No aplicamos recetas genéricas. Diseñamos soluciones en datos, analítica e IA que parten del contexto real de tu organización, de sus procesos, de su arquitectura y de la forma en que se genera valor en tu sector.
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Aplicar IA y analítica avanzada para optimizar la gestión sanitaria.
ML/DL para gestión sanitaria predictiva. Desarrollo de productos de datos que permiten anticipar picos de demanda hospitalaria, optimizar la asignación de recursos críticos y mejorar la planificación operativa en entornos de alta incertidumbre y requerimientos normativos estrictos.
Leer mejor la demanda para ajustar surtido, reposición y rentabilidad.
Arquitecturas analíticas escalables para escenarios de alto volumen. Implementación de plataformas de datos modernas que integran cadenas de suministro complejas, comportamiento omnicanal del consumidor y gestión dinámica de inventarios en tiempo cuasi-real.
Estructurar datos y procesos para controlar mejor márgenes, tiempos y capacidad.
Control avanzado de rentabilidad por proyecto y cliente. Despliegue de modelos analíticos financieros que unifican costes operativos, tiempos de desarrollo y licenciamiento para proporcionar una visión granular y predictiva de los márgenes en servicios tecnológicos.
Integrar operativa, trazabilidad y cumplimiento en un entorno productivo complejo.
Diseñamos soluciones de datos y automatización para integrar la operativa pesquera, mejorar la trazabilidad y responder con mayor agilidad a cambios regulatorios o productivos.
Trabajamos con datos procedentes de los distintos dominios de la organización: finanzas, comercialización, actividad productiva y RRHH. Conectar ese conocimiento permite crear procesos transversales con IA integrada, capaces de resolver problemas con mayor alcance y un uso más eficiente de los recursos.
Busca resolver la dificultad de seguir con precisión la rentabilidad económica real de los proyectos en ejecución y trasladar esa lectura al comportamiento esperado de la liquidez a futuro. El objetivo era contar con una proyección de rentabilidad que permitiera analizar la formación del resultado a través de los distintos niveles de margen, desde el margen bruto y el margen de contribución hasta el resultado neto, e incorporar esa información a decisiones sobre tarifas, estructura de costes, capacidad productiva y políticas de financiación, para adaptar la gestión comercial y financiera de forma más rápida.
La solución integra datos económicos y operativos en una arquitectura analítica que permite seguir márgenes, costes, tiempos, producción, tesorería y estructura financiera desde una lógica unificada. Sobre ella se incorporan modelos de regresión y simulación que proyectan la rentabilidad media y la evolución esperada de la liquidez, con posibilidad de descender a una lectura más granular de activos y pasivos a corto plazo.
Este caso busca mejorar la gestión de la red asistencial en contextos territoriales donde el envejecimiento de la población y la dispersión municipal condicionan fuertemente la prestación del servicio. El objetivo es diferenciar mejor las necesidades entre atención en centro y atención a domicilio, para ajustar la planificación, optimizar recursos y reforzar la calidad de la atención a pacientes de edad más avanzada.
La solución combina datos sanitarios, demográficos, geográficos y climáticos para construir una base analítica que aporta mayor contexto, expresividad e interpretabilidad a los resultados de planificación operativa. Sobre ella desarrollamos, mediante técnicas de ML y DL, modelos que agrupan zonas comparables y ayudan a priorizar medidas y adaptar mejor la respuesta asistencial.
Responde a la necesidad de entender al cliente retail con más profundidad y de conectar ese conocimiento con decisiones de comercialización más relevantes y personalizadas. Busca identificar patrones de compra, niveles de recurrencia, sensibilidad al precio y trayectorias de evolución entre segmentos de clientes, para ayudar a la organización a detectar antes los cambios de comportamiento y ajustar su respuesta en comunicación, oferta y experiencia de cliente.
Desarrollamos una solución Big Data sobre Google Cloud, con Fabric como capa analítica y de servicio, para integrar en una base gobernada la navegación, el catálogo, el stock, las campañas y el resto de la información de cliente procedente del CDP. Sobre esta arquitectura construimos datasets, generamos features de comportamiento y aplicamos técnicas de clustering y predicción para generar agrupaciones de clientes según su frecuencia, ticket, respuesta al descuento y probabilidad de evolución. La capa Gold consolida estas métricas y modelos para su consumo en Power BI o Looker, haciendo posible una lectura más clara, operativa y útil para los diferentes equipos.
Hablemos de qué necesitas conectar, medir, anticipar o llevar a producción.
