Big Data, Business Intelligence e Data Science… convertendo datos en información de valor

Big Data, Business Intelligence e Data Science

 

É claro que nun mundo onde a transformación dixital ha chegado para quedar, toda organización debe contar coa capacidade para recompilar, seleccionar, organizar, analizar e interpretar un gran volume de datos. Neste sentido, o adecuado manexo e coñecemento dos datos resultan claves e estratéxicos en calquera sector de negocios. Por este motivo, son cada vez máis as empresas que deciden investir en solucións de analítica de datos baseadas na premisa de que a información é poder (e que os datos son a moeda da economía dixital).

No contexto actual, existe unha serie de metodoloxías que buscan dalgún modo facilitar a toma de decisións baseadas en datos. As compañías que asumen o reto de coñecer e interpretar os seus datos, benefícianse de maneiras moi variadas, xa sexa aforrando custos, gañando en rapidez, mellorando o servizo prestado aos clientes, anticipándose á competencia, mellorando a xestión operativa do negocio, e identificando novas oportunidades de negocio. En definitiva, a obtención destes beneficios dependerá da elección correcta acerca dos procesos de análises de datos máis convenientes para a empresa.

Conceptos como Big Data, Business Intelligence e Data Science teñen en común a intención de extraer valor da información, aínda que o fan dunha forma distinta e complementaria.

  • Big Data fai referencia ao almacenamento de grandes volumes de datos e aos procedementos que se utilizan para atopar patróns repetitivos dentro destes datos. O Big Data focalízase na captura e procesamento dos datos, traballando cunha gran cantidade de datos complexos (estruturados e non estruturados) que proveñen de diversas fontes, tales como sensores, dispositivos intelixentes, páxinas web e redes sociais, entre outras. A cantidade e complexidade destes datos dificultan a súa análise e xestión se non se utilizan as ferramentas apropiadas.
  • Business Intelligence encárgase da xestión de datos, organización de datos e produción de información a partir de datos. Aplícase nas organizacións para mellorar fundamentalmente a capacidade de toma de decisións, realizando tarefas de minería de datos, analizando información empresarial, e xerando informes. A intelixencia de negocios utilízase predominantemente para a análise de datos históricos almacenados, impactando no rendemento empresarial, pero sen poder predicir datos futuros. Neste sentido, atópase orientada ao pasado, estudando a evolución histórica da empresa para comprender o seu desenvolvemento ao atopar patróns analíticos. A intelixencia de negocios constitúe o conxunto de aplicacións, metodoloxías e tecnoloxías capaces de transformar os datos en información valiosa e estruturada para ser utilizada con fins empresariais. Céntrase especificamente en datos internos da compañía e do sector. Algúns exemplos de datos analizados mediante Business Intelligence son aqueles relacionados ao márketing, servizo ao cliente, vendas, ou datos dos recursos humanos da empresa. Xustamente a través do Business Intelligence pode levar a cabo a análise dos datos que se obteñen do Big Data.
  • Data Science ou Ciencia de Datos podería ser considerada como unha evolución do Business Intelligence. O seu obxectivo é a xeración de valor a partir da recompilación, clasificación, visualización e correspondente interpretación dos datos. Esta análise de datos de maior complexidade axuda á empresa para xerar coñecementos novos ao descubrir e responder a novas preguntas. Para iso, utilízase unha serie de técnicas que involucran estatísticas, ciencias da computación, análise preditiva, e aprendizaxe automática. Deste xeito, a Ciencia de Datos permite analizar conxuntos de datos masivos, buscando solucións a problemas que aínda non se pensaron. Os datos que se analizan son tanto internos como externos, por exemplo, os vídeos, correos electrónicos e contido de redes sociais. Os expertos en Data Science poden predicir potenciais tendencias ao explorar fontes de datos aparentemente desconectadas, atopando mellores maneiras de analizar a información.

Este tipo de solucións baseadas na análise dos datos para tomar mellores decisións empresariais, xa non son vistas como ferramentas destinadas só ás grandes empresas, senón que son cada vez máis as Pemes interesadas nestas tecnoloxías e metodoloxías, que traballando de maneira integrada permiten sacar o maior proveito ao crecente volume de datos.

En Macrotest contamos coa división #DataLab, buscando axudar ás empresas mediante solucións integrais de xestión de datos, análises de datos e implementación de intelixencia artificial para a predición e personalización de servizos.

Estamos a disposición para resolver todas as túas necesidades de análises de datos!

