Nuevo en GIITIC

Analytics: un motor inteligente para decidir con tus datos

Modelos matemáticos y estadísticos aplicados a los datos de tu negocio, con plataforma analítica, BI propio y acompañamiento experto.

  • Cálculo basado en modelos No es una respuesta de un LLM.Los resultados los produce el motor analítico con modelos matemáticos y estadísticos.
  • Modelos listos y propios Para una adopción rápida.Parte de modelos preparados cuando encajan en tu necesidad, o monta tus propios modelos según su compatibilidad.
  • Plataforma y BI propio La base de cada solución.Plataforma de analítica de datos para desarrollar la solución y módulo de BI propio para leer y presentar la información.
  • Integración con tus sistemas Analítica sobre tu información.Conecta la analítica con la información de tus sistemas; interfaces, datos y frecuencia se confirman en el proyecto.
  • Consultores expertos Acompañamiento en datos.Consultores en análisis de datos acompañan la definición del problema y el análisis.
Qué es

Análisis de datos para la toma de decisiones inteligentes

Analytics es una nueva propuesta del portafolio GIITIC: un motor inteligente que obtiene resultados mediante modelos matemáticos y estadísticos aplicados a los datos de tu negocio.

Parte de una pregunta del negocio y determina qué tipo de análisis ayuda a responderla. La oferta se organiza en cinco tipos de problemas:

  • Pronósticos

    Anticipa demanda, ventas y más.

    Estiman valores futuros a partir del histórico, la tendencia y la estacionalidad. Así compras, producción, personal y caja se planean con anticipación en lugar de reaccionar cuando el problema ya ocurrió.

    Técnicas habituales

    • Series de tiempo (ARIMA, SARIMA)
    • Suavizamiento exponencial (Holt-Winters)
    • Prophet
    • Regresión con variables externas
    • Gradient boosting
    • Redes LSTM
  • Predicciones

    Identifica la probabilidad de eventos.

    Calculan qué tan probable es que algo ocurra: que un cliente compre o se vaya, que una factura entre en mora o que un equipo falle. Permiten priorizar la atención donde el riesgo o la oportunidad es mayor.

    Técnicas habituales

    • Regresión logística
    • Árboles de decisión y Random Forest
    • Gradient boosting (XGBoost, LightGBM)
    • Análisis de supervivencia
    • Redes neuronales
  • Detección de anomalías

    Encuentra comportamientos inusuales.

    Señalan lo que se aparta del comportamiento habitual para revisarlo a tiempo: errores de registro, desviaciones de proceso o posibles fraudes, antes de que se conviertan en pérdidas.

    Técnicas habituales

    • Control estadístico (z-score, cartas de control)
    • Isolation Forest
    • Local Outlier Factor
    • Autoencoders
    • Detección de puntos de cambio
  • Segmentaciones

    Conoce mejor a tus clientes, productos y datos.

    Agrupan clientes, productos o registros con características similares. Revelan patrones que no se ven a simple vista y permiten tratar a cada grupo de forma diferenciada.

    Técnicas habituales

    • K-means
    • Clustering jerárquico
    • DBSCAN
    • Análisis RFM
    • Reducción de dimensionalidad (PCA)
  • Optimizaciones

    Mejora la asignación de recursos.

    Buscan la mejor asignación posible de recursos limitados —inventario, capacidad, rutas o personal— según los objetivos y las restricciones del negocio.

    Técnicas habituales

    • Programación lineal y entera
    • Optimización con restricciones
    • Heurísticas y metaheurísticas
    • Simulación Monte Carlo
    • Ruteo de vehículos (VRP)
Casos de uso

Casos de uso por área

Casos de uso de Analytics organizados por área. El alcance de cada caso se confirma al dimensionar tu proyecto.

Áreas de Analytics

Ventas

Más oportunidades, más ingresos

Casos de uso

  • Pronóstico de ventas

    Estima las ventas de los próximos períodos por producto, cliente, canal o zona a partir del histórico y la estacionalidad, para fijar metas y planear con anticipación.

  • Predicción de cierre de oportunidades

    Calcula la probabilidad de que cada oportunidad del embudo se gane según su etapa, antigüedad, monto e interacciones, para enfocar al equipo comercial y proyectar el cierre.

  • Detección de caída de clientes

    Identifica clientes cuya frecuencia o valor de compra cae frente a su comportamiento habitual, para contactarlos antes de perderlos.

  • Predicción de próxima compra

    Estima cuándo es probable que un cliente vuelva a comprar y qué productos, para programar visitas, ofertas y reposición en el momento oportuno.

