Kiteris Data

Data Analytics

Desarrollamos modelos predictivos prácticos y válidos para la empresa. Entramos a fondo en las variables significativas. Poner en marcha procesos de mejora para construir conjuntos de datos sólidas, coherentes y válidas.

Convertimos los datos de la empresa en activos estratégicos. Activos que soporten la toma de decisiones Data Driven.

Inteligencia de Negocio

Creamos herramientas sintéticas, prácticas, que aporten valor gracias a ser muy simples y muy significativas. Ayudamos a la empresa a guiarse por estos datos e indicadores.

Calidad de datos

Ayudamos a la empresa a hacer procesos de mejora de la calidad de los datos. Buscando la integridad, coherencia a lo largo del tiempo, escalabilidad, validez. Esto implica transformar los datos existentes y modificar los procedimientos de adquisición de los nuevos datos de forma que nos asegure la calidad desde la fuente. De esta manera creamos un sustrato de información capaz de soportar los edificios de software de fecha analytics, inteligencia de negocio en el mas amplio sentido del término.

Propuesta de valor
Nuestro objetivo es convertir los datos de nuestros clientes en ACTIVOS TANGIBLES, materializándolo en soluciones tecnológicas de valor en el ámbito de la inteligencia de negocio.

Fomentar la práctica analítica y la compartición de conocimiento.

Adquirir cultura de calidad de los datos y solvencia del reporting.

Construir soluciones fáciles de usar y de largo recorrido.

Conseguir resultados rápidos.

Anticiparnos mediante el descubrimiento de patrones.

Convertir los datos de nuestros clientes en ACTIVOS TANGIBLES
ACTIVO
CALIDAD DE DATOS
  • Menos errores operativos.
  • Decisiones basadas en información fiable.
  • Reducir el coste de la baja calidad de los datos.
TANGIBLE
SOLUCIÓN DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO
  • Convertir los datos en información y la información en conocimiento (capacidades analíticas).
  • Sistemas que puedan aprender, modelos analíticos avanzados, sistemas predictivos, determinación de patrones.
Deuda tecnológica vinculada a los datos: datos oscuros, sucios, no estructurados …

01

Comprensión
  • Reglas de negocio
  • Perfilado de datos
  • Descubierto

02

Reparación
  • Actualización
  • Normalización
  • De duplicación

03

Agregación y enriquecimiento
  • Integrar fuentes de datos
  • Completar datos

04

Monitorización
  • Evitar nuevas “degradaciones” de datos.
  • Estándares y operativas de trabajo.
Calidad de los datos “razonable”, óptima para ser útil (ACTIVO)
  • Exactitud / precisión.
  • Completitud.
  • Integridad.
  • Actualización / oportunidad.
  • Coherencia.
  • Relevancia.
  • Accesibilidad
  • Validez
  • Unicidad
  • Representación
Sin título-1