SOLUCIONES

Data Marts

Un Data Mart es un subconjunto de un almacén de datos que es más centrada y orientada a una línea específica de negocio o trabajo. Los usuarios sin experiencia y conocimientos técnicos en el trabajo con bases de datos y almacenes de datos, simplemente pueden consultar data marts para obtener acceso a los datos de un dominio específico para poder hacer tareas como la presentación de informes, análisis y apoyo a los procesos de toma de decisiones.

En ERIS Innovation estamos utilizando varios data marts para acelerar nuestros procesos de negocio, evitando las tareas que consumen mucho tiempo para recoger y recopilar la información directamente de las bases de datos fuente.

IoT

IoT Internet of Things (IoT) o Internet de las cosas se refiere a un sistema en el que los objetos físicos, dispositivos o máquinas están conectadas al Internet por medio de sensores. Las tecnologías basadas en IoT pueden producir grandes cantidades de datos con respecto a sus frecuencias de muestreo y el tiempo de funcionamiento. Estos sensores pueden proporcionar datos de diferentes fuentes:

• Datos pasivos, lo que significa que los datos son legibles y accesibles a través de una API
• Datos activos que se refieren a un flujo constante de muestras de datos
• Datos dinámicos de los sensores inteligentes que se pueden comunicar de manera bidireccional con las aplicaciones de IoT

Database Silos

Un Data Silo o silo de datos es un almacén aislado que se ha mantenido relativamente separado de otras partes de la arquitectura del sistema. Dado que los silos de datos no están conectados a otros elementos en una organización, en general, se han considerado como un problema para la eficiencia y la integración de datos del sistema.

Sin embargo, En ERIS Innovation estamos realizando una gran inversión en la apertura de los silos de datos, aplicando diseño de redes complejas, servicios modernos en la nube y herramientas avanzadas de gestión de software.

Legacy Data

Legacy Data es un tipo de datos dispares, que casi vienen de todas partes, incluyendo bases de datos relacionales/jerárquicas o bases de datos de objetos/relacionales. Sin embargo, las principales fuentes de datos heredados son las fuentes de los sistemas heredados anticuados y obsoletos, llamados Legacy Systems, y también las aplicaciones que muchas empresas aún siguen utilizándolas por algunas razones convincentes, como por ejemplo para evitar cambios costosos y sofisticados, interrupciones de negocios o incluso privacidad o asuntos políticos.

En ERIS Innovation estamos trabajando en extraer, transformar, anonimizar y, finalmente, convertir los datos dispares, no sólo de sistemas heredados o Lagacy Systems, pero también de otras fuentes de datos dispares como algunos sistemas de ERP (Enterprise Resource Planning) o sus módulos relacionados, como sistemas de CRM (Customer Relationship Management) por ejemplo.

Aplicaciones de la nube y fuentes de datos de la nube (Cloud Applications and Cloud Data Sources)

Como Cloud Computing continúa brindando varios servicios de TI a través de Internet, el modelado eficiente de datos cada vez es más importante para muchas empresas y organizaciones para poder sacar el máximo provecho de las fuentes de datos basados en la nube o en el cloud.

En ERIS Innovation estamos desarrollando un framework muy amplio que utiliza varios APIs de nivel de servicio o de nivel de aplicación para facilitar el acceso y la funcionalidad de un entorno de cloud, además de conectar la capa de aplicaciones con la nube y con la infraestructura de base IT, como las extensiones basadas en nube de aplicaciones de ERP y CRM.

Modelado Predictivo

El alto dominio de modelado predictivo nos ha ayudado a desarrollar unos métodos novedosos y precisos que entregan resultados suficientemente aceptables, alentadores y prometedores en el campo de la predicción del precio de la electricidad o Energy Price Forecasting. Estas técnicas ingeniosas aprovechan de los beneficios del sistema neuronal del ser humano, además de las capacidades de razonamiento humanos que aumentan nuestras habilidades para hacer predicciones precisas y fiables de los indicadores económicos, las ventas de productos, precio de mercancías y demandas del cliente.

Optimización

Optimización es el proceso de maximizar el rendimiento y la eficiencia de un sistema, mientras se minimizan los costes sin eliminar las restricciones del sistema. Las técnicas de optimización proporcionan un modelo matemático de un negocio que cuantifica las compensaciones entre numerosos objetivos y aportan valiosas ayudas para quienes toman las decisiones. En ERIS Innovation tenemos una gran experiencia en la resolución de varios problemas complejos de optimización multi-objetivo aplicando diferentes algoritmos de optimización que van desde enfoques más estadísticos como programación no-lineal mixta en enteros (NLMIP) hasta metaheurísticas como los algoritmos genéticos (GA), recocido simulado (SA) y Optimización por el enjambre de partículas (PSO).