No meu notebook funciona! Teoría versus práctica en Data Science

¡En mi notebook funciona! Teoría versus práctica en Data Science

 

Cando comezas a transitar o camiño cara a unha compañía Data Driven, comezas a entender como utilizar as ferramentas que o mercado actual ofrece tales como intelixencia artificial ou Internet das cousas. Para iso contratas científicos de datos que poidan resolver os teus problemas de negocio sen antes preguntarche QUE necesitas para facer intelixencia artificial e COMO pensas facelo.

A resposta á primeira pregunta é simple, necesitamos datos. Agora ben, a situación comeza a complicarse cando tentamos contestar o noso segundo interrogante.

Todo parece perfecto, pero estes datos onde os teño?, que formato teñen?, é simple acceder a eles?, Con canta frecuencia podo dispoñer? están completos, sen erros, sen rexistros nulos? Desde cando teño estes datos? E supoñendo que todo isto está resolvido, que tan fácil é desenvolver un modelo de Machine Learning e implementalo?

Son moitas preguntas, pero tamén son moitas as respostas dependendo do problema que se quere resolver.

Cando falamos de Ciencia de Datos, non falamos dunha ferramenta, habilidade ou método, senón que se parece máis a un enfoque científico que utiliza a teoría estatística, matemática aplicada e ferramentas informáticas para procesar grandes cantidades de datos. A ciencia de datos é un proceso detallado que implica principalmente o preprocesamiento, a análise, a visualización e a predición.

Todos sabemos que a Ciencia de Datos é un enfoque científico moi poderoso, con todo tipo de aplicacións interesantes. Con todo, tamén é ben sabido que na Ciencia de Datos hai unha gran brecha entre a teoría e a práctica: cando se trata de teoría, sabemos todo, pero non sabemos como aplicalo na vida real.

Por este motivo é importante ordenar as prioridades á hora de traballar con datos. Esta listaxe pode cambiar segundo a compañía, pero a maioría coincide en moitos destes puntos.

Paso 1 – Definir o problema de negocio

Este primeiro paso é fundamental, e require moito máis do factor humano para o entendemento do problema para resolver, o acordo de criterios para a definición dos obxectivos, o alcance e o prazo, que do propio sistema que se utilizará como medio para chegar a eles.

Seguramente o científico de datos teña moitas maneiras de resolver un problema, pero quen debe marcar o rumbo da solución ten que ser quen coñece do negocio. É imprescindible a interacción e traballo en conxunto de equipos.

Paso 2 – Adquisición de datos

Este paso é quizais onde maior diferenza atopamos entre a teoría e a práctica. Na teoría, cando queremos facer un modelo de machine learning basta con descargarse algún dataset en sitios como Kaggle ou Github e dispoñeremos de información clara, prolija e ben descrita. Na práctica, ás veces as fontes poden ser:

1. Moi variadas: o cal levaría un traballo previo de ETL´s, modelados, etc.
2. Mal descritas ou sen descrición: Sen ter unha clara descrición con que variable estamos a traballar non sabemos que é o que temos e se nos pode axudar a resolver o noso problema.
3. Con datos erróneos / rexistros nulos: Tal como adóitase dicir en Data Science, Lixo entra / Lixo sae.
4. Descoñecidas: Nunha compañía sectorizada onde os datos están dentro da área que traballaba cos mesmos pódese perder a oportunidade de combinalos ou utilizalos con outros fins     de negocio.
5. Con accesos restrinxidos: Dependendo das normas de seguridade de datos dentro da compañía, moitas veces acceder aos datos vólvese unha tarefa titánica e conleva un proceso burocrático difícil de medir no tempo.

Estes e moitos problemas coas fontes de datos poden ser resoltos cun apropiado goberno dos mesmos e fundamentalmente unha organización moi ben comunicada.

Paso 3 – Preparación de datos

Este paso implica a limpeza e transformación de datos, a limpeza de datos é a que máis tempo consome, xa que implica o manexo de moitos escenarios complexos, como tipos de datos inconsistentes, atributos mal escritos, valores faltantes e duplicados. Logo, na transformación de datos, temos que modificar os datos en función das regras de mapeo definidas.

Paso 4 – Análise exploratorio de datos

Coa axuda da Análise Exploratorio de Datos definimos e refinamos a selección de variables que se utilizarán para o desenvolvemento do noso modelo. É importante ter sempre presente a solución á cal queremos apuntar.

