Tecnología para soluciones de negocio.
Cloud Computing
Gobierno, migración y optimización de arquitecturas sobre la nube pública.
Big Data
Construcción de Data Lakes con enfoque Big Data as a Service para ofrecer soluciones de Negocio.
Inteligencia artificial
Algoritmos para optimizar soluciones de Negocio enfocadas a cliente.
Mejora de conversión en ventas
Mejora de conversión en ventas
Segmentación y personalización inteligente de ofertas a clientes.
Optimización de campañas de marketing
Optimización de campañas de marketing
Mejora y optimización del rendimiento de la inversión en marketing y modelos de atribución.
Optimización de procesos de atención al cliente
Optimización de procesos de atención al cliente
Segmentación inteligente de clientes y enrutamiento inteligente a asistente conversacional o a agente.
Optimización y personalización de precios
Optimización y personalización de precios
Predicción de demanda, propensión a la compra y optimización de precios basada en datos internos y externos.
Detección de entidades en video
Detección de entidades en video
Visión artificial para la detección de situaciones como intrusiones, reconocimiento facial, detección de material o textos en video; con despliegue de modelos de datos en la nube o en el Edge.
Detección de fraude
Detección de fraude
Identificación y detección de patrones de fraude en transacciones en tiempo real o en lotes de transacciones.
Optimización de insumos en manufactura
Optimización de insumos en manufactura
Análisis descriptivo de variables para la identificación de condiciones óptimas y más eficientes.
Detección de defectos en materiales
Detección de defectos en materiales
Detección de grietas, oxidación, cambios de color o pérdidas de calidad en infraestructuras, obras y fabricación.
Identificación basada en rostros
Identificación basada en rostros
Validación de identidad mediante reconocimiento facial para procesos de autorización o check-in.
Optimización de calidad en manufactura
Optimización de calidad en manufactura
Detección de factores clave que afectan a la calidad en el proceso y recomendación de ajustes para mejorar la calidad del producto final.
IoT en Edge Computing
IoT en Edge Computing
Procesamiento en el Edge de información que por necesidades de baja latencia o problemas de comunicaciones no puede subirse a la nube.
Analítica de sensores IoT
Analítica de sensores IoT
Visualización de datos e indicadores en entornos industriales sobre datos de sensores ingestados, convertidos y enriquecidos en tiempo real.
Analítica y visualización de datos operacionales
Analítica y visualización de datos operacionales
Cálculo y visualización de indicadores operacionales desde datos ingestados de fuentes diversas.
Analítica de navegación web
Analítica de navegación web
Análisis de comportamiento web de clientes y visitantes de páginas web mediante datos de Google Analytics, Adobe Analytics, etc.
Visión 360 de clientes
Visión 360 de clientes
Integración y consolidación de datos de navegación, transaccionales, operacionales y de satisfacción en una visión holística que permita segmentar y valorar la cartera de clientes.
Creamos tus productos de datos.
Un Producto de Datos resuelve un caso de uso de negocio, combinando tecnología de nube pública, lógica de negocio desarrollada a medida y datos. Los productos de datos se integran en los procesos de negocio de las compañías optimizando las capacidades de adquisición y retención de clientes, reduciendo los costes operaciones y permitiendo tomar mejores decisiones basadas en datos.
Keepler proporciona un servicio Full-Stack Analytics basado en sus capacidades de arquitectura en nube pública, ingeniería del dato, gobierno de la nube y del dato, ciencia de datos y visualización de datos. Keepler ofrece consultoría y utiliza metodologías ágiles para identificar, definir y gestionar el ciclo de vida completo de los productos de datos.
El uso de tecnologías de nube pública permite a Keepler desplegar componentes e ingestar datos que son reutilizados en múltiples productos de datos, de forma que se permite escalar el uso de los datos en una organización.
Aplicando metodología Agile, te ayudamos en la conceptualización de tus productos y en alinear a todos los stakeholders del proyecto para abordarlo con garantías de éxito desde el inicio.
Creamos el entorno cloud teniendo en cuenta las mejores prácticas, seguras y flexibles. La construcción de landings operacionales se realizan dentro de un marco de Well Architected Framework y gobierno de la información y el dato.
Construimos Data Lake y Data Warehouse o aboardamos la modernización de los existentes, para iniciar el análisis descriptivo de la información. Mediante la exploración del dato y técnicas de visualización, es posible disponer de una vista completa de la organización en poco tiempo.
La introducción de IA / ML en la analítica descriptiva permite realizar una analítica más compleja y sofisticada. El aprendizaje automático genera nueva información que enriquece el flujo de datos y alimenta los modelos ML para obtener más valor.
