Inteligencia Artificial y
Análisis de Datos

El poder de los datos

La clave del éxito en el área de la inteligencia artificial y el análisis de datos radica en una gestión sólida y una alta calidad de tus datos. Así, al combinar de manera inteligente los datos corporativos con información pública y las últimas tecnologías de IA, se abren nuevas posibilidades que permiten aprovechar todo el potencial de optimización.

En ERNI desarrollamos aplicaciones inteligentes, precisas y basadas en datos según tus necesidades. Mantendremos una comunicación continua contigo para mantener tus datos y modelos actualizados, y te ayudamos a adaptar tu negocio para satisfacer las demandas del mercado en el futuro. Nuestra toma de decisiones basada en datos es intuitiva, rápida y coherente. Gracias a una nueva visión analítica e inteligente, podrás desarrollar nuevos productos y servicios o mejorar tus ofertas actuales.

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¿Qué hacemos?

Ingeniería de datos

En la actualidad, el volumen de datos corporativos aumenta rápidamente debido, sobre todo, a la creación de registros digitales de los procesos empresariales y a la conexión de fuentes de datos adicionales como redes sociales y dispositivos inteligentes (IoT). Al mismo tiempo aumenta también la complejidad debido a la preponderancia de datos no estructurados en forma de imágenes, vídeos y pistas de audio. Por ello, los macrodatos ya no pueden procesarse de forma eficiente mediante métodos convencionales.

Gracias a la experiencia de ERNI, implementarás una arquitectura de datos ligera, rentable y moderna que cumpla con los estrictos requisitos de disponibilidad, rendimiento, fiabilidad y flexibilidad de cara al futuro. Nuestras soluciones personalizadas de gestión e ingeniería de datos proporcionan a tu empresa datos de calidad como base para un análisis de datos avanzado.

Análisis de datos y Machine Learning

Un conocimiento preciso de tus procesos empresariales ya no es suficiente. ¿Quieres conseguir mejoras específicas como punto de partida para tomar decisiones fiables basadas en datos? La solución en este caso es el despliegue de un sistema de análisis de datos complementado con tu experiencia en cada una de las áreas de negocio.

Con los análisis descriptivos, tus datos y los métodos estadísticos adecuados (y las tecnologías de vanguardia como ingrediente final) te permitirán identificar patrones y tendencias desde las fases iniciales del proyecto, lo que te permitirá reaccionar adecuadamente a los cambios. En otras palabras, los análisis normativos y predictivos son como un mapa del futuro.

La experiencia de nuestros expertos en cuanto al entrenamiento de modelos de aprendizaje automático (Machine Learning) nos permite definir contigo dónde puede ser beneficioso aplicar un enfoque basado en el aprendizaje automático, así como dar soporte a la implementación de soluciones MLOps que respondan a tus necesidades.

La ingeniería de sistemas de Machine Learning es fundamental para sacar partido a todo el potencial de los algoritmos y modelos de aprendizaje automático con el fin de aplicarlos en el mundo real. Esta disciplina consiste en diseñar, desarrollar e implementar sistemas de aprendizaje automático que permitan a las empresas automatizar la toma de decisiones, optimizar los procesos y obtener información valiosa a partir de grandes conjuntos de datos. En resumen, la ingeniería de Machine Learning asegura una perfecta integración de las soluciones de aprendizaje automático en los entornos de producción, lo que se traduce en una mejora de la asesoría de productos, las experiencias de los clientes y las estrategias basadas en datos.

Toma de decisiones mediante una presentación transparente de los datos

Los mejores análisis y aplicaciones inteligentes sirven de poco sin una presentación clara y comprensible de los resultados. Por eso desarrollamos soluciones que cuentan con tableros e informes personalizados interactivos, transparentes y fácilmente legibles que permiten discernir los KPI y las métricas relevantes.

Estas soluciones permiten tomar decisiones a tiempo basándose en datos e información convenientemente procesados. Para ello, definimos conjuntamente el contenido necesario para los grupos de usuarios actuales y los que habrá en el futuro. A continuación, seguimos trabajando juntos para crear la visualización en pasos de implementación iterativos e interactivos, y testeamos cada una de ellas con la ayuda de grupos focales. De este modo se obtienen resultados de forma muy rápida y eficiente, por lo que pueden utilizarse de inmediato. Incluso los análisis avanzados, como el mantenimiento predictivo, pueden aplicarse de forma rápida y sencilla. Even advanced analytics like predictive maintenance can be implemented quickly and easily.

Gemelos digitales

Los gemelos digitales son representaciones virtuales de un objeto o proceso tangible o intangible del mundo real. Las empresas de fabricación sacan partido de estos modelos digitales para probar el rendimiento y la efectividad de máquinas y productos en un entorno virtual. Con ello se consigue reducir costes, acortar los plazos de desarrollo de los productos y mejorar su calidad y resiliencia.

Los gemelos digitales abren todo un mundo de oportunidades al combinarlos con el internet de las cosas (IoT), ya que permiten probar productos y servicios en tiempo real para obtener información sobre la funcionalidad y eficiencia del sistema. A través de un modelo y una API unificados, los gemelos digitales pueden emparejarse fácilmente y colaborar con activos físicos. Es una forma perfecta de crear soluciones innovadoras para tu empresa, ya que siempre contarás con un conocimiento preciso de cómo funciona todo antes de ponerlo en práctica.

Seven stumbling blocks in a data-drive project

Machine Learning in use with open-source data from rad traffic

Insights

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