BIG DATA EN LA EUROCOPA

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Algunos bromean de que el Big Data reemplazó al Pulpo Paúl con las predicciones futbolísticas pero ¿qué tan cierto es esto? Si recordamos Paúl fue un pulpo empleado como oráculo para predecir los resultados de la selección alemana de fútbol en la Eurocopa 2008 y en el Mundial de Fútbol 2010, donde también fue empleado para predecir otros resultados, acertando en ocho pronósticos que se le propusieron.

Sin embargo el Big Data no se queda atrás en las predicciones futbolísticas con la ayuda de algunas empresas han tenido iniciativas para medir algunos factores que incidan en el resultado final, pronosticando al ganador de la Eurocopa.

La empresa alemana SAP ha sacado una innovadora solución poniendo a disposición de los técnicos y futbolistas germanos, llamada SAP Challenger Insights, una herramienta que permite obtener en tiempo real información sobre las tendencias ofensivas y defensivas de los rivales. Así, si un equipo suele presionar más en una zona del campo que en otra o si acostumbra a doblar marcajes a determinados jugadores, el software lo detectará y el equipo de Löw podrá anticiparlo.

Cabe destacar que Alemania, Italia, Bélgica y Francia, son los países favoritos para ver la final Europea.

Por su parte Microsoft no se queda atrás y también predecirá cada uno de los 51 partidos que se jugaran en la Eurocopa de fútbol 2016. A través de su plataforma de búsqueda Bing, la compañía americana irá dando de a poco a conocer sus predicciones.

Innovadores modelos de predicción

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En el ámbito deportivo, las predicciones de Bing usan un modelo de dos pasos, basado en la combinación de estadística y análisis de datos de búsquedas y redes sociales. En primer lugar, Microsoft acude a un modelo estadístico que se basa en el historial de cada equipo (victorias y derrotas, margen de victoria, localización de los encuentros o condiciones climatológicas),

El Big Data hasta ahora acertó con su pronóstico con la victoria de la selección española ante la República Checa, prediciendo un 64% de posibilidades de que esto ocurra.

Las predicciones de Microsoft pueden variar a lo largo del torneo debido a cambios que pueden alterar la competición o el potencial de las escuadras, como por ejemplo: lesiones, condiciones climatológicas inesperadas, variaciones en el apoyo a cada selección por parte de los aficionados u otros factores externos.

Por este motivo, las predicciones se irán actualizando continuamente hasta horas antes de cada encuentro, por lo que los favoritos para ser campeones de la Eurocopa 2016 pueden ir cambiando desde el inicio hasta el final del torneo.

Un punto muy importante es que todos los modelos predictivos y softwares que se implementen por las diversas empresas especializadas, estarán complementados por la adrenalina que se viva en los partidos, dónde cada país dejará la piel en la cancha.

 

 Fuente

diariodenavarra.es

expansion.com

 

 

 

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¿Una copa más inteligente?

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No podemos predecir a través de algoritmos cuándo será la mejor época para obtener una gran cosecha, ya que de esto dependerá  que el vino obtenga las mejores puntuaciones y se venda más y mejor, de ahí que sea tan importante esta decisión.

Sin embargo con la tecnología aplicada a través del Big Data se podrá medir el mejor momento para cosechar o se podrá saber cuán afectada está la vid de la última helada o si es necesario el riego. Y aunque acudir a a los campos siga siendo vital, sin duda el Big Data y el Internet de las Cosas harán que sea menos demandante.

Algunos dicen que España huele a Jerez y a vino tinto, pues un total de  17 Comunidades Autónomas lo respaldan. Su ubicación, las diferencias climáticas y la variedad de suelos, hacen de la Península Ibérica un lugar privilegiado para la producción de vinos muy diferentes.

Cerca de la mitad de la extensión total se encuentra en Castilla-La Mancha, la zona geográfica con mayor extensión del mundo dedicada a su cultivo, seguida de Extremadura, Valencia, Castilla y León, Cataluña, La Rioja, Aragón, Murcia y Andalucía. Algunas de las zonas de Denominación de Origen más conocidas internacionalmente son: la Rioja y Ribera del Duero, famosas por su producción de Tempranillo.

Agricultura inteligente

Gracias a la tecnología hoy se puede conocer en tiempo real datos como la humedad, la calidad del aire o la previsión del tiempo. La tecnología big data permite recibir esta información a través de multitud de dispositivos, permitiéndoles tomar mejores decisiones en cada momento.