Paso 5 – Modelado de datos

A actividade principal dun proxecto de ciencia de datos coñécese como modelado de datos. Neste paso, aplicamos repetidamente técnicas de aprendizaxe automática de forza de tipo como KNN, árbores de decisión, Bayes Naive, etc. aos datos para que podamos identificar o modelo que mellor se adapte ao requisito comercial. Adestramos o modelo no conxunto de datos de adestramento e probámolos para seleccionar o modelo de mellor rendemento.

Paso 6 – Visualización e comunicación

Este punto é quizais o máis relevante de todos debido a que podemos ter o mellor proceso de extracción e transformación de datos, o mellor modelo de Machine Learning adestrado, pero se non sabemos visualizalo, explicalo, comunicalo e darlle valor ao negocio, pouco importou todo o traballo previo. É imprescindible reforzar os soft skills neste punto para saber chegar aos stakeholders.

Paso 7 – Implementación e mantemento

E finalmente, neste paso, o científico de datos implementa e mantén o modelo, proba o modelo seleccionado nunha contorna de preprodución antes de implementalo na contorna de produción, que é a mellor práctica. Despois de implementalo, temos que obter análise en tempo real e monitorear e manter o rendemento do proxecto.

Como verán, hai unha enorme diferenza entre o que estudamos (Teoría) que practicamente comeza e finaliza nunha Notebook local versus o que se necesitamos para levar a cabo todo o proceso na vida real (Práctica). É por devandito motivo que adoita ser abafador e ás veces frustrante tentar traballar con datos e xerar resultados de valor.

Por iso desde Macrotest #DataLab axudámosche en todo o camiño coa nosa solución end-to-end para que teñas un entendemento completo das ferramentas, metodoloxías e procesos.

En que consiste o traballo mediante células áxiles?

Traballar con células áxiles

 

Na actualidade atópase amplamente expandido o desenvolvemento de proxectos mediante a organización en células áxiles. Como o seu propio nome indícao, esta forma de organización do traballo busca asemellar o seu comportamento ao dunha célula viva, en constante cambio e dinamismo. Este modelo en certo xeito atópase en contraposición ao modelo tradicional baseado en xerarquías, o cal xa non funciona con éxito nunha contorna altamente cambiante e con clientes finais cada vez máis esixentes.

Seguindo este modelo de célula viva, nunha célula de traballo áxil cada membro do equipo conserva a súa autonomía pero atópase en constante interrelación cos demais membros. Neste sentido, aínda que cada un ten unha función moi clara, esta compleméntase coas funcións e tarefas do resto.

Este tipo de células de traballo xeralmente atópanse compostas por un número reducido de profesionais interdisciplinarios que comparten certas características. Entre elas destácase a  proactividad e creatividade, considerando que estas células traballan de maneira autoxestionada e con liberdade para atopar solucións no proceso de dar resposta a unha necesidade concreta. Tamén resulta clave a construción de boas relacións interpersoais, buscando que o traballo funcione no seu conxunto. Así mesmo, o traballo colaborativo resulta a esencia deste tipo de células, onde cada membro achega ao logro dos obxectivos con foco no que necesita o cliente, quen sempre se atopa en contacto co proxecto. 

En definitiva, trátase de xerar un ambiente de innovación e total apertura, perseguindo como fin último que o todo sexa máis que a suma das partes. Esta forma de traballo busca axilizar os tempos de desenvolvemento de software, recoñecendo a importancia do recurso humano aínda por encima das tecnoloxías. 

Cando se recomenda realizar  outsourcing contratando un equipo de desenvolvemento áxil?

As células áxiles resultan de gran utilidade cando se necesitan coñecementos e experiencia. Existen distintas formas de traballo de acordo a cada proxecto, podendo a célula ser xestionada polo propio cliente, pola empresa que prové os profesionais en tecnoloxía ou mesmo de maneira conxunta. As células áxiles tamén son moi útiles cando se busca un desenvolvemento  end  to  end eficiente, xa que busca diminuír ao mínimo os desvíos sobre o estimado inicialmente. 

A tercerización contratando células áxiles de profesionais  IT, permite ao cliente enfocarse no  core do seu negocio, reducindo as barreiras técnicas de novos proxectos, investindo só no que necesita de acordo aos distintos tipos de perfís requiridos. 

