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Saturdays AI Alicante 2024 – Aprende Inteligencia Artificial (5a Edición)

Si estás en Alicante y deseas sumergirte en el fascinante mundo de la Inteligencia Artificial (IA), los Saturdays AI de Alicante son tu puerta de entrada. En co-organización con la Universidad de Alicante y el Institituto Universitario de Investigación Informática (IUII), la Asociación Nacional de Big Data y Analytics (ANBAN) presenta una oportunidad única para aprender de manera colaborativa durante 12 sábados, explorando diversas técnicas de IA y culminando con un emocionante «Demo Day» para exhibir proyectos con impacto social.

Esta quinta edición de Saturdays Alicante  nace con el mismo objetivo que las anteriores, queremos seguir llevando la inteligencia artificial a todos los rincones. Para conseguirlo, contamos con el patrocinio de grandes compañías: Mindden, Treelogic y Legitec  También contamos con la colaboración de: AlicanTEC, Inforges, Torre Juana OST, FEMPA, Colegio Oficial de Economistas de Alicante, Iddeas Digital Intelligence, Parque Científico de Alicante (PCA), APPA Alicante, Distrito Digital Comunidad Valenciana.

Comenzamos el 9 de Marzo de 2024 y las 12 sesiones se llevarán a cabo en la Universidad de Alicante los sábados de 10:00 a 14:00 horas, con certificado oficial al final del curso. Las primeras seis sesiones serán teóricas, donde abarcaremos las siguientes temáticas:

Sesión 1: EDA y Sesgos

Sesión 2: Regresión y Evaluación de Modelos

Sesión 3: Random Forest Deep Dive y Validación de Modelos

Sesión 4: Aprendizaje No Supervisado

Sesión 5): Redes Neuronales y Descenso del Gradiente

Sesión 6: Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) 

Después contaremos con seis sesiones prácticas donde se acompañará a los alumnos en la creación de su proyecto final.  La culminación de dicha formación será, como siempre, el DEMODAY, donde se presentarán los proyectos reales de inteligencia artificial con impacto social en los que estaremos trabajando durante la formación. 

 

A nivel de profesorado contaremos con expertos en Machine Learning y Deep Learning.

 

Hay becas disponible, 100% financiadas por Treelogic. Para conseguirla tendrás que enviar una carta motivacional a alicante@saturdays.ai.   Es un curso de nivel inicial dirigido a todo aquel que quiera iniciarse en la Inteligencia Artificial. Esta formación incluye un breve curso previo gratuito de Phyton para equilibrar el nivel de todos los alumnxs.

AI Saturdays forma parte de un movimiento a nivel internacional que se desarrolla en distintas ciudades del mundo, y que ANBAN ha promovido en Alicante y en Valencia durante los últimos 4 años. El 2024 comienza fuerte con esta segunda edición asturiana, sin ánimo de lucro y con contenidos renovados en la parte de aprendizaje no supervisado así como una introducción a redes neuronales. 

 Si te quieres apuntar, tenemos un 25% de descuento para socios ANBAN escribiendo a info@asociacionbigdata.com

Información completa e inscripciones aquí: https://bit.ly/3tY7RpX

 

saturdays2024-ASTURIAS (2)

Saturdays AI Asturias 2024 – Aprende Inteligencia Artificial (2a Edición)

Si estás en Asturias y deseas sumergirte en el fascinante mundo de la Inteligencia Artificial (IA), los Saturdays AI de Asturias son tu puerta de entrada. En co-organización con la Universidad de Oviedo, la Asociación Nacional de Big Data y Analytics (ANBAN) presenta una oportunidad única para aprender de manera colaborativa durante 12 sábados, explorando diversas técnicas de IA y culminando con un emocionante «Demo Day» para exhibir proyectos con impacto social.

Esta segunda edición de Saturdays Asturias  nace con el mismo objetivo que la primera, queremos seguir llevando la inteligencia artificial a todos los rincones. Para conseguirlo, contamos con el inestimable apoyo de Universidad de Oviedo, así como con el patrocinio de grandes compañías: Merkle, Treelogic y NTT DataTambién contamos con la colaboración de:  ITURCEMI, Gijón LUCE y Asturias AI.

