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Casos de Éxito

Ayudamos a lograr objetivos en múltiples sectores

Transporte

Pragsis Bidoop ayuda a crear modelos para la mejora del transporte y a diseñar arquitecturas para la recogida y análisis de datos en tiempo real.

Objetivos

Una agencia de transportes de una gran ciudad tenía una cantidad ingente de información de su red de transporte urbana. Su principal necesidad era crear una plataforma integral de aprovechamiento de datos en tiempo real, con explotación de la información en tiempo real, para la adecuación a la demanda de sus líneas de transporte.

Acciones

Pragsis ha conseguido estandarizar la información de todas las fuentes de datos que usa la agencia, ofreciendo una hoja de ruta de  casos de uso basados en los datos que se recogen en tiempo real, mejorando la gestión de la oferta en función de la demanda (planificada y no-planificada), así como optimizando la fidelización de los ciudadanos por medio de un servicio más eficaz y segmentado, pasando por otros tantos casos de uso.

Resultados

37%

Mejora de los tiempos de espera

>10k

Incremento del uso del transporte en líneas principales

Energía

Pragsis crea modelos analíticos y de mantenimiento predictivo en la generación de energía limpia.

Objetivos

Nuestro cliente tenía la necesidad de estimar su producción energética en función de factores climatológicos y proveer los medios para desperdiciar el mínimo posible. Además deseaba reducir los costes de mantenimiento de sus unidades generadoras.

Acciones

Pragsis ha logrado implementar un ecosistema Big Data para captar los datos de un gran parque de energías renovables, y ha establecido modelos analíticos sobre los mismos, hasta alcanzar valores muy ajustados, lo que supone un beneficio sustancial en los resultados de nuestro cliente.

Además ha establecido unos indicadores de mantenimiento predictivo en su infraestructura, mejorando el ahorro en costes del cliente.

Resultados

>1,3 millones anuales

Beneficio por aprovechamiento de electricidad producida.

<60%

Reducción de los tiempos de parada media de infraestructuras por mantenimiento.

Gobernanza de Datos

Pragsis diseña la estrategia y roadmap de Data Governance como elemento principal para garantizar una explotación exitosa y regulada de los datos en cualquier empresa.

Objetivos

Nuestros clientes demandan soluciones y estrategias para poder aprovechar todos aquellos datos que generan en sus diferentes aplicaciones y unidades. Por un lado necesitan poder centralizar la información y por otro, tener la capacidad de auditar y controlar su uso según requerimientos legales.

Acciones

Pragsis Bidoop participa de manera activa en multitud de iniciativas de Data Governance, posee un framework propio que capacita a sus clientes de soluciones de linaje, control y auditoría sobre los datos corporativos, asegurando en sus clientes la correcta implementación de iniciativas Big Data, cumpliendo requisitos regulatorios y corporativos.

Resultados

Integración de Iniciativas Big Data

El nuevo framework de Data Governance, permite abordar las iniciativas de explotación de datos corporativos.

Linaje, gobernanza y cumplimiento regulatorio

Con el nuevo escenario existe la capacidad de auditar, gestionar y cumplir con marcos legales, funcionales o geopolíticos diferentes.

Banca

Pragsis ofrece soluciones para el sector bancario: arquitectura real-time, regulación y riesgo bancario, fraude, modelos de predicción de abandono, arquitectura para buscador predictivo, etc.

Objetivos

Nuestro cliente, un gran banco internacional, tenía como objetivo la creación de un nuevo buscador con capacidad predictiva que diera respuesta a sus clientes y que integrara en tiempo real la información de múltiples fuentes dentro del banco.

Acciones

Pragsis integró en un software las diversas fuentes gracias a una capa integrada de servicios y administración. Al mismo tiempo definió la arquitectura para la explotación de distintas fuentes en tiempo real que hasta ese momento no se habían considerado para usos analíticos.

Resultados

Buscador predictivo en tiempo real

Resultados en tiempo real, integrados en la capa de servicios

Nuevas fuentes de análisis

Disposición de nuevas fuentes de datos para explotación analítica.

Seguridad

Pragsis Bidoop posee una amplia experiencia en seguridad, en especial en crawling de redes, análisis de sentimiento y clasificación de contenidos.

Objetivos

Nuestro cliente tenía la necesidad de detectar patrones de comportamientos anómalos en Internet, así como de analizar las opiniones vertidas en las redes sobre su empresa e intereses.

Acciones

Pragsis ha desarrollado algoritmos de análisis de patrones para detección de comportamiento anómalo o fraudulento, y utiliza redes tanto internas, como externas a la empresa. Asimismo ha creado un clasificador que permite de forma visual tener una perspectiva de los clusters de usuarios y obtener resúmenes de opinión.

Resultados

Detección de comportamiento sospechoso

Protección frente a detección de fraude y vulnerabilidades del día cero.

Retail

Pragsis aporta soluciones tales como el fraude interno, la gestión de trazabilidad de compras de productos, detección de patrones anómalos, análisis de sentimiento, optimización de cajas, etc.

Objetivos

Una gran cadena de supermercados tenía como objetivo optimizar su línea de cajas, a partir de su conocimiento previo de clasificación. Su necesidad era determinar qué número y tipo de caja es el mejor para cada tipo de establecimiento clasificando de la forma más real posible el comportamiento de cada tienda atendiendo a las variables que resulten representativas en el estudio previo a la clasificación.

Acciones

Pragsis creó un modelo predictivo capaz de estimar cuántas cajas y de qué tipo son más rentables ante una nueva apertura, y cuáles funcionan mejor.

Resultados

Agilidad y espacio

Mejora en la agilidad de pagos y redistribución del espacio destinado a cajas