El Big Data Talent Virtual nos deja unos muy interesantes casos de uso

25 junio, 2020
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Deporte, agricultura, eventos, noticias, recursos humanos, son algunos de los campos donde se puede aplicar las tecnologías como el Big Data, Inteligencia Artificial o Machine Learning, en esta mesa redonda los expertos nos lo han contado.

Ayer, miércoles de 24 de junio, unos meses después de lo que se esperaba, al fin, pudo comenzar el evento Big Data Talent Virtual. A las 9.00, tuvo lugar la presentación de la jornada con María de la Fuente Corrales, Directora General de Estadística en la Vicepresidencia, Consejería de Deportes, Transparencia y Portavocía del Gobierno de la Comunidad de Madrid; Jesús Serrano, Presidente en ENIIT Escuela de Negocios Innova IT; y David Sáez. Director del Big Data International Campus & ENIIT Escuela de Negocios INNOVA IT. 

Una vez hecha la presentación de las jornadas significa que la feria virtual de empleo tecnológico especializada en Big Data esta abierta para todas las personas desde ayer hasta hoy, día 25.

Después, a las 9.30, le llegó el turno a Bernardo Campillo, Head of New IOT Business and Innovation en Telefónica, que nos habló sobre el «IoT y el Big Data».

Casos de uso multisectoriales

La primera mesa redonda comenzó a las 10.15 y tuvo como moderadora a una compañera de Big Data Magazine, Soraya Martinez. Los participantes fueron: Roberto López, LaLiga; Eduardo Martinez de Ubago, Sales Manager Iberica John Deere; Unai Obieta, CDO Ferrovial; Miguel Camacho, CEO Atalayatech en Smartvel; Diego Hueltes, Machine Learning Manager en RavenPack; y Javier Campelo, Socio en Tens.ai

Caso de uso del sector deportivo

El primero en tomar la palabra fue Roberto López para contarnos como está utilizando LaLiga el Big Data.

«Nosotros nos enfocamos en crear soluciones para los 42 entrenadores. Queremos democratizar el futbol y llegar a ser una de las ligas más competitivas del mundo.«

Explicó a todos los asistentes las dos fuentes principales que utilizan para analizar los datos. Con una de ellas los datos se registran de forma manual, mientras que la segunda lo hace tecnológicamente, registrando las cordenadas x e y de los jugadores en el partido; para ello, se usan las cámaras que se han instalado en todos los campos de fútbol.

«El conjunto de datos te muestra o te dice que ha ocurrido, pero luego tienes que contrastar con los videos, porque a veces los datos pueden inducir a errores«

Presentó la lista de servicios que ofrece LaLiga y donde participa la tecnología. La primera columna son los servicios que ofrecen a los equipos, mientras que la segunda se ofrecen a otros actores que participan en el mundo del fútbol como son los periodistas o los aficionados.

Ahora, ante la situación excepcional que vivimos son numerosas empresas las que sacan soluciones tecnológicas para ayudar. En el caso de la LaLiga utilizarán las cámaras para controlar el distanciamiento social, porque si alguno de los jugadores se infecta pueden analizar con un sistema que jugadores deben ponerse en cuarentena, siempre aconsejados por los sanitarios.

Caso de uso del sector agrícola

Eduardo Martinez de Ubago, Sales Manager Iberica John Deere, quiso comenzar poniendo en antecedente como se ha evolucionado el sector agrícola y, para ello, utilizó un video.

Nos explicaba como en la actualidad, la crisis del coronavirus ha recordado que los sectores esenciales son los más estables. Hay sectores que se ven afectados, pero el sector agroalimentario se ve reforzado porque la gente sigue comiendo.

Para Martinez «la revolución del dato en agricultura no es un capricho es algo necesario».

Antes de irse comparte algunas de las cosas que ya se están haciendo con la unión de los datos y el sector agrícola:

  • Sensorización. Las maquinas nos ofrecen ya un montón de datos, porque recogen el nivel de humedad del suelo o la estructura del suelo. A esto hay que sumarle la información que se recoge a través de los satelites.
  • Conectividad. Las máquinas ya se encuentran conectadas, lo que facilita la labor entre ellas.
  • Automatización. Hay maquinas que son capaces de tomar decisiones por sí mismas.
  • Electrificación. Las maquinas que se utilizan en agricultura son capaces de producir mucha energía, por eso, actualmente ya se están utilizando para cargar de energía la red si es necesario.

