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Uno de los objetivos estratégicos de la Autoridad Portuaria de la Bahía de Algeciras es la potenciación de la innovación en su ámbito de actividad como elemento clave para aumentar su competitividad y generar riqueza de alto valor añadido.

Algeciras BrainPort 2020 es una serie de acciones innovadoras formuladas en el ámbito del transporte y la logística, cuyo objetivo general es generar conocimiento y nuevas tecnologías para optimizar los nodos logísticos portuarios del Estrecho de Gibraltar y aplicarlos al puerto de Bahía de Algeciras. El proyecto piloto se ha integrado en el plan estratégico de APBA.

La Autoridad Portuaria de la Bahía de Algeciras, en el marco de su Programa de Cultura y Gestión de la Innovación, entregó, el pasado lunes 21 de diciembre, los premios de la segunda edición del Concurso Travesía de la Innovación, en un acto celebrado en streaming y que estuvo presidido por Gerardo Landaluce.

El Presidente insistió en que estas ideas y sugerencias debían transformarse y realizarse en proyectos específicos. En este sentido, quiso destacar el proyecto estratégico de Lago Marítimo, que no solo implica planificar el espacio de la zona portuaria, sino que también supone una iniciativa clave para entender los objetivos futuros del puerto de Algeciras que se convertirá en un puerto  de última generación y de desarrollo sostenible, con la innovación como sistema y proceso de integración en el negocio. Todo esto mantiene una ventaja competitiva y crea valor para sus usuarios y clientes.

En total, se recibieron 36 ideas de 21 proponentes distintos pertenecientes a 6 departamentos de la APBA y a 8 empresas colaboradoras y/o start-ups, entre las cuales, 17 superaron todas las fases del proceso de evaluación, donde se valoraba, entre otras características, el ajuste estratégico de las ideas, el impacto esperado a nivel socioeconómico, la viabilidad técnica de la solución y el grado de novedad.

«Movilidad Inteligente basada en Datos» (Jaime Martel, ITelligent) ha sido finalista en el concurso habiendo presentado una propuesta con el objetivo de mejorar la experiencia de viajeros, transportistas y otros usuarios en el Puerto Bahía de Algeciras ofreciéndoles la información qué necesitan, en el momento en que la necesitan (cuándo) y dónde la necesitan. Al mismo tiempo, los propios usuarios servirían como sensores para conocer de forma colaborativa la situación del Puerto. El sistema de inteligencia ofrecería recomendaciones a través de una app a los usuarios que, a su vez, dispondría de la geolocalización de los mismos. Todo esto le permitiría al sistema conocer el “grado de saturación” del tráfico portuario para tenerlo en cuenta en las recomendaciones a los usuarios.

 

Google acaba de lanzar Look to Speak, una nueva aplicación gratuita que busca ayudar a las personas con discapacidad a hablar usando la mirada. Es un proyecto que forma parte del programa «Experiments with Google» y que recuerda al proyecto Tallk, de Samsung e Irisbond. Como tal, Look to Speak es una app completamente gratuita y que, aunque todavía solo está disponible en inglés, ya se puede descargar en Android.

Esta aplicación utiliza la mirada del usuario para seleccionar frases en la pantalla del dispositivo y pronunciarlas en voz alta. En otras palabras, el usuario puede usar sus ojos para seleccionar aquellas palabras, frases o expresiones que usa a menudo desde esta aplicación.

Para poner en funcionamiento la dinámica de esta app, el usuario debe colocar el teléfono a la altura de los ojos para que la cámara del teléfono pueda detectar su movimiento. Luego, debe mirar hacia la derecha o hacia la izquierda (fuera de la pantalla) para seleccionar la frase o palabra correspondiente. Después de esto, la aplicación reproducirá la palabra en voz alta para que las personas que no pueden moverse o que tienen problemas para hacerlo puedan comunicarse.

Estas herramientas pueden abrir nuevas posibilidades, especialmente para personas de todo el mundo que pueden estar usando la tecnología por primera vez.

