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Sistema nervioso coporativo - Coggle Diagram
Sistema nervioso coporativo
Recibe la información y y actúa como una manera de actuar para dar solución a una empresa o la necesidad
Hardware, software, redes, plataformas digitales, Sistemas de informacion
ERP: Sistema para gestionar recursos
CRM: Centraliza la información de clientes, ventas y marketing
Infraestructura, proceso y talento.
Proceso: Definen que hacer cuando ocurre algo, claros, optimizados y muy bien definidos, ¿Qué hacer cuando el cliente se queja?
Talento: El talento humano es el componente humano más importantes de una empresa, mejorando continuamente el sistema y adaptabilidad de cambios.
Imperativo del dato: De la intuición al retorno de inversion
Las empresas están obligadas a usar datos para tomar decisiones
Retorno de inversio(ROI): Mide que tan rentable fue una inversion
1.Basar en datos no en suposiciones, 2. analizar información en tiempo real, 3. Convertir los datos en conocimiento útil, 4. Utilizar herramientas
Arsenal estratégico y su impacto
Conjunto integrado de capacidades que una organización usa para entender y predecir.
Analiza los datos de decerpcion estudiantil
Rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de los datos sin estar programados
Analitica predictiva: Utiliza modelos estadísticos para saber lo que puede pasar.
Visualización de datos, gráficos y dashboard.
Motor de computo
Ejecuta base de datos, entre otras cosas, son servidores que no necesitan tanto internet.
Matriz diagnostica
Escalabilidad
Eficacia de costos
Soberanía de datos
Rendimiento
Clico de actualizacion
Núcleo hibrido: Combina las dos, control, seguridad y seguimiento.
Infraestructura en la nube: Escalar proyectos de matchinelearnig, usar herramientas digitales.
On-Prem: Cuando se necesita máxima seguridad de los datos y hay un cumplimiento normativo, control total de la infrastructura
Desmitificando al cientifico de datos
Visión de negocio, Comunicación efectiva, resolución de problemas, Curiosidad intelectual.
Python, Machine learnig, Arquitecturas big data, Modelado estadistico.
6 dimensiones de la ciencia de datos
Exploracion y preparacion: Limpieza de datos
Representacion y transformacion
Computación con datos: Dominio de lenguajes y orquestacion
Visualizacion de datos:Diseño
Modelo de datos: Creaciones de modelos predictivos
Auditoria: Revisar, evaluar y validar