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Implementación de Data Science para aumentar la productividad en una compañía del sector retail

Ayudamos a nuestro cliente a asumir un proceso de enriquecimiento de datos mediante distintas estrategias, ya sea mediante la actualización de los sistemas de información existentes, algoritmos o modelos de inteligencia artificial para inferir nuevas variables

El reto

Existen dificultades para aprovechar el valor de la información en varios niveles:Cantidad de datos: existe un gran volumen que requiere como para analizar manualmente.Calidad de datos: no toda la información recogida es aprovechable debido a que la calidad del dato no es suficiente.Desarrollo y puesta en producción de modelos: no existe un sistema centralizado de control de versiones de modelos ni de monitorización de los modelos en producción.

La solución

Acciones de automatización y estandarización de informes así como tareas en el área de promociones de la compañía.

Resultados

Mejora de los sistemas automáticos de generación de informes de redención automáticos.

Mejora del análisis promocional: mejora de los sistemas de generación de informes del análisis promocional automáticos.

tecnologías utilizadas

  • SKLEARN
  • AZURE DATABRICKS
  • AZURE DATA STUDIO
  • MLFLOW
  • PANDAS
  • PYSPARK
  • KERAS
  • TENSORFLOW

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