Caso de uso del sector servicio

El siguiente en tomar la palabra fue Unai Obieta, CDO de Ferrovial, que comienza con una frase muy importante «Intentamos medir cuando se implanta algo, si está dando los resultados previstos”, porque todos sabemos que esto es algo esencial.

El primer caso práctico que nos expone es, el de los contenedores de basura en Granada. Nos cuenta que los camiones de basura suelen hacer el mismo recorrido, no tiene rutas flexibles. Por eso, desde Ferrovial analizaron como podían optimizar esto, y descubrieron que utilizaban contenedores inteligentes que avisaran cuando era necesario para a recoger la basura reducían los costes entre un 10% y un 20%.

Otro caso de uso que explica, es el de los compactadores de basura, donde se mezcla el big data con el IoT para avisar de cuando es necesario ir a realizar el mantenimiento.

En los AVE donde hay operarios de Ferrovial se utilizan sistemas de fraude entre los trabajadores. Aquí se analiza el comportamiento de los trabajadores y un inspector es el encargado de tomar las decisiones. Haciendo uso del Big Data aquí consiguen reducir los costes entre un 10% y un 20%.

El último caso de uso que expone Unai Obieta está relacionado con las licitaciones. Utilizan los datos y la inteligencia artificial para saber las posibilidades que la compañía de ganar una contratación y dependiendo de los resultados pueden darle «más cariño» al proyecto.

Caso de uso del sector turístico

La compañía Smartvel es una empresa tecnológica B2B SaaS experta en ofrecer contenidos de destino a Organismos de Turismo y empresas del sector. Para contar más sobre ella, Big Data Talen Virtual ha contado con la participación de Miguel Camacho, CEO Atalayatech de esta compañía.

Aunque, al principio parece complicado entender que tipo de servicio ofrecen, pero una vez que nos explica cuales son los actores que participan en el desarrollo de estos servicios se entiende a la perfección.

En Smartvel han desarrollado un software que permite obtener toda la información de un evento: nombre de los participantes, clasificarlo por tipo de evento, lugar, hora, datos de contacto, etc, y, además, el sistema decide si el evento merece la pena difundirlo entre los clientes.

Caso de uso del sector financiero

El caso de uso del sector financiero es una mezcla entre este y el periodismo, ya que la empresa RavenPack ha creado un nexo de unión entre los dos.

Diego Hueltes, Machine Learning Manager en RavenPack, nos cuenta cómo transforman los datos no estructurados en datos estructurados y se los ofrecen a las empresas para que integren esta información en sus estrategias de trading.

Procesan al día más de 100.000 documentos en tiempo real, entre los que se encuentran noticias y eventos. Además, de todos los datos que obtiene son capaces de decidir cuáles son de mayor relevancia.

Para la detección de eventos poseen más de 100 mil template

El equipo de Machine Learning de la compañía ha desarrollado recientemente un programa que detecta eventos de forma precisa y, además, detecta sentimientos en cada frase. Algo que se puede ver dentro del análisis de datos que han hecho de la pandemia.

Caso de uso de recursos humanos

«El dato siempre ha tenido un valor superimportante» esta es una de las primeras frases que dice Javier Campelo, socio en Tens.ai, quien nos explicará como consiguen utilizar la tecnología para elegir al mejor candidato para un puesto.

El Talent Analytics es una de las tendencias ahora mismo entre los profesionales de recursos humanos, ya que les facilita la toma de decisiones y permite que la empresa obtenga muy buenos beneficios.

Con Machine Learning aplicado a recursos humanos puedes conseguir darte cuenta de que carencias tiene una empresa respecto a sus empleados. Por ejemplo, puedes ver donde esta el talento, cuál es el riesgo de fuga y cómo puedes evitarlo.

La empresa Tens.ai nos ha presentado un plataforma: people analytics. Con ella, consigues analizar la vida de los empleados. Javier Campelo nos cuenta un ejemplo: «Este era un banco que ponía mucho foco en los empleados. Hicieron un proyecto importante de experiencia para el empleado viendo como podían contratarlo mejor. Cuando habían decidido como querían tratar al empleado, tenían el problema de que poseeían muchas herramientas. Aquí surgió la necesidad de crear una plataforma para organizar todo esto, retener talento, éxito de los empleados, productividad y desempeño«

Este análisis minucioso de tus empleados, permite que desde recursos humanos se pueda ofrecer un mejor apoyo a los empleados. De tal manera, que llegado el momento si ves que un empleado tiene problemas de organización puedes mandarle tips de forma personaliza.

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