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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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