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Webinar sobre Tecnología en el nuevo escenario 2020

Hoy lunes 27 de Abril hemos celebrado un webinar organizado por ANBAN y el Círculo de Directivos de Alicante.

El presentador, Juan José García Milla, Presidente de ANBAN y Head Data & Analytics en Jeff, ha realizado una introducción y ha presentado a los dos ponentes, Antonio Sánchez, Citylead de ANBAN y Responsable de innovación y tecnología en HidraQua, y Fernando Pérez Blasco, Senior Business & Digital Controller y miembro del Círculo de Directivos de Alicante.

Fernando Pérez Blasco ha dado el punto de vista más empresarial, recordando que entramos en una época donde conceptos como el ROI, la negociación con proveedores y entidades, la toma de decisiones desde la calma y las nuevas formas de trabajar van ser decisivos.

Por su parte, Antonio Sánchez Zaplana ha abordado el asunto desde el punto de vista más tecnológico, recordando que las herramientas tecnológicas no son una varita mágica. Los resultados van a depender de las habilidades en su uso, de las personas, del uso de datos para la toma de decisiones y de abordar la situación desde la calma.

Nos quedamos con las siguientes frases de cada uno de nuestros ponentes que nos han encantado:

Antonio Sánchez Zaplana

Esta semana hay 2600 millones de personas en reclusión. Hay quien ve la desventaja y hay quien ve la oportunidad.

Tampoco sirve de nada ser un diógenes de datos que luego no se pueden explotar. Más vale ciertos datos fiables, sencillos y sobre los que podamos tomar decisiones en tiempo y forma.

Hablando claro, lo que vamos a intentar muchos va a ser sobrevivir e intentar levantar la persiana mañana. Tendremos que hacerlo con datos, tomando decisiones con la mayor información posible y sin precipitarse. Está claro que hay una ansiedad por la situación  pero hay que tomar decisiones sin peligro.

Hemos pasado de el 4.8% de personas teletrabajando a un 70-80%. Hay sectores tecnológicos que han trabajado así siempre, y habrá que fijarse en cómo lo hacen ellos.

La propia sociedad tendrá que cambiar, es un tema de habilidades tecnológicas y de regulación laboral. En determinados sectores en los que hasta día de hoy los intentos han sido imposibles, como las administraciones públicas, ya no es imposible y debemos poner todos de nuestra parte para conseguirlo.

Fernando Pérez Blasco

Juan José, Presidente de ANBAN, dijo “Small data antes que Big Data” y Fernando Pérez añade que “Si una compañía no tiene datos transversales conectados, veracidad y coherencia en los datos, es muy difícil liberar tiempos e identificar oportunidades”

Estamos en un ecosistema muy valioso. A parte de grandes y medianas empresas, hay un montón de pequeñas empresas y freelance que nos pueden ayudar a nivel tecnológico. Hay personas y tecnología para ello.

Debemos darle importancia al papel de marketing en la empresa. Sea nuestro producto físico o no, nuestro cliente ahora mismo es digital.

La herramienta no garantiza el resultado, es el negocio quien debe dirigir la herramienta. Abogo por un puesto en las empresas, CBDO (Chief Digital&Business Officer). Una persona con función directiva puente, el business translator. Estrategia y ejecución con digital.


Y como cierre del Webinar, tenemos dos frases muy potentes que queremos dejaros para concluir.

Estamos en una oportunidad impresionante y no podemos perder innovar en los procesos de las empresas, aplicar la tecnología con conocimiento y es el momento del talento y de los líderes en las empresas.

Antonio Sánchez Zaplana

Crisis en caracteres chinos significa a la vez peligro y oportunidad. Tenemos un ecosistema de empresas y profesionales que nos hará salir reforzados. Estoy seguro.

Fernando Pérez Blasco
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I Congreso Online de ANBAN

Inteligencia Artificial y Big Data contra el Covid-19

El jueves 9 de Abril de 2020 celebramos nuestro I Congreso Online en plena pandemia del Coronavirus. Como sabéis, la principal misión de la Asociación Nacional de Big Data y Analytics es profesionