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Mediante el potencial de Google y Machine Learning, se logró disminuir de una semana a 6 horas el trabajo de análisis de sentimientos.

Mediante el potencial de Google y Machine Learning, se logró disminuir de una semana a 6 horas el trabajo de análisis de sentimientos.

Beneficios

Mejorar el análisis de sentimiento y clasificación actual de encuestas de satisfacción.
Mejorar la disponibilidad, gobernabilidad, rapidez y eficiencia del repositorio datos.
Disminuir los esfuerzos en la modificación de clasificadores.

Solución

Implementación de Data Lake “encuestas”.
Se extendió cadena de suministro de datos para alimentar el flujo de trabajo.
Se construye y automatiza el flujo que orquesta el proceso de separación de frases.

Objetivos

Tiempo de acceso a datos de análisis se simplificó.
Automatización en el proceso de scoring y clasificación de opiniones de usuarios.
Disminución de un 80% de falsos positivos.
  • Arquitectura
  • DevOps
  • Datos

Nuestros AstronauTaaS

Su rol es fundamental para lograr el éxito de cada misión. Puedes revisar aquí, algunos de los perfiles que participaron.

  • Arquitectura
  • DevOps
  • Datos

Así lo hacemos

Si quieres conocer más detalles sobre cómo abordamos esta misión, felices te lo mostramos.

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