DATAQU, LA EMPRESA CHILENA QUE OFRECE UN SOFTWARE PREDICTIVO CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Mucho se ha hablado del Big Data y Analytics, pero en concreto ¿Qué es el Big Data y para qué sirve? El Big Data es una tecnología utilizada para describir enormes cantidades de datos (estructurados, no estructurados y semi estructurados) que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a un base de datos relacional para su análisis. Existen softwares que permiten automatizar este tipo de tareas, permitiendo que la aplicación de tecnología y servicios aumenten la calidad de información y se reduzcan los costos. La mayoría de los servicios de Big Data y Analytics permiten analizar información histórica y generar una conclusión concreta.

En este contexto aparece DataQu, empresa chilena que desarrolla tecnología predictiva, la cual busca identificar las palabras clave a gestionar, orientando a las instituciones hacia iniciativas de alto impacto en la rentabilidad y el valor de largo plazo.

Pero, ¿Qué es el análisis predictivo? El análisis predictivo es la rama de minería de datos que tiene relación con la predicción de las probabilidades y tendencias futuras. Permite extraer conclusiones confiables sobre eventos futuros, a través de la aplicación de métodos estadísticos, matemáticos y de reconocimiento de patrones, que permite que las empresas que lo utilizan puedan automatizar y anticipar la ocurrencia de eventos inesperados, adaptándose a cualquier industria.

El software de inteligencia artificial chileno, DataQu, que compite con reconocidas marcas mundiales, permite analizar y automatizar sistemas que manejan grandes cantidades de información, tanto estructurada como no estructurada, la cual se encuentra no solo en sus bases de datos, sino que también en internet y redes sociales. Francisco Santibáñez, gerente general de DataQu, cuenta que desde que las compañías están contratando y/o comprando este tipo de licencias han podido conocer desde el porqué de la fuga de sus clientes, hasta analizar el fraude en contratos, lo que traduce en un ahorro significativo de recursos. Además, señala que es importante que este tipo de soluciones sean incorporadas bajo una estrategia de omnicanalidad y sea diseñada como una estación en el viaje del cliente.