Bynse podría servir de gran ayuda para plasmar lo que tratamos de explicar a través de este post, ya que es una plataforma basada en el Big Data que permite controlar el estado en cada momento de las vides.

 

 

Aumento de la rentabilidad:

Con esto queremos decir que hay que invertir mejor los recursos. El análisis de datos nos permite conocer que procesos o costos pueden optimizarse. La tecnología nos ayuda  a reducir, entre otros, el gasto de agua ajustando los parámetros de riego, o el uso de productos fitosanitarios, al conocer de primera mano cuándo una plaga puede atacar a las plantas.

Una empresa que ha apostado por el Big Data es García Carrión. Esta ha impulsado un  proyecto prometedor, respaldado en tecnología SAP HANA. Además se ha volcado por un modelo cloud computing operado por Telefónica, adoptando así la fórmula del pago por uso.

García Carrión busca mejorar el análisis y la gestión del gran volumen de datos. Este proyecto ha arrancado en tres áreas clave: comercial, industrial y financiera.

La tecnología big data es el presente y futuro para la producción eficiente de vinos. Incrementa la producción con la utilización de un menor número de recursos, colabora con la sostenibilidad de la explotación y reduce costes.

 

 

Fuente

e-volucion.es 

expansion.com 

 

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El big data cambia las reglas del juego en los hoteles

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Marcar la diferencia y anticiparse a los gustos de los huéspedes son factores claves en la industria hotelera, tan competitiva desde siempre, pero como todo en la vida no basta con ser bueno, sino ser el mejor. Ante esta realidad los hoteles están tendiendo hacia el data analytics.

Es importante tener en cuenta que la industria de viajes y hotelera genera grandes cantidades de datos durante su estadía (reservas, búsqueda previa y redes sociales). A día de hoy los hoteles pueden personalizar cada vez más sus experiencias gracias al Big Data, desde el plato del día, los amenities en la habitación o algún descuento en especial que vaya con sus gustos.

¿De qué manera trabaja el Big Data para los clientes de los hoteles?

Una de las vías en las que se ve reflejado el big data es a través de aplicaciones, donde los huéspedes pueden consultar información y reservas de habitaciones, como también pueden comparar precios, puntuaciones de los servicios utilizados y la satisfacción de otros clientes.

Los datos también han mejorado la experiencia del cliente, tal fue el caso de una cadena que utilizó análisis de Big data,  para reorganizar los cuartos de sus clientes de negocios, de los de ocio. Como cada segmento tiene diferentes necesidades y expectativas sobre su estancia, al momento en que los hoteles responden a esta expectativas con soluciones de analytics, lograrán cada vez más tener a sus clientes felices.

Es importante destacar que el big data en la industria hotelera gira en torno a la “gestión de producción”. Esto significa que hay que asegurar que cada habitación tenga el precio óptimo – teniendo en cuenta los tiempos y picos de demanda a lo largo del año, así como otros factores tales como: el clima y  eventos locales lo que puede influir en el número ( y tipo) de huéspedes que en ingresen.

Un ejemplo de cómo procesar las grandes cantidades de datos podría ser a través de cuadros de mandos de fácil uso, en donde el personal de recepción pueda proporcionar una experiencia personalizada, con recomendaciones específicas para los clientes que llegan.

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El aprovechamiento de los datos podría dar a los empleados una mejor idea de lo que quiere el cliente. A su vez otra iniciativa podría involucrar a los smartphones del personal de mantenimiento, estos podrían ser alertados con las necesidades del cliente de forma inmediata. Todo esto con la finalidad de aprovechar los grandes volúmenes de datos, pensando siempre en las personas.

Operaciones más eficientes del hotel

Desde el punto de vista de las operaciones del hotel, el Big Data ofrece también muchas soluciones diferentes . Les puede servir para reducir costes como en su factura de energía, por ejemplo. Teniendo en cuenta las tarifas de electricidad, datos meteorológicos y el consumo de energía de un edificio, al menos así lo hicieron dos hoteles de la cadena InterContinental en San Francisco y lograron reducir sus costos de energía en un 10 -15%. Ellos crearon perfiles detallados de energía por sus edificios y el uso de un algoritmo predictivo decidió si deseaban utilizar un módulo de batería en el sitio o recibir la energía desde la central eléctrica.

Como podrás ver el data analytics también puede ayudar a los hoteles a tomar decisiones en función de ahorros y para mejorar la vida de sus clientes.