 

Comenzamos el 17 de Febrero de 2024 y las 12 sesiones se llevarán a cabo en la Universidad de Oviedo los sábados de 10:00 a 14:00 horas, con certificado oficial al final del curso. Las primeras seis sesiones serán teóricas, donde abarcaremos las siguientes temáticas:

Sesión 1 (17/02/2024): EDA y Sesgos

Sesión 2 (02/03/2024): Regresión y Evaluación de Modelos

Sesión 3 (09/03/2024): Random Forest Deep Dive y Validación de Modelos

Sesión 4 (16/03/2024): Aprendizaje No Supervisado

Sesión 5 (23/03/2024): Redes Neuronales y Descenso del Gradiente

Sesión 6 (13/04/2024): Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) 

Después contaremos con seis sesiones prácticas donde se acompañará a los alumnos en la creación de su proyecto final (20/04/2024 – 25/05/2024).  La culminación de dicha formación será, como siempre, el DEMODAY, donde se presentarán los proyectos reales de inteligencia artificial con impacto social en los que estaremos trabajando durante la formación. 

 

A nivel de profesorado contaremos con expertos en Machine Learning y Deep Learning: 

Sofía González Arias, AI Engineer at NTT DATA & Event Management Director at ANBAN

Irene Arellano, Matemática – Física especializada en la Ciencia de Datos y la Estadística

Víctor Álvarez López, Data Scientist en Treelogic

Pablo Manuel García Corzo, Data Expert Sales en T-Systems

Cristian Robledo Lete, Data Scientist | R&D | Economist | Master in Data Analysis for Business Intelligence

Manuel Souto, Data Scientist at decide4AI

 

Hay una beca disponible, 100% financiadas por Treelogic. Para conseguirla tendrás que enviar una carta motivacional a asturias@saturdays.ai antes del 1 de febrero.
 
Es un curso de nivel inicial dirigido a todo aquel que quiera iniciarse en la Inteligencia Artificial. Esta formación incluye un breve curso previo gratuito de Phyton para equilibrar el nivel de todos los alumnxs.

AI Saturdays forma parte de un movimiento a nivel internacional que se desarrolla en distintas ciudades del mundo, y que ANBAN ha promovido en Alicante y en Valencia durante los últimos 4 años. El 2024 comienza fuerte con esta segunda edición asturiana, sin ánimo de lucro y con contenidos renovados en la parte de aprendizaje no supervisado así como una introducción a redes neuronales. 

 Si te quieres apuntar, tenemos un 25% de descuento para socios ANBAN escribiendo a info@asociacionbigdata.com

Información completa e inscripciones aquí: https://bit.ly/3tY7RpX

 

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#3 ANBAN Debate – ‘KPIs esenciales para medir la calidad del dato y su impacto económico en el negocio

  1. El pasado 20 de diciembre, despedimos el año con un nuevo debate en la comunidad de ANBAN: ‘KPI’s esenciales para medir la calidad del dato y su impacto económico en el negocio’ con Laura Marqués liderando el debate.

 

¿Cuáles fueron los puntos clave del debate? 

Uso de Banderas y Alertas: se resaltó la importancia de utilizar banderas y alertas para detectar errores en la calidad de los datos, proporcionando así una base sólida para mejorar la calidad de los servicios.

Metabase y Consultas Automáticas: Se exploró el papel de herramientas como Metabase, que permite realizar consultas y notificaciones automáticas basadas en datos, potenciando la eficiencia en la toma de decisiones.

Informe sobre Calidad de Datos: Los participantes compartieron su trabajo en un informe exhaustivo sobre la calidad de los datos, basado en criterios y métricas variadas, subrayando la necesidad de criterios sólidos para evaluar la calidad.

Desafíos en la Introducción de Datos: La discusión se centró en los desafíos al introducir datos, destacando la importancia de restringir sistemas para evitar errores.

Importancia de la Comunicación y Empatía: Se hizo hincapié en la necesidad de comunicación efectiva y empatía con los usuarios, especialmente al alertar sobre errores, con mención especial a la importancia de asignar un identificador 0 para datos de baja calidad.

Profundizando en las Implicaciones Económicas:

  • Efectos en Campañas de Marketing y ROI: Los participantes compartieron ejemplos concretos, como la duplicación de datos de clientes afectando a campañas de marketing y rendimiento de la inversión.

  • Impacto en Ingresos y Ventas: Se discutieron las consecuencias económicas de problemas en la calidad de los datos, resaltando la necesidad de cuantificar pérdidas para subrayar la importancia del tema.

  • Normalización de Datos Externos: La conversación abordó la utilidad de proveedores externos para la normalización de datos, abriendo la puerta a estrategias eficientes.

