Sobre Sngular

Sngular Data & Analytics es la división de Sngular dedicada a procesar y analizar datos con el fin de optimizar los resultados de negocio.

talent tech team

Más de 15 años de experiencia en análisis de datos

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 universitaria 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 2015, Daedalus se convirtió en Sngular, una empresa con presencia internacional y sedes en Estados Unidos, México y España.

Desde entonces, nuestro nombre cambió a Sngular Data & Analytics, la división dedicada a extraer el valor de datos estructurados y no estructurados.

Sngular ha proporcionado soluciones a clientes importantes de diferentes sectores: medios de comunicación, telecomunicaciones, gobierno y servicios financieros. También hemos participado en proyectos internacionales de I+D+I, consiguiendo un gran prestigio como empresa innovadora y comprometida con el éxito de sus clientes.

Hemos desarrollado una tecnología avanzada para el análisis de datos (ver MeaningCloud) que unimos a los equipos altamente cualificados de científicos de datos, ingenieros de datos, gestores, ingenieros de software y lingüistas computacionales.

Líderes en análisis de datos estructurados y no estructurados

Los datos estructurados son un tipo de información organizada en columnas y filas que se pueden ordenar y procesar fácilmente utilizando herramientas de minería de datos. Normalmente, los datos estructurados provienen de fuentes ERP o CRM. La mayoría de las empresas de analítica analizan de manera eficaz este tipo de datos. El contenido estructurado es normalmente el punto fuerte de la mayoría de los equipos de analítica. Nosotros también tenemos una amplia experiencia en este campo.

Lo que ocurre es que en los últimos años estamos viviendo el gran auge de los datos no estructurados. Como ejemplos de este tipo de contenido encontramos: correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, documentos de texto y archivos de audio y vídeo.

Las empresas necesitan explotar toda esta información no estructurada. A diferencia de muchas otras empresas de analítica, Sngular cuenta con una amplia experiencia tanto en contenido estructurado como no estructurado.

Los beneficios de analizar los dos tipos de datos son enormes, desde la gestión del conocimiento interno para prevenir fraude, hasta el análisis exhaustivo de nuestros clientes.

En este sentido, MeaningCloud es una de las tecnologías más eficaces para extraer el contenido no estructurado, conversaciones sociales y documentos internos.

Combinamos Big Data y Data Science

El Big Data y la Ciencia de los datos son dos campos diferentes que se complementan entre sí. Contamos con especialistas en ambos sectores.

Cuando hablamos de "Big Data" nos referimos a las estrategias de ingeniería de datos para diseñar e implementar sistemas escalables e intensivos de datos. Se centran en el desarrollo de software que es capaz de gestionar grandes cantidades de datos (volumen), contenido que necesita ser procesado en tiempo real (velocidad), e información en distintos formatos (variedad). En definitiva, el objetivo del Big Data es construir una infraestructura que proporcione una escalabilidad horizontal y una respuesta a tiempo para cada proyecto.

Los científicos de datos construyen procesos analíticos de datos sobre estas bases para extraer el valor de la información.

Trabajamos en proyectos de Big Data cuyo objetivo es crear sistemas escalables. En otros proyectos también aprovechamos técnicas de esta ciencia para centrarnos en el análisis y la extracción del valor del conjunto de datos.

Propuestas con sentido común

Nuestro objetivo es adaptar la analítica de datos a las necesidades de su negocio teniendo en cuenta las posibles limitaciones operativas, es decir, trabajamos desde el sentido común, estudiando cada caso y aportando soluciones realistas y factibles.

No siempre podemos aplicar una técnica analítica para dar una solución, puede que existan limitaciones económicas y que, por tanto, no sea posible llevarla a cabo. Por este motivo, es importante valorar las limitaciones de cada proyecto para optimizar así los resultados.

En Sngular siempre valoramos la complejidad y viabilidad del proyecto estudiando las limitaciones de negocio, el tiempo, el dinero, el personal y las posibles dificultades de ingeniería.