 Fuente

itproportal.com

forbes.com

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Sistemas de información geográfica, geolocalización y Big Data en nuestros días

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¿Dónde están mis clientes? ¿Dónde están mis potenciales clientes? ¿Dónde está localizada mi competencia? Éstas y otras preguntas te habrás planteado alguna vez para mejorar los procesos y servicios en tu empresa. Hoy queremos compartirte acerca de las ventajas del Sistema de Información Geográfica (SIG o GIS en su acrónimo inglés) y de qué manera se pueden utilizar para mejorar un negocio.

En momentos de crisis aumenta la necesidad de mejorar la toma de decisiones. Para ello es necesario gestionar eficientemente la información, proveniente de distintas fuentes. Sectores como la banca, la industria energética o las telecomunicaciones son los que con mayor rapidez están adoptando este tipo de herramientas que les permiten extraer conocimiento de sus datos.

SIG y su evolución

Respecto a su presencia y desarrollo social, al día de hoy el SIG ha pasado de un elemento restringido para un uso profesional a estar presente en nuestra vida diaria. Un ejemplo de ello es la aparición de servicios que ha ofrecido Google con sus páginas: Google Maps y la variedad de aplicaciones con interfaces Web, que permiten acceder a información geográfica de toda clase. Como también, Google Earth  otra aplicación popular que no está restringida. Estas aplicaciones acercan al SIG  a usuarios no especializados, dándoles la posibilidad de utilizarlos y aprovechar parte de sus capacidades.

Geolocalización + Big Data una parte fundamental

Dentro del Sistema de información geográfica (SIG) la geolocalización juega un papel importante ya que esta facilita información de georreferenciación, donde implica el posicionamiento que define la localización de un objeto en un sistema de coordenadas determinado.

Sin embargo el big data ya ha entrado en este juego de la geolocalización y se ha visto reflejado en un servicio que ofrece Vodafone, concretamente en Reino Unido. Se trata de Vodafone Analytics, que facilita la recolección de datos que sistemáticamente realizan tanto las operadoras como los fabricantes o los sistemas operativos.

Básicamente, lo que Vodafone ofrece son patrones de comportamiento a nivel masivo. No proporciona datos de usuarios concretos, pero sí combina los datos demográficos de su base de datos de clientes (edad, sexo, lugar de residencia y, aunque no se especifica este punto, nivel adquisitivo a partir de datos de facturación) para identificar por dónde se mueven o dónde se acumula una mayor cantidad de usuarios de un perfil dado.

Estos datos son muy útiles a nivel institucional, para detectar patrones de movimiento del tráfico, tanto peatonal como en vehículos, uso del transporte público, etc, lo que permite planificar mejor las redes de transporte público y mejorar los estudios de movilidad urbana. Estos datos son recogidos con los sensores de los smartphones.

Nuestra experiencia en geomarketing

En Conento hemos desarrollado diferentes proyectos en los que la aplicación del geomarketing ha sido fundamental para la búsqueda de mejores soluciones y ayuda en la toma de decisiones de distintas compañías. Un claro ejemplo lo puedes encontrar en nuestra web.

Y para concluir te comentaremos acerca de los softwares gratuitos con los que trabajamos en Conento para que dependiendo de tus intereses los puedas utilizar también.

 

 

FUENTES

marketing4ecommerce.net

volaya.github.io

 

 

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Sé más eficaz en tu empresa con Machine Learning

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La buena noticia que traemos para los negocios, es que todos los datos que han estado almacenados durante años, ahora se pueden convertir en una ventaja competitiva gracias al Machine Learning, ya que automatiza los procesos, proporcionando los algoritmos necesarios para predecir con exactitud y crear diversas estrategias en la empresa.

Por ejemplo los equipos de revenue están usando el Machine Learning para optimizar promociones y plantear rebajas que conducen al comportamiento deseado a través de los canales de venta y a su vez pronosticando la lealtad del cliente a largo plazo.

Revolucionando el mercado

Una publicación de Forbes indica que el 76% del aumento en ventas ha ocurrido gracias al Machine Learning creando y optimizando modelos de propensión para dirigir las ventas con diferentes figuras: up – selling, cross – selling o también con omnichannel. Este último interactúa con los diferentes canales de forma simultánea, ya sea a través del ordenador, smartphones, tablets, televisión, radio, correo, redes sociales, etc.

Al menos el 40 % de empresas encuestadas han aplicado el Machine Learning para mejorar el funcionamiento de marketing y ventas.