Desafíos y Estrategias para Empresas:

  • Clasificación e Integración de Datos: Los desafíos en la clasificación e integración de datos, especialmente en la implementación de SAP, fueron explorados, reconociendo la necesidad de correcciones y adaptaciones.

  • Gobernanza de Datos Empresariales: La importancia de una estrategia de gobernanza de datos para toda la empresa fue destacada, junto con la necesidad de implicar a partes interesadas y propietarios de datos.

  • Apoyo desde la Alta Dirección: Se subrayó la necesidad de contar con un patrocinador influyente que respalde la importancia de los datos y aborde conflictos en estructuras comerciales descentralizadas.

Conclusiones

La conversación se cerró con reflexiones sobre la importancia de la exactitud de los datos, la responsabilidad en ingeniería y análisis de datos, y la necesidad de paciencia y apoyo para superar los desafíos en la gestión de datos.

¡Agradecemos a todos los participantes por un debate tan enriquecedor y les deseamos unas felices fiestas llenas de éxito y aprendizaje! Estad atentos para más eventos ANBAN en el futuro. ¡Hasta pronto! 🚀✨

 

¿Eres un apasionado del dato y quieres participar en este tipo de debates? Más abajo te contamos cómo unirte a la comunidad:


#DEBATEANBAN: DATA QUALITY, QUÉ ES Y CÓMO IMPLEMENTARLO

En una nueva edición de los debates de ANBAN, celebrada el 9 de noviembre, un grupo de socias y socios expertos en datos, se reunieron para discutir acerca de los desafíos que las empresas encaran a la hora de lograr que sus productos de datos tengan la máxima calidad. Muchas e interesantes ideas fueron compartidas durante las casi dos horas que duró el encuentro, desde gobernanza y cultura del dato, hasta herramientas para el cálculo de la calidad del dato.

En los próximos párrafos podrás encontrar un resumen, con algunos de los aspectos más interesantes debatidos durante el encuentro. En esta ocasión, el moderador fue Gustavo Martin Morcuende, Data Platform Lead Engineer en Adevinta Spain. 

Comenzó el debate Miguel Esteve, Responsable Business Intelligence en Hinojosa Packaging Group. Miguel planteó cuestiones acerca de quiénes son los responsables de la calidad del dato, y qué sucede cuando los propietarios de los datos no quieren hacerse responsables de dicha calidad.

Marta Regina Cano Jiménez, Business Intelligence Director en Grupo Caja de Ingenieros, expuso la necesidad de definir una gobernanza a través de la cual se defina quién es el propietario de los datos. Sin este primer paso, es difícil que los analistas de datos puedan generar fácilmente modelos. Para Marta, es importante que toda la empresa esté alineada en la estrategia data driven, desde el director hasta el último empleado. Marta comentó: “no hay herramienta mágica para lograr una buena calidad de datos, los productores de los datos deben generar la información correcta”.

Ravi Rojas, Big Data Engineer en Integra International Services, planteó la cuestión acerca de qué hacer cuando los datos a procesar no son correctos. Desde el punto de vista del gobierno del dato, ¿qué habría que hacer con los datos malformados? Expuso como solución, el almacenar los datos erróneos en una zona de staging o cuarentena donde posteriormente los propietarios de los datos puedan acceder para corregirlos. Además indicó la necesidad de crear KPIs que sirvan para medir si la calidad de los datos mejora con el tiempo. Entre otras herramientas, Ravi recomendó Pandas, Polars y PySpark.

Manuel S. Lemos Foncubierta, Full Stack Engineer en BeDisruptive, expuso la necesidad de inculcar la cultura del dato allá donde sea necesario dentro de la empresa. Es necesario ir directamente a hablar con los productores de los datos, y hacerles entender los costes asociados debidos a no generar unos datos con buena calidad. No tiene sentido tener un grupo de ingenieros encargados de limpiar los datos, deben ser los propietarios de los datos los que se encarguen de ello. También compartió un caso de uso real, donde los costes de limpiar los datos eran mucho mayores que los de generar los datos correctamente. Un poco de data literacy y cultura del dato por parte de los productores de los datos puede suponer un gran cambio.

