con un enorme potencial para la industria fintech. Las estadísticas señalan que el mercado latinoamericano de tecnología financiera continúa floreciendo, sobre todo en los últimos años.
La hipercompetitividad de los equipos de F1 se apalanca en un uso intensivo de las tecnologías más avanzadas en cuanto a Big Data, análisis predictivo y computación en la nube
Con millones de datos generados en cada partido y por cada tanto, los sensores y tecnologías IoT ganan en precisión en un deporte cada vez más hiper competitivo.
In Spain, it is estimated that around 68% of industrial companies are considered “digital novices” or “digital followers,” indicating that they have not yet fully adopted digitalization in their businesses and need to do so to improve their competitiveness. When analyzing large datasets, there is a warning about the danger of finding spurious correlations, where variables may appear to be related without any real sense or where a third variable might be influencing the results. Therefore, it is crucial to interpret data with caution, remembering that correlation does not imply causation, and to be aware of how graphs and visualizations are constructed to avoid incorrect conclusions.
When visualizing data, it is important to consider the objective and tailor the graph to the desired storytelling. The audience for whom the results will be shown also influences the choice of graph type. The size and type of data, as well as the relationship between variables, also determine which type of graph is most suitable. It is advisable to experiment with different graphs and use multiple graphs to maintain clarity and show comparisons, trends, and relationships between variables.
Cybersecurity in the Spotlight: The Great Challenge for the Financial Sector in Spain and Latin America.