El desarrollo del proyecto end-to-end está orquestado por filosofías de trabajo DevOps, SecOps, MLOps y FinOps, que garantizan la entrega continua de un software calidad y funcional, ajustado a las necesidades, con seguridad como parte del diseño, control de gastos y evolucionable.
Por qué elegirnos.
La necesidad de construir productos y servicios alrededor de los datos es común en todos los sectores de actividad, ya sean productos puramente digitales o productos físicos. En Keepler somos especialistas en extraer todo el valor de los datos.
Nuestros expertos están altamente cualificados y cuentan con años de experiencia desarrollando productos de software de forma nativa en las plataformas de nube pública más avanzadas:
Los datos no son estáticos, sino que los productos deben adaptarse continua y rápidamente a las necesidades del cliente. En Keepler somos ágiles en la adaptación continua y cambiante que requiere un producto de datos que aporte valor real a Negocio.
Tener la capacidad de construir productos de datos a escala exige dominar una serie de técnicas y tecnologías que van a ser desplegadas como parte fundamental de estos productos y que se reutilizan continuamente. Keepler proporciona soporte para adoptar y escalar el uso de las técnicas y tecnologías fundamentales para el mejor uso de la nube pública y de los datos en una compañía.
La adopción de la nube pública a escala requiere establecer una serie de componentes desde sus cimientos que faciliten la gestión posterior de seguridad, costes, fiabilidad, operación y rendimiento en grandes despliegues en la nube.
ENTERPRISE LANDING ZONE / FOUNDATION
Diseño y despliegue de la estructura de cuentas de nube pública donde se alojarán los productos de datos. Establecimiento de mecanismos de centralización de información de uso y costes de la nube, monitorización de seguridad y rendimiento. Integración con herramientas de monitorización y seguridad de terceros.
EVALUACIÓN Y MEJORES PRÁCTICAS
Evaluación de software ya desplegado en nube desde el punto de vista de aplicación de mejores prácticas de nube pública. Validación de arquitecturas y recomendaciones de cara a mejorar la seguridad, los costes, la fiabilidad, el rendimiento, el gasto y el modelo de operación.
AUTOMATIZACIÓN
Definimos y desplegamos procesos y automatizaciones para optimizar el ciclo de vida del software (DevOps), automatizar la respuesta ante incidentes de seguridad (SecOps), monitorizar y reducir los costes de la nube (FinOps), escalar el uso de Machine Learning (MLOps) y homogeneizar la provisión de servicios de nube (Vending Machine).
DATA PLATFORM MIGRATION
Migramos casos de uso desde plataformas on-premise y legacy a la nube pública, realizando reingeniería para utilizar los mejores servicios nativos de datos y optimizar los costes y el rendimiento. También migramos casos de uso de una nube pública a otra utilizando servicios correspondientes entre plataformas de nube y mitigando el vendor lock-in de la nube.
Los datos son el componente principal de los productos de datos. Por ello, para construir productos de datos se debe entender el modelo de datos empresarial e identificar los conjuntos de datos de valor de negocio, incluyendo datos estructurados almacenados en bases de datos; datos no estructurados, como documentos, correos electrónicos o videos; y datos semiestructurados, como los datos de sensores IoT.
DATA ENGINEERING
Desarrollo de procesos de extracción, carga y transformación de datos en modo batch o tiempo real usando tecnología Spark, Python, Scala y procesos basados en microservicios y computación serverless. Integración de las ingestas con sistemas de gobierno del dato para documentar el linaje de la información.
OPERATIONS DATA LAKE
Un Data Lake operacional permite disponer de la máxima información con independencia de estructuras y volumen. Trabajamos la ingesta, integración y consolidación para su explotación por Negocio.
CUSTOMER DATA LAKE
Consolidamos la información de clientes en una fuente única de datos desde múltiples orígenes, permitiendo generar una visión completa de la realidad para una verdadera estrategia 360.
PEOPLE DATA LAKE
Recogemos en un solo sitio toda la información de empleados y colaboradores (históricos, promociones, encuestas, incidencias…) para analizar y proponer mejoras que tengan como objetivo la fidelización.
IoT DATA LAKE
La creciente cantidad y complejidad de información dificultan su exploración. Generamos un sistema de análisis y explotación, tanto en batch como tiempo real, aplicando modelos ML para reforzar su operativa.
SALES & MARKETING DATA LAKE
Todas las acciones de marketing, clientes y ventas en un único repositorio para entender y predecir el comportamiento, ayudando a los departamentos a optimizar campañas y lanzamientos de nuevos productos.
