Análisis de Datos (Avanzado)

Actividades a realizar: 

• Identificación de los datos de la pyme, obtención de su valoración y evaluación de su uso en conjunción con otras fuentes.
• Generar y obtener información de valor a partir del tratado de datos con algoritmos de inteligencia artificial para mejorar la toma de decisiones basadas en los datos.
• Proporcionar asesoramiento para la comprensión de los datos y el manejo de herramientas de gestión de los datos.
• Desarrollo y ejecución de un caso de uso adaptado al negocio utilizando técnicas de inteligencia artificial, en análisis de datos (nivel avanzado).
• Identificación de oportunidades o posibles usos de la IA en el ámbito del análisis de datos avanzado.

Diagnóstico inicial o situación actual de la empresa beneficiaria en cuanto al uso e implementación de la inteligencia artificial en sus operaciones.

Identificación de Bases de Datos: Dossier en formato digital (Word, PowerPoint, Pdf) con el inventario exhaustivo de las fuentes de datos de la pyme. Para cada fuente de datos, se proporcionará:

• Ubicación: Precisar su ubicación (servidores locales, externos, en la nube, etc).
• Tipo de datos almacenados: Naturaleza de los datos (datos de cliente, producto, ventas, etc.) y la extensión de los datos (xls, xlsb, csv, etc). 
• Volumen de datos: Indicar el número de registros y almacenamiento utilizado.
• Frecuencia de actualización: Periodicidad (o no) de las actualizaciones.
• Orden de relevancia: Evaluar si la fuente es crítica, importante o secundaria.

Creación de una base de datos centralizada: La base de datos creada junto a dos documentos esenciales:

• Diseño de la arquitectura creada que incluya: diagramas de la misma, estructuración de las tablas, relaciones entre entidades, claves primarias y foráneas, junto a otros elementos relevantes.
• Análisis del proceso de carga y transformación de los datos, donde se detallen los procedimientos llevados a cabo para cargar los datos y realizar las transformaciones previas a la carga. Este documento contemplará un plan de acción para replicar los procesos implementados en un futuro

Capacitación en el uso de herramientas de explotación de datos:

• Manual para el uso de las herramientas donde se implemente la visualización de datos y los KPIs, incluyendo:
  • Instrucciones donde se explique paso a paso cómo utilizar la herramienta. Se indicará cómo se accede a dicha herramienta, cómo se navega por su interfaz de usuario, cómo personalizar las visualizaciones existentes y cómo filtrar y transformar los datos en los casos en los que se desee y sea posible.
  • Ejemplos prácticos que ilustren cómo utilizar la herramienta, identificar patrones y tendencias en las visualizaciones y tomar decisiones inteligentes basadas en los datos.
  • Guía que garantice la seguridad de la herramienta y donde se especifique un plan de mitigación de los riesgos detectados.

Caso de Uso: Implementación de KPIs.

• Informe con los esquemas detallados, especificaciones técnicas y visualización de datos generada, que incluya:
  • La configuración del dashboard personalizado creado para la visualización de datos, junto a la monitorización de los KPIs implementados que permita realizar un seguimiento de estos.
  • Resumen funcional de la estructura de visualización de KPIs, incluyendo el origen de datos de estos, y el procesamiento de los datos hasta la visualización final.
  • La descripción de las configuraciones de cada componente, así como el detalle de las tecnologías utilizadas en la implementación de softwares, servidores, programas y otras herramientas utilizadas.