Detección de Anomalías

Detección de anomalías es la identificación de un comportamiento inesperado o anormal en los datos, también llamado como desviaciones y valores atípicos. Los datos anómalos podrían ser posibles averías o fallos en el sistema que indican la posibilidad de un fraude (financiero/ bancario), problemas de salud en una muestra poblacional, ataques de ciberseguridad y etc. Sin embargo, en la minería de datos, las anomalías no representan necesariamente fallas o problemas y algunas veces sólo son indicativas de algunas nuevas tendencias o comportamientos, por ejemplo, los nuevos hábitos de compra de los consumidores.

Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Machine Learning es una rama principal de la inteligencia artificial que hace que los ordenadores y las máquinas sean capaces de aprender sin ser programados de forma explícita

Aprendizaje automático como una nueva tecnología en ciencias de la computación se refiere al proceso de diseño y desarrollo de algoritmos y modelos complejos que ellos mismos pueden aprender de los datos y ajustar las acciones del sistema en consecuencia. En ERIS Innovation tenemos una gran capacidad de desarrollar y diseñar métodos y algoritmos basados en el aprendizaje automático de última generación y con los ambos enfoques supervisado y no supervisado.

Aprendizaje Profundo (Deep learning)

Aprendizaje profundo es un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático que tratan de aprender mediante múltiples capas de transformaciones no lineales. Deep learning ha superado la mayoría de los métodos convencionales en muchas tareas de aprendizaje, tales como el reconocimiento de imágenes o de la voz. Gracias a nuestro conocimiento profundo y amplio en matemáticas e estadísticas y también nuestro acceso a las infraestructuras de computación de alto rendimiento, en ERIS Innovation desarrollamos varios programas de software de aprendizaje profundo para imitar las actividades de la neocorteza mediante grandes colecciones, conjuntos y grupos de neuronas virtuales en una red neuronal artificial para proporcionar soluciones prácticas y eficaces desde ingeniería de producto personalizado hasta la inversión y el comercio algorítmico y adaptativo.

Reconocimiento de Patrones (Pattern Recognition)

Reconocimiento de Patrones es la ciencia del análisis, extracción e identificación de patrones en los datos. El reconocimiento automático de la máquina es una característica clave de los ordenadores para ser lo suficientemente inteligente y poder reconocer las tendencias temporales en unos conjuntos de datos o patrones visuales en una imagen, por ejemplo.

En ERIS Innovation nuestro objetivo es hacer que el proceso de estudio y detección de patrones sean explícitos, de tal manera que las máquinas computadora serían capaces de reconocer los comportamientos específicos o clases de datos de forma automática para apoyar y desarrollar módulos inteligentes de toma de decisiones.

Frameworks gráficos

Mediante el uso de diferentes librerías gráficas hemos desarrollado nuestro propio framework con el fin de facilitar la visualización de cantidades masivas de datos. El ERIS Graphic Framework integra los datos procesados para ver, de una manera fácil, enormes cantidades de datos con el fin de ayudar a las personas que toman decisiones en su trabajo.

La representación visual de los datos nos permite descubrir patrones y datos sorprendentes que no serían evidentes mirando únicamente las estadísticas. Con el fin de crear procesos de datos, de descubrir respuestas o para crear nuevos análisis para usuarios de negocios, es necesario que las empresas dispongan de una visualización nítida. Esto les ayudará a entender mejor lo que está pasando con su negocio, su organización o sus clientes.

Mobilidad

En la actualidad, con millones de dispositivos móviles en uso para fines comerciales y otros tantos millones para uso personal, se sabe sin lugar a dudas que la movilidad es y seguirá siendo la manera en la que nos comunicaremos entre nosotros.

Por lo tanto, con el fin de proporcionar a nuestros clientes las herramientas necesarias para mostrar todos los datos recogidos y analizados, las herramientas de movilidad se han convertido en una de nuestras principales líneas de acción.

En ERIS Innovation, somos expertos en el desarrollo de aplicaciones nativas con IOS, Android y Windows Phone aplicaciones, así como desarrollando con los llamados sistemas híbridos, que permiten la creación de aplicaciones móviles multiplataforma con las tecnologías basadas en la Web estándar como HTML, JavaScript o CSS.