TRANSACTIONAL DATA LAKE
Las capacidades de los Data Lakes en la nube permiten almacenar y procesar grandes volúmenes de información de valor con la agilidad necesaria manteniendo costes frente a sistemas de información tradicionales.
Millones de datos se acumulan cada día de manera incremental, potencial información que aporta valor de Negocio y capacidad de decisión si se explota de manera adecuada. En Keepler ayudamos a construir casos de uso reales adaptados necesidades concretas de cada organización, basados en Data Lakes de información, traduciendo las necesidades de Negocio o Innovación en productos de datos que darán solución a necesidades de hoy y serán capaces de evolucionar a necesidades futuras.
GOBIERNO DEL DATO
Desplegamos servicios de nube pública de Gobierno del Dato y los integramos con los procesos de ingesta, transformación y consumo del dato. El Gobierno del Dato proporciona una visión centralizada del ciclo de vida del dato, informando de su calidad, su nivel de seguridad y de su significado de negocio.
CLOUD DATA WAREHOUSE
Diseñamos, desplegamos y optimizamos tecnología de Data Warehouse en la nube, la cual saca partido de la separación entre procesamiento y almacenamiento de la información para garantizar el escalado y el acceso a la información de grandes cantidades de usuarios. Diseñamos el modelo de datos del Data Warehouse para optimizar su consulta desde distintas aplicaciones.
DATA APIS
Diseñamos sistemas de acceso a los datos y modelos de Machine Learning basados en APIs mediante el uso de API Managers gestionados y de microservicios y computación Serveless. Las arquitecturas son completamente auto-escalables y su coste está basado en su utilización.
DATA VISUALIZATION
El uso de visualizaciones avanzadas de los datos permite obtener insights de Negocio. Charts, gráficos mapas… Recursos visuales para identificar y entender tendencias, excepciones y patrones en los datos. Diseñamos y desplegamos dashboards en servicios de business intelligence nativos de nube o en soluciones licenciadas como por ejemplo, Microstrategy, Tableau o Spotfire.
DATA VISUALIZATION
El uso de visualizaciones avanzadas de los datos permite obtener insights de Negocio. Charts, gráficos mapas… Recursos visuales para identificar y entender tendencias, excepciones y patrones en los datos.
La Inteligencia Artificial permite generar nueva información a partir de la existente, incrementando así el valor de la información de una compañía. La integración de la Inteligencia Artificial en los procesos de una compañía exige poder explorar, modelar, entrenar, monitorizar y reentrenar modelos de datos a escala y de forma que estos sean reproducibles.
DESCUBRIMIENTO CASOS DE USO
Dinámicas orientadas a la co-creación que permiten crear un catálogo de casos de uso, así como realizar la incepción de los productos de datos para empezar a construir Productos Mínimos Viables.
CLOUD DATA LAB
Automatización del despliegue de entornos para científicos de datos. Equipos de científicos y expertos en datos requieren de entornos configurables y escalables. Entornos Cloud proporcionan capacidades de acceso y almacenamiento de datos para su explotación por herramientas BI y aplicaciones ML.
DATA & RESEARCH
El primer paso para explotar con éxito los datos mediante Inteligencia Artificial, es investigarlos en profundidad. Te ayudaremos a analizar la calidad, la completitud o la dispersión; a la vez que profundizamos en la relación para acercarnos a hipótesis de Negocio planteadas previamente.
TÉCNICAS ESTADÍSTICAS
Las técnicas estadísticas nos permiten profundizar más allá de la visualización, encontrando relaciones ocultas entre todas las variables de los conjuntos de datos e indicadores clave identificados para el negocio o los procesos.
TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING
Aplicar técnicas de machine learning permiten identificar los patrones ocultos en la información. Aplicamos estos patrones a nueva información para inferir o predecir comportamientos, valores o clasificaciones de forma automatizada y con ello optimizar procesos y costes, o generar nuevos ingresos.
TÉCNICAS DE DEEP LEARNING
Disciplina dentro de Machine Learning cuyas técnicas tienen especial utilidad a la hora de procesar datos no estructurados como texto o imágenes/video. Su aplicación nos permite eficientar procesos que anteriormente se hacían de forma manual o supervisada por personas.
INFERENCIA EN EL EDGE
Uso de dispositivos como cámaras y servidores industriales para ejecutar modelos realizando la inferencia localmente sin necesidad de subir datos a la nube y con una mejora significativa de la latencia. Instalación de los dispositivos y automatización del despliegue de los modelos en los dispositivos.
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