Sofía González Arias, Data Engineer en NTT Data y Event Management Director y Asturias Lead en ANBAN, compartió otro caso real, donde debido a la baja calidad de los datos almacenados, se tuvieron que implementar algoritmos para poder corregir estos datos antes de procesarlos. En este caso, se vieron obligados a invertir gran cantidad de tiempo en corregir la información generada por los propietarios del dato. Tiempo que no pudo ser empleado en generar modelos y crear productos de datos de valor. Como herramientas a utilizar propuso PySpark y el lenguaje SQL.

Laura Marqués, Head of Corporate Data & Analytics en Adevinta Spain, identificó la necesidad de especificar las dimensiones que permitan medir los KPIs relacionados con la calidad del dato. Introdujo algunas de estas dimensiones: precisión, consistencia, integridad, unicidad y completud. Laura también nos dió algunas sugerencias sobre cómo lograr convencer a los productores de los datos acerca de la importancia de generar datos con buena calidad, en concreto indicó la importancia de calcular la cantidad de dinero perdido si no se toman las medidas oportunas. En palabras de Laura: “hay que trasladar los problemas generados a dinero”.  También indicó la necesidad de contar con las herramientas adecuadas para poder calcular esas dimensiones.

Cerró el debate Gustavo Martín Morcuende, recomendando como herramientas estándar Great Expectations, Soda Core y DBT. Además añadió la siguiente reflexión. Las empresas quieren sacar el máximo partido de sus datos pero para ello deben resolver previamente dos problemas. Un primer problema cultural: todos los datos producidos, tanto en el mundo operación como en el analítico, tienen que tener un propietario claro. Además los datos deben ser generados con una buena calidad. Por falta de cultura del dato, las empresas delegan toda la responsabilidad al mundo analítico. Un segundo problema tecnológico: en el mundo analítico, en muchas ocasiones se requiere un upskilling técnico que permita hacer uso de herramientas más cercanas al mundo del desarrollo software (como por ejemplo el uso de Python) que al mundo del Business Intelligence tradicional (puro SQL)

¿Eres un apasionado del dato y quieres participar en este tipo de debates? Aquí te contamos cómo hacerte socio:


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#DebateANBAN: desafíos y alternativas al uso de Excel como herramienta para Data Analysts y Data Scientists

En ANBAN tratamos de fomentar el compartir conocimiento y aprendizajes entre soci@s. Es por ello que hemos iniciado en este nuevo curso un nuevo formato de debates donde los miembros de la comunidad de ANBAN, pueden compartir en un espacio seguro y abierto todo aquello relacionado con este mundo que nos apasiona: el mundo del Big Data.

En esta primera sesión, celebrada el 14 de Septiembre, un grupo de compañeras y compañeros pudimos debatir acerca de un tema de gran relevancia como es el uso de Excel como herramienta para Data Analysts y Data Scientist. Durante la sesión, los diferentes participantes explicaron las alternativas que emplean al tradicional Excel, con las cuales pueden generar productos de datos de una forma efectiva, dando valor a sus clientes en sus respectivas empresas.

El debate estuvo moderado por uno de nuestros socios, Gustavo Martin Morcuende, Data Platform Lead Engineer en Adevinta Spain.

A continuación, los principales takeaways del debate:

Marta Regina Cano Jiménez, Business Intelligence Director en Grupo Caja de Ingenieros:

  • Con el lenguaje de programación R podemos hacer prácticamente cualquier cosa que nos propongamos de forma muy sencilla. Desde extracciones de bases de datos como pueden ser PostgreSQL, hasta presentaciones y gráficos mediante R Shiny

Juan Enrique Martínez Navarro, Ingeniero en Eurocontrol:

  •  Mediante una herramienta muy sencilla pero muy potente como KNIME industrializó el proceso de extracción de datos de fuentes como Alfresco y su procesado para generar resultados en PostgreSQL

Jaime Martínez Verdú, Analista de Datos en ClimateTrade:

  •  Nos presentó el proceso de transformación que llevó a cabo en uno de sus proyectos donde pasaron de usar Access a PostgreSQL
  • Nos introdujo en el mundo del data quality al contarnos cómo implementó validaciones de datos de entrada en Access
  • Actualmente implementa soluciones en AWS y ya no usa Excel si no Metabase con PostgreSQL
  • Con Metabase ha logrado grandes mejoras y ahora puede implementar alertas de forma sencilla para avisar cuando hay algún problema con los datos o los procesos

Rodrigo Tanco Serrano, Global Media Data Analyst en Havas Media Group:

  •  Explicó cómo usando R puede consumir datos procedentes de archivos, hacer las pertinentes transformaciones y con R Shiny generar insights de valor para sus clientes
  • Marta y Rodrigo estuvieron de acuerdo en que R es un lenguaje muy potente y acelera en gran medida a los Data Analysts y Data Scientists a hacer bien su trabajo.

