El principal beneficio es la toma de decisiones basadas en informaci贸n completa, confiable y de calidad.
Muchas empresas cuentan con grandes volumenes de datos pero estos no son utilizados adecuadamente o,en muchos casos, no se encuentran disponibles.La falta de informaci贸n de calidad se traduce en decisiones erroneas y/o p茅rdida de oportunidades de negocios.
Por este motivo, la visualizaci贸n de datos se ha convertido en una parte cr铆tica de business analytics. Sin visualizaci贸n, los n煤meros y las estad铆sticas de an谩lisis son dif铆ciles de interpretar.
El auge de big data acentu贸 aun m谩s la necesidad de utilizar dashboards en los negocios, como la t茅cnica m谩s adecuada para comprimir grandes vol煤menes de datos en presentaciones accesibles.
Los beneficios de utilizar ANALYTICS son m煤ltiples y aplicables a diferentes industrias industrias
Comprender los gustos y h谩bitos de compras de los consumidores permite enfocar las campa帽as de Marketing a los clientes adecuados a traves los canales de comunicaci贸n que ellos utilizan optimizando el uso del presupuesto.
Comprender cuan riesgosos son sus clientes permite ofrecer pr茅stamos y tarjetas de cr茅dito a los mejores pagadores.
Identificar quienes son los clientes con mayores probabilidades de darse de baja de sus servicios permite ofrecer beneficios y descuentos a fin de retener a los usuarios antes que se vayan a la competencia
Somos un equipo de profesionales apasionados y comprometidos con mas de 10 a帽os de experiencia en riesgos,business intelligence, analytics y machine learning
Dirigir la estrategia de Marketing a las personas correctas permite optimizar los recursos. Para lograrlo es necesario entender el comportamiento y las preferencias de los clientes.
La segmentaci贸n de clientes es una t茅cnica para crear grupos de consumidores que presentan patrones similares de comportamiento con el objetivo de ofrecerle a cada segmento los productos/servicos que se ajustan a sus intereses y necesidades
Conocer el riesgo asociado a cada solicitante de un cr茅dito puede ser estimado a partir de la informaci贸n disponible o de datos de comportamiento.
Los scores de cr茅dito nos permiten conocer la probabilidad de que un cliente page sus deudas disminuyendo las p茅rdidas asociadas a los malos pagadores y abriendo el abanico para ofrecer productos diferenciales a los mejores.
Tomar decisiones comerciales basadas en informaci贸n requiere obtener datos sobre el mercado,los proveedores y los clientes. Cuando los datos se tratan correctamente, pueden proporcionar una gran ventaja competitiva.
Business Analytics implica:
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*An谩lisis predictivo: identificar tendencias para predecir la probabilidad de resultados futuros
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*An谩lisis prescriptivo: utilizar el rendimiento pasado para generar recomendaciones para el futuro
Automatizar y optimizar los procesos requiere conocer en profundidad lo que ocurre internamente en la compa帽铆a. Muchas veces, esta simple pregunta es dificil de responder. En otros casos, la respuesta es tard铆a, incompleta o poco espec铆fica.
La inteligencia de negocios busca dar respuesta a las necesidades de informacion en el momento que la misma es requerida. A traves de Dashboard de Gesti贸n es posible conocer en pocos clicks la perfomance de un determinado departamento o producto. Mediante indicadores de gestion (KPI) permiten comprender rapidamente el estado actual del negocio.
Reducir la tasa de rotaci贸n de personal es un desafio para las empresas. Comprender que pasa con los empleados, cuales son sus valores, motivaciones y qu茅 esperan de la compa帽铆a permite dirigir las politicas de recursos humanos hacia aquellos empleados que resultan valiosos para la compa帽铆a.
El analisis de los datos permite construir modelos para predecir quienes dejaran la empresas en los pr贸ximos meses, agrupar a los empleados seg煤n su grado de satisfaccion con la organizaci贸n y generar reportes para los l铆deres sobre el estado de sus equipos de trabajo.
Predecir quienes ser谩n los clientes que dejaran de utilizar nuestro servicio permite anticiparse y ofrecerle beneficios para retenerlos. Los modelos de baja de clientes utilizan datos hist贸ricos de los clientes para entender su comportamiento pasado e identificar sus cambios con el fin de
estimar la probabilidad de que una persona deje de hacer negocios con una compa帽铆a o de consumir un servicio.
Estos modelos permiten cambiar la estrategia de reactiva a proactiva logrando una reducci贸n en la tasa de p茅rdida de clientes.
