CIENCIA DE DATOS Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO EN DOMO

Herramientas integrales para producir ciencia de datos.

La plataforma de Domo le permite conectar y transformar datos, crear modelos de ciencia de datos y visualizar los resultados para aprovechar al máximo los procesos de ciencia de datos.

Vea una demostración

Automatice los flujos de trabajo de ciencia de datos.

Desarrolle, produzca, supervise y visualice sus modelos en un único sistema seguro.

Supervise sus modelos.

Supervise el rendimiento y la desviación del modelo configurando alertas para determinados rendimientos y, de este modo, saber cuándo cambia algo.

Agilice la toma de decisiones.

Proporcione a sus equipos, clientes y socios información detallada en tiempo real para tomar medidas precisas y basadas en datos.

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Aprovecha la IA mientras minimizas el riesgo.

Con Domo.AI, puedes ofrecer a los usuarios experiencias de datos impulsadas por IA que utilizan ChatGPT y otros modelos públicos sin sacrificar flexibilidad ni seguridad. Gestiona, implementa y optimiza modelos de IA y ML, incluidos los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs). Controla quién puede crear modelos de IA, habilitar servicios de IA y utilizar endpoints de servicio. Reemplaza el mosaico de herramientas y plataformas, y permite que los usuarios aprovechen el poder de la IA con confianza y facilidad.

Explora Domo.AI

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Gestione los flujos de datos de manera fluida.

Los modelos de ciencia de datos requieren que los datos sigan un esquema específico, con procesos que deben gestionarse completamente en el flujo de datos. Con Domo, puede preparar, transformar y limpiar sus datos para extraer la información que necesite y ejecutar análisis que generen resultados.

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Implemente ModelOps.

Domo permite reducir esfuerzos manuales y agilizar los modelos de aprendizaje automático. El sistema marca los datos cuando se desvían de los tipos, estructuras y valores requeridos para hacer inferencias precisas.

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Detecte desviaciones de los modelos.

Acceda a información automatizada sobre el rendimiento de los modelos en producción para saber si se han desviado de los datos iniciales. Asegúrese de que sus modelos siguen siendo precisos y de que funcionan según lo previsto para obtener predicciones exactas y fiables.

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Colabore en la plataforma.

Utilice las herramientas de colaboración integradas de Domo para compartir análisis sobre los datos, señalar problemas y comunicarse con las partes interesadas. Comparta datasets con compañeros, realice anotaciones en diagramas, y deje comentarios y notas directamente en una visualización.

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Implique a los técnicos y a los usuarios finales.

Domo proporciona tanto a los científicos de datos como a los usuarios empresariales la información que necesitan. Los científicos de datos trabajan con los diagramas y paneles de control de Domo para evaluar el rendimiento de los modelos. Pero además pueden crear paneles de control simplificados que proporcionen la información que les piden los usuarios finales.

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Cree e implemente modelos con Jupyter.

Sea cual sea su caso, la integración de Domo con Jupyter garantiza que pueda utilizar las herramientas con las que está familiarizado para desarrollar modelos de aprendizaje automático y generar información relevante para los usuarios empresariales. Con Jupyter Workspaces, puede:

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Utilizar lenguajes conocidos.

Desarrolle y ejecute modelos de ciencia de datos y aplicaciones de publicidad programática usando R o Python.

Optimizar Jupyter.

Integre su trabajo basado en Jupyter con la plataforma Domo para visualizaciones, alertas ante ciertas acciones, operaciones con modelos y mucho más.

Integrar herramientas de desarrollo.

Integre Github en la gestión de modelos.

Colaborar con otros.

Utilice Juptyer Workspaces para proyectos colaborativos en los que participen varios usuarios y colaboradores.

Gestionar flujos de trabajo.

Prepare datos, diseñe funciones, entrene y compare modelos, y automatice los modelos de producción con sus planificaciones.

Proporcionar información detallada.

Cree paneles de control fáciles de entender basados en datos de aprendizaje automático para usuarios empresariales y ejecutivos.

MÁS INFORMACIÓN

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Acelere el desarrollo de modelos con AutoML.