Toma de decisiones

Desde luego el Machine Learning puede ayudar a la toma de decisiones, detectando y previniendo problemas, citaremos un ejemplo: Una empresa de telefonía quiere saber qué clientes están en “peligro” de darse de baja de sus servicios. Ésta tiene muchos datos: antigüedad, planes contratados, consumo diario, llamadas mensuales al servicio de atención al cliente, etc… pero los usa únicamente para facturar y para hacer estadísticas. ¿Qué se puede hacer con esos datos? Pueden anticiparse a la llamada del cliente para darse de baja.

En pocas palabras, con Machine Learning se puede pasar de ser reactivos a ser proactivos. Los datos históricos del conjunto de los clientes, debidamente organizados y tratados en bloque, generan una base de datos que se puede explotar para predecir futuros comportamientos.

Uso de Machine Learning: Brand Pulse y Pulso Electoral

En Conento hemos utilizado técnicas de Machine Learning para hacer un clasificador automático de textos que es capaz de identificar el tema sobre el que habla una persona en redes sociales. Con esa clasificación de textos y algoritmos de detección del sentimiento, hemos creado nuestra métrica de marca en tiempo real: el Brand Pulse.

Por su parte el Pulso Electoral, que se publicó en El País en las pasadas elecciones generales, mediante este tipo de algoritmos, reflejaba la intención de voto de cada uno de los partidos en tiempo real.

De tal manera podemos evidenciar que gracias a esta tecnología del Machine Learning, se pueden manejar grandes cantidades de datos que las organizaciones generan, beneficiando la toma de decisiones de las empresas.

 

 

Fuentes:

Hbr.org

Cleverdata.io

Forbes.com

 

 

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El Business Intelligence y su evolución con el tiempo

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Cada instante disponemos de más y más datos, más y más desestructurados, con más y más fuentes, con más y más usuarios, con menos y menos tiempo y, menos y menos paciencia. Fruto de todo ello es el desarrollo inusitado de los sistemas de inteligencia de negocio.

Destacar en la historia del Business Intelligence:

1958: Hans Peter Luhn (investigador de IBM), acuño el término Inteligencia de Negocio (Business Intelligence o B.I.), en el artículo “A Business Intelligence System”, en el cual hace mención de la siguiente definición: “la habilidad de aprender las relaciones de hechos presentados de forma que guíen las acciones hacia una meta deseada”.

  • 1969: Creación del concepto de base de datos (Codd)
  • 1970’s: Desarrollo de las primeras bases de datos y las primeras aplicaciones empresariales (SAP, JD Edwards, Siebel, PeopleSoft). Estas aplicaciones permitieron realizar “data entry” en los sistemas, aumentando la información disponible, pero no fueron capaces de ofrecer un acceso rápido y fácil a dicha información.
  • 1980s: Creación del concepto Datawarehouse (Ralph Kimball, Bill Inmon), y aparición de los primeros sistemas de reporting. A pesar de todo, seguía siendo complicado y funcionalmente pobre. Existían relativamente potentes sistemas de bases de datos pero no había aplicaciones que facilitasen su explotación.
  • 1989: Popularización del término Business Intelligence (Howard Dresner).
  • 1990s: Business Intelligence 1.0. Proliferación de múltiples aplicaciones BI.
  • 2000s: Business Intelligence 2.0. Consolidación de las aplicaciones BI en unas pocas plataformas Business Intelligence. Además de la información estructurada, se empieza a considerar otro tipo de información y documentos no estructurados.

El concepto Business Intelligence, BI, es el uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones. Incluye la comprensión del funcionamiento actual de la empresa, con el objetivo de ofrecer conocimientos para respaldar las decisiones empresariales. Basándose en la utilización de un sistema que se forma con los datos extraídos, de los datos de la producción mediante las herramientas y técnicas ETL (extraer, transformar y cargar).  Las herramientas de inteligencia analítica facilitan el modelado para crear consultas, informes o cuadros de mando.

El concepto de Business Analytics es una evolución del Business Intelligence. En 2009 Michael J. Beller,  en su publicación ‘Next Generation Business Analytics’ lo explica como los conocimientos, tecnologías y prácticas para la investigación y exploración continuamente interactiva del rendimiento del negocio para ganar visión y capacidad de dirección en la planificación del negocio.

