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Sngular Data & Analytics es el resultado de una larga trayectoria dedicada a la extracción y análisis de datos. Daedalus S.A. fue fundada en 1998; surgió de un spin-off de dos grupos de investigación de las universidades Politécnica y Autónoma de Madrid con el objetivo de proporcionar soluciones avanzadas en el área de las tecnologías de la lengua, la minería de datos, la tecnología web y la inteligencia de negocio.

En estos casi 20 años, Sngular ha proporcionado soluciones a clientes de primer nivel en diversas industrias tales como:


Banca

La dificultad a la que se enfrentan actualmente las empresas bancarias reside en la gran cantidad de información de la que disponen. Al igual que en muchos otros sectores, el sector bancario, tiene que encontrar la manera de interpretar esos datos para que les sea útil en el proceso de toma de decisiones.

Además, este sector tiene una dificultad añadida, y es que ofrece una amplia gama de productos y servicios, cada uno de ellos con categorías muy específicas, por lo que la información proviene de distintos canales.

En cuanto a contenido no estructurado, en la era digital el feedback no deja de crecer limitándose no sólo a estudios periódicos de encuestas enviadas a los clientes. El tradicional boca a boca es ahora también digital y más importante que nunca, ya que todo el mundo expone libremente su opinión en Twitter o Facebook sobre los productos y servicios que consume.

La Voz del Cliente combina dos necesidades fundamentales de la extracción de datos: conocer en detalle de qué habla el cliente e interpretar correctamente su opinión al respecto. El primer enfoque ofrece una visión cuantitativa de la información, mientras que el segundo requiere un análisis cualitativo para medir la opinión de los clientes.


Seguros

Las empresas de seguros recogen enormes cantidades de datos diariamente y a través de múltiples canales (datos estructurados, centros de atención al cliente, correos electrónicos, redes sociales, la web en general...). La información recopilada incluye políticas, reportes de expertos, informes de salud, reclamaciones, quejas, resultados de encuestas, interacciones relevantes entre clientes o no clientes en las redes sociales, etc.

Las empresas de seguros también tienen que hacer frente al reto de combinar los resultados del análisis de estos contenidos con datos estructurados (almacenados en bases de datos convencionales) para mejorar la toma de decisiones. En este sentido, los analistas del sector consideran que es esencial emplear diversas tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (sistemas inteligentes), Machine Learning (minería de datos) y procesamiento del lenguaje natural (tanto estadístico como simbólico o semántico).

Medios de comunicación

Los medios de comunicación recogen cada minuto grandes cantidades de información sobre sus clientes. Esta información tiene un papel fundamental a la hora de predecir qué lectores son más propensos a darse de baja, lo que permite a los equipos de venta y marketing adelantarse para tratar de retenerlos.

Hasta ahora, el modelo de negocio en el mundo online se ha centrado en la publicidad: principalmente banners y alguna incursión en publicidad nativa y contenidos de marca. Básicamente, cuantos más anuncios vean los usuarios, mayor será el beneficio para la empresa. Mediante el análisis de datos podemos saber qué contenido resulta más interesante para cada usuario, haciendo que visite más páginas y pase más tiempo en nuestra web.

La personalización de la publicidad y el contenido en función de los intereses y el historial de compras de cada usuario ayuda, sin duda, a mejorar la rentabilidad.

Por otro lado, la tecnología semántica nos permite «comprender» la estructura y el significado de los contenidos digitales, lo que facilita las tareas de búsqueda, integración, producción y publicación.

Telecomunicaciones

La mayoría de las empresas de telecomunicaciones se está centrando en el uso de datos internos para realizar programas de análisis que les permitan medir el uso real de sus recursos con el fin de optimizar su red.

Por otro lado, están interesadas en conocer el comportamiento del cliente y tomar decisiones clave de negocio que les permita convertir fuentes de Big Data en información valiosa y acción de negocio. Las áreas más comunes de Big Data Analytics para el sector de las telecomunicaciones son la mejora de la fidelización, la segmentación del valor de vida, cross-selling y upselling.

Salud y farmacéuticas

El aumento de los costes en el caso de la industria de la salud hace que el análisis de datos se convierta en crítico para tomar decisiones de negocio. El resultado es que las organizaciones de la industria farmacéutica analizan big data para reducir costes, abordar problemas relacionados con la variabilidad de la calidad de la asistencia sanitaria y escalonar el gasto sanitario. En concreto, mediante el estudio de los ingresos hospitalarios, la minería de datos está ayudando a que el sector evalúe qué tratamientos son más efectivos.

La tendencia hacia la digitalización y la descentralización de la práctica clínica ha provocado la dispersión y la desintegración de la información sanitaria. La tecnología de MeaningCloud ayuda a extraer automáticamente los conceptos de cualquier tipo de contenido sanitario multimedia y clasificarlos por taxonomías.

No obstante, la gente disfruta compartiendo información a través de las redes sociales, incluso información sobre la asistencia sanitaria. Por lo que también analizamos conversaciones en torno a tratamientos, síntomas, y enfermedades para obtener más información. Por ejemplo, a través de las redes sociales podemos detectar cómo algunas personas compran y venden ciertas sustancias, en ocasiones de manera ilegal.

Ventas al por menor

Los minoristas aprovechan los datos estructurados y no estructurados sobre el comportamiento de sus clientes en cada fase del proceso de venta: previsión de la demanda, predicción de tendencias y optimización de precios.

Lógicamente, se interesan por descubrir potenciales relaciones y conexiones entre los productos específicos en sus tiendas (tanto físicas como online). Mediante el análisis de la cesta de compra se pueden extraer las combinaciones de productos que suelen coincidir en las transacciones. Esta información se aplica a menudo en el diseño de la propia tienda, para agrupar productos que estén relacionados.

Por otro lado, podemos predecir tendencias mediante el análisis de posts en medios sociales y los hábitos de navegación web. Se utiliza el análisis semántico, junto con algoritmos de aprendizaje automático, para predecir cuáles serán los productos más vendidos.

Energía

La eficiencia energética es un desafío global. Energy Intelligence, en términos de predicción de la demanda y control del consumo, es una de las claves para lograrlo.

Sngular trabaja con productores y consumidores de energía facilitándoles herramientas de predicción y optimización que les ayudan a ajustar la producción a la demanda y gestionar un consumo de energía inteligente.

Ciudades inteligentes

Es muy probable que las ciudades inteligentes mejoren nuestra calidad de vida en distintos aspectos. Big data puede ayudar a reducir las emisiones y la contaminación, así como a gestionar mejor los problemas de aparcamiento. Sngular también trabaja con productores y consumidores de energía, facilitandoles herramientas de predicción y optimización que ayudan a ajustar la producción a la demanda y gestionar un consumo de energía inteligente.

Por ejemplo, el proyecto CIUDAD2020, en el que participamos activamente, pretende desarrollar un nuevo modelo de ciudad inteligente que sea ecológica y económicamente sostenible, y en el que el análisis de la demanda real de los ciudadanos, la comunicación de las oportunidades que ofrece Internet y el número creciente de dispositivos conectados sean la base para prestar servicios públicos adaptados a las necesidades de los ciudadanos.