  • Detección de ventas atípicas

    Señala ventas con precios, descuentos, cantidades o márgenes fuera de lo normal, para revisar errores, excepciones o prácticas que afectan la rentabilidad.

Mercadeo

Clientes más relevantes

Casos de uso

  • Segmentación de clientes

    Agrupa a los clientes por comportamiento de compra, valor y características (por ejemplo, RFM) para diseñar campañas y propuestas diferenciadas por segmento.

  • Propensión de compra

    Calcula la probabilidad de que cada cliente compre un producto o responda a una campaña, para dirigir la inversión de mercadeo a quienes tienen mayor interés.

  • Predicción de abandono

    Estima el riesgo de que un cliente deje de comprar o cancele a partir de su actividad reciente, para activar acciones de retención a tiempo.

  • Predicción del valor del cliente

    Proyecta el valor que un cliente puede generar durante su relación con la empresa (CLV), para decidir cuánto invertir en adquirirlo y atenderlo.

Inventarios

Disponibilidad y menor costo

Casos de uso

  • Pronóstico de demanda

    Estima la demanda futura por producto y bodega considerando tendencia, estacionalidad y eventos, como base para comprar y reponer sin excesos ni faltantes.

  • Predicción de agotados

    Anticipa qué productos tienen riesgo de quedarse sin existencias en cada bodega o punto de venta, para reponer o trasladar antes de perder ventas.

  • Optimización de inventario

    Calcula puntos de reorden, stock de seguridad y cantidades a pedir que equilibran el nivel de servicio con el capital inmovilizado en inventario.

  • Detección de anomalías de inventario

    Encuentra diferencias, movimientos o ajustes inusuales en las existencias que pueden indicar errores de registro, mermas o pérdidas.

Compras

Mejores decisiones de abastecimiento

Casos de uso

  • Pronóstico de necesidades de compra

    Proyecta qué, cuánto y cuándo comprar a partir de la demanda esperada, las existencias y los tiempos de entrega, para planear el abastecimiento.

  • Predicción de retrasos de proveedores

    Estima la probabilidad de que una orden de compra llegue tarde según el historial del proveedor, el producto y la época, para prever alternativas.

  • Detección de precios atípicos

    Señala compras con precios por encima o por debajo de lo habitual para el producto o el proveedor, para revisar negociaciones o errores antes de pagar.

  • Predicción de desempeño de proveedores

    Anticipa el cumplimiento esperado de cada proveedor en plazos, calidad y cantidades, para apoyar la selección y la negociación.

Finanzas

Mayor control y rentabilidad

Casos de uso

  • Pronóstico de flujo de caja

    Proyecta entradas y salidas de efectivo combinando recaudos esperados, pagos programados e histórico, para anticipar faltantes o excedentes de caja.

  • Predicción de recaudo

    Estima cuándo y cuánto pagará cada cliente de su cartera según su comportamiento de pago, para mejorar la proyección de ingresos.

  • Predicción de mora

    Calcula el riesgo de que una factura o un cliente entre en mora, para priorizar la gestión de cobro y ajustar las condiciones de crédito.

  • Detección de transacciones atípicas

    Identifica pagos, asientos o movimientos que se salen del patrón habitual por monto, frecuencia, horario o tercero, para su revisión.

  • Pronóstico financiero

    Proyecta ingresos, costos, gastos y resultados de los próximos períodos para apoyar el presupuesto y la comparación de escenarios.

Producción

Mayor eficiencia operativa

Casos de uso

  • Pronóstico de producción

    Estima los volúmenes a producir por producto y período a partir de la demanda esperada, para planear materiales, turnos y capacidad.

  • Predicción de fallas

    Calcula la probabilidad de fallas en el proceso o en las máquinas a partir de variables de operación, para intervenir antes de que detengan la producción.

  • Detección de desviaciones de proceso

    Señala lotes u órdenes cuyos tiempos, consumos o parámetros se apartan del estándar, para corregir el proceso a tiempo.

  • Predicción de calidad

    Anticipa si un lote cumplirá las especificaciones a partir de las materias primas y las condiciones del proceso, para ajustar antes de producir defectos.

  • Optimización de capacidad

    Asigna órdenes a líneas, máquinas y turnos para aprovechar mejor la capacidad disponible y cumplir las fechas comprometidas.

Mantenimiento

Mayor disponibilidad de activos

Casos de uso

  • Mantenimiento predictivo

    Estima el momento adecuado para intervenir cada equipo según su uso, lecturas e historial de fallas, para mantener antes de la falla y no por calendario fijo.

