Servicios

Mistral es una consultora TIC especializada en Datos. El poder de los datos en un mundo dirigido por datos no debería nunca subestimarse, pues permite realizar análisis basados en evidencias y añade hechos concretos a la observación e intuición. Nuestro objetivo es convertir datos en información, e información en conocimiento, para poder tomar las decisiones correctas en el momento adecuado. Para conseguir ese objetivo, en función de las necesidades de nuestro cliente, usamos tecnologías de Business Intelligence, Data Science, Big Data y Location Intelligence. Nuestros consultores poseen una gran experiencia en proyectos internacionales, realizados en diferentes sectores y tecnologías.

Cualquier empresa, independientemente de su tamaño, genera datos a través de sus aplicaciones para la gestión diaria. Esos datos son usados normalmente solo para tareas diarias de facturación y contabilidad, pero esconden información muy valiosa sobre lo que está pasando en la empresa y por qué, y esto no se está aprovechando. Déjenos ayudarle a descubrir el valor que ocultan sus datos ofreciéndole soporte para sus proyectos.

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Business Intelligence

Somos especialistas en Business Intelligence y Data Warehouse. Ofrecemos servicios de consultoría que ayudan a asegurar que su plataforma y aplicaciones funcionan perfectamente, así como también construimos su sistema de Business Intelligence desde cero.

Para la creación de sus cuadros de mando y KPIs usamos las distintas herramientas de Business Intelligence que hay en el mercado, eligiendo siempre las tecnologías que mejor se adapten a las necesidades de su empresa.

A continuación puede verse una demo proporcionada por Microsoft, que consiste en un Cuadro de Mando de una empresa ficticia y que sirve para tener una primera impresión acerca de qué puede ofrecer un software BI a una empresa, así como conocer el aspecto visual de los cuadros de mando desarrollados con Power BI, una de nuestras herramientas favoritas.

Data Science

El Data Science, o Ciencia de Datos, reúne métodos informáticos, estadísticos y matemáticos que, a diferencia de otras técnicas como el análisis, permiten extraer un conocimiento superior de los datos para facilitar la toma de decisiones o resolver un problema de negocio. Dicho con otras palabras, el Data Science usa datos para ayudar a reducir las ineficiencias en productos, servicios o procesos.

Así, a través de un proyecto de Data Science, una empresa puede afrontar retos como el incremento de la productividad de las máquinas de una línea de producción, el dimensionamiento de su stock para hacer frente a las distintas campañas del año en todos sus establecimientos, anticiparse a los movimientos en los precios de mercado de sus competidores o predecir la demanda de sus productos con un alto porcentaje de acierto.

El Data Science es una solución transversal a todos los negocios y con múltiples casos de uso:

Previsión de Demanda

¿Qué es?

La previsión de la demanda permite a una compañía cubrir con garantías sus niveles de stock y optimizar la planificación de sus procesos para hacer frente a las necesidades del mercado. Una previsión certera de cada uno de los productos de la compañía supone una mejora en la planificación y plazos, además de una reducción significativa en costes.

Beneficios

  • Reducir costes.
  • Optimizar procesos.
  • Balancear stocks.
  • Mejorar los plazos de entrega.

¿Cómo se hace?

  • Modelos generativos.
  • Algoritmos de Machine Learning e Inteligencia Artificial: Redes neuronales.
  • Series temporales: TBATS, Prophet, ARIMA, STL.
  • Modelos lineales.

Caso de éxito

Previsión de demanda con redes neuronales y modelos de series temporales en un cliente del sector “Rental car”.

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Mantenimiento predictivo y prescriptivo

¿Qué es?

El mantenimiento predictivo consiste en prever, con una antelación temporal suficiente para no perjudicar la operativa, la rotura o parada de una máquina en la línea de producción, montaje o ciclo de fabricación de un producto. Por otro lado, el mantenimiento prescriptivo trata de ir un paso más allá para determinar cuál ha sido la causa de una avería. Con un algoritmo de mantenimiento predictivo y prescriptivo óptimo, una empresa ha de ser capaz de planificar los periodos de reparación y revisión de sus máquinas sin que la productividad y la operación resulten afectadas.

Beneficios

  • Planificar reparaciones y mantenimiento de máquinas.
  • Reducir costes.
  • Mejorar la producción.

¿Cómo se hace?

  • Algoritmos de Machine Learning e Inteligencia Artificial: Redes neuronales.
  • Algoritmos de clasificación: Gradient Boosting, Random Forest, Naïve Bayes.
  • Redes Bayesianas.

Caso de éxito

Previsión de avería-rotura de máquinas con al menos 3 días de antelación.

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Distribución de recursos

¿Qué es?