  1. ALGORITMO.  En Ciencias de la Computación, un algoritmo es un conjunto de pasos para realizar una tarea. En otras palabras, una secuencia lógica  y con instrucciones que forman una fórmula matemática o estadística para realizar el análisis de datos.
  2. ANÁLISIS DE SENTIMIENTO. El análisis de sentimiento se refiere a los diferentes métodos de lingüística computacional que ayudan a identificar y extraer información subjetiva del contenido existente en el mundo digital. Gracias al análisis del sentimiento, podemos ser capaces de extraer un valor tangible y directo, como puede ser determinar si un texto extraído de la red Internet contiene connotaciones positivas o negativas.
  3. ANÁLISIS PREDICTIVO. El análisis predictivo pertenece al área de la Analítica Empresarial. Se trata de utilizar los datos para determinar que puede pasar en el futuro. La AP permite determinar la probabilidad asociada a eventos futuros a partir del análisis de la información disponible (presente y pasada). También permite descubrir relaciones entre los datos que normalmente no es detectada con un análisis menos sofisticado. Técnicas como la minería de datos (data mining) y los modelos predictivos son utilizados.
  4. ANALÍTICA EMPRESARIAL. La Analítica Empresarial comprende los métodos y las técnicas que se utilizan para recopilar, analizar e investigar el conjunto de datos de una organización, lo cual genera conocimiento que se transforma en oportunidades de negocio y mejora la estrategia empresarial. AE permite una mejora en la toma de decisiones ya que éstas se basan en la obtención de datos reales y tiempo real y permite conseguir objetivos empresariales a partir del análisis de estos datos.
  5. BIG DATA.  Actualmente nos encontramos en un entorno en el que cada día se generan trillones de bytes de información. A esta enorme cantidad de datos producidos día a día, la denominamos Big Data. El crecimiento de los datos provocados en Internet y otras áreas (Ej. Genómica) hacen necesarias nuevas técnicas para poder acceder y utilizar estos datos. Al mismo tiempo estos grandes volúmenes de datos ofrecen nuevas posibilidades de conocimiento y nuevos modelos de negocio. En particular, en Internet, este crecimiento comienza con la multiplicación en el número de webs comenzando los buscadores (ej. Google) a buscar nuevas formas de almacenar y acceder a estos grandes volúmenes de datos. Esta tendencia (blogs, redes sociales, IoT …) está provocando la aparición de nuevas herramientas de Big Data y la generalización de su uso.
  6. BUSINESS ANALYTICS (Analítica Empresarial). La Analítica Empresarial o Business Analytics permite conseguir los objetivos empresariales, a partir del análisis de datos. Básicamente permite detectar tendencias y realizar pronósticos a partir de modelos predictivos y utilizar estos modelos para optimizar los procesos de negocio.
  7. BUSINESS INTELLIGENCE (Inteligencia de Negocio). Otro concepto relacionado con la AE es la Inteligencia Empresarial (IE) centrada en el uso de los datos de una empresa para facilitar también la toma de decisiones y anticipar acciones empresariales. La diferencia con la AE es que la IE es un concepto más amplio, no solo se centra en el análisis de datos sino que éste es un área dentro de la IE. Es decir, la IE se trata de un conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, tecnología y arquitectura técnica entre las que se encuentra la AE; y todo ello, enfocado a la creación de nuevo conocimiento a través de los datos existentes de la empresa
  8. DATA MINING o minería de datos. Data Mining (minería de datos) es también conocida como Knowledge Discovery in database (KDD). Es comúnmente definida como el proceso para descubrir patrones útiles o conocimientos a partir de fuentes de datos tales como Bases de Datos, textos, imágenes, la web, etc.  Los patrones deben ser válidos, potencialmente útiles y entendibles. La minería de datos es un campo multidisciplinar que incluye: aprendizaje automático, estadísticas, sistemas de base de datos, inteligencia artificial, Information Retrieval, visualización de la información, … El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior.
  9. DATA SCIENCE. La oportunidad que los datos ofrecen para generar nuevo conocimiento requiere de técnicas sofisticadas de preparación de estos datos (estructuración) y análisis de los mismos. Así en Internet, sistemas de recomendación, traducción automática y otros sistemas de Inteligencia Artificial se basan en técnicas de Data Science o Ciencia de datos.
