“A partir de datos abiertos creamos un mapa de demanda de patinetes en la ciudad de Barcelona”.

1. Caso de uso Reby:
Predicción de la demanda de movilidad
compartida
Dr. Pol Colomer
co-Fundador & co-CEO @ Dribia

2. Caso: Reby

3. Problema: Maximizar uso patinetes

4. Algoritmo
hotness
escasez
users app atracción
DEMANDA
OFERTA
posición
patinetes
+
Decisión
restricciones
logística y negocio
+

5. Open data para predecir la demanda
Puntos de interés: Transporte,
espectáculos, centros
comerciales, turismo,....
Lugar de residencia cliente objetivo Pàrquing de bici

6. Optimización: Elección de zona de repartoMedios de transporte

7. Centros turísticos

8. Residencia cliente objetivo

9. Parkings de bici

10. Optimización: Elección de zona de reparto
Barcelona

11. Optimización: Elección de zona de reparto
Demanda

12. Optimización: Elección de zona de reparto
Restricciones negocio

13. Optimización: Dónde pongo mis patinetes?

14. Optimización: Algoritmo de reparto Segmentación y
optimización

15. Decisión
Optimización: Elección de zona de reparto

16. Take home message
Con qué os tenéis que quedar

17. ● Explorar y evaluar antes del inicio (viabilidad, costo, impacto)
● Trabajar iterativamente: Prototipo. Mejorar. implementar, mejorar,...
● Planea con visión de futuro: escalabilidad.
● No tiene los datos tan limpios como cree. Tomará tiempo y €
● La selección de variables es la parte crucial → cocreación
● Una validación exhaustiva es importante
○ Conozca las métricas de precisión y errores típicos
○ Prueba con datos nunca antes vistos
● Enfoque holístico (IA, negocios, UX, desarrollo de software, gestión...)
Recomendaciones finales

18. pol@dribia.com
@polcolomer
www.dribia.com
Los ordenadores son inútiles,
sólo nos dan respuestas.