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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

Se desarrollaron sistemas automatizados para la recopilación, análisis y generación de informes, reduciendo significativamente el tiempo y esfuerzo manual previamente requerido. Esto permitió la producción rápida y precisa de informes que reflejan el estado actual y las tendencias dentro de la compañía, facilitando la toma de decisiones basada en datos.

Se establecieron formatos y procedimientos estandarizados para todos los informes y actividades promocionales, asegurando una presentación y ejecución coherentes. La estandarización mejoró la comunicación interna y externa, y optimizó la ejecución de campañas promocionales.

Se introdujeron herramientas y plataformas para automatizar la planificación, ejecución y seguimiento de las promociones. Esto incluyó la gestión automatizada de inventarios, la segmentación de clientes y la distribución de materiales promocionales, lo que resultó en campañas más efectivas y eficientes.

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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