El documento presenta las áreas de especialización de Ibermática en Big Data, incluyendo aplicaciones en industria, tráfico, salud, gestión de demanda, comercio electrónico, entornos bancarios, administraciones públicas, análisis de lenguaje natural y recomendación personalizada.
2. Áreas de especialización
Eco/Energí
a
Turim o
s
Sm art t
ci y
Si s t em
as
Expert os
Noviembre 2013 / 2
H
eal t hc ar
e y
Soc i al
As s i s t .
Bi
o
i or át ca
nf m i
M l i da
ovi
d y
Tráf i c o
Servi c i os
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pers onal i zados
ori ent ados al
c ont ext o
Bg D a
i
at
Georef erenc i ac i
ón y
Cart ograf í a
Grandes
s i s t em
as
TIC
M
2M
( Int ernet
de l as
c os as )
Sem i c
ánt
a y
Soc i al
M a
edi
3. Áreas de especialización
H
eal t hc are y
Soc i al
Ec o- Energí a Turi s m
o
As s i s t .
Envejecimiento y
Dependencia
Teleasistencia
Monitorización
Detección
precoz
Acceso
avanzado
(avatar, etc.)
SmartGrid
SmartMetering
SmartHome
Edificación
Sostenible
Perfil –mejora
consumos
Vehículo
eléctrico
Si s t em
as
Expert os
Sistemas
automáticos de
Simulación
Sistemas expertos
de autoaprendizaje
Optimización de
procesos
Serious games
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Guías digitales
Servicios
contextuales
Turismo 2.0
Trazabilidad
Accesibilidad
patrimonio y
museos
Bg D a
i
at
Big Data
Data mining
Sistemas de apoyo a
la decisión
Detección de pautas
y predicción
Grandes
M l i dad
ovi
Sm Ci t y y Tráf i c o
art
Inf orm i c a i s t em
át
s
as TIC
Bo
i
Soluciones de
Laboratorios
Plataformas de
información
Servicios
medicina
personalizada
Seguridad
agroalimentaria
Productividad
desarrollo
software
Seguridad
Movilización
aplicaciones
Conocimiento
clientescontexto
Georef erenc i ac i ón
y Cart ograf í a
Georeferenciación
Sistemas de
Información
Geográfica-GIS
GeoWeb 2.0
Servicios
sociales,
Sanidad, Cultura,
Seguridad, Medio
ambiente, Ocio y
turismo, Tráfico
Modelización
necesidades
recursos
públicos
M
2M
Int ernet de l as Cos as
Sensórica
Dispositivos móviles
(in-out)
Sistemas
inteligentes
Comunicación M2M,
H2M y M2H
Conectividad (Cloud,
RFID, ...)
Captación y
trazabilidad de
flujos
Gestión de
incidencias
Predicción
Modelización y
optimización de
flujos
Sem i c a
ánt
y Soc i al M a
edi
Open data
Link data
Ontologías
Buscadores
semánticos
Redes Sociales
Sentiment Analisys
4. Big Data en Industria
Mantenimiento Predictivo. Adelantándonos a las incidencias
Análisis automático del OEE (Overall Equipment Effectiveness)
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5. Big Data en Industria
Mantenimiento Predictivo. Adelantándonos a las incidencias
Análisis automático del OEE (Overall Equipment Effectiveness)
Noviembre 2013 / 5
6. Big Data en Industria
Mantenimiento Predictivo. Adelantándonos a las incidencias
Análisis automático del OEE (Overall Equipment Effectiveness)
Noviembre 2013 / 6
7. Big Data en Industria
Mantenimiento Predictivo. Adelantándonos a las incidencias
Explicación automática de las reglas que modelan el OEE
Noviembre 2013 / 7
8. Big Data en Industria
Mantenimiento Predictivo. Adelantándonos a las incidencias
Explicación automática de las reglas que modelan el OEE
Noviembre 2013 / 8
9. Big Data en Industria
Mantenimiento Predictivo. Adelantándonos a las incidencias
Explicación automática de las reglas que modelan el OEE
Noviembre 2013 / 9
10. Big Data en Tráfico
Gestión del Tráfico. Modelado de flujo y predicciones automáticas.
-Predicción del flujo futuro del tráfico
-Predicción de incidencias (obras, colapsos, densidad, accidentes)
Presente
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Futuro
11. Big Data en Tráfico
Gestión del Tráfico. Modelado de flujo y predicciones automáticas.
-Predicción del flujo futuro del tráfico
-Predicción de incidencias (obras, colapsos, densidad, accidentes)
Presente
Pasado
Noviembre 2013 / 11
Futuro
12. Big Data en Salud
Salud. Ánalítica avanzada en entornos clínicos.
Resúmenes automáticos sobre Evolutivos médicos
Relaciones entre diagnósticos / tratamientos y efectos sobre la salud.
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13. Big Data en Salud: Analítica Avanzada
Salud. Ánalítica avanzada en entornos clínicos.
Resúmenes automáticos sobre Evolutivos médicos
Relaciones entre diagnósticos / tratamientos y efectos sobre la salud.
Noviembre 2013 / 13
14. Big Data en Salud: Analítica Avanzada
Salud. Ánalítica avanzada en entornos clínicos.
Resúmenes automáticos sobre Evolutivos médicos
Relaciones entre diagnósticos / tratamientos y efectos sobre la salud.
Noviembre 2013 / 14
15. Big Data en Salud: Analítica Avanzada
Salud. Ánalítica avanzada en entornos clínicos.
Resúmenes automáticos sobre Evolutivos médicos
Relaciones entre diagnósticos / tratamientos y efectos sobre la salud.
Noviembre 2013 / 15
16. Big Data en Salud: Analítica Avanzada
Salud. Ánalítica avanzada en entornos clínicos.
