Nuestro objetivo es ayudar a las compañías a ganar competitividad y eficiencia a través del aprovechamiento del dato, mediante las capacidades estratégicas de entendimiento, transformación y modelización.
Deloitte Analytics acumula más de diez años de experiencia midiendo el retorno de campañas publicitarias y asesorando a compañías sobre cuál es la manera óptima de invertir en medios. En un mundo en el que existen cada vez más datos y se dispone de ellos a mayor velocidad, el entorno de medición demanda una mayor automatización y sofisticación de los algoritmos que se emplean.
El ritmo del cambio en el mercado tiene distintas velocidades y, por primera vez, todo ocurre más rápido fuera de las organizaciones. Las tecnologías avanzan de forma exponencial y las personas siguen este patrón adaptándose rápidamente a estas evoluciones tecnológicas. Las organizaciones, que son tradicionalmente más lentas, hoy más que nunca tienen la oportunidad de acelerar y seguir el ritmo del progreso, y una de las claves para conseguirlo es la incorporación de procesos de Analytics en todas las áreas de las empresas, a partir de RRHH.
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Con Geo-Analytics, o Geospatial Analytics, hacemos referencia a la recogida, almacenamiento y tratamiento de geodata, es decir, datos que tienen un componente de geolocalización, como puede ser la dirección de una calle, el código postal o una señal de GPS. La cantidad de geodata de la que disponemos crece exponencialmente, a medida que más aparatos están conectados a satélites, como smartphones, portátiles, vehículos o smartwatches.
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Medir la reputación, la marca y la experiencia es uno de los grandes retos de todas las compañías, las cuales tienen que mostrar el valor de los intangibles para medir los resultados en negocio, o al menos, actitud hacia el negocio.
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El entorno digital en el que nos encontramos ha provocado que las empresas tengan que enfrentarse a nuevas situaciones. Hace varios años, el cliente asumía como algo normal tener que esperar unos días o semanas para conseguir un artículo; sin embargo, hoy en día es probable que ese cliente se dirija a otra empresa si no eres capaz de ofrecerle el producto en un plazo razonable, por lo que el mantenimiento de un inventario adecuado juega un papel crucial.
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La analítica de clientes es relativamente joven, pero está ganando importancia en las empresas a pasos agigantados. La transformación digital que estamos presenciando nos permite obtener más información acerca de los clientes de la que nunca habíamos imaginado. Pero este es un camino de doble sentido, ya que los clientes también están mejor informados que nunca: pueden buscar tiendas, comparar precios, productos o condiciones en tan solo un clic. Es por ello por lo que conocer bien a los clientes, tanto los actuales como los potenciales, puede marcar una diferencia significativa en el devenir de un negocio.
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Aunque cada vez es menos frecuente, todavía continúa siendo habitual en determinados sectores e industrias utilizar la intuición y la experiencia pasadas para obtener previsiones imprecisas sobre el futuro de variables que impactan directamente en la cuenta de resultados del negocio. Con la aparición de nuevas técnicas de analítica avanzada, una mayor capacidad de cálculo computacional y unas bases de datos que permiten albergar cantidades ingentes de información, la inteligencia artificial se ha metido en nuestras vidas para quedarse.
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La Analítica Cognitiva puede ser definida como la rama más ambiciosa de la Inteligencia Artificial, ya que su propósito no es otro que diseñar máquinas que mediante una combinación de algoritmos de Machine Learning, deep learning, IA… sean capaces de entender, aprender, reconocer y reproducir el funcionamiento de la mente humana. El desarrollo de esta área supone un cambio en el paradigma de la relación entre las personas y las máquinas, pues dejan de ser meros instrumentos al servicio del hombre, para trabajar codo con codo con este, en lo que sería una suerte de sinergia.
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La cantidad de dinero que invierte una compañía en publicidad en medios siempre ha sido uno de los aspectos más relevantes del marketing de la compañía. Hoy en día, con la multiplicación de medios y canales se trata de una cuestión aún más trascendental. Invierte mucho dinero en los canales erróneos y conseguirás desperdiciar parte de tu capital sin obtener resultados. Invierte poco dinero en canales con gran rendimiento y verás como pierdes una valiosa oportunidad. El quid de la cuestión reside, por tanto, en determinar qué cantidad de dinero debo gastar y en que medios.
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El riesgo de crédito o de contraparte se define como la pérdida potencial, desde una perspectiva individual y de cartera, a la que se enfrenta la empresa, originada por el incumplimiento de las obligaciones contractuales de sus contrapartes.
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Las técnicas de Machine Learning permiten mejorar el mantenimiento predictivo de activos clave: líneas de distribución de electricidad, aerogeneradores, motores de avión, etc. A partir de mediciones de sensores, de variables físicas y de imágenes.
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La mayoría de las empresas de los sectores energético, industrial y financiero, pueden ver afectados de forma muy negativa, sus resultados económicos futuros por el comportamiento aleatorio de un número importante de índices de mercado – factores de riesgo – que conforman las fórmulas de sus márgenes.