Juan José Fuentes Gomis, Senior Data Engineer en Europcar Mobility Group:

  •  Nos explicó cómo usar Apache Airflow como herramienta de scheduling
  • También nos hizo una breve introducción sobre cómo usa Apache Beam en sus pipelines y cómo almacena los resultados en un Data Lake implementado en AWS S3 y en BigQuery
  •  Aprendimos que podemos usar QlikSense para generar dashboards con insights de gran utilidad.

Gustavo Martín Morcuende, Data Platform Lead Engineer en Adevinta Spain:

  • Explicó a alto nivel las diferentes piezas que componen la Data Platform que él y su equipo han construido en Adevinta Spain
  • Entre otras piezas encontramos fuentes de datos con eventos en Kafka y bases de datos, almacenamiento en un Lakehouse en AWS S3 y un Data Warehouse en AWS Redshift, herramientas de scheduling como Apache Airflow y diferentes clusters implementados en Databricks entre otros muchos componentes

¿Eres un apasionado del dato y quieres participar en este tipo de debates? Clicando el botón verde te contamos cómo hacerte socio.


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Road to Data – Nuevo Socio Empresa

A qué se dedica tu empresa? (cuando y quien la fundó, donde estáis, sectores donde trabajáis…)

Road to Data es una consultora de business intelligence fundada en 2018 por Julián Rioja bajo la premisa de ofrecer soluciones predictivas a problemas que afectan al desarrollo de negocio de sus clientes, partiendo siempre desde la creatividad y la consultoría del ecosistema del dato.

Nuestra misión como compañía es acompañar a nuestros clientes en el proceso de gestión integral del dato, transformándolo desde su estadio inicial hacia un producto o servicio final visual, práctico y analítico, que permita tomar decisiones informadas a partir de su puesta en valor.

Nuestra visión: ayudar a nuestros clientes a explorar el dato del que disponen, identificar problemas y ofrecer soluciones encaminadas a alcanzar sus objetivos de negocio.

Dentro del área del BIG DATA y Analytics, ¿qué estáis haciendo en este momento?

Estamos dotando a nuestros clientes de modelos de explotación de dato eficaces y ofreciéndoles la incorporación en sus cadenas operativas de elementos seleccionados y específicos para optimizaciones y automatizaciones en general, encontrando retornos de valor a corto plazo.

Además, estamos ayudando en procesos de rediseño e implementación sobre entornos cloud de data warehouses corporativos hasta el momento on premise aprovechando las funcionalidades integradas y muy potentes de las soluciones cloud.

¿Cómo véis el presente y futuro de nuestro sector?

El futuro está muy abierto y habrá muchos niveles de aprovechamiento de las inmensas posibilidades tecnológicas, según sector, tipo de organización y punto de partida. Seguramente entramos en la pendiente descendiente o de relativo desencanto general antes de estabilizar las inversiones y proyectos referentes a la explotación del dato.

¿Por qué habéis elegido uniros como empresa colaboradora a ANBAN?

Es fundamental crear un ecosistema rico en el que, más que la visión de clientes, proveedores y otros agentes (académicos, institucionales etc…), prevalezca un interés común de crecimiento y confianza en los métodos y tecnologías de gestión y explotación del dato y su consolidación en una cultura profesional. Para ello, las asociaciones de este tipo cumplen una función fundamental, sobre todo en etapas incipientes de una nueva tecnología o visión de la gestión de la información.

Road to Data x Anban

¿Quieres contactar con Road to Data? Clica aquí para ver sus datos de contacto.


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Delta Digital – Nuevo Socio Empresa

A qué se dedica tu empresa? (cuando y quien la fundó, donde estáis, sectores donde trabajáis…)

Deltadigital surge en el año 2017 con la intención de complementar los servicios de ingeniería y automatización que ya aportaba Iturcemi Ingeniería, con otros relacionados con la digitalización de procesos y el manejo del dato, la industria 4.0 y todos los temas relacionados con I+D+i dentro del mundo de la industria

Pertenecemos al grupo Iturcemi y estamos ubicados en el Parque Empresarial del Principado de Asturias, en Avilés (Asturias).

