Gartner define los datos oscuros como los activos de información que las organizaciones recopilan, procesan y almacenan durante sus actividades comerciales del día a día, pero que generalmente no utilizan para otros fines por ejemplo, analítica, relaciones comerciales o monetización directa. De otra parte la mayor parte de las organizaciones suelen conservar los datos oscuros sólo con fines de cumplimiento de normativas lo que conlleva en algunas ocasiones más riesgo y más gasto alejándose de la creación de valor. Los datos oscuros sin embargo hacen referencia a la información generada directamente por las actividades o sistemas propios de las organizaciones y no incluyen generalmente la red internet.

Se calcula que para el año 2020 nuestro universo digital acumulado de datos crecerá de 4.4 zettabytes hoy a alrededor de 44 zettabytes, o 44 billones de gigabytes.

· Actualmente se realizan aproximadamente 40.000 consultas por segundo en google que al año suman 1,2 trillones.

· En agosto de 2015 un billón de personas usaron Facebook en un solo día.

· En promedio se envían 31 millones de mensajes y se visualizan 2,77 millones de videos por minuto en la red social.

· Cada segundo 6000 tweets son publicados en promedio, lo que corresponde a 350000 por minuto, 500 millones por día.

Nuestra propuesta de valor consiste en convertir las conversaciones e interacciones de los usuarios de nuestros clientes en oportunidades de negocio claras mediante un sistema capaz de analizar profundamente enormes colecciones de texto a una velocidad increíble. Basada en más de 6 años de investigación y desarrollo, Clobig Analyzer se ha construido desde la base para manejar conjuntos de datos masivos y flujos de alto volumen de datos textuales. La plataforma está construida para extraer información valiosa de una variedad de fuentes incluyendo la retroalimentación de los clientes, datos en sistemas ERP o CRM, transcripciones de centros de llamadas, artículos de noticias, redes sociales, la web oscura o deep web entre otras. Los datos que antes eran difíciles de trabajar hoy en día se convierten en la base de generación de ideas. Extraiga rápida y fácilmente ideas tales como temas agregados, análisis de sentimiento y polaridad altamente precisos, emoción y análisis estructural. Clobig Analyzer puede crear información estructurada a partir de sus datos no estructurados rápidamente.

Nuestros proyectos involucran tres etapas claramente definidas, la recolección de datos relacionados a nuestros clientes desde múltiples y distintas fuentes en un único entorno cloud y escalable, el aprovechamiento de tecnologías avanzadas de Machine Learning tales como NLP (Natural Language Process) o SNA (Social Network Analytics) para ejecutar análisis rápidos y sofisticados que permitan extraer suficientes ideas que mejoren el rendimiento del negocio y se conviertan en la base de la última etapa: pasar del dato a la acción.

Clobig Analyzer

Clobig Analyzer integra y mapea todas las fuentes de información en un único modelo sin importar la fuente, el tipo de datos o la cantidad. El modelo se compone de distintos bloques de datos entre ellos; nombres de entidades, lugares, nombres de marcas o empresas, hipervínculos a fuentes con su autor, referencias, entre otros que hacen del modelo una red con nodos y relaciones y propiedades únicas.

El componente de actualización alimenta de forma constante el modelo desde todas las fuentes volcando la información en el repositorio del cliente de forma independiente. Clobig Analyzer permite parametrizar reglas de filtrado y análisis independientes que aseguran la calidad de la información y la pertinencia con la necesidad de cada proyecto del cliente. Cada cliente solo puede accesar a su información al contar con una instancia exclusiva para sus usuarios identificados y perfilados.

El componente de búsqueda permite incluir y filtrar palabras claves visualizando distintas fuentes, tendencias, relaciones entre entidades y gráficos de distribución estadísticos.

Contáctenos.