La gestión de datos tiene 3 bloques principales de capacidad, desarrollados a continuación:

Estrategia de datos: antes de poder desarrollar soluciones que se enfoquen en el ciclo de vida de los datos, es necesario tener claro dónde estamos y hacia dónde queremos ir. Es por eso que se debe definir una hoja de ruta clara, incluir un modelo aspiracional detallado, diseñar cómo operar los datos desde el principio y provocar un cambio cultural controlado enfocado en preparar equipos, atraer talento y ofrecer formación específica. Este bloque de capacidades también incluye la gobernanza y calidad de los datos, siendo estas líneas de trabajo más transversales, tanto a nivel departamental como extendidas a lo largo del ciclo de vida de los datos. Axpe acompaña a sus clientes en el proceso completo de gobernanza de datos, definiendo funciones, responsabilidades y procesos, mientras asegura el cumplimiento de los estándares de calidad de los datos (disponibilidad, usabilidad, fiabilidad, relación y descripción) y ofrece su experiencia en la implementación de metodologías como DAMA y el uso de herramientas. Arquitectura y ciclo de vida de los datos: Axpe ofrece soluciones end-to-end para plataformas de datos. El proceso comienza con la definición de la arquitectura, siguiendo diferentes tipos de patrones de implementación probados o soluciones ad-hoc. A continuación, se lleva a cabo la migración de los datos, desde la identificación de las fuentes, las tareas de ETL y el Journey to the Cloud. En la parte final del ciclo de vida de los datos, la solución ofrecida incluye el consumo de los datos a través de visualización e informes. Se definen los diferentes paneles y reportes que brindan la información necesaria para guiar al cliente en la toma de decisiones. Facilitar la toma de decisiones se logra mediante la combinación de visualizaciones, descubrimiento de datos autoservicio y la salida de modelos de IA. Fundación de datos: para extraer valor añadido de los datos, el clúster hace uso de grafos de conocimiento y datos sintéticos. Los grafos de conocimiento son una forma de estructurar los datos a través de nodos y relaciones, de manera que simplifica las consultas y expone patrones y comportamientos que no se verían de una manera estructurada. Los datos sintéticos son datos generados por IA que tienen las mismas características estadísticas y el mismo comportamiento frente a los modelos que los datos originales, pudiendo superar problemas como la escasez de datos, la preservación de la privacidad y los sesgos, mientras que al mismo tiempo se logran ahorros de costos.

Los servicios del clúster en términos de IA cubren los siguientes puntos:

Análisis avanzado: Axpe proporciona a sus clientes su know-how en modelado mediante IA. Este modelado puede reconocer patrones automáticamente reproduciendo el comportamiento de los procesos (modelado descriptivo), predecir el impacto, evolución o lo que sucederá en un escenario hipotético (modelado predictivo) o planificar, optimizar y recomendar decisiones (modelado prescriptivo). A esto se suma que Axpe tiene una amplia experiencia en aplicaciones dentro de análisis de voz y texto y Visión por Computadora en diversos sectores. Industria 4.0: el vínculo entre la industria y las tecnologías de vanguardia es un punto que Axpe tiene en cuenta. Soluciones como gemelos digitales, con diferentes grados de aplicación, tecnología 5G y Edge Computing nos permiten abordar esta perspectiva de innovación industrial y adelantarnos en conceptos como Ciudades Inteligentes. Automatización inteligente: en línea con la parte de análisis avanzado, visión artificial, comprensión de lenguaje natural, Machine Learning o automatización de procesos (RPA) son algunas de las capacidades actuales que permiten simular las acciones de los seres humanos y automatizar procesos de acción altamente repetitivos. Las aplicaciones de automatización inteligente son el procesamiento de lenguaje natural y la digitalización de documentos. Compromiso con el cliente: con el objetivo de mejorar la calidad del servicio, optimizar los recursos para la atención al cliente y aumentar la satisfacción del cliente, el clúster también enfoca sus esfuerzos en monitorear y analizar las interacciones de los usuarios. Además, gracias al uso de la banca conversacional, es posible realizar la gestión de riesgos, la detección de fraudes y ahorrar en navegaciones complicadas utilizando los patrones de voz de los usuarios.