El BA se focaliza, por tanto, en una nueva visión y comprensión del rendimiento del negocio, basado en datos y métodos estadísticos que ayudan a medir el pasado y guiar el futuro, en contraste con el BI que, tradicionalmente se focaliza en el uso y seguimiento de una seria de métricas o KPI’s,.

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El BA hace extensivo el análisis estadístico, incluyendo también modelos predictivos, con estos modelos predictivos se sabe que está influyendo en la realidad, cuáles son los drivers, y en qué medida influyen, permitiendo, de esta manera, modificar la realidad en la medida que estos drivers sean accionables, se convierten en palancas con las que influir en el futuro del negocio. Se podrá contestar a las  preguntas tales como ¿Qué pasó?, ¿Con qué frecuencia?, ¿Cuánto?, ¿Dónde está el problema?, ¿Qué acciones se necesitan?, y además, ¿Por qué pasó?, ¿Cuál es la tendencia?, ¿Qué pasará si continúa esta tendencia?, ¿Qué va a pasar?, ¿Qué es lo mejor que puede pasar? y ¿Cómo?

 

El BA se puede plantear de diferentes maneras, en primer lugar, soportando decisiones humanas con la visualización de modelos que reflejan razones, también como incremento de visión con los datos históricos vía el uso de informes, cuadros de mando, segmentación… En tercer lugar con BA predictivo usando estadísticas y técnicas machine learning. Finalmente prescribiendo el futuro usando técnicas de optimización, simulación, etc.

Para el desarrollo de estos modelos estadísticos es fundamental que los datos con los que se trabaja tengan un volumen y una calidad excelente.

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En la actualidad, gracias a que el comportamiento de las personas en muchas ocasiones se produce con la intermediación en algún punto de una máquina, los datos que tenemos acerca de sus movimientos son inconmensurables, sin embargo, si hacemos uso de la ciencia de los datos, conseguiremos la capacidad de profundizar en ellos y obtener una ventaja competitiva.

El Big Data, BD, tiene la capacidad de revolucionar la toma de decisiones y los modelos de negocio, y brinda a la dirección toda una suerte de posibilidades para hacer más científica la gestión. Basándose en el estudio de datos de series temporales, se pueden conocer todas las variables que influyen en el comportamiento de las personas, tanto de manera estructural como, aquellas otras que lo hacen de forma esporádica, así como aquello que subyace y que nos puede servir para hacer planteamientos de futuro novedosos.

Tanto, empresas emergentes y pequeñas, como empresas veteranas y gigantes están haciendo uso ya de toda la información de que disponen, usando como metodología la ciencia de los datos.

La aproximación del BA junto con el BD está ya dando resultados reveladores en diversos ámbitos: Behavioral Analytics, Contextual Data Modeling, Cyber Analytics, Enterprise Optimización, Fraud Analytics, Marketing Analytics, Pricing Analytics, Retail Sales Analytics, Risk & Credit Analytics, Suply Chain Analytics, Talent Analytics…

En este viaje, a lo más profundo del conocimiento que pueden aportar los datos, resulta muy recomendable hacerse acompañar de un experto, un experto conductor que nos guíe por los procelosos caminos.

 

Conento

Blanca Revilla

Analytics Solutions Director

blanca.revilla@conento.com

 

 

 

 

 

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El poder de Cloud analytics en tu negocio

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Contemplar la posibilidad de trabajar desde una nube analítica de datos, antes era impensable, actualmente los riesgos de seguridad por alguna fuga de información, han disminuido. Hay medidas incontables que pueden ser tomadas y que en realidad hacen a una nube más segura que los sistemas tradicionales.

La tecnología ha sido un elemento clave en esta transformación generacional, las empresas son conscientes de ello y las tecnologías de seguridad están impulsando el crecimiento empresarial. Sí lo analizamos detenidamente, el dar servicios en la nube, antiguamente era realizado por un analista de datos, ahora es un trabajo automatizado.

Las premisas básicas de la nube hablan sobre: La creación de un ecosistema centralizado que permite el acceso a varios recursos y servicios, así como el almacenamiento de datos. En el corazón de la nube se gestiona, la capacidad de almacenar y organizar datos de una manera sencilla.

El valor que se puede obtener de la nube evoluciona a medida que interviene la parte analítica. Las ventajas para los negocios radican en almacenamiento de datos, como la recuperación y respaldo de información simplificada y desde luego la facilidad de su uso.

La Nube y el funcionamiento en las empresas

La nube analítica de datos en una compañía puede ser de gran ayuda para los empleados, porque les ofrece: conclusiones preliminares, hechos e ideas y habilidades para manejar cuadros de mandos.