El objetivo principal de una distribución óptima consiste en asignar, de acuerdo con las previsiones de demanda, los recursos para hacer frente a las necesidades del mercado cuando, al mismo tiempo, se pretende minimizar los costes, incrementar la productividad, maximizar la cuota de mercado o, en definitiva, cumplir una serie de restricciones del negocio.

Beneficios

  • Reducir costes.
  • Incrementar productividad.
  • Maximizar beneficios.

¿Cómo se hace?

  • Algoritmos de optimización: Simplex.
  • Metaheurística.
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Optimización de rutas

¿Qué es?

Muchas empresas del sector logístico se enfrentan al problema de encontrar una ruta de reparto que permita entregar la mercancía a cada uno de sus clientes en el menor tiempo posible. Esta situación se extiende a compañías de otros ámbitos, como el transporte de viajeros, o incluso empresas manufactureras que desean mejorar la usabilidad de los medios de transporte de la mercancía dentro del almacén.

Beneficios

  • Reducir costes.
  • Incrementar productividad.
  • Reducir tiempos y plazos de entrega.
  • Incrementar ingresos.

¿Cómo se hace?

  • Algoritmos de optimización: Simplex.
  • Metaheurística.

 

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Predicción de precios

En algunos sectores más agresivos, anticiparse a la estrategia de precios de la competencia supone un hito muy significativo para una compañía que desee obtener la cuota más significativa del mercado. Conocer los movimientos en la política de precios de un competidor a corto, medio y largo plazo es uno de los principales retos de cualquier empresa.

Beneficios

  • Facilitar la toma de decisiones.
  • Maximizar beneficios.
  • Definir una política de precios adecuada.

¿Cómo se hace?

  • Algoritmos de Machine Learning e Inteligencia Artificial: Redes neuronales.
  • Series temporales: TBATS, Prophet, ARIMA, STL.
  • Modelos de Markov.
  • Simulaciones de Montecarlo.
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Segmentación y clasificación de nuevos clientes

¿Qué es?

El estudio de los actuales clientes de la compañía resulta de importancia capital para la definición de las nuevas campañas de marketing y la adopción de nuevas medidas para incrementar la participación en un mercado determinado o captar el interés de los consumidores de la competencia. Además, la clasificación de los nuevos clientes debe aplicarse con técnicas muy certeras para definir una estrategia de ventas adecuada y personalizada para ellos.

Beneficios

  • Mejorar la fidelización.
  • Personalizar campañas.
  • Incrementar ingresos.
  • Reducir costes.

¿Cómo se hace?

  • Algoritmos de Machine Learning e Inteligencia Artificial: Redes neuronales.
  • Algoritmos de Minería de datos: Clusterización (K-Means, K-Nearest Neighbours), Análisis Discriminante.
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Cross-selling y Up-selling

¿Qué es?

Mediante las técnicas de up-selling y cross-selling una empresa trata de ofrecer a sus clientes productos similares o complementarios a los que ya ha adquirido. Para que una estrategia comercial de este tipo se traduzca en resultados económicos óptimos, una compañía debe llevar a cabo en primer lugar un estudio sobre los distintos perfiles de consumidores que posee (como vimos en el punto anterior “6. Segmentación y clasificación de nuevos clientes”).

Beneficios

  • Aumentar ingresos.
  • Reducir costes.
  • Captar nuevos clientes.

¿Cómo se hace?

  • Algoritmos de Machine Learning e Inteligencia Artificial: Redes neuronales.
  • Algoritmos de clasificación: Gradient Boosting, Random Forest, Naïve Bayes.
  • Redes Bayesianas.
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Tecnologías

Estas son las principales tecnologías con las que trabajamos:

Big Data

Cuando abordamos un proyecto donde hay que capturar, centralizar, analizar y presentar datos, bien sea a través de servicios de Business Intelligence o de Data Science, hay veces en que las tecnologías y arquitecturas tradicionales no son suficientes para resolver el problema. Son las conocidas 3 V's de Big Data:

  • Volumen: Cuando la cantidad de datos es tan grande que hacen falta sistemas de ingesta y almacenamiento más allá de las bases de datos y DWH tradicionales.
  • Velocidad: Cuando los datos son generados a gran velocidad (IoT o peticiones Web, por ejemplo), o bien se requiere que nuestro sistema responda en tiempo real.
  • Variedad: Cuando además de datos estructurados (ERP, CRM, Excel, etc.) también hay que analizar otras fuentes de datos cuya estructura no está tan definida (vídeo, audio, mensajes RRSS, etc.)

En todos estos casos necesitamos de las tecnologías big data para poder trabajar con los datos, tanto batch como streaming, y ponerlos a disposición de los algoritmos que han analizar esos datos y extraer de ellos un valor que se pone a disposición de nuestro cliente.

En Mistral contamos con profesionales cuya dilatada experiencia nos permite abordar con garantías la implantación de sistemas big data que apoyen a nuestros proyectos de Business Intelligence y Data Science.