Webinar On Demand

Aprendizaje de gobierno analítico transparente: Del DevOps al ModelOps, todos tus modelos bajo control

Bajo Demanda • Duración: 30 minutos

Sobre este webinar

En los últimos años, el papel de la analítica se ha expandido a medida que se ha logrado el éxito en CRM, Marketing, Ventas y Riesgos. Esto generó mayores expectativas y un aumento de la demanda, lo que, combinado con las nuevas oportunidades que surgieron, como los medios en línea, llevaron a una mayor presión sobre el proceso de desarrollo del modelo, creando la necesidad de desarrollar e implementar más modelos y hazlo más rápido. En este contexto, enumeramos algunos desafíos:

  • Falta de un repositorio que pueda usarse como almacenamiento estratégico para la información de los modelos. 
  • Gestión de una gran cantidad de modelos de diferentes tecnologías (SAS, Python, R, etc.) aplicados en diferentes contextos. 
  • Necesidad de un flujo de trabajo analítico personalizable que pueda adaptarse a los diferentes enfoques del negocio. 
  • Falta de una interfaz robusta de gestión de modelos y análisis analítico del ciclo de vida. 

En esta sesión, le mostraremos cómo superar estos desafíos con la Plataforma SAS y cómo podemos garantizar la transparencia y la gobernanza analítica. Además, le mostraremos cómo podemos registrar, publicar, puntuar, monitorizar, reentrenar y controlar fácilmente sus modelos analíticos para obtener valor de los datos mediante la operacionalización y organización aportada por SAS.

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Nuestros Expertos


Cristina Pérez

Customer Advisory Analytics, SAS

Cristina Pérez es licenciada en Matemáticas y máster en Ingeniería Matemática por la Universidad Complutense de Madrid. Ha desarrollado su carrera profesional los últimos 12 años en SAS trabajando en el departamento de Customer Advisory en la práctica analítica, en especial ayudando a los clientes a solucionar sus necesidades y aportando valor para su negocio con las soluciones de minería de datos, machine learning y text analytics.


Alberto Niebla

Sr. Associate Customer Advisor, Analytics/AI

Tras haber estudiado Ingeniería Industrial y una breve experiencia en una gran compañía de Oil & Gas redirigí mi vida laboral al mundo de la Analítica. Esto me abrió las puertas al Machine Learning e Inteligencia Artificial. Cuando me uní a SAS entré en el departamento de Preventa, donde soy capaz de trabajar tanto en el lado más técnico del Data Science, los modelos predictivos o el software como en el ámbito comercial y orientado a resultados y, de este modo, responder mejor a las necesidades y desafíos de los clientes.

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