{"id":5201,"date":"2020-09-28T10:39:33","date_gmt":"2020-09-28T10:39:33","guid":{"rendered":"https:\/\/beta.bluetab.net\/?p=5201"},"modified":"2020-09-28T10:39:33","modified_gmt":"2020-09-28T10:39:33","slug":"utility-multinacional-del-sector-energetico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/beta.bluetab.net\/en\/2020\/09\/utility-multinacional-del-sector-energetico\/","title":{"rendered":"Utility multinacional del sector energ\u00e9tico"},"content":{"rendered":"

Optimizaci\u00f3n del 50% en los costes AWS.<\/p>\n

Nuestro cliente es una multinacional referente del sector de la energ\u00eda con inversiones en extracci\u00f3n, generaci\u00f3n y distribuci\u00f3n, con importante implantaci\u00f3n en Europa y Latinoam\u00e9rica. En los \u00faltimos a\u00f1os ha emprendido un importante proceso de transformaci\u00f3n digital pasando de una estrategia cl\u00e1sica de arquitecturas cerradas legacy on-premise, a una estrategia de arquitecturas flexibles no limitativas basadas en plataformas cloud AWS y soluciones de dise\u00f1o adhoc a cada caso de uso.<\/p>\n

Bluetab M\u00e9xico inici\u00f3 la segregaci\u00f3n de los casos de uso desarrollados en su HQ para su adecuaci\u00f3n al entorno de requerimientos global. Segregaci\u00f3n que ha requerido la implantaci\u00f3n de un Data Lake en el que se est\u00e1n implantando los diferentes casos de uso bajo modelos de gobierno que gestionan el ciclo desde las fuentes y la implantaci\u00f3n de modelos anal\u00edticos para diferentes requerimientos de negocio.<\/p>\n

Adem\u00e1s de la gesti\u00f3n de la complejidad del proyecto end to end y el desarrollo de los modelos, el redise\u00f1o y la optimizaci\u00f3n de las arquitecturas AWS supuso para nuestro cliente un ahorro del 50% de sus costes de partida.<\/p>\n

CASOS DE \u00c9XITO<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\"woman\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

Entidad financiera l\u00edder en su geograf\u00eda<\/a><\/h2>\n

Modelo de monitoreo de faltantes en el canal ATM. Nuestro cliente es una entidad financiera de servicios universales y l\u00edder en su geograf\u00eda. Como todo el sector y en su proceso de optimizaci\u00f3n continua de su gesti\u00f3n del canal ATM…<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\"person\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

Utility multinacional del sector energ\u00e9tico<\/a><\/h2>\n

Optimizaci\u00f3n del 50% en los costes AWS. Nuestro cliente es una multinacional referente del sector de la energ\u00eda con inversiones en extracci\u00f3n, generaci\u00f3n y distribuci\u00f3n, con importante implantaci\u00f3n en Europa y Latinoam\u00e9rica. En los \u00faltimos a\u00f1os ha emprendido un importante…<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\"assorted\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

NPS<\/a><\/h2>\n

Proyecto para el \u00e1rea de Customer Experience de un operador Telco. Preparaci\u00f3n y an\u00e1lisis cuantitativo y cualitativo de encuestas de clientes para la determinaci\u00f3n del indicador b\u00e1sico de la experiencia de cliente con la compa\u00f1\u00eda y sus servicios. El equipo…<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\"man\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

Modelo de predicci\u00f3n de Fraude<\/a><\/h2>\n

Dise\u00f1o del modelo predictivo de Fraudes Web realizado por Bluetab para un entidad financiera l\u00edder del mercado Espa\u00f1ol\u00a0Consiste en desarrollar un algoritmo predictivo capaz de clasificar las sesiones de navegaci\u00f3n seg\u00fan su similitud con las sesiones en las que se…<\/p>\n

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\n\t\t\t\t\t\"white\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

CRM con inteligencia artificial<\/a><\/h2>\n

En el acompa\u00f1amiento a la estrategia tecnol\u00f3gica de una de las entidades financieras l\u00edderes, se implementa un algoritmo de machine learning para predecir y priorizar el mejor mix de offering a proponer a los clientes, con el objetivo de incrementar…<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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