Los sectores en los que trabajamos son el metalúrgico, papel, food&pharma, plásticos, energía, en general todos aquellos sectores industriales en los que surge la necesidad de explotar el dato o aplicar tecnologías innovadoras

Dentro del área del BIG DATA y Analytics, ¿qué estáis haciendo en este momento?

Ahora mismo estamos cerrando un proyecto en una importante multinacional con una importante planta en Asturias, donde hemos hecho dos plataformas de dato, on premise y en la nube, e integrado sistemas de visión, trazabilidad, y modelado de datos para realizar una serie de casos de uso que sirvan como punto de partida para una ampliación a otras plantas dentro de la misma factoria.

También estamos desarrollando plataforma de datos y modelado de mantenimiento predictivo en las plantas de una multinacional árabe de plásticos ubicada en España.

Este año lanzamos la implantación de plataforma de datos y modelado de activos en una compañía nacional de bebidas y en una papelera francesa

¿Cómo véis el presente y futuro de nuestro sector?

Vemos un crecimiento inevitable en la aplicación de las tecnologías basadas en la explotación del dato en el mundo de la industria. Los beneficios son evidentes en cuanto se lanzan los aplicativos, y la satisfacción del usuario al obtener visibilidad de nuevas informaciones es enorme.

¿Por qué habéis elegido uniros como empresa colaboradora a ANBAN?

Dentro del espíritu innovador de deltadigital, está presente el apoyo a las iniciativas en las que nos sentimos cómodos, tanto por los temas que abordan, como por el interés que tenemos en aumentar nuestro conocimiento en esos temas. ANBAN cumple con lo que buscamos, al facilitar la relación con otras empresas con las que compartimos intereses, y con las que podemos encontrar puntos de colaboración para futuros proyectos.

Delta Digital x Anban

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Merkle – Nuevo Socio Empresa

¿A qué se dedica tu empresa?

Fundada en el año 2005 por Sergio Maldonado, su antiguo nombre fue Divisadero, empresa de servicios de consultoría en estrategia e inteligencia digital que empezó a formar parte del Grupo Merkle en 2017, convirtiéndose en compañía líder en experiencia de clientes, datos y tecnología.

Tenemos unos 360 empleados distribuidos en nuestras oficinas de Madrid, Barcelona y Gijón, certificados en más de 15 soluciones tecnológicas.

A su vez Merkle es parte de Dentsu International, que cuenta con más de 45 mil personas en casi 150 países que atienden a más de 11 mil clientes.

Manuel Blanco es Country Leader de Merkle para España.

Utilizamos los datos y la tecnología para ayudar a las marcas a generar una ventaja competitiva a través de experiencias de cliente únicas y estrategias de People-Based Marketing.

Para ello contamos con todas las capacidades necesarias y acuerdos de partenariado con los principales fabricantes del mercado a nivel global.

Trabajamos con grandes anunciantes, compañías IBEX 35 y organizaciones Fortune 500 a escala nacional e internacional; destacando nuestra presencia en el sector banca y seguros. Más que una consultora, somos un partner estratégico para nuestros clientes, y hemos sido un factor de aceleración en su transformación digital.

Dentro del área del Big Data y Analytics, ¿qué estáis haciendo en este momento?

Dado que damos a nuestros clientes un servicio 360º en el que participan numerosas capacidades y perfiles profesionales, es difícil de resumir el volumen de proyectos en los que estamos trabajando.

¿Cómo véis el presente y futuro de nuestro sector?

Lleno de retos a cual más apasionante y en los que esperamos jugar un importante papel.

¿Por qué habéis elegido uniros como empresa colaboradora a ANBAN?

Porque consideramos que es muy positivo participar en este tipo de iniciativas que buscan sinergias entre profesionales y empresas del mismo sector, y porque estamos muy comprometidos con la difusión de la cultura analítica, objetivo para el cual hemos creado en 2021 la Cátedra Merkle de Ciencia de Datos y Marketing, que es la entidad a través de la cual participamos.

Merkle x Anban

¿Quieres contactar con Merkle? Clica aquí para ver sus datos de contacto.


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Ebroker – Nuevo Socio Empresa

¿A qué se dedica Ebroker?

Ebroker nace en Pravia (Asturias) fruto de la inquietud y visión de un pequeño grupo de corredores de seguros que, a finales de los años 90, promovieron la iniciativa de proveerse de un software de gestión cuya concepción, desarrollo y evolución respondiese exclusivamente a las necesidades e intereses estratégicos del corredor de seguros.

