Data Journey

The power of data

From the definition to the creation and implementation of the data-driven strategy

Evaluate the analytical maturity of your company and advance your data-driven strategy

Data Journey

The power of data

From the definition to the creation and implementation of the data-driven strategy

Evaluate the analytical maturity of your company and advance your data-driven strategy

Data Journey

The amount of data in recent years has increased exponentially due to the rise of IoT, the development of 5G and social networks. With this significant growth in the volume of data, its management is challenging, becoming one of the most valuable assets that companies must exploit and take advantage of to define a data-driven strategy that becomes a beacon that guides and determines decisions within the business.

Data offers endless possibilities when managed and analyzed correctly.

The best journey for today’s organizations is the data journey that aims to focus and transform the strategy not only from the past knowledge of what has already happened, but with the certainty of what is to come and the conviction of what is expected to happen.

Start your data journey

1. Analytical maturity assessment

This is an in-depth evaluation where the current state of the business in terms of data is verified and the desired state, objectives and key results are defined.

Our mission is to transform the company into a data-driven organization.

The solution is designed to help clients make better business decisions, increase revenue, optimize costs, improve business processes, operational efficiency, and other business growth objectives.

2. Data strategy

_{A data-driven strategy allows the company to gain insight from data.}

_{As a result of the assessment, a data-driven strategy will be defined and a roadmap will be developed outlining how to implement it. This roadmap will ensure efficient implementation and early deliveries within the process.}

_{Based on the methodology used, we assess the business needs, challenges, and goals, and how the data will support the strategy and decision-making process.}

3. Governance and data culture

_{The goal of data governance is to create, align, and centralize information related to business policies, standards, and rules, as well as responsibilities, how to resolve data-related issues, and how rules can be monitored and enforced.}

_{It is a continuous activity within the organization.}

_{Data culture encourages the use of data to improve decision making; data is integrated into business operations and identity.}

4. Data engineering

Descriptive analytic

Data gathering and Integration – Extraction
Data Quality – Transformation
Data Architecture – Loading
Data standardization
Alert and action automation

5. Data science

Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (IA)

Solutions and use cases applied to the business

6. Data visualization

Descriptive analytic, Predictive analytic, and Prescriptive analytic

Automated reports
Managerial and operational reports
Alert and action automation

info@binalytics.ai

(+57) 302 236 7748

Bogota - Colombia

Solutions

Company

¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning (ML) es un campo dentro de la inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras "aprender" de los datos. Esto significa que, en lugar de seguir instrucciones predefinidas para realizar una tarea, el sistema ML identifica patrones en los datos y utiliza estos patrones para tomar decisiones o hacer predicciones.

✅ Por ejemplo, imagina que tienes muchísimas fotos de frutas, y quieres que una máquina aprenda a identificar las manzanas entre todas esas imágenes. En lugar de escribir código detallado que describa cada característica de una manzana, proporcionas a la máquina muchas imágenes etiquetadas de manzanas y otras frutas. Con el tiempo y suficiente práctica (o entrenamiento), la máquina comienza a reconocer por sí sola qué imágenes contienen manzanas.

Categorias amplias de Machine Learning

El Machine Learning se divide en tres categorías principales, cada una de las cuales aborda diferentes problemas y tipos de datos:

1. Aprendizaje Supervisado

En el aprendizaje supervisado, el modelo se entrena con un conjunto de datos etiquetados. Esto significa que los datos de entrenamiento incluyen tanto las entradas (por ejemplo, imágenes de frutas) como las salidas correspondientes (por ejemplo, etiquetas que indican si la imagen es de una manzana o no).

✅ Imagina que estás enseñando a un niño a clasificar frutas. Le das una canasta llena de diferentes frutas y le dices cuáles son manzanas, cuáles son naranjas, etc. Con esta guía, el niño aprende a identificar cada fruta por su cuenta. Así funciona el aprendizaje supervisado: la máquina recibe ejemplos ya etiquetados y aprende a clasificar los nuevos.

2. Aprendizaje No Supervisado

A diferencia del aprendizaje supervisado, en el aprendizaje no supervisado el modelo trabaja con datos que no están etiquetados. El objetivo aquí es encontrar patrones o estructuras ocultas en los datos sin ninguna guía explícita.

✅ Imagina que el mismo niño ahora recibe una canasta de frutas, pero esta vez no le dices qué fruta es cuál. El niño observa las frutas y comienza a agruparlas por similitudes: tamaño, color, forma. Tal vez agrupe todas las frutas redondas juntas y todas las frutas alargadas en otro grupo. Eso es aprendizaje no supervisado: la máquina agrupa los datos basándose en patrones que descubre por sí misma.

3. Aprendizaje por Refuerzo

El aprendizaje por refuerzo se basa en la idea de aprender a través de la experiencia, similar a cómo un ser humano podría aprender a andar en bicicleta. Aquí, el modelo toma decisiones y recibe retroalimentación en forma de recompensas o castigos, y ajusta su comportamiento en consecuencia.

✅ Piensa en un videojuego en el que el niño está aprendiendo a moverse por un laberinto. Cada vez que toma un camino correcto, obtiene puntos; cada vez que toma un camino equivocado, pierde puntos. Con el tiempo, el niño aprende cuál es la mejor ruta para maximizar sus puntos. Eso es aprendizaje por refuerzo: la máquina aprende de las consecuencias de sus acciones para mejorar su desempeño en futuras tareas.

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1. Analytical maturity assessment

2. Data strategy

3. Governance and data culture

4. Data engineering

Descriptive analytic

5. Data science

6. Data visualization

Descriptive analytic, Predictive analytic, and Prescriptive analytic

¿Qué es Machine Learning?

Categorias amplias de Machine Learning

1. Aprendizaje Supervisado

2. Aprendizaje No Supervisado

3. Aprendizaje por Refuerzo

Consideraciones para las Empresas