Solucionamos / Algunos de nuestros casos de éxito

Descubra cómo tinámica ha ayudado a empresas de diferentes sectores ofreciendo la solución más adecuada en función de sus necesidades. Casos reales de cómo los clientes han utilizado nuestros productos, soluciones y servicios para obtener los mejores resultados.

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Ocio y viajes

TwinHotel - Investigación y desarrollo apoyado por el CDTI - Seguridad y eficiencia para el sector hotelero

 

Título:

Construcción de un nuevo gemelo digital para la gestión integral de la seguridad y eficiencia energética de establecimientos hoteleros.

Objetivos:

El objetivo general del proyecto TWINHOTEL es la investigación, diseño, implementación y validación de una nueva plataforma de gestión de actividades clave en las operaciones hoteleras sostenibles relacionadas con la optimización de la nueva demanda “green”, la gestión de recursos (agua, energía, residuos) la mejora de la calidad del aire, y el mantenimiento predictivo (entre otros) basadas en el concepto de gemelo digital, que permita apoyar en la toma de decisiones para el desarrollo de nuevos modelos hoteleros sostenibles que respondan a las necesidades de la transición ecológica

Socios:

El proyecto se lleva adelante de forma conjunta gracias a la asociación de las siguientes empresas:

 

Colaboradores:

En el proyecto colaboran las siguientes empresas y organismos públicos de investigación:

 

Financiación:

Este proyecto es posible gracias al apoyo financiero concedido por los siguientes organismos públicos:

 

Ocio y viajes

Turismo y hoteles. Multinacional hotelera - Inteligencia de clientes

Objetivo

Mejorar la flexibilidad y velocidad para la incorporación de fuentes de datos (internas o externas) y modelos analíticos al área de inteligencia de clientes para ser más efectivos en las campañas comerciales.

Nuestro trabajo

  1. Desarrollo de nuevos procesos sobre entorno SAS y Big Data (Spark / Hadoop).
  2. Servicios de analítica avanzada para la puesta en marcha de nuevos modelos de clientes (valor, propensión de compra, fuga, etc).
  3. Integración de nuevas fuentes de datos internas o externas, para enriquecer el análisis.
  4. Aplicación de nuevas arquitecturas Big Data y de analítica avanzada, así como nuevas herramientas analíticas de machine learning, tanto con tecnología SAS como con otras tecnologías abiertas.

Resultados

Mejores tiempos de respuesta en campañas comerciales a través de un servicio más más eficiente y flexible.