Dentro del área del Big Data y Analytics, ¿qué estáis haciendo en este momento?

Desde Ebroker llevamos a cabo una iniciativa pionera e innovadora en el mercado asegurador español basada en técnicas de Big Data, cuyo objetivo es obtener y agrupar los resultados de distintos trabajos de analítica de datos, procedentes de distintas fuentes y relacionados con la actividad del canal de corredores de seguros, para ponerlos a disposición y en beneficio de la comunidad profesional.

Bajo esta iniciativa, ebroker desarrolla varios estudios trimestrales sobre la variación de precios (“Asegurómetro”) en el canal de corredores de los distintos ramos aseguradores y sobre la variación porcentual de primas netas (IEV – Índice de Evolución de Ventas) de nueva producción en el canal corredores que permiten calibrar con cierta precisión el estado en el que se encuentra el sector.

Además, contamos con acuerdos de colaboración con distintas compañías aseguradoras que confían en nuestros análisis para desarrollar sus modelos de negocio en base a la inteligencia artificial.

¿Cómo véis el presente y futuro de nuestro sector?

Nadie pone en duda el potencial del análisis del dato como actividad creadora de valor y gestión competitiva para la empresa. El análisis de los datos ayuda a descubrir esa parte oculta, algunas veces oscura, de la realidad de las empresas que les impide tomar buenas decisiones y gobernar adecuadamente su día a día.

El futuro de la industria del seguro pasa necesariamente por la gestión del dato, e inexorablemente el futuro del corredor de seguros comparte ese destino.

¿Por qué habéis elegido uniros como empresa colaboradora a ANBAN?

Creemos que ANBAN es un buen entorno para cooperar, aprender y avanzar en nuestro objetivo de reforzar nuestra estrategia de análisis y aprovechamiento del dato en el sector asegurador español.

Ebroker x Anban

¿Quieres contactar con Ebroker? Clica aquí para ver sus datos de contacto.


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Saturdays.AI 4a Edición – Machine Learning

Vuelven los sábados de inteligencia artificial a Alicante promovidos por la Asociación Nacional de Big Data y Analytics, SaturdaysAI y la Universidad de Alicante.

Esta cuarta edición de AI Saturdays Alicante nace con el mismo objetivo que la primera, queremos seguir llevando la inteligencia artificial a todos los rincones. Para conseguirlo, contamos con el inestimable apoyo de Universidad de Alicante, Instituto Universitario de Investigación Informática como co -organizadores, y AlicanTEC, Colegio de Economistas, Asociación de Periodistas de la Provincia de Alicante, Fempa, Parque Científico de Alicante entre otros.

Dado el éxito de la primera edición, en la que mucha gente no logró entrar por la limitación de plazas, ha sido casi obligatorio repetir año tras año. Así que comenzaremos el día 25 de Febrero de 2023, y las 12 sesiones se llevarán a cabo en la Universidad de Alicante los sábados de 10:00 a 14:00 horas.

Como sabéis, AI Saturdays forma parte de un movimiento a nivel internacional que se desarrolla en distintas ciudades del mundo, y que ANBAN ha promovido en Alicante y en Valencia durante los últimos 4 años. El 2023 comienza fuerte con esta cuarta edición alicantina, sin ánimo de lucro y con contenidos renovados en la parte de aprendizaje no supervisado así como una introducción a redes neuronales. 

A nivel de profesorado contaremos con las mismas colaboraciones de la pasada edición y algunos expertos más en el campo de la IA que se han unido. La culminación de dicha formación será, como siempre, el DEMODAY, donde se presentarán los proyectos reales de inteligencia artificial con impacto social en los que estaremos trabajando durante la formación. 

Si te quieres apuntar, tenemos un 30% de descuento para socios ANBAN escribiendo a info@asociacionbigdata.com

También tenemos 3 becas disponibles, 100% financiadas por ANBAN, para personas que cumplan ciertos requisitos. De este modo, todos aquellos que quieran disfrutar de una de ellas deberán enviar un email con una carta de motivación que contenga lo siguiente:

  • Por qué quiere participar en Saturdays AI Alicante
  • Por qué cree que merece o necesita esta beca
  • Cualquier otro dato que tenga relación con las becas y que pueda ser de nuestro interés

Email al que solicitar beca: aisaturdays@asociacionbigdata.com ; info@asociacionbigdata.com