Como las apis son utilizadas en Smartvel

1. COMO LAS APIS SON
UTILIZADAS EN SMARTVEL
David Martín-Corral
Senior Data Scientist
@dmartincc

2. ¿QUÉ PROBLEMA RESUELVE SMARTVEL?
COMO LAS APIS SON UTILIZADAS EN SMARTVEL
1

3. 3
Las ciudades están vivas

4. 4
Las ciudades no son solo
lo que dice
“Lonely Planet”

5. 5
La información de lo que
ocurre está desestructurada y
es compleja de conseguir

6. 6
Somos un proveedor de
contenido vivo sobre
eventos sociales

7. 7
Connected
Cars
Promotions
Media
Travel
Industry
B2B con servicios SaaS
sobre el que ocurre en
cualquier destino
@dmartincc
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8. 8
Connected
Cars
Promotions
Media
Travel
Industry
Hotels
Rent a Cars
Airlines
Metasearches
Travel consultancies
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9. ¿COMO LO HACEMOS?
2
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10. 10
¿Qué es el
conocimiento
hiper local?
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11. 11
¿Qué es un
sistema cognitivo?
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12. 12
Datos locales Conocimiento Viajeros
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13. PRIMER INTENTO DE SOLUCIONAR EL PROBLEMA
3
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14. 14
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15. 15
Vender una api
es duro
{ api }
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16. SEGUNDO INTENTO DE SOLUCIONAR EL PROBLEMA
4
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17. Widgets
basados en apis
17
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18. 18
Reutilización{ api }
Acierto
Múltiples widgets
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19. TIPOS DE ENDPOINTS QUE UTILIZAMOS
5
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20. 20
Múltiples
acciones
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CRUD endpoints
Backend actions endpoints
1
2
3 Mash up endpoints
4
Fast retrieving endpoints
Predictive and Prescriptive endpoints5
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21. 21
Tenemos que
ser muy rápidos
@dmartincc
CRUD endpoints
Backend actions endpoints
1
2
3 Mash up endpoints
4
Fast retrieving endpoints
Predictive and Prescriptive endpoints5
COMO LAS APIS SON UTILIZADAS EN SMARTVEL

22. 22
Analytics
everywhere
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CRUD endpoints
Backend actions endpoints
1
2
3 Mash up endpoints
4
Fast retrieving endpoints
Predictive and Prescriptive endpoints5
COMO LAS APIS SON UTILIZADAS EN SMARTVEL

23. 23
@dmartincc
COMO LAS APIS SON UTILIZADAS EN SMARTVEL

24. 24
Acciones
de usuario
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CRUD endpoints
Backend actions endpoints
1
2
3 Mash up endpoints
4
Fast retrieving endpoints
Predictive and Prescriptive endpoints5
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25. 25
Modelos de
Machine
Learning
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CRUD endpoints
Backend actions endpoints
1
2
3 Mash up endpoints
4
Fast retrieving endpoints
Predictive and Prescriptive endpoints5
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26. 26
CRUD endpoints
Backend actions endpoints
1
2
3 Mash up endpoints
4
Fast retrieving endpoints
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Predictive and Prescriptive endpoints5
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27. UN SERVICIO WEB DE MACHINE LEARNING
6
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28. 28
Problemas con el ML
Despliegues muy lentos
1
2
3 Dependencias de librerías de bajo nivel muy pesadas
Inicialmente modelos integrados con el servicio principal
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30. 30
Ventajas
Despliegues específicos
1
2
3 Consumición de modelos en cualquier parte de nuestra arquitectura
Servicio totalmente independiente
4 Vender modelos al exterior sería muy sencillo
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31. COMO FLASH SE INTEGRA EN NUESTRA ARQUITECTURA
7
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32. 32
@dmartincc
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33. 33
@dmartincc
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34. @gosmartvel
hello@smartvel.com
¡Gracias!