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Obtenga información valiosa a partir de sus datos no estructurados

Lo ayudamos a utilizar los datos no estructurados para obtener información que le permita aumentar sus ingresos, impulsar las experiencias de los clientes y potenciar el éxito empresarial.

Los datos no estructurados son aquellos que no se pueden organizar con facilidad en una base de datos relacional o en una hoja de cálculo, y que son difíciles de analizar o buscar. Constituyen más del 80 % de los datos empresariales* y crecen entre el 55 % y el 65 % de un año a otro.

Teniendo en cuenta esta huella y este crecimiento, los datos no estructurados representan una gran oportunidad para obtener información sobre su negocio, sus clientes y la cadena de valor que puede posibilitar un mayor éxito empresarial. Contar con las tecnologías de administración y análisis de datos, las habilidades y los procesos de TI adecuados es fundamental para organizar, analizar, buscar y dar sentido a sus datos.

Rackspace Technology™ aporta una experiencia imparcial en la administración de datos multi-cloud para impulsar el valor de sus datos no estructurados y de la nube. Al colocar sus datos no estructurados en el lago de datos adecuado y al implementar las herramientas analíticas correctas, lo ayudamos a utilizar la nueva información para crear nuevos flujos de ingresos, impulsar mejores experiencias para los clientes y mejorar la ejecución y la agilidad comerciales, todo al tiempo que protege sus datos.

*Información obtenida de Datamation "Datos estructurados vs. no estructurados"
abstract data picture

Casos de uso

Organice sus datos no estructurados para alcanzar el máximo beneficio.

  • Recopile datos de fuentes separadas y haga que tengan rápida capacidad de búsqueda y mejore las capacidades de detección, análisis e informe para la empresa.
  • Incorpore datos a partir de una amplia variedad de fuentes no relacionales, que incluyen social media, video, gráficos, archivos de texto, mensajes de texto, imagen satelital, datos de vigilancia, datos generados a partir de sensores y otros dispositivos de IoT, datos de registro y datos científicos.
  • Genere información comercial útil con procesamiento de inteligencia artificial, herramientas de análisis, motores de reglas de negocio y procesamiento inteligente de eventos.
person pointing at the codes

Adquiera nuevos niveles de información sobre los puntos de vista de sus clientes de su empresa, sus productos y sus servicios.

  • Comprenda los resultados de las campañas de marketing, los sentimientos en tiempo real sobre su empresa, los empleados, los productos o los servicios, e identifique las oportunidades y amenazas en línea.
  • Obtenga un análisis contextual y de tono detallado más allá de la simple búsqueda, que solo proporciona información básica, como la frecuencia con la que los carteles mencionan el nombre de la empresa después de un anuncio.
  • Entienda la experiencia del cliente que ofrece desde el punto de vista de los clientes.
two people talking and pointing at the computer

Tome medidas preventivas y proactivas contra la falta de cumplimiento y el fraude.

  • Use sus datos no estructurados con las herramientas de IA y machine learning para descubrir fraude y falta de cumplimiento de normas en relación con teléfonos celulares, reclamos de seguro, reclamos de devoluciones de impuestos, transacciones con tarjetas de crédito, compras gubernamentales y mucho más.
  • Evalúe, detecte, valide, corrija errores y monitoree los sistemas de control de forma eficaz para detectar fraude y actividades que conduzcan a falta de cumplimiento.
  • Aplique técnicas de análisis de datos no estructurados y estructurados, como lagos de datos, exploración de datos, emparejamiento de datos, análisis de regresión, análisis de clústeres y análisis de deficiencias.
person working on the computer
Aramex logo
"En nuestro lago de datos, ahora tenemos alrededor de 10.2 TB de datos que impulsan entre cinco y seis casos de uso de machine learning en la nube. Esto produce más de 450,000 predicciones por día, y cada una de ellas se genera en apenas 1.1125 milisegundos. Estos modelos de machine learning ayudarán a automatizar más procesos para impulsar una mayor eficiencia, a fin de que podamos optimizar el rendimiento y el costo".
Mais Rihani, Director de Tecnología, Aramex Vea el caso de estudio

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