16-6 WORKSHOP GRATUITO | Vertex AI: ¿Cómo hacer ciencia de datos en la nube de Google? | Inscribite Acá

CDAOs On Demand

Descubrí el potencial de tus datos entendiendo el camino que te lleva de test a prod

Construcción de pipelines, arquitecturas de datos y modelos de machine learning a medida de las posibilidades y necesidades de tu empresa.

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Science models Science models
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models Science models Science

CDAOs On Demand

Descubrí el potencial de tus datos entendiendo el camino que te lleva de test a prod

Construcción de pipelines, datos y modelos de machine learning a medida de las posibilidades y necesidades de tu empresa.

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¿Cuánto dinero y tiempo invierte tu empresa queriendo ser data driven?

No siempre los líderes de la industria traen las soluciones que tu negocio y equipo necesitan.

Sumar horas estimadas a un proyecto es mucho más fácil cuando pocos entienden qué es lo que de verdad se precisa para lograr el objetivo

Las propuestas que envían las consultoras tradicionales suelen:

El costo de seguir confiando el dominio y potencial de tus datos en este tipo de soluciones tiene un costo enorme:

01

Equipos técnicos que pasan más tiempo ordenando datos que haciendo modelos de machine learning

02

Tiempos que se alargan y costos que suben por no haber tenido en cuenta las posibilidades y el potencial actual y real de tu empresa

03

Implementaciones no tan flexibles como lo que ofrecen y que te dejan con servicios que no te suman ni ayudan

04

Modelos puestos en marcha que no te dan la información que necesitás para detectar oportunidades y diferenciarte de tu competencia

Somos deployr_

Diseño y arquitectura de datos a medida de las posibilidades y objetivos de tu negocio

Reducí el costo y el tiempo de ejecución de tus proyectos de datos con la guía de profesionales con experiencia real en la adopción de las tecnologías necesarias para la puesta en producción de modelos.

Con deployr vas a poder:

Gestionar los datos que tu negocio necesita mediante el diseño de soluciones customizadas en entornos cloud

Aprender a utilizar el stack tecnológico que tu proyecto necesita con ejemplos concretos de tu negocio e industria

Lograr que las áreas de tu negocio aprendan a dialogar entre sí, ganando claridad en cuánto a la información que necesitan tener y proveer para la ejecución de las distintas soluciones

Detectar las necesidades reales de tu organización y obtener un roadmap claro sobre los procesos, personas y tecnologías involucradas

Entender la relación y el impacto real que tienen las métricas de un modelo de machine learning en tu negocio

Diseñar soluciones eficientes en costos y en términos de sencillez y automatización

Enfoques DEPLOYR

Hacemos sencillo lo complejo

En deployr nos tomamos el tiempo para escuchar y entender qué es lo que tu negocio.

Con esa información hacemos un diagnóstico minucioso de los recursos que tienen y lo que quieren lograr.

Recién ahí, te proponemos un plan de trabajo con los entregables más funcionales que hayas visto hasta ahora.

Soluciones reales y diseñadas a medida, para los desafíos que hoy tiene tu empresa.
  • “Tengo datos pero están desparramados por toda la empresa”
  • “Quisiera tener todos los datos en un solo lugar y no sé cómo abordar la nube”
  • “Los datos están en diferentes formatos y no se pueden cruzar”
  • “Quiero empezar a trabajar con datos y armar mi equipo”
 
El enfoque foundations está pensado para aquellas empresas que necesitan diseñar y consolidar una arquitectura de datos. Lo más importante es que tu organización pueda apropiarse de los datos y que éstos estén a tu disposición, y no al revés. 

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deployr foundations se centra en la construcción de un data lake / data warehouse y en la capacitación en su uso y explotación mediante herramientas de BI.