Entrega más rápida

Esta herramienta trabaja rápidamente en la entrega de datos, de tal manera que facilita y complementa el trabajo con el Business Intelligence (BI) y la analítica.

El impacto con la gente

Ayuda a mejorar el funcionamiento del empleado y facilita el acceso a la información. Esto quiere decir que gracias a la nube, la analítica es ahora un autoservicio, reportando procesos que permiten a los empleados, crear informes analíticos de fácil uso y en vez de esperar semanas o meses (en algunos casos), podrán preparar los informes en menor tiempo.

Para los propietarios de un negocio, la adopción de la nube alcanzará un nivel de implicación que permitirá una nueva realidad de analítica, en el que se beneficiará más de un sector.

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Y para finalizar te dejamos una pregunta: ¿Estás dispuesto a apostar por esta nueva tendencia?

 

Fuente: Betanews.com

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El Internet de las cosas está cambiando tu vida, pero aún no lo sabes

Cuando oímos hablar del Internet de las Cosas, nos viene a la cabeza la nevera inteligente (que nos avisa cuando la leche caduca o se terminan los yogures, y él mismo se encarga de reponerlos), pero quedarnos con esa idea es como volver de Disney World contando maravillas del tren que te lleva del Parking a la puerta principal: Lo más importante está mucho más allá…

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¿Pensabas que trabajabas en un proyecto de Big Data? Piensa en grande: En pocos años tendremos decenas de miles de millones de objetos conectados -entre sí y a la red- enviando información permanentemente sobre su estado, ubicación, temperatura, posición, etc… Y no hablamos de tu nevera, tampoco de estructuras enormes que generan grandes cantidades de datos, como un Boeing 787 o la Estación Espacial Internacional (que, en el momento de escribir este blog estaba sobrevolando Hawaii, aquí tienes un dato);

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hablamos de TODO tipo de objetos: desde la etiqueta del pantalón con el que entras al probador de ZARA en Nueva York (y servirá para recomendarte los cinturones que mejor combinan o hacer que te traigan –…- una talla más sin salir a por ella) hasta la píldora que tomarás en pocos años para tomar imágenes de las zonas dañadas de tu intestino mientras dosifica la suelta de medicamento en función del daño de cada una. Esos pequeños objetos son los que van a generar el volumen de datos que va a hacer posible la transformación de nuestra realidad del día a día a una nueva dimensión de información en vivo, lista para ser monitoreada, controlada, anonimizada o personalizada –dependiendo del uso que se le quiera dar- de forma remota para mejorar nuestras experiencias.

Hasta ahora se ha avanzado mucho en la parte dura de recogida, transmisión y almacenamiento de esa enorme cantidad de información, pero la revolución no llegará hasta que la hagamos fermentar con una capa de Inteligencia analítica que nos permita construir soluciones predictivas, colaborativas y cada vez más independientes del factor humano; y ahí el Biga Data y el Machine Learning irán de la mano.

El mayor freno de esta revolución inteligente es el coste de los sensores, las conexiones, la gestión de la información… pero ya ha empezado a proyectar las economías de escala que necesita para triunfar, y es cuestión de (poco) tiempo para que se implemente en todos los niveles: muchos hemos saltado al smartwatch, al smartv y al smartphone, pero para cambiar la nevera para pedir perejil, implementar la domótica en casa para que caliente el café cuando detecte movimiento en mi vestidor o cambiar las máquinas de mi empresa para que ellas mismas optimicen los procesos de producción y su propio mantenimiento, tomará su tiempo.

En cuanto al mundo de los vehículos autónomos, ya hemos hablado de ese tema en este blog.

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Y ya están circulando por España (con permiso de la DGT, por ahora) vehículos sin conductor que, en unos años, harán que las Autoescuelas se redefinan hacia un nicho más especialista y nuestros hijos se asusten al oír que antes nos matábamos al despistarnos o quedarnos dormidos al volante. Y esta realidad nos afecta ya más de lo que parece: Mucho antes de llegar a implantar el vehículo autónomo, los sensores que gran cantidad de vehículos ya incorporan de fábrica ofrecen una información muy valiosa sobre nuestros hábitos de vida y conducción. Sólo falta una reflexión sobre el bien común para que la Dirección General de Tráfico (o el Departamento de Transportes de cualquier país) y las compañías de seguros requieran el acceso a esos datos para asegurarse de que nos merecemos utilizar la red de carreteras y una prima especial por buena conducta. Llegado ese punto, los radares dejarán de existir (nos multaremos a nosotros mismos cada vez que cometamos una infracción), el precio de nuestro seguro se ajustará dinámicamente en función de nuestro comportamiento, y los sensores de reconocimiento no permitirán que un conductor sin puntos o con síntomas de embriaguez arranque ningún vehículo.

