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Dato e Inteligencias Artificiales Generativas
La división de IA de Teknei nació con el objetivo de agilizar la creación de modelos matemáticos y poner al alcance de los usuarios técnicas predictivas para potenciar su estrategia de negocio.
Actualmente, y gracias la irrupción de la Inteligencia Artificial Generativa, ofrecemos soluciones y servicios innovadores basados en técnicas de aprendizaje profundo.
Propuesta de valor
Data fabric
Todo empieza con el Dato
El uso de los datos se ha convertido en una herramienta esencial para mejorar los servicios, ya que permite servicios más efectivos, eficientes y personalizados a los clientes.
El concepto de Data Fabric hace referencia a una arquitectura de datos unificada y escalable que permite la integración de datos de diversas fuentes y formatos, de manera ágil y flexible. Se basa en la creación de una capa de abstracción entre los datos y las aplicaciones que los utilizan, lo que permite una gestión centralizada y eficiente de la información en tiempo real.
Nuestra estrategia es convertir las empresas en organizaciones Data Driven. Actuamos sobre todas las palancas del dato para conseguir resultados: arquitectura, captación y gestión, gobernanza, análisis y visualización del dato.
La Data Architecture, o arquitectura de datos, se refiere al diseño y organización de los sistemas de información de una organización. La arquitectura de datos es esencial para la gestión eficiente y efectiva de los datos de una empresa.
La arquitectura de datos incluye la definición de las estructuras de datos, la integración de diferentes fuentes de datos, la gestión de metadatos y la implementación de políticas de seguridad y privacidad. Una buena arquitectura de datos permite a las organizaciones acceder, compartir y utilizar los datos de manera efectiva.
La gestión de datos, o Data Management, es el proceso de recolección, almacenamiento, organización, integración, análisis, protección y mantenimiento de los datos de una organización. La gestión de datos es fundamental para garantizar que los datos se utilicen de manera efectiva y eficiente.
Esto implica definir políticas y procedimientos para garantizar la calidad de los datos, garantizar la seguridad de los datos y cumplir con las regulaciones y leyes aplicables. La gestión de datos también implica la implementación de herramientas y tecnologías para facilitar la gestión de datos, como bases de datos, herramientas de análisis de datos, herramientas de visualización de datos y herramientas de automatización de procesos de datos.
La estrategia de datos, o Data Strategy, se refiere al conjunto de planes y objetivos que una organización establece para el uso efectivo de los datos. La estrategia de datos implica la definición de los objetivos comerciales, la identificación de los datos necesarios para lograr esos objetivos y la planificación de cómo se recopilarán, almacenarán, analizarán y utilizarán esos datos.
Una buena estrategia de datos puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas, mejorar la eficiencia y la eficacia operativa, y proporcionar una ventaja competitiva. La estrategia de datos también puede ayudar a las organizaciones a garantizar la privacidad y la seguridad de los datos, cumplir con las regulaciones y leyes aplicables, y mejorar la calidad de los datos.
La gobernanza de datos, o Data Governance, es el conjunto de políticas, procesos, normas y principios que una organización establece para garantizar la calidad, seguridad, privacidad y uso ético de sus datos. La gobernanza de datos implica la definición de roles y responsabilidades, la asignación de autoridad para tomar decisiones relacionadas con los datos y la implementación de controles y mecanismos para garantizar el cumplimiento de las políticas y normas establecidas.
La gobernanza de datos es fundamental para garantizar la integridad y confidencialidad de los datos, y también para asegurar que los datos sean utilizados de manera efectiva para lograr los objetivos de la organización. Una buena gobernanza de datos puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas, mejorar la eficiencia operativa y garantizar la privacidad y seguridad de los datos.
La ciencia de datos y el análisis de datos, o Data Science & Analytics, se refieren al proceso de utilizar herramientas y técnicas estadísticas, matemáticas y de programación para analizar grandes conjuntos de datos y extraer información útil. La ciencia de datos y el análisis de datos implican la recolección de datos, la limpieza y transformación de los datos, la selección de los métodos de análisis apropiados y la interpretación y visualización de los resultados.
Un buen análisis de datos puede ayudar a las organizaciones a descubrir patrones y tendencias en los datos, identificar áreas de mejora en los procesos empresariales y tomar decisiones informadas basadas en datos. La ciencia de datos también puede proporcionar una ventaja competitiva al ayudar a las organizaciones a identificar oportunidades de crecimiento y desarrollo.
La visualización de datos, o Data Visualization, es el proceso de representar datos de manera gráfica y visual para que sea más fácil de entender y analizar. La visualización de datos implica la creación de gráficos, diagramas, mapas y otros tipos de representaciones visuales para mostrar patrones, tendencias y relaciones en los datos.
Una buena visualización de datos puede ayudar a las personas a identificar patrones y tendencias en los datos, descubrir relaciones entre diferentes conjuntos de datos y comunicar información compleja de manera clara y concisa. La visualización de datos también puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas, mejorar la eficiencia y la eficacia operativa y proporcionar una ventaja competitiva.
Inteligencias Artificiales Generativas
Las Inteligencias Artificiales Generativas (IAG) son un tipo de inteligencia artificial que utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para generar datos nuevos y originales que se asemejan a los datos de entrenamiento proporcionados.
La IAG utiliza una técnica llamada "generación de contenido" para crear imágenes, vídeos, música o texto de manera autónoma. La técnica de generación de contenido se basa en la creación de redes neuronales artificiales que se entrenan con una gran cantidad de datos. A medida que la red neuronal se entrena, aprende patrones y características únicas de los datos de entrenamiento y utiliza esta información para generar nuevos datos que son similares a los datos de entrenamiento.
La IAG se utiliza en diversas aplicaciones que hacen más eficientes y ágiles los servicios que las empresas ofrecen a sus clientes (contenido automatizado, traducciones en tiempo real, chatbots...)
Si tienes interés en saber cómo desplegar el potencial de las Inteligencias Artificiales Generativas en tu negocio, gracias a los datos de tu propia actividad comercial, ponte en contacto con nosotros.
Capacidades
Valor
Convertimos los datos en un elemento de valor para el negocio.
Decisiones
Ayudamos a las organizaciones en sus procesos de toma de decisiones.
Análisis
Desarrollo de soluciones tecnológicas aplicadas al análisis de la información.
