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cuando lo necesitas
El mercado actual exige una rápida adaptación a las tecnologías de Data Analytics & AI, pero la escasez de talento especializado y la dificultad de encontrar profesionales cualificados frenan la innovación, retrasan proyectos críticos y generan costes imprevistos para tu negocio.
Con nuestro servicio Talent as a Service, supera estas barreras accediendo a un equipo de expertos en Data Analytics & AI altamente cualificado y listo para integrarse en tus proyectos cuando los necesites, sin los costes y tiempos de contratación tradicionales
CDO
as a Service
Desarrollo de la Estrategia y diseño de Datos
Definir la visión, objetivos y hoja de ruta para la gestión y uso de los datos, alineándolos con los objetivos del negocio.
Gestión de la Gobernanza de Datos
Establecer políticas, procedimientos y controles para garantizar la calidad, seguridad, privacidad y cumplimiento normativo de los datos.
Liderazgo y Comunicación Efectiva
Actuar como defensor de los datos y la IA, comunicar su valor a las partes interesadas y colaborar con otros líderes para integrar los datos y la IA en la estrategia general.
Implementación del Data Analytics
Supervisar y validar la implementación de todas las etapas para construir una solución de Data Analytics & AI.
Fomento de la Cultura Basada en Datos e IA
Promover el uso de los datos y la IA para la toma de decisiones, identificar oportunidades de negocio y supervisar la implementación de herramientas analíticas, AI Agents & Intelligent Apps.
Impulso de la Transformación Digital e Innovación
Liderar iniciativas de datos para la transformación digital, integrar los datos y la IA en los procesos de negocio digitales y explorar nuevas tecnologías para la innovación.
Diseño de la Arquitectura de Datos
Crear la arquitectura de datos global que defina cómo se recopilan, almacenan, procesan y utilizan los datos de la organización, asegurando que se alinee con los objetivos del negocio y las necesidades técnicas.
Selección de Tecnologías de Datos
Evaluar y seleccionar las tecnologías y herramientas de datos más adecuadas (bases de datos, data lakes, data warehouses, vector databases, etc.) para satisfacer las necesidades de la organización.
Optimización del Rendimiento de los Datos
Identificar y abordar cuellos de botella en el rendimiento de los datos, optimizando el almacenamiento, el procesamiento y el acceso a los datos.
Modelado de Datos
Desarrollar modelos de datos conceptuales, lógicos y físicos que representen la estructura y las relaciones de los datos de la organización.
Integración de Datos
Diseñar e implementar soluciones para integrar datos de diversas fuentes, garantizando la calidad y la coherencia de los datos en toda la organización.
Gobernanza y Seguridad de los Datos
Definir y aplicar políticas y procedimientos para garantizar la seguridad, la privacidad y la integridad de los datos, así como el cumplimiento de las normativas vigentes.
Data
Architect
as a Service
Data Engineer
as a Service
Desarrollo de Pipelines de Datos (ETL/ELT)
Diseñar, construir y mantener pipelines de datos eficientes para la extracción, transformación y carga (ETL/ELT) de datos desde diversas fuentes a un almacén de datos centralizado (data warehouse, data lake, etc.).
Construcción y Mantenimiento de Infraestructura de Datos
Configurar y administrar la infraestructura de datos, incluyendo bases de datos, clusters de procesamiento, almacenamiento en la nube y herramientas de orquestación de datos.
Implementación de Soluciones de Almacenamiento de Datos
Desarrollar e implementar soluciones de almacenamiento de datos escalables y seguras, como data lakes, data warehouses, bases de datos NoSQL y vectoriales, según las necesidades del negocio.
Optimización del Rendimiento de los Datos
Identificar y resolver cuellos de botella en el rendimiento de los datos, optimizando los procesos de ingesta, transformación y consulta de datos.
Automatización de Procesos de Datos
Desarrollar scripts y herramientas para automatizar tareas repetitivas relacionadas con la gestión de datos, como la limpieza, validación y monitoreo de datos.
Garantía de la Calidad y Fiabilidad de los Datos
Implementar mecanismos de control de calidad de datos y establecer procesos para garantizar la integridad y la disponibilidad de los datos.
Desarrollo de Paneles de Control e Informes
Crear paneles de control e informes interactivos y visualmente atractivos para comunicar los hallazgos del análisis a las partes interesadas.
Análisis de Datos para la Toma de Decisiones
Traducir los hallazgos del análisis de datos en recomendaciones prácticas para mejorar los procesos de negocio y alcanzar los objetivos de la organización.
Automatización de Procesos de Análisis de Datos
Desarrollar scripts y herramientas para automatizar tareas repetitivas relacionadas con el análisis de datos, como la generación de informes y la actualización de paneles de control.
Modelado Predictivo y Forecasting
Utilizar modelos de aprendizaje automático (ML) y técnicas de pronóstico para predecir tendencias futuras y apoyar la toma de decisiones basada en datos.
APIficación de los Datos
Exposicón de los datos vía API para que usarios internos y externos a la organización puedan consumirlos de manera ágil y segura.
Data Analyst
as a Service
AI Developer
as a Service
Desarrollo de AI Agents
Diseñar, construir e implementar agentes de IA que interactúan de forma inteligente con usuarios y sistemas para automatizar tareas y mejorar la eficiencia.
Implementación de Técnicas Avanzadas de IA
Aplicar técnicas como RAG (Retrieval-Augmented Generation) y grounding para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas generadas por los modelos.
Desarrollo de Intelligent Apps
Crear aplicaciones inteligentes que aprovechan la IA para ofrecer funcionalidades avanzadas, personalización y experiencias de usuario excepcionales.
Personalización de Modelos de IA
Utilizar técnicas como PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning), prompt engineering y decoding para adaptar los modelos de IA a las necesidades y preferencias específicas de la organización.
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