Insights y novedades
Clariba SEIDOR's act.in|extensions for Corporater help customers go beyond the capabilities of relying solely on the out-of-the-box Corporater BMP software. With our custom-built extension for forecasting, customers can visualize and forecast data more accurately using machine learning models in an easy-to-use format with stunning visuals right from within Corporater BMP.
Optimizar la experiencia del cliente con una mejor asignación de recursos suele ser un objetivo fundamental para las empresas o las agencias gubernamentales. El siguiente estudio de caso se refiere al Centro de Contacto de Servicios de Emergencia de una gran ciudad metropolitana europea. Su objetivo era predecir con precisión el volumen de llamadas entrantes para poder mejorar la lista de agentes y garantizar tiempos de respuesta óptimos para las personas que llaman con una necesidad urgente de asistencia.
Prediction models are trending globally, and are now more widely used than ever before. If you’re looking to take advantage of this technology to better understand your data, don’t worry, our experts are right here to support you, whether you are an existing SAP HANA customer or you are planning to move to SAP HANA soon.
En estos días, el "machine learning" es una palabra comúnmente utilizada en una amplia gama de industrias. La necesidad de administrar, analizar e informar sobre conjuntos de datos a gran escala ya no se limita a las empresas tecnológicas: los sectores desde el comercio minorista hasta la manufactura y la atención médica dependen de los científicos de datos para dar sentido a los enormes volúmenes de datos recopilados en la ejecución de sus negocios e intentar usarlo para planificar el futuro, optimizar procesos y predecir riesgos y oportunidades.
La ingeniería de características es un paso crucial en el proceso de construcción en el desarrollo del aprendizaje de máquinas, ya que el algoritmo utilizará las características como predictores.
Por lo tanto, es aconsejable priorizar la creación y la optimización de nuestras características para asegurarnos de que comencemos con un modelo de datos robusto, lo que dará como resultado que nuestro modelo de aprendizaje automático obtenga buenos resultados.
Durante la implementación de los Proyectos de Data Science, siempre afrontamos casos donde tenemos que decidirnos por el mejor método de implementación para que sea integrado sin problemas en el pipeline. La meta es lograr la implementación más simplista ya que el diseño general es siempre complejo. Nos centramos en simplificar nuestros enfoques tanto como sea posible para mantener el control sobre todos los pasos y modificarlos fácilmente con tiempos mínimos de implementación / modificación.
Our journey in Sports Data Analytics started back in 2015 and what a ride it has been! Back in 2015, in the offices of Aspire Academy, we were invited to brainstorm on a performance platform that could serve professional football on one side and individual sports on the other. Thanks to the trust of Aspire Academy an amazing project was brought to life, a new experience for the Clariba team was initiated and my personal journey in sports performance analytics began!
Así como las personas, toda compañía debe embarcarse en su propio proyecto de auto crecimiento. En nuestra experiencia, nuestros compromisos de ciencia de datos nos trajeron desafíos que pudimos superar no solo usando nuestros conocimientos técnicos sino la creatividad. En el post de hoy, os narraremos nuestra travesía navegando por un océano de NULOS. Esta es la historia de cómo pasamos de lo místico, las expectativas y asunciones iniciales, a lo práctico, una verdadera metodología para resolver problemas que se convirtió en parte integral y reutilizable de nuestro enfoque sobre la estructura de la ciencia de datos.
