Datos, análisis e inteligencia artificial

Mide y supervisa la calidad de los datos en los sistemas de origen, detecta errores e incoherencias y colabora con los responsables de los datos en la mejora estructural.

Analiza conjuntos de datos para dar respuesta a cuestiones organizativas, comprueba la calidad de los datos y ofrece conclusiones fundamentadas y visiones generales.

Transforma las preguntas de investigación en análisis cuantitativos, diseña encuestas o experimentos y comprueba estadísticamente si las relaciones observadas son fiables.

Diseña la coherencia de los datos, los modelos y las plataformas de una organización y establece las normas que deben cumplir los equipos.

Desarrolla modelos estadísticos y de aprendizaje a partir de datos empresariales, comprueba su fiabilidad y traduce los resultados en conclusiones útiles.

Asesora a los clientes sobre la estrategia de datos y la configuración de los análisis, traduce las cuestiones empresariales en un plan de datos y orienta la implementación en la organización del cliente.

Asesora a los clientes sobre la configuración de los informes y los análisis, selecciona las soluciones adecuadas y orienta a los usuarios en su adopción.

Define la estrategia de datos de una organización, establece la gobernanza y los equipos, y rinde cuentas ante el consejo de administración sobre el rendimiento del uso de los datos.

Elabora informes periódicos e información de gestión, comprueba las cifras y se asegura de que la explicación resulte comprensible para los lectores.

Integrará los sistemas de origen en modelos de datos y creará paneles de control e informes con los que los departamentos podrán realizar un seguimiento estructurado de su rendimiento.

Analiza y visualiza datos espaciales en un sistema de información geográfica; elabora mapas y análisis espaciales para la formulación de políticas, la planificación o las infraestructuras.

Selecciona y aplica métodos estadísticos a las preguntas de investigación, comprueba los supuestos subyacentes y garantiza la fiabilidad de los resultados.

Lleva los modelos a la fase de producción y garantiza su funcionamiento mediante la automatización y la gestión de la formación, la implementación y la supervisión del rendimiento de los modelos.

Crea y mantiene canales de datos y sistemas de almacenamiento para que los datos de los sistemas de origen estén disponibles de forma fiable, oportuna y repetible para su análisis.

Desarrolla aplicaciones basadas en servicios de inteligencia artificial y modelos lingüísticos existentes, las conecta con datos empresariales y controla los riesgos asociados a sus resultados.

Crea y mantiene la infraestructura con la que se entrenan, implementan y supervisan los modelos de aprendizaje automático, y automatiza el reentrenamiento cuando los modelos quedan obsoletos.

Desarrolla e investiga pruebas y cuestionarios, determina su fiabilidad y validez, y establece normas para su uso responsable.

Garantiza la coherencia de las definiciones, la calidad y la propiedad de los datos, y vela por que los departamentos cumplan los acuerdos relativos al registro y el uso de los datos.

Establece la orientación del producto en lo que respecta a las aplicaciones de inteligencia artificial, evalúa la viabilidad y el riesgo de los modelos en relación con el valor para el usuario y colabora con científicos de datos e ingenieros.

Relaciona las cuestiones empresariales con la capacidad analítica, determina qué cuestiones merecen ser analizadas y garantiza que los resultados se traduzcan en decisiones.