En cuanto a los organismos, estos mismos Departamentos de Transporte no van a necesitar el despliegue de cámaras, agentes y estaciones meteorológicas. Tendrán a su disposición millones de vehículos informando de las condiciones de la calzada, velocidad, ocupación de las vías e, incluso, accidentes.

¿Y las Empresas? Su vida ya ha cambiado. Tener muchísima más información en tiempo real de nuestros clientes va a permitir reenfocar la visión de la empresa de la venta de productos hacia la prestación de servicios personalizados a las necesidades de cada usuario, aumentando la rentabilidad para la compañía y la flexibilidad y facilidad de acceso para el usuario. ¿Quién quiere comprarse un coche sólo para andar por ciudad teniendo un car2go a 25 metros?

 

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Todos los retailers tienen (más o menos precisa) la información de sus ventas; pero cuando una tienda de moda entiende el ratio de prendas probadas vs. efectivamente vendidas, e identifica un patrón en ese ratio que no es lineal en función del día de la semana, el color de la prenda, la nubosidad del cielo en ese momento o la temperatura exterior, tiene todo un mundo de posibilidades para mejorar la experiencia del cliente porque cuenta con la capacidad de predecir la comunicación, las recomendaciones e incluso la distribución de las prendas de una forma más inteligente. Si esa misma tienda es capaz de identificar la presencia de hombres en las butacas-refugio-de-consortes para, en función de sus rangos de edad, mostrarles las prendas en stock que más aceptación están teniendo entre el público masculino, incluso podrán ampliar la satisfacción al acompañante de nuestra compradora más fiel.

 

En definitiva, el Internet de las Cosas está cambiando la vida de personas, empresas e instituciones. Su progresión en los próximos 10 años va a ser exponencial, más impactante en la medida en que, detrás de toda esta gestión de la tecnología y la información, se desarrolle la parte analítica de este –ahora sí- Big Data para dotar de autonomía y utilidad predictiva en la toma de decisiones sobre nuestra salud, seguridad y estilo de vida.

 

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Para terminar con un poco de alimento cerebral para las próximas discusiones con el resto de apasionados de este mundo de innovación: En su ultimo número, la Harvard Business Review publica un artículo en el que analiza la incidencia de la automatización y el análisis de datos en distintas aplicaciones para la toma de decisions en la empresa y el día a día de las personas, visualizando el nivel de predicibilidad con el coste de los errores en decisiones puestas en las manos (perdón, brazos articulados) de una máquina. Apasionante, y también… cuestión de tiempo.

 

Jesús Aranda  (jesus.aranda@conento.com)

Innovation & Business Development Director

 

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Conento en Tech Marketing Rockstars

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Al día de hoy el Data está cada vez más frecuente en nuestras vidas y nos da un criterio para comprender y mejorar los negocios. El pasado 12 de mayo fue uno de los temas mencionados en el Tech Marketing Rockstars (TMR), organizado por Marketing Directo. Este evento combinó: tecnología, marketing y música.

La jornada se realizó en el plató del programa “La Sexta Noche” en Atresmedia, y el hilo conductor de este evento fue la revolución tecnológica que está experimentado el sector del marketing.

Desde el sector de la automoción se dio inicio esta jornada, Rafael Alférez, director de marketing de BMW,  destacó: “la normativa europea indica que en el 2018, todos los coches tendrán que tener incorporadas una tarjeta SIM”. Un avance que posibilitará la intercomunicación entre los diferentes vehículos y además preverá salvar hasta 15.000 vidas anuales.

Juan Sevillano, director general de Rocket Fuel España, indicó que tenemos que convertir el Big Data en Smart Data porque se trata de transformarlo en un valor. Además de conectar mundos que hasta hace no mucho estaban bastante separados, mobile y display, con el reto de la medición de audiencias cruzadas.

Y concluyó que nos enfrentamos a consumidores cada vez más conectados y ahora el reto pasa por encontrar el momento preciso para impactarlos.

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Hay que saber equilibrar los #datos con la sicología del consumidor. Hugo Llebrés, managing director de MEC Spain.

