Einzelnet, empresa líder en integración y provisión de servicios tecnológicos y Wizzie Analytics han suscrito un acuerdo, para distribuir la plataforma de Wizzie de análisis de datos en tiempo real dentro de su porfolio de productos y servicios.

Wizzie Data Platform (WDP) es una solución basada en arquitectura Big Data y de Machine Learning, que aporta a las empresas datos imprescindibles para comprender cómo se comportan los clientes, mejorar su experiencia, ahorrar costes aumentando la eficiencia operativa y potenciar los ingresos optimizando las vías existentes o identificando nuevas fuentes.

Einzelnet cuenta con una amplia experiencia en proyectos de Wi-Fi de alta densidad en sectores como hospitality, sanidad, retail y de Industria 4.0 con entornos críticos que requieren muy alta disponibilidad en la conexión de los dispositivos IoT a la red.

Su equipo de ingenieros y arquitectos de soluciones diseña e implanta redes de comunicaciones inalámbricas en aquellas empresas que requieran conectividad eficiente, garantizando máxima velocidad de conexión, y máxima seguridad.

En los entornos de negocio uno de los activos más valiosos son los datos. Las empresas generan enormes volúmenes de información (Big Data) que pueden explotarse para que sean una fuente de inteligencia.

El análisis Big Data como generador de inteligencia aumenta la productividad de los negocios e impacta en los resultados. Pero la clave no está en la cantidad de datos que manejan las empresas, si no en el hecho de que puedan obtener una ventaja competitiva, y rentabilidad, con el uso y análisis de estos.

Wizzie Analytics proporciona una solución fácil de usar, capaz de procesar terabytes de datos de todas las fuentes, en todos los formatos disponibles tiempo real, para convertir datos complejos en datos sencillos. Una tecnología que puede aprovechar los sistemas disponibles para reducir los tiempos de instalación y ahorrar costes.

Wizzie Data Platform (WDP) es una herramienta esencial en sectores que manejan grandes volúmenes de datos como: los espacios para eventos, centros comerciales, el retail, hospitality, el transporte, la gestión inteligente de residuos, la gestión ambiental para reducir los niveles de CO2, entre otros.

Esta alianza proporciona soluciones para la digitalización y automatización de los negocios, combinando técnicas como la analítica de datos y la inteligencia artificial, para automatizar los procesos, aumentar la interconectividad y mejorar los resultados.

El internet de las cosas (IoT), el empleo de gemelos digitales o el uso de servicios en la nube están marcando el presente del crecimiento empresarial.

Sobre Einzelnet

EinzelNet es una compañía de capital 100% español, nacida en 2003, que cuenta con un equipo humano que supera los 180 trabajadores, con una cifra de negocio en torno a 25 millones de euros y multitud de referencias en todos los sectores productivos.

La compañía basa su negocio en consultoría, desarrollo, integración y explotación diversas áreas tecnológicas diferenciadas, como el Desarrollo de Soluciones IT/OT, Modern Workspace & Mobility, Infraestructuras de DataCenter y Redes, Cloud Computing, Data Processing & Analytics y Cibersecurity.

EinzelNet es una compañía versátil, que se adapta al cliente, ya sea en proyectos de Consultoría, Llave en Mano, Servicios Gestionados, Soluciones As A Service, Outsourcing y EinzelNet Hybrid Cloud Services, con Nube Propia y Extendida, pudiendo entregar, en formato pago por uso y con absoluta flexibilidad, el 100% de las soluciones de su porfolio.

Saber más: https://einzelnet.com/

Sobre Wizzie Analytics

Wizzie Analytics empresa española especializada en soluciones Big Data e inteligencia artificial. Trabaja en el desarrollo de tecnología para el almacenamiento, procesamiento y visualización en tiempo real de todo tipo de datos y formatos recogidos desde cualquier fuente. Adaptando el procesamiento de la información mediante sus distintos componentes, nuestros clientes pueden aplicar su propia lógica de negocio y mejorar la toma decisiones desde una única plataforma.

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