Manuel Marín, Director Técnico de Apara, proveedora española de soluciones analíticas, explica cómo se aplica el Data Mining en la construcción de modelos predictivos para la detección del fraude, la gestión de clientes y la gestión de campañas márketing. Apunta cómo la calidad de los datos es básica para poder transformarlos en decisiones eficaces, señalando algunas de las malas prácticas que existen en las empresas. Apara ha desarrollado bajo el nombre de dVelox un portfolio de productos de tecnología propia que permiten implementar dichos modelos predictivos y fortalecer los despliegues de reglas de negocios, pudiéndose acceder a ellos tanto por licenciamiento propietario como bajo el modelo SaaS.
A lo largo de la entrevista, se tratan las siguientes cuestiones:
Presentación
Escenarios de lucha contra el fraude
Estudios que alertan sobre la incidencia del fraude en las pérdidas empresariales
Propuestas de Apara para la gestión de clientes y de márketing
Carencias de calidad de datos en las empresas: Malas prácticas
Qué sectores invierten más en la explotación de sus datos
¿Cómo es el proceso de definición de modelos predictivos con Apara?
Productos y soluciones propias de Apara: La familia dVelox
Objetivo: Enriquecer las reglas de negocio con análisis predictivo
Diferencias con la competencia: Aprendizaje automático, precisión y agilidad
Opciones de reporting: Alianza con MicroStrategy
Requisitos tecnológicos para implantar dVelox
Perfiles internos que participan en una implantación: Fases, tiempo y formación
Estrategia de comercialización
Modelos predictivos en SaaS
Clientes y ROI
Evolución Data Mining y expectativas de negocio