  • “Tenemos algo de datos, pero es complicado dominarlos”
  • “Perdemos mucho tiempo trabajando en darle forma a los datos antes de hacer ciencia con ellos”
  • “Queremos hacer proyectos de analítica avanzada pero no sabemos por dónde empezar”
 
El enfoque science es ideal para aquellas organizaciones que tienen datos pero les cuesta dar el primer paso en analítica avanzada ya sea por desorden en los datos o por no saber cómo y dónde el machine learning puede aportar valor al negocio.

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deployr science se centra en el diseño de proyectos de machine learning orientados a negocio, involucrando el data discovery como una parte crucial del proceso.

    • Tenemos algunas personas haciendo ciencia de datos pero no sabemos cómo ponerlos en producción ni qué implica hacerlo”
    • “Tenemos un equipo de ciencia trabajando pero aún no ha impactado en el negocio”
    • “Tenemos dificultades para encontrar oportunidades de aplicar machine learning en el negocio”
    • “No logramos compatibilizar las necesidades de los distintos equipos de la empresa y llegar a puntos de acuerdo”
     
    El enfoque models busca ayudar a equipos de analítica avanzada a poner en producción sus primeros modelos y a incorporar principios de machine learning engineering para el aprovechamiento eficaz de oportunidades de negocio.

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    deployr models se centra en la puesta productiva de modelos de machine learning y en la adopción de las mejores prácticas de la ingeniería de software para contar con una solución escalable, segura y eficiente.

  • “Ya tenemos modelos en producción pero perdemos mucho tiempo en procesos manuales”
  • “No encontramos forma de centralizar los modelos y procesos de experimentación”
  • “Queremos estandarizar nuestros procesos de ciencia e ingeniería de datos para poder escalar automáticamente”
  • “Tenemos dificultades para articular el trabajo del equipo de datos con otros equipos técnicos de la compañía”
 
El enfoque pipelines está pensado para las organizaciones más maduras en términos de adopción de datos: aquí se busca la automatización completa de los procesos, incorporando todas las etapas del framework MLOps para la puesta en producción de modelos.

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deployr pipelines se centra en la implementación de prácticas de CI/CD/CT para llevar los procesos de analítica y machine learning a su estadío más profesional.

Nada de paquetes cerrados

Soluciones con productos seleccionados
y customizados a medida

Es por eso que, en los cuatro enfoques, realizamos distintos encuentros con referentes de tu organización (equipo técnico, negocio, C-levels, etc.) para garantizar que el plan de acción esté alineado 100% con la realidad y los objetivos de tu empresa.

Dentro de cada enfoque podemos trabajar en:

Deployr: CDAOs as a service

Visión estratégica, experiencia y horas de codeo puestas al servicio de lo que tus datos y negocio necesitan

Nuestro recorrido como líderes técnicos dentro de empresas y consultoras prestigiosas nos permite considerar y entender los distintos procesos y actores involucrados a la hora de trabajar con datos de forma estratégica e integral.

Ramiro Savoie

Cloud Architect

Soy el responsable del diseño e implementación de arquitecturas Cloud con experiencia en AWS y GCP.

Hago puestas productivas de proyectos de datos y de ML y en migraciones a entornos nube e implementaciones custom híbridas.

Hernán Escudero

ML Engineer

Mi fuerte es la integración de conocimientos entre equipos de distintas disciplinas y áreas de incumbencia.

Como líder técnico, me especialicé en el uso de GCP, habiendo obtenido la certificación de Machine Learning Engineer.

Darío Abadie

Data Engineer

Me especializo en entender las necesidades de datos que tienen los equipos de Data Science y BI.

A partir de allí, me ocupo del diseño y puesta en producción de los procesos ETL que proveen datos a dichos equipos.

Agustín Dye

NLP Developer

Me dedico a implementar soluciones basadas en Machine Learning con enfoque productivo.

Me especializo en NLP (Natural Language Processing), teniendo experiencia en data tabular, textos y audios; entre otros.

Junto a deployr tu empresa va a poder:

Contactanos