Democratizar la aplicación de la analítica avanzada de datos y de los sistemas de inteligencia artificial enfocados al negocio. Este es el objetivo de la startup española Prenomics, que pretende que las pymes se familiaricen con la ciencia de datos y aprovechen esta tecnología para recuperarse de la crisis provocada por la coronavirus y aumentar su competitividad. ¿Cómo? Utilizando las previsiones, resultado de estos análisis inteligentes, para tomar mejores las decisiones en un contexto de incertidumbre.

Noticias relacionadas

Roger Agustín y Eloy Marín son dos matemáticos que, ante el alto coste que tenía para las pymes abordar problemas analíticos de la mano de tecnologías como el big data y la inteligencia artificial, decidieron desarrollar un modelo para aplicar al negocio de una pyme la ciencia de los datos.

Así fundaron en 2018 la startup Prenomics para que estos proyectos tecnológicos estuvieran al alcance de las pymes y se beneficiaran de los nuevos desarrollos en analítica avanzada de datos, señala a D+I Agustín, CEO y confundador.

La tecnología de esta startup combina la tecnología business intelligence para el soporte de visualización de datos y la ejecución periódica de algoritmos para obtener la máxima eficiencia, con la computación de algoritmos en la nube y la captación y recopilación de los datos de cada una de las bases de datos desperdigadas del cliente.

Con esta combinación de tecnologías, Prenomics desarrolla los algoritmos predictivos adaptados a cada cliente no solo para analizar su información, sino para “explotar esta potencia de datos” y aplicarla a su negocio, subraya Agustín.

Roger Agustín y Eloy Marín, fundadores de Prenomics.

Cómo funciona

Por una parte, el modelo de Prenomics engloba desde la consultoría de estrategia analítica para detectar las oportunidades y optimizar la ejecución de este tipo de proyectos en la empresa, hasta el desarrollo de estas soluciones.

En concreto, los ingenieros de datos de esta startup están especializados en crear soluciones analíticas y programar algoritmos para la curación y limpieza de datos e información, la predicción de patrones temporales, así como para crear aplicaciones analíticas de business intelligence.

El objetivo de esta parte más tecnológica es ayudar a las pymes a “pasar de la idea a la solución ‘inteligente’ para gestionar los datos crudos y transformarlos en información” con valor añadido para la compañía.

A esto hay que añadir que, para la captación y recopilación de información del cliente, también han desarrollado una tecnología de scrapping para “obtener información de competidores de referencia del sector” de forma estructurada.

Con este planteamiento, Agustín subraya que pretenden cubrir desde la identificación del problema analítico, hasta el desarrollo de las soluciones con la captación de datos, los algoritmos de predicción y la visualización de la información analizada.

“Clientes que antes limitaban mucho el acceso a los datos dentro de la organización porque las licencias del software de business intelligence tenían un coste elevado, ahora hay un acceso muy democrático al dato a toda su organización y no solo a los técnicos”, puntualiza el CEO de Prenomics.

Casos de éxito

Uno de los proyectos de esta startup ha sido con la Policía de Sabadell, en la que Prenomics les ha ayudado a visualizar sobre mapas la información de hechos delictivos versus la presencia policial en las calles. “

“La dificultad de este proyecto estaba en gestionar un gran volumen de información: desde el posicionamiento de cada patrulla al minuto hasta la curación de cada dato para obtener la limpieza de posibles errores del GPS”, explica Agustín.

El resultado ha sido conocer “cómo afecta la presencia policial a prevenir determinados hechos delictivos”, con lo que se puede trabajar en optimizar la distribución de las patrullas en el territorio.

Por otra parte, Prenomics ha trabajado con un grupo industrial del País Vasco a estructurar su sistema informacional: “Desde la base de datos y su almacenamiento, hasta la visualización de los mismo, así como el ejecutor de algoritmos en la nube, para que pueda pasar de operar todo con el software ERP de gestión a montar unas visualizaciones que les dan en tiempo real la productividad de sus plantas”.

Con esta tecnología, además, el responsable de la planta industrial cuenta con un asistente que le recomienda a priorizar según las cargas de trabajo pendientes. “Son herramientas que no solo visualizan los datos, sino que asesoran con cálculos reales para acelerar la toma de decisión de cada operación”.

Además de la industria, este tipo de tecnología también se puede aplicar a sectores tan dispares como un call center de atención al ciudadano en una Administración Pública. “Les ayudamos a unificar las diferentes fuentes de información, el software de gestión, la telefonía IP, el CRM para documentar la información… todo integrado en una plataforma para visualizar la información y gestionar las predicciones”, explica Agustín.

En unos meses en los que estos teléfonos de atención han visto incrementado el número de llamadas, como consecuencia de la pandemia por la Covid-19, esta administración ha podido “controlar el dato para gestionar y optimizar la actividad a pesar del incremento de llamadas”.