AutoML le ayuda a convertir rápidamente datos en modelos, y modelos en resultados. AutoML de Domo se integra con Amazon Sagemaker Autopilot para acelerar el desarrollo de modelos y le permite compartir con sus equipos los datos extraídos mediante aprendizaje automático en forma de visualizaciones y aplicaciones de datos.

Conecte y transforme datos desde cualquier fuente.

Entrene automáticamente cientos de modelos de aprendizaje automático.

Convierta modelos en nuevos flujos de datos.

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Servicios profesionales para impulsar su equipo.

El equipo de servicios profesionales de ciencia de datos de Domo le permite crear procesos de ciencia de datos en su organización con formación práctica en aprendizaje automático, investigación y desarrollo de ciencia de datos, y servicios de asesoramiento.

Cree una hoja de ruta personalizada para la ciencia de datos y convierta esa hoja de ruta en protocolos y guías prácticas.

Contacte con los docentes profesionales en ciencia de datos de Domo para impartir formación a su equipo.

Trabaje con los expertos en ciencia de datos de Domo para crear soluciones personalizadas y totalmente automatizadas para su empresa.

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Ejemplos de casos de uso.

Estas son algunas de las formas en que puede utilizar las herramientas de ciencia de datos de Domo. Si no encuentra lo que busca, póngase en contacto con nosotros para hablar de su caso específico.

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Prevea la rotación de empleados.

Utilice los análisis predictivos para saber con antelación qué empleados van a rescindir su contrato.

Estime el número total de meses que un empleado trabajará en la empresa.
Evalúe el nivel de riesgo de rescisión teniendo en cuenta la renovación de la dirección, la última bonificación, el último aumento del salario base, el salario total, etc.
Actúe antes para retener a los empleados valiosos.

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Calcule los niveles de fidelidad.

Evalúe la fidelidad de los clientes con su empresa para tomar decisiones más acertadas.

Seleccione los criterios que se utilizarán para calcular los niveles de fidelidad, como el historial de compras, el uso de la tienda web y el comportamiento a la hora del pago.
Segmente a los clientes y personalice las interacciones con ellos en función de sus niveles de fidelidad.
Impulse actividades de venta y retención en función de la fidelidad del cliente.

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Prevea los impagos de los préstamos.

Proteja su empresa prediciendo qué préstamos tienen más probabilidades de impago.

Elija indicadores para crear un modelo que prediga qué préstamos son potencialmente preocupantes, utilizando datos como el número de meses en que vencen, la calificación crediticia y el saldo de amortización.
Proporcione a los equipos de atención al cliente información para intervenir en situaciones de alto riesgo antes de que sea demasiado tarde.
Reduzca el número de préstamos que entran en mora.

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Alinee el inventario con la demanda.

Averigüe el volumen de inventario que necesita su empresa para satisfacer los futuros pedidos de los clientes.

Anticipe los pedidos en períodos futuros y ajuste los niveles de inventario para satisfacer la demanda sin tener un exceso de existencias.
Utilice los datos históricos y las hipótesis sobre el mercado y el rendimiento de la empresa para predecir las tendencias futuras de los pedidos de los clientes.
Configure alertas para notificar a su empresa cuándo es necesario realizar ajustes en el inventario en función de los resultados de sus previsiones.

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Realice análisis de opiniones.

Capte rápidamente la opinión de los clientes sobre su producto o empresa analizando datos de texto procedentes de reseñas de Internet, correos electrónicos, redes sociales, etc.

Descifre el tono emocional de un texto dado mediante un algoritmo de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y clasifique el texto como positivo, negativo o neutro.
Identifique qué palabras o temas se mencionan con frecuencia en sus datos de texto.
Aproveche la información para perfeccionar la oferta de productos, mejorar el servicio al cliente, aumentar la reputación de la marca e impulsar el rendimiento de la empresa.

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Averigüe la disposición a pagar.

Reduzca el tiempo dedicado a intentar cobrar cuentas impagadas.

Identifique los factores subyacentes que contribuyen a que un cliente pague una cuenta.
Proporcione a los equipos tiempo suficiente para identificar y resolver de manera preventiva los problemas de facturación.
Utilice análisis adicionales para realizar previsiones de ingresos más precisas.