Pensar el futuro de las empresas igual que al actual resulta imposible, la transformaci贸n digital es un proceso que permite a las empresas ser mucho m谩s eficientes reduciendo tiempos y costos operativos. Entonces, surge la necesidad de repensar las herramientas, los procesos, el software, el hardware y cada elemento de la organizaci贸n para moverse a una 鈥淥rganizaci贸n digital basada en los datos en la nube鈥 (Data driven organization). Siendo los datos el centro de la misma y basando cada decisi贸n en informaci贸n de calidad donde cada empleado est谩 comprometido y entiende el impacto de su trabajo en la exactitud y completitud de los datos.
Ofrecemos consultor铆a y asesoramiento en ciencia de datos y business intelligence acompa帽ando a las empresas en la creaci贸n y revisi贸n de sus procesos de ETL, modelado e implementacion de modelos.
Otorgar l铆neas de cr茅dito al segmento no bancarizado de la poblaci贸n representa un desaf铆o en t茅rminos de manejo del riesgo. La escasa -o nula- informaci贸n disponible resulta insuficiente para utilizar las herramientas tradicionales de otorgamiento de pr茅stamos. Entonces, surge la necesidad de buscar fuentes alternativas de datos (cuestionarios de personalidad, uso del tel茅fono celular, billeteras virtuales, Mobile Apps utilizadas, etc.) que permitan construir el perfil de riesgo de los solicitantes y. mediante la utilizaci贸n de t茅cnicas de machine learning, construir modelos de admisi贸n de riesgo de cr茅dito.
Nuestro equipo brinda asesoramiento para la incorporacion y exploracion de fuentes alternativas de datos trabajando en los procesos de recoleccion de datos e ingenieria de variables para obtener el m谩ximo poder predictivo de los datos.
Disminuir el riesgo asociado al proceso de cr茅dito ofreciendo tasas de interes que sean competitivas para el mercado es el deseo de toda financiera. Alcanzar el 茅xito requiere establecer politicas de cr茅dito claras y dise帽adas especificamente para el caso de negocio y para la poblaci贸n objetivo. Adem谩s se deben establecer que modelos se utilizar谩n para cada etapa del proceso y que fuentes de datos son necesarias para su entrenamiento.
Nuestro equipo ofrece asesoramiento dedicado a la gesti贸n integral del proceso de cr茅dito desde la identificaci贸n, analisis y gesti贸n de riesgos pasando por el analisis de las areas de riesgo potencial hasta la elaboraci贸n de planes de contingencia. Brindamos consultor铆a para definir los modelos de riesgos, dise帽ar y revisar procesos de seguimiento de cuentas y cobranzas, dise帽ar reglas de detecci贸n de fraude; recomendar estrategias para la mitigaci贸n de riesgos o monitorear evoluci贸n de portafolios.
“Mi experiencia trabajando con los founders de kydata me ha permitido entender c贸mo resolver problemas reales y causar impacto a trav茅s de enfoques de ciencia de datos altamente estructurados, para una compa帽铆a de credit scoring que aplica tecnolog铆a de machine learning apoyada en datos de psicometr铆a con el fin de lograr la inclusi贸n financiera de individuos no alcanzados por las instituciones financieras tradicionales.
Los fundadores de kydata se especializan en la comunicaci贸n y la definici贸n clara de los problemas, derivando insights a partir de los datos, y model谩ndolos matem谩ticamente. Con su aptitud y entusiasmo, nuestro proyecto ha tenido un impacto positivo en la sociedad permitiendo a los solicitantes obtener pr茅stamos y permitiendo a las instituciones financieras manejar el riesgo de su cartera.
Les recomiendo trabajar con estos expertos y descubrir el gran impacto que generan!”
Wooyung Noh, Senior Data Scientist, ICS
Cada decisi贸n, por m谩s peque帽a que sea, puede tener un gran impacto en nuestro negocio. Detr谩s de cada una siempre aparece la gran duda, si estaremos tomando el curso de acci贸n correcto. Qu茅 hubiera pasado si en lugar de elegir la primera alternativa hubiese optado la segunda? Qu茅 har谩 la competencia?.
No es posible mitigar todo el riesgo asociado con la elecci贸n de un plan de acci贸n, pero si es posible reducir su incertidumbre. Qu茅 queremos decir con esto?Supongamos por un momento que tenemos a nuestro cargo la elaboraci贸n del plan de producci贸n de nuestra empresa.