Trabajamos en Big data, ciencia de datos y analítica, dirigidos a casi toda pieza de información que tenga vida digital, con el objetivo de obtener conocimiento (insights) para tomar decisiones empresariales, generando resultados suficientes para construir conclusiones sólidas.
NUESTROS SERVICIOS
ANALÍTICA PRESCRIPTIVA
Haciendo que el futuro trabaje para usted
Es la creación de modelos prescriptivos, integrados a la cadena de valor del cliente y a sus herramientas tecnológicas, que permiten evaluar y conocer los factores que se deben atacar para obtener, evitar o mitigar un resultado específico.
PROGRAMA DE EFICIENCIA CLÍNICA Y ECONÓMICA
Desde hace más de dos años Comfamiliar Risaralda y BIT DATA Healthcare S.A.S. unieron esfuerzos para desarrollar un proyecto que permitiera la depuración y limpieza de los datos asociados a la gestión clínica y económica de las IPS, para que posteriormente y a través de técnicas de modelamiento de grandes volúmenes de datos se pudieran establecer estimaciones que indican con un alto nivel de confiabilidad, las decisiones apropiadas en búsqueda de la eficiencia clínica y económica dentro de los servicios asistenciales de la institución.
¿CÓMO LO HACEMOS?
Un equipo de científicos de datos e ingenieros de nuestra organización, en compañía de los interesados y expertos de procesos en la organización del cliente, conducirán sus intuiciones hacía activos con valor medible por medio de un proceso de consultoría para la generación de productos de analítica de diversos impactos y escalas.
NUESTRA TRAYECTORIA
/BIDΛH/ o BIT DATA HealthCare, ha desarrollado proyectos relacionados al uso de las ciencias de datos para la toma de decisiones.
Desde el laboratorio SIRIUS de la Universidad Tecnológica de Pereira donde se formaron los principales miembros y colaboradores de BIT DATA Healthcare S.A.S, se desarrollaron proyectos de diferente índole, los cuales fueron la base para incorporarnos en el mundo del data science. Entre los proyectos más significativos se encuentra el desarrollo e implementación de sistemas inteligentes de transporte, donde se encontraban sistemas embebidos de semaforización, centro de gestión, aforos vehiculares, la simulación y estimación de tráfico en tiempo real en los cuales se realizaba la recolección, transmisión y procesamiento de grandes volúmenes datos.
EQUIPO DE TRABAJO
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Juan D. Hincapie
CEO
Cofundador
Ingeniero Electrónico, especialista en electrónica digital y magíster en Ingeniera de Sistemas. Docente universitario y Director del laboratorio SIRIUS HPC de la UTP, con amplia experiencia en el sector público y privado dirigiendo proyectos de investigación y tecnología aplicada.
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Ivan D. Valencia
Científico de
datos
Ingeniero de sistemas y magister en ingeniería eléctrica de la universidad tecnológica de Pereira (UTP), con experiencia en desarrollo de software y análisis de datos, apasionado por los procesos de apropiación tecnológica y entusiasta del software libre.
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Andres F. Bravo
Científico de datos
Ingeniero de Sistemas y Computación, dedicado a mejorar constantemente las herramientas e infraestructura para aumentar al máximo la productividad, haciendo uso de habilidades analíticas como científico de datos.
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Jhon D. Jaramillo
Ingeniero de
Machine Learning
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Cofundador
Fabian L. Muñoz
Director de Proyectos
Ingeniero computacional con experiencia y conocimientos en dirección de ingeniería para el desarrollo de proyectos en ciencia de datos, analítica y TI.
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M. Valentina Rojas
Ingeniera de Machine Learning
Ingeniera de Sistemas y Computación, apasionada por la tecnología, dedicada al mejoramiento y aprovechamiento de los datos, generando así nuevas ideas y estrategias a través de la analítica de datos y desarrollo de módulos de software.
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José D.
Melo
Científico de datos
Ingeniero de Sistemas y Computación que a través de la ciencia de datos busca generar valor a las organizaciones, mejorando constantemente su toma de decisiones y el diseño de nuevas estrategias que sean más efectivas para su productividad.
Ingeniero de Sistemas y Computación, con experiencia en desarrollo de aplicaciones para dispositivos embebidos y entornos web, así como el análisis de datos. Sus intereses profesionales incluyen la inteligencia artificial, especialmente la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para la toma de decisiones y mejora de procesos de las organizaciones.