En Macrotest contamos con células de traballo dispoñibles para os vosos proxectos, integradas por equipos especializados multidisciplinares e modulables que se integran na estrutura das vosas organizacións para desenvolver as solucións tecnolóxicas que requiran. Se queres coñecer máis sobre o noso servizo de células áxiles, ponche en contacto connosco e con gusto brindarémosche toda a información necesaria. Á vosa disposición atópase toda a nosa experiencia, recursos altamente cualificados, os máis altos estándares de calidade e o noso marco de traballo que xa leva anos evolucionando. Todo este  expertise atópase ao servizo dos nosos clientes, buscando optimizar os seus procesos de negocios e garantir calidade e eficiencia en cada un dos proxectos encomendados. 

Na próxima nota contarémosvos acerca dun tipo particular de célula áxil, que son as células mentoreadas. Esperámosvos para compartir esta seguinte nota!

Cloud computing, que é?

Cloud computing

A computación na nube ou cloud computing é unha tecnoloxía que permite acceder de maneira remota a softwares, almacenar arquivos e procesar datos utilizando Internet, o que constitúe unha excelente alternativa á execución nun computador persoal ou servidor local.

Máis aló da súa definición, o realmente importante é que o cloud computing transformou radicalmente os modelos de negocio e estratexias empresariais, permitindo acelerar os procesos de innovación e reducir os custos, non só das grandes empresas senón tamén das pequenas e medianas.

A computación na nube brinda ás empresas maior flexibilidade en relación aos seus datos, podendo acceder desde calquera lugar e en calquera momento, o cal resulta ideal non só para empresas con sedes en distintas locaciones ao redor do mundo, senón tamén para facilitar o traballo colaborativo entre individuos nunha mesma locación.

En definitiva, o cloud computing constitúe unha forma intelixente de aproveitar as vantaxes da hiperconexión que facilita Internet, contribuíndo a eliminar custos de mantemento de hardware e de actualizacións de software, e permitindo integrar toda a información da empresa nun único lugar.

E que achega ás empresas?

A vantaxe principal é que permite dispoñer de toda a información da empresa actualizada en tempo real. Neste sentido, a nube permite o control dos datos, podendo elixir que usuarios teñen acceso a que tipo de datos e con que nivel de permisos. Outra gran vantaxe é a capacidade de almacenamento practicamente ilimitada, o que permite liberar o computador e mellorar o seu rendemento.

Así mesmo, contribúe a xerar unha comunicación moito máis fluída entre departamentos, evitando erros, duplicacións, ineficiencias e perdas de tempo. Especialmente se os empregados traballan de maneira remota ou en diferentes departamentos, o cloud computing favorece o traballo colaborativo, permitindo compartir documentos e información en tempo real. Outra das súas grandes vantaxes valórase especialmente ante situacións imprevistas de perda de datos, xa que a recuperación de datos é un dos aspectos craves. Mediante o cloud computing os datos estarán sempre dispoñibles, mesmo se llos borramos por erro. Ademais, trátase dunha tecnoloxía multiplataforma, o que implica que con só ter acceso a internet pode accederse desde unha laptop, tablet, smartphone ou computadora.

En síntese, o cloud computing facilita aos negocios de calquera tamaño, a posibilidade de acceder a un conxunto de aplicacións deseñadas para xestionar toda a información vinculada aos distintos procesos empresariais de forma remota e integrada.

En Macrotest temos traxectoria na nube, principalmente Azure e Aws, con todas as nosas implementacións acompañamos a posta en funcionamento progresiva deste tipo de estratexias tecnolóxicas, para mellorar e agregar valor nos distintos procesos do negocio. Contáctenos!

O noso 2021 en Macrotest

O noso 2021

O 2021 foi un ano sumamente activo para Macrotest… queres saber por que?

Nestas liñas contámosvos algunhas das actividades das que participamos!

En primeiro lugar, continuamos desenvolvendo produtos en conxunto con outras empresas asociadas, como Dimensiona. Como resultado destes desenvolvementos lanzamos ao mercado distintas aplicacións, desde seguimento de incidencias para empresas e administracións públicas, ata catas de vinos, pasando por poxas, easycommerce para comercio electrónico, DexC-Control para a implementación de centros de vixilancia remota.

Para a xestión destes novos proxectos ampliamos o noso equipo e sumamos a grandes profesionais, con perfil comercial, desenvolvemento de negocios e comunicación institucional. Grazas a estas novas incorporacións o noso equipo humano segue crecendo e achegando valor día a día, sumando distintas miradas a un equipo multidisciplinario que sempre pensa nos nosos clientes e o desenvolvemento de novas oportunidades.