Sin embargo en el camino ha aparecido los famosos ad blockers, actualmente el usuario está expuesto a publicidad que no conecta con sus exigencias y necesidades y que resta su atención de la tarea que esté realizando. También señaló que los datos son cruciales para la venta programática.

El director B2B, LG Electronics Spain, Francisco Ramírez,  comentó que ha llegado el momento de asumir que el proceso de compra nunca acaba, por lo que tenemos que aprender a vender a través de todos los dispositivos. “Las marcas y agencias: tienen que sorprender e impactar desde las ventas” sostuvo.

 

Por otra parte María Castellanos, directora de business intelligence y estrategia en Ymedia y Wink señaló que Netflix o Spotify son los nuevos referentes que han enseñado cómo usar el data con su audiencia. Utilizando información de: sus gustos, tendencias, preferencias, estilos y demás.


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Finalmente está cita la cerró el grupo Maldita Nerea, con la última ponencia de su vocalista Jorge Ruíz, donde explicaba que la música y la publicidad se relacionan para pro mejoras de una marca.

 

 

 

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Realidad virtual y Big Data, juntas para hacer mejores experiencias

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La Realidad Virtual ofrece a los usuarios la capacidad de manipular objetos digitales en el mundo virtual, creando artificialmente experiencias sensoriales que pueden incluir la vista, el oído y el tacto.

A pesar del desarrollo tecnológico del mundo moderno, la participación humana (interacción), juicio y pensamiento lógico son necesarios al trabajar con Big Data. Por lo tanto, se evalúa el papel de las limitaciones humanas de percepción que implican grandes cantidades de información. Basado en los resultados, se propone un enfoque no tradicional: entrando en una disputa, capacidades de realidad aumentada y Realidad Virtual podrían aplicarse al campo de la visualización de Big Data.

Los sectores donde podría repercutir la Realidad Virtual son: Inmobiliarias, automovilístico, educación, salud, incluso se prevé que las reuniones de negocios, presentaciones o conferencias se realicen, muy probablemente en entornos virtuales.

Actualmente existe una oferta de varios modelos de gafas de inmersión total. La batuta la tomó en el 2015 Samsung con sus gafas de realidad virtual Gear VR, adelantándose  a muchos de la competencia.

Sector automovilístico

Te contamos dos casos. Uno es el de BMW, quien vende el BMW i8 sin que el cliente salga de casa a través de su nueva tienda virtual y te permite conocer a fondo algunos de sus modelos.

El caso de Volvo fue a finales de año pasado; a través de sus modelos de realidad virtual, permite cambiar el color del coche, probar diferentes accesorios de carrocería, entre otros. La compañía utilizará la tecnología Hololens.

Las herramientas tradicionales tienden a visualizar lo que ya sabemos acerca de los datos, en lugar de lo desconocido. La RV se presenta como un instrumento que permite a personas, encontrar cosas que desconocían; también se la podría denominar como una herramienta de marketing diferencial en el mundo empresarial.

Sector Inmobiliario

El uso de soluciones basadas en la realidad virtual permite, tanto a las empresas inmobiliarias como los clientes, ahorrar tiempo en el proceso de compraventa de la vivienda. Esto generará un aumento en la productividad reduciendo riesgos financieros y operativos.

Los usuarios podrán visualizar la idea que se va a construir y visitar su futura casa, sintiendo que están dentro de la misma, paseando por las zonas comunes de la urbanización, de tal manera que se generarán datos que antes eran inimaginables de las necesidades y gustos que hoy demanda el cliente.

Desafíos

Uno de los mayores desafíos del Big Data es extraer información de una manera que la mente humana pueda comprender, debido a que es demasiado débil para procesar enormes cantidades de información. Habría que crear entornos donde se midan las reacciones de la gente para entender los procesos subconscientes del cerebro humano.

La realidad virtual a través del Big Data simplificará la visualización; para reducir la carga cognitiva, manteniendo así al usuario menos estresado y con mayor capacidad de concentración, de tal manera que pueda procesar la información de un forma más accesible.

De hecho los investigadores de Big Data apuestan por tecnologías RV para explorar nuevas formas de visualización y análisis de datos complejos y dinámicos.

Esto puede hacer una gran diferencia en la manera de recibir los datos y se reflejará en la experiencia con los productos o servicios, para luego impulsar a la toma de decisiones de las empresas.

 

 

 

 

 

 

 

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