El proyecto se estructura en términos técnicos a partir de los siguientes ejes que determinan los objetivos específicos del mismo:
Gestión de datos. El framework soportará el desarrollo de aplicativos software enfocados en la calidad del dato, es decir, la eliminación de anomalías, deficiencias y ruido.
Modelización y Data Mining. Obtención de algoritmos a medida para el aprendizaje automatizado (Machine Learning, ML) capaces de ofrecer resultados aceptables, con la mayor fiabilidad estadística posible, capaces de aprender y que sean adaptables.
Implantación de un entorno de desarrollo. Esto incluye una metodología propia, así como una arquitectura de datos para el almacenamiento masivo; que será optimizada para la gestión y monitorización de alta capacidad con el menor coste posible y que se validará a partir de las correspondientes pruebas funcionales, de carga y eficiencia en términos de rendimiento y costes.
Ingeniería de procesos. Se diseñarán procesos batch, online y en vuelo para captación de información, aseguramiento de la calidad del dato, cálculo de los modelos en la arquitectura Big Data, extracción y eleboración de conocimiento. Se medirán prestaciones de capacidades, velocidad, concurrencia, etc.
Aplicativos de usuario. Se dispondrá de aplicativos software orientados al usuario final, es decir, orientados a la asistencia proactiva del mismo para la elaboración de patrones, generación de pautas, identificación de comportamientos, etc.
La estrategia comercial se apoyará en la explotación de las capacidades desarrolladas en la construcción del framework, así como del propio entorno, en dos líneas principales:
Consultoría técnica:
Oferta de servicios de Data Mining, Machine Learning, preparación de datos, evaluación y transformación de información bruta sin procesar.
Oferta de servicios de implantación de soluciones y arquitecturas Big Data.
Ingeniería software:
Desarrollo de servicios de aplicativos software sectoriales que se apoyarán en las capacidades Fintech/Insuretech que posee Edosoft Factory.