Resúmenes automáticos sobre Evolutivos médicos
Relaciones entre diagnósticos / tratamientos y efectos sobre la salud.
Noviembre 2013 / 16
17. Big Data en Salud: Analítica Avanzada
Salud. Ánalítica avanzada en entornos clínicos.
Resúmenes automáticos sobre Evolutivos médicos
Relaciones entre diagnósticos / tratamientos y efectos sobre la salud.
Noviembre 2013 / 17
18. Big Data en Salud: TeleAsistencia
Salud. Teleasistencia Personalizada.
Seguimiento de puntos vitales en pacientes en domicilio
Alertas personalizadas automáticas en función del paciente
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19. Big Data en Salud: Proteómica
Proteómica: descubrimiento de relaciones proteómicas
Clasificación automática de péptidos
Relaciones no evidentes entre indicadores y secuencias
¿Coverage?
¿PepOccur?
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20. Big Data en Salud: Proteómica
Proteómica: descubrimiento de relaciones proteómicas
Clasificación automática de péptidos
Relaciones no evidentes entre indicadores y secuencias
Noviembre 2013 / 20
21. Big Data en la Gestión de la Demanda
Gestión de la Demanda en Centros de Atención al Cliente
Análisis de Series Temporales
Optimización de curvas de Demanda en función de
Llamadas/Incidencias/Agentes
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22. Big Data en la Gestión de la Demanda
Gestión de la Demanda en Centros de Atención al Cliente
Análisis de Series Temporales
Optimización de curvas de Demanda en función de
Llamadas/Incidencias/Agentes
Noviembre 2013 / 22
23. Big Data en la Gestión de la Demanda
Gestión de la Demanda en Centros de Atención al Cliente
Análisis de Series Temporales
Optimización de curvas de Demanda en función de
Llamadas/Incidencias/Agentes
Noviembre 2013 / 23
24. Big Data en Comercio Electrónico
Segmentación de clientes y comportamientos anómalos
Segmentación
CRM / ERP
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Normalidad / Anomalías
25. Big Data en Comercio Electrónico
Segmentación de clientes y comportamientos anómalos
Segmentación
CRM / ERP
Reglas de Negocio Automáticas
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26. Big Data en entornos Bancarios
Segmentación de clientes y comportamientos anómalos
Contrato fuera de área
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27. Big Data en Administraciones
Gestión de ayudas y control del fraude
La tecnología actual permite construir
modelos
predictivos
basados
en
comparativas estadísticas de patrones de
actuación, así como el análisis de redes
sociales que muestran, de forma gráfica y
geoposicionada, vínculos entre agentes y su
posible estado fraudulento.
Además, los sistemas tienen una gran
capacidad de aprendizaje sobre las
actuaciones generadas en base a las alertas
detectadas.
Los objetivos de GuiDes Fraude son los siguientes:
Toma de decisión en tiempo real.
Ayuda en la instrumentación de reglas para el seguimiento y
control de la concesión de prestamos.
Detección de anomalías en las pautas de comportamiento.
Sistema de alertas sobre casos inciertos.
Sistema de representación gráfica de zonas con
probabilidad alta de fraude.
Integración de información y seguimiento de la evolución de
los clientes.
Aprendizaje automático ante nuevos casos de fraude.
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28. Big Data en Lenguaje Natural: Text Analytics
Análisis inteligente de la información no estructurada
Vigilancia Tecnológica
Medicina Basada en la Evidencia
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29. Herramientas para generar conocimiento del usuario
Interrelación con el usuario en base a lenguaje natural por voz
Resultado: Interacción con el usuario de forma natural (voz)
Sistema de guiado en base a
preguntas-respuesta.
Compresión de intencionalidad del
usuario.
Conocimiento del usuario y
contexto.
Necesidades:
o Caso de Uso.
o “FAQs” de interés.
o Árboles de decisión (si existen) en
guiado de productos/servicios.
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30. ICR y catalogación automática de contenidos
• Texto Manuscrito a formato digital.
• Clasificación automática de documentos.
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31. Herramientas para generar conocimiento del usuario
Cuantificador de estados subjetivos en base a comentarios en Redes Sociales
Sistema evaluador de "sensaciones"
subjetivas:
•Baja Laboral
•Paro
•Buscando Trabajo
•Cambios en las relaciones sociales
•Imprevistos
•Cambios en gustos, preferencias
•Descontento con la Entidad / Fiel
Resultado: Acciones correctivas preventivas
y personalizadas.
Necesidades:
oRedes sociales
oWeb
oBlogs
oWikis relacionadas con la entidad, etc.
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33. Big Data en Política: Gis-Geopolítico
Análisis inteligente de la intención de voto
Agregación de numerosas fuentes por sección censal
Reglas y predicción de intención del voto en base a comportamientos
pasados
Noviembre 2013 / 33
34. Big Data en Política: Gis-Geopolítico
Análisis inteligente de la intención de voto
Agregación de numerosas fuentes por sección censal
Reglas y predicción de intención del voto en base a comportamientos
pasados
Noviembre 2013 / 34
35. Big Data en Política: Gis-Geopolítico
Análisis inteligente de la intención de voto
Agregación de numerosas fuentes por sección censal
Reglas y predicción de intención del voto en base a comportamientos
pasados
Noviembre 2013 / 35
36. Big Data en Política: Gis-Geopolítico
Análisis inteligente de la intención de voto
Agregación de numerosas fuentes por sección censal
Reglas y predicción de intención del voto en base a comportamientos
pasados
Noviembre 2013 / 36
37. Aitor Moreno Fernández de Leceta
Sistemas Inteligentes de Control y Gestión
www.ibermatica.com/ai.moreno
Blog: rtdibermatica.com
Noviembre 2013 / 37