Tamén estivemos presentes nunha gran cantidade de eventos vinculados a I+D e tecnoloxía, con activa participación do noso director de I+D+i. No Banco Interamericano de Desenvolvemento (BID) e Talentia Summit, expuxo un webinar sobre Ferramentas para desenvolver un proxecto de I+D, mentres que no seu rol de mentor participou de Prendete, un concurso de iniciativas innovadoras de negocio que buscan potenciar o desenvolvemento e fortalecemento das habilidades e capacidades dos emprendedores, ademais de facilitar o acceso a novas redes de contacto e a ferramentas para aumentar a súa competitividade.

Outros dos eventos de networking e matchmaking con potenciais clientes e partners de distintas partes do mundo foron Digital Enterprise Show, Global Innovation Summit, Mulleres á Vangarda da Economía, América Dixital, TDD4Future, Smart City Expo World Congress, por mencionar só algúns. Esta participación permitiunos concertar unha gran cantidade de reunións que achegaron valiosos contactos e posibilidades de traballo conxunto de fronte ao futuro.

Ademais, publicamos unha diversidade de artigos para o noso blog sobre temas de actualidade en relación á tecnoloxía, como transformación dixital en sectores como saúde ou agro, notas sobre metodoloxías de traballo como scrum e project management, outras sobre negocios como e- business e partners I+D, e tecnoloxías como cloud computing, blockchain, e intelixencia artificial. O desenvolvemento destas notas buscou informar sobre as últimas tendencias tecnolóxicas e os seus beneficios para os nosos clientes actuais e potenciais.

Outros dos eventos dos que se participaron durante este 2021 son aqueles vinculados a programas de financiamiento de proxectos empresariais de Investigación e Desenvolvemento Tecnolóxico e accións conxuntas con outros países. Entre eles poden mencionarse “COOPERAR-UE 2021”, “Horizonte Europa: Oportunidades do novo Programa Marco da Unión Europea”, “Intercambio de persoal de Marie Skł odowska- Curie Actions”, “Chamada Bilateral Arxentina – España”, “Industria 4.0”, “Programas de colaboración tecnolóxica empresarial internacional”. Todos estes eventos permitiron participar dun activo ecosistema de innovación non só en España e Europa senón tamén en relación a outros continentes.

Agradecemos a todo o noso equipo humano, os nosos clientes e partners, por ser parte dalgunha maneira de Macrotest e crecer xuntos durante este ano. Esperamos que o próximo ano atópenos con moitos novos proxectos para traballar en equipo!

Transformación dixital… tamén no sector saúde

Transformación dixital no sector saúde

 

A transformación dixital é un tema recorrente na actualidade, onde todos os sectores e ámbitos sociais ven impactados en maior ou menor medida por esta onda transformadora,  mesmo, sen que os propios actores sexan conscientes da profundidade dos cambios que xera. Neste sentido, é importante comprender a dimensión real do concepto de transformación dixital, que implica un proceso continuo e complexo afectando a propia esencia do que somos e o que facemos. 

O sector saúde tamén está a experimentar este fenómeno da dixitalización con cambios que pretenden mellorar a calidade e eficiencia da atención médica mediante a obtención de información e o seu uso apropiado co fin de optimizar a toma de decisións en todos os niveis do sistema de saúde. Un claro exemplo é a aceleración dixital que experimentou o ámbito da saúde debido á pandemia do coronavirus. Desta maneira, a dixitalización no sector da saúde non só trata de axudar aos pacientes coas súas enfermidades ou aos médicos coas súas tarefas, senón que tamén acelera os fluxos de traballo, brinda máis seguridade ao persoal médico e aos hospitais, e ofrece máis transparencia aos pacientes. Así, créase un ecosistema de saúde conectado, onde as interaccións son máis intelixentes, rápidas e precisas entre persoas, dispositivos, datos, análises e aplicacións que están a transformar a forma en que se brinda a atención médica.

Cales son as principais vantaxes da transformación dixital no sector saúde?

  • Optimiza o traballo dos profesionais médicos ao ofrecer resultados e diagnósticos máis exactos que contribúen a brindar tratamentos integrais máis adecuados
  • Axiliza os tempos reducindo a cantidade de citas médicas permitindo facer recoñecementos e consultas desde o fogar
  • Permite crear un rexistro médico unificado actualizado continuamente a través dos dispositivos 
  • Realiza vixilancia remota de pacientes e adestramento virtual que permite diminuír os custos e as complicacións das enfermidades crónicas 
  • Permite o intercambio de información en tempo real entre médico-paciente, facendo un seguimento continuo desde a prevención ata o diagnóstico e  tratamento, reducindo significativamente os erros médicos. 