  • Predicción de vida útil

    Calcula la vida útil restante de equipos y componentes para planear reemplazos, repuestos y presupuesto con anticipación.

  • Detección de anomalías de equipos

    Identifica lecturas, consumos o comportamientos de los equipos que se salen de lo normal, como señal temprana de un problema.

Recursos Humanos

Equipos más productivos

Casos de uso

  • Predicción de rotación

    Estima el riesgo de retiro de los colaboradores a partir de variables laborales, para enfocar acciones de retención en los perfiles clave.

  • Pronóstico de ausentismo

    Proyecta el ausentismo esperado por área y período, para planear reemplazos y cargas de trabajo.

  • Pronóstico de necesidades de personal

    Estima cuántas personas y con qué perfiles se requieren según la demanda y la operación esperadas, para planear contratación y turnos.

  • Detección de anomalías de nómina

    Señala pagos, novedades, horas extra o deducciones inusuales antes de liquidar la nómina, para evitar errores y pagos indebidos.

Servicio al cliente

Mejores experiencias

Casos de uso

  • Pronóstico de solicitudes

    Proyecta el volumen de solicitudes, llamadas o tickets por canal y franja horaria, para dimensionar el equipo de atención.

  • Predicción de incumplimiento de SLA

    Calcula qué casos tienen riesgo de vencer su tiempo de respuesta o de solución, para priorizarlos o escalarlos a tiempo.

  • Predicción de reincidencia

    Estima la probabilidad de que un caso se vuelva a abrir o de que el cliente vuelva a reclamar, para resolver la causa en la primera atención.

Logística

Entregas más confiables

Casos de uso

  • Pronóstico de tiempos de entrega

    Estima el tiempo de entrega de cada despacho según ruta, carga, destino y época, para comprometer fechas realistas con el cliente.

  • Predicción de retrasos

    Calcula el riesgo de que un despacho llegue tarde, para avisar al cliente o tomar acciones antes de incumplir.

  • Optimización de rutas y cargas

    Define el orden de las entregas y la asignación de cargas a vehículos considerando distancias, capacidades y ventanas horarias, para reducir recorridos.

Gerencia

Decisiones basadas en datos

Casos de uso

  • Detección de anomalías en KPI

    Vigila los indicadores clave y señala variaciones fuera de lo esperado, para que la gerencia se entere a tiempo y no al cierre del mes.

  • Pronóstico de KPI

    Proyecta el comportamiento de los indicadores clave para anticipar si se cumplirán las metas del período.

  • Detección de cambios de tendencia

    Identifica el momento en que un indicador cambia de tendencia, para distinguir variaciones normales de cambios que requieren una decisión.

  • Análisis de causas

    Identifica las variables que más explican una variación en un resultado —por cliente, producto, zona o período— para entender el porqué y actuar sobre la causa.

Del dato a la decisión

Gestión integral de tus datos

Un buen modelo empieza mucho antes del análisis. Acompañamos todo el recorrido del dato: desde que se registra en la operación hasta que el resultado vuelve a ella.

  1. Capturar y almacenar
  2. Extraer
  3. Consolidar
  4. Procesar
  5. Modelar
  6. Analizar
  7. Ejecutar
  • Capturar y almacenar

    Los módulos de GIITIC registran la operación en su origen —ventas, compras, inventarios, finanzas, producción— con datos maestros y validaciones, y la guardan en sus bases de datos. Datos bien capturados son la base de cualquier modelo.

  • Extraer

    La E del proceso ETL: con la integración con sistemas externos se toman los datos de los módulos GIITIC y de tus otras fuentes —sistemas, hojas de cálculo, bases de datos o APIs—, con cargas completas o incrementales.

  • Consolidar

    Las fuentes se unifican en un repositorio analítico: se homologan códigos, se cruzan los maestros de clientes y productos, se eliminan duplicados y se conserva el histórico que los modelos necesitan.

  • Procesar

    La T del ETL: limpieza y preparación de la información. Se tratan valores faltantes y atípicos, unidades y monedas, se agrega por período y se construyen las variables que alimentan los modelos.

  • Modelar

    Los consultores eligen la técnica según la pregunta del negocio, entrenan el modelo con el histórico y lo validan con datos que no vio, midiendo su error antes de usarlo. Puedes partir de modelos listos o montar los tuyos.