  10. DATA SCIENTIST. El data scientist, como su propio nombre indica, es un experto en la Ciencia de Datos (Data Science). Su trabajo se centra en extraer conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos (Big Data) extraídos de diversas fuentes y múltiples formatos para dar respuesta a las cuestiones que se planteen.
  11. DEEP LEARNING o aprendizaje profundo es una técnica dentro del machine learning basado en arquitecturas neuronales. Un modelo basado en deep learning puede aprender a realizar tareas de clasificación directamente a partir de imágenes, texto o sonido, etc. Sin necesidad de intervención humana para la selección de características, esto se puede considera la principal característica y ventaja del deep learning, llamada “feature discovering”. Pueden, además, poseer una precisión que supera al ser humano.
  12. GEOMARKETING. El análisis conjunto de los datos demográficos, económicos y geográficos posibilita estudios de mercado para rentabilizar las estrategias de marketing. El análisis de este tipo de datos se puede llevar a cabo a través del Geomarketing. Tal como su propio nombre indica, Geomarketing es una confluencia entre geografía y marketing. Se trata de un sistema integrado de información -datos de diversa índole-, métodos estadísticos y representaciones gráficas orientados a dar respuestas a cuestiones de marketing de forma rápida y sencilla.
  13. INTELIGENCIA ARTIFICIAL. En computación se trata de programas o bots diseñados para realizar determinadas operaciones que se consideran propias de la inteligencia humana. Se trata de hacer que éstos sean tan inteligentes como un humano. La idea es que perciban su entorno y actúen en base a ello, centrado en el auto-aprendizaje, sean capaces  de reaccionar ante nuevas situaciones.
  14. INTELIGENCIA ELECTORAL. Este nuevo término “Inteligencia Electoral (IE)” es la adaptación de modelos matemáticos y de Inteligencia Artificial a las peculiaridades de una campaña electoral. El objetivo de esta inteligencia es la obtención de una ventaja competitiva en los procesos electorales, ¿sabes cómo funciona?
  15. INTERNET OF THINGS (IoT). Este concepto, Internet de las Cosas, fue creado por Kevin Ashton y hace referencia al ecosistema en el que los objetos cotidianos están interconectados a través de Internet.
  16. MACHIEN LEARNIN (Aprendizaje automático). Este término hace referencia a la creación de sistemas a través de la Inteligencia Artificial,  donde lo que realmente aprende es un algoritmo, el cual supervisa los datos con la intención de poder predecir comportamientos futuros.
  17. MINERÍA WEB. La minería web tiene como objeto descubrir información útil o el conocimiento (KNOWLEDGE) procedente de la estructura de hipervínculo web, contenido de la página y datos de usuario. Aunque la minería web utiliza muchas técnicas de minería de datos, no es meramente una aplicación de técnicas de minería de datos tradicionales, debido a la heterogeneidad y la naturaleza semi-estructurada o no estructurada de los datos de la web. La minería web o web mining comprende una serie de técnicas encaminadas a obtener inteligencia a partir de datos procedentes de la web. Aunque las técnicas utilizadas tienen su raíz en las técnicas de data mining o minería de datos, presentan características propias debido a las particularidades que presentan las páginas webs.
  18. OPEN DATA. El Open Data es una práctica que tiene la intención de disponer de unos tipos de datos de forma libre para todo el mundo, sin restricciones de derecho de autor, patentes u otros mecanismos. Su objetivo es que estos datos puedan ser consultados, redistribuidos y reutilizados libremente por cualquiera, respetando siempre la privacidad y seguridad de la información.
  19. PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (PLN). Del procesamiento conjunto de la ciencia computacional y la lingüística aplicada, nace el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN o NLP en inglés), cuyo objetivo no es otro que el de hacer posible la compresión y procesamiento asistidos por ordenador de información expresada en lenguaje humano, o lo que es lo mismo, hacer posible la comunicación entre personas y máquinas.
  20. PRODUCT MATCHING. El Product Matching es un área perteneciente a Data Matching o Record Linkage encargada de identificar automáticamente aquellas ofertas, productos o entidades en general, que aparecen en la web procedente de diversas fuentes, aparentemente de forma distinta e independiente, pero que hacen referencia a una misma entidad real. En otras palabras, el proceso de Product Matching consiste en relacionar para distintas fuentes aquellos productos que son el mismo.