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Spark · Databricks · Time Series

Analítica Predictiva

Pronóstico de series temporales, detección de anomalías y pipelines de ML que procesan terabytes de datos para generar predicciones accionables.

Lo que Construimos

Pipelines de ML que convierten datos históricos en previsión accionable — a escala de terabytes.

Pronóstico de Series Temporales

Planificación de demanda, pronóstico de ingresos y predicción de capacidad. Modelos que se adaptan a estacionalidad, tendencias y shocks externos.

Detección de Anomalías

Detección en tiempo real de fraude, fallos de equipos y desviaciones de procesos. Alerta antes de que el daño ocurra — no después.

Pipelines MLOps

Infraestructura ML de punta a punta — feature stores, automatización de entrenamiento, registros de modelos y monitoreo continuo en producción.

Analítica de Big Data

Pipelines en Spark y Databricks que procesan terabytes diariamente. De datos crudos a dashboards, con modelos de ML integrados en el flujo.

Cómo lo Hacemos

1

Evaluación de Datos

Auditamos la calidad, volumen y frescura de tus datos. Definimos objetivos de predicción y métricas de éxito antes de construir cualquier modelo.

2

Ingeniería de Features

Construimos pipelines de features en Spark o Databricks. Features temporales, agregaciones y transformaciones específicas de dominio que dan ventaja a los modelos.

3

Desarrollo de Modelos

Experimentamos con modelos estadísticos, gradient-boosted y deep learning. Tuning automático de hiperparámetros y validación cruzada a escala.

4

Monitoreo & Reentrenamiento

Detección de drift, alertas de rendimiento y triggers automáticos de reentrenamiento. Los modelos se mantienen precisos mientras tus datos evolucionan.

Por qué iSeeCI

Escala Empresarial

Nuestros pipelines en Spark y Databricks procesan terabytes diarios en producción. Hemos construido sistemas de predicción para gigantes financieros y firmas globales de consultoría.

ML Full-Stack

Desde ingeniería de features hasta monitoreo en producción — somos dueños de todo el ciclo de vida ML. Sin brechas, sin traspasos a equipos de operaciones separados.

Enfoque de Negocio Primero

Empezamos con la pregunta de negocio, no con el algoritmo. Cada modelo se mide por las decisiones que mejora, no solo por su score de precisión.

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