Big Data para predecir y analizar el paro

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Más de 600 expertos en tecnología y analítica de datos de todo el mundo representando a empresas como Linkedin, Facebook, Google, Stratio, MongoDB o Zalando, entre otras, se darán cita durante la cuarta edición de Big Data Spain (www.bigdataspain.org) que se celebra en Kinépolis Madrid en la Ciudad de la Imagen en Pozuelo de Alarcón el 15 y 16 de octubre, sobre cómo el Big Data está impactando en la vida de las personas y la productividad de las empresas.

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Teléfonos móviles, transacciones bancarias, o redes sociales se han convertido no solo en las nuevas formas de comunicación, sino en una enorme fuente de información en donde reflejamos nuestra vida diaria. Tecnologías que, además de ofrecer buenos servicios al usuario final, también proporcionan a las empresas poderosas fuentes de información. El estudio que presentará Alejandro Llorente, cofundador de Piperlab, analiza características de comportamiento en Twitter de más de 145 millones de mensajes geolocalizados distribuidos entre más de 340 regiones económicas diferentes de España, para inferir el nivel de desempleo de una determinada región o para predecir si los usuarios se encuentran en una posición más favorable para atraer información y mejores oportunidades.

Del mismo modo, el análisis de los correos electrónicos que circulan a diario por una empresa puede contribuir a mejorar la felicidad de los empleados, como mostrarán Miguel Romero, responsable de arquitectura Hadoop en HP, y Alberto de Santos, científico de datos de HP. Los emails que circulan por las organizaciones son un activo interesante y no solo por su contenido, sino por otros detalles funcionales que responden a las siguientes preguntas: ¿Qué comunidades hay en mi empresa? ¿En qué lugar se dan? ¿De qué hablan? ¿Realizan actividades en conjunto? ¿Tratan bien a los clientes? Conociendo la respuesta a estas preguntas, se pueden aportar actividades o acciones que aumenten ese bienestar en el trabajo.

Para 2020 se generarán más de 44 zettabytes de información, según estimaciones de IDC. El auge del llamado Internet de las Cosas hará que los actuales analistas de datos sean incapaces de analizar toda la información que se recibe en tiempo real de infinidad de dispositivos conectados. Como explicará Marco Laucelli, consejero delegado de Novelti, surge la necesidad de valorar si tiene sentido almacenar toda la información, durante cuánto tiempo es necesaria almacenarla y, más importante aún, cómo se rentabiliza toda esa información generada. Y a ello se suman retos como que la información que se recibe procederá de diferentes sensores, que no siempre enviarán el mismo tipo de dato, que puede que se produzcan desconexiones en la transmisión de datos, que se combina datos estructurados y no estructurados…

En este contexto, crece el interés por impulsar las máquinas de algoritmos de autoaprendizaje y el uso de sistemas basados en inteligencia artificial. Asociada siempre a súper robots, lo cierto es que hoy día pocos de nosotros interactuamos con los robots bípedos o damos un paseo en un coche sin conductor y, sin embargo, en nuestra vida cotidiana están cada vez más presentes los sistemas de inteligencia artificial que reconocen el habla, imágenes o analizan patrones de comportamiento en tiempo real para detectar el fraude de tarjetas de crédito o personalizar los anuncios que muestra una web. Precisamente Amparo Alonso, presidenta de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA), trabaja con máquinas y algoritmos de autoaprendizaje y su aplicación en varios campos, como el mantenimiento predictivo en la ingeniería o la predicción de la expresión génica en la bioinformática.

Y es que en el mundo de la salud, el Big Data, el análisis estadístico, los modelos de autoaprendizaje y visualización pueden aportar beneficios que se traducen en una mejora de la calidad de vida de los pacientes, la racionalización de costes y un mejor uso de los recursos en el sistema público de salud como expondrá el doctor Javier Gómez Pavón, científico de datos del Hospital Central de la Cruz Roja.

En resumen, Big Data Spain mostrará cómo la “inteligencia instantánea” puede calmar la impaciencia de una economía cada vez más abocada a la necesidad de tomar decisiones en tiempo real. Otros ponentes destacados de Big Data Spain (#BDS15) serán: Paco Nathan, consultor en O’Reilly, con su visión del Big Data en 2016; Jason Sundram (Facebook), Kartik Paramasivam (LinkedIn) y William Vampenepe (Google), que contarán en primera persona como sus compañías se enfrentan al reto de manejar tal cantidad de datos concurrentes en tiempo real; Jim Webber de Neo Technology para enseñar a interpretar bases de datos gráficas en la detección del fraude; o Roland Vollgraf de Zalando que emplea la estadística bayesiana para ahorrar costes en logística.

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