Que ferramentas e tecnoloxías son necesarias?

A transformación dixital no sector saúde está a ser impulsada principalmente polo Internet das Cousas (IoT), o cal permite conectar sensores, dispositivos, software e redes intelixentes a través de Internet. Neste sentido, os dispositivos clínicos portátiles convertéronse nos últimos anos nunha tendencia no sector e están a ser utilizados especialmente para observar a pacientes de alto risco.

En Macrotest temos a misión de contribuír ao sector saúde brindando produtos e solucións que permitan seguir mellorando a atención integral do paciente e a calidade dos servizos médicos. Neste sentido desenvolvemos Rehabictus, unha plataforma de apoio que facilita aos pacientes que sufriron un ACV a realización da súa rehabilitación desde o fogar.  Rehabictus é un desenvolvemento tecnolóxico composto por unha APP, unha plataforma web e dispositivos electrónicos baseados en intelixencia artificial que  monitorean o movemento dos pacientes. A aplicación móbil recibe os datos do dispositivo que conta con funcionalidades como exercicios con niveis personalizados e visualización de logros, e desde a plataforma web, o profesional médico poderá acceder aos datos dos seus pacientes, establecer a frecuencia de exercitación, anotar observacións, verificar as gráficas da súa evolución tendo en conta diferentes parámetros, detalles de exercicios e os logros conseguidos. 

Desta maneira, con este desenvolvemento, en Macrotest buscamos que exista un seguimento preciso da rehabilitación dos pacientes e asegurar un maior éxito na súa recuperación.  Contactanos para obter máis información sobre como dixitalizar a túa organización de saúde.

Que significa ser partner en proxectos de I+D+i?

partner tecnolóxico

O desenvolvemento dos proxectos máis innovadores en materia de aplicacións tecnolóxicas resulta altamente complexo e adoita requirir da colaboración de distintos actores que achegan as súas capacidades e coñecementos particulares para lograr os resultados máis disruptivos.

Este esquema de colaboración implica o traballo conxunto de dous ou máis organizacións en proxectos específicos, alianza que habitualmente se coñece como “ partners” ou socios tecnolóxicos.

Os  partners adoitan ser empresas altamente innovadoras, e poden ser tanto  start  ups, como pequenas e medianas empresas, grandes compañías, mesmo multinacionais. En certos proxectos, ademais de participar empresas, tamén poden realizarse alianzas con centros de investigación e universidades. Este ecosistema resulta ideal para explorar e explotar novas ideas para a innovación, contribuíndo ao desenvolvemento de servizos e solucións innovadoras da máis alta calidade e fiabilidade.

En xeral trátase de empresas que contan con equipos altamente capacitados e apostan pola investigación, o desenvolvemento, a innovación e pola transformación dixital, achegando capacidades e tecnoloxías complementarias aos fins do proxecto que desenvolvan baixo este esquema de  partners, o cal permite acelerar os tempos dos proxectos e introducir grandes melloras nos resultados. Mesmo en moitas ocasións trabállase cunha rede global na que se combina o traballo de actores distribuídos ao redor do mundo.

A filosofía que subxace nestes proxectos colaborativos é a construción de solucións de negocios de maneira conxunta, xerando sinerxias e obtendo o máximo proveito do que cada unha das partes pode achegar, en termos de capacidades, experiencia, tecnoloxía,  networking,  financiamiento, e demais recursos. Estes proxectos xeralmente céntranse en investigación, desenvolvemento e innovación (I+D+i) aplicable aos máis diversos sectores de actividade.

Esta forma de traballo dáse cando os proxectos non poderían ser desenvoltos por unha única empresa, requirindo necesariamente da cooperación entre distintos actores, ou ben cando a colaboración entre empresas resulta claramente beneficiosa, facilitando e potenciando devanditos proxectos.

En Macrotest, ao longo do noso percorrido investindo en innovación, desenvolvemento e investigación, xeramos valiosas alianzas con diferentes socios, o que permitiu lograr grandes resultados baseados ​​na sinerxia do traballo en equipo.

Convidamos a todas aquelas empresas e institucións que queiran explorar oportunidades de traballo conxunto a que nos contacten para continuar crecendo xuntos!