Descubra cómo Domo puede ayudarle a llevar la ciencia de datos al siguiente nivel.
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.
Leverage AI while minimizing risk.
Gestione los flujos de datos de manera fluida.
Implemente ModelOps.
Detecte desviaciones de los modelos.
Colabore en la plataforma.
Implique a los técnicos y a los usuarios finales.
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:
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.
Acelere el desarrollo de modelos con AutoML.
Conecte y transforme datos desde cualquier fuente.
Entrene automáticamente cientos de modelos de aprendizaje automático.
Convierta modelos en nuevos flujos de datos.
Servicios profesionales para impulsar su equipo.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Ponga en marcha sus datos
Descubra qué interacciones con los datos generan decisiones más rápidas y acertadas cada equipo y en cada puesto.