  • Analizar

    Los resultados llegan al módulo de BI de GIITIC: tableros, indicadores y consultas para ver tendencias, comparar escenarios y entender el porqué de cada resultado.

  • Ejecutar

    El resultado vuelve a la operación como alertas, listas priorizadas o parámetros para tus procesos, y un agente de Workforce AI puede usarlo en tareas autorizadas. El desempeño del modelo se monitorea y se actualiza cuando los datos cambian.

Pilares

Resultados calculados para apoyar tus decisiones

Resultados calculados con rigor matemático para apoyar decisiones confiables.

  1. Cálculo basado en modelos

    Los resultados los produce el motor analítico con modelos matemáticos y estadísticos, no una respuesta generada por un LLM.

  2. Una pregunta del negocio como punto de partida

    Cada análisis responde a una decisión concreta y a los datos disponibles para tomarla.

  3. Cinco tipos de problemas

    Pronósticos, predicciones, detección de anomalías, segmentaciones y optimizaciones.

  4. Complemento de Workforce AI

    Analytics calcula; un agente de Workforce AI puede comunicar el resultado o usarlo en una tarea autorizada.

Plataforma analítica

Los elementos para resolver cada problema

Plataforma, BI, integración, modelos y consultores expertos: los elementos de la oferta Analytics. Su alcance se define para cada caso.

Conversemos sobre tus datos
  • Plataforma de analítica de datosLa base para desarrollar la solución analítica de tu proyecto.
  • Módulo de BI propioApoya la lectura y presentación de la información de tu negocio.
  • Integración con sistemas externosConecta la analítica con la información de tus sistemas.
  • Consultores expertos en análisis de datosAcompañan la definición del problema y el análisis.
  • Modelos listos para una adopción rápidaParte de modelos preparados cuando encajan en tu necesidad.
  • Modelos propiosPosibilidad de montar tus propios modelos, según su compatibilidad.
Mapa de América con Estados Unidos, México, Guatemala, El Salvador, Costa Rica, Panamá, República Dominicana, Colombia, Venezuela, Ecuador, Perú, Bolivia, Chile y Argentina conectados desde Colombia
Respaldo

Experiencia global a tu servicio

Años de trayectoria
+15
Empresas en Latam
+850
Países
+10
Integraciones
+100
Módulos ERP y ERP+
40
Agentes de IA
+20

Empresas que confían en GIITIC

Preguntas frecuentes

Lo que suelen preguntarnos sobre Analytics

¿Qué tiene de nuevo Analytics?
Es una nueva propuesta de GIITIC que combina motor analítico, plataforma, BI propio, modelos e integración, con acompañamiento de consultores expertos.
¿Qué problemas aborda?
Cinco tipos: pronósticos, predicciones, detección de anomalías, segmentaciones y optimizaciones.
¿Para qué sirve si ya tengo BI?
Analytics reúne plataforma analítica, BI propio, integración, consultores y modelos aplicados a una pregunta del negocio. La convivencia con tus herramientas actuales se revisa en cada caso.
¿Mis datos están listos y cuánto histórico necesito?
La calidad de los datos y los requisitos se evalúan para cada caso antes de proponer una implementación.
¿Se integra a nuestros sistemas?
La integración con sistemas externos forma parte de la oferta; las interfaces, permisos, datos y frecuencia de actualización se confirman en el proyecto.
¿Hay modelos preparados y podemos montar los nuestros?
Sí, ambas posibilidades forman parte de la oferta. El encaje de los modelos preparados y las condiciones para montar modelos propios se validan para cada caso.
¿Sus resultados los genera un LLM?
No. El resultado analítico lo calcula el motor con modelos matemáticos y estadísticos, y su exactitud se evalúa según el modelo y los datos. Workforce AI, que usa IA generativa, puede complementar la interacción y las tareas basadas en esos resultados.
¿Cómo iniciamos y cuándo se cotiza?
Conversamos sobre la decisión y tus datos, nos reunimos con las áreas y dimensionamos el caso. La cotización viene después; no publicamos precios.
Siguiente paso

Empieza por una decisión que hoy tomas con poca información

Cuéntanos qué pregunta de tu negocio quieres responder y con qué datos cuentas. Dimensionamos el caso y luego preparamos la propuesta.

  • Conversación sobre tu decisión y tus datos.
  • Reuniones con las áreas involucradas.
  • Propuesta después del dimensionamiento.

Conversemos sobre tus datos

Completa tus datos y un consultor se pondrá en contacto contigo.

Los campos con * son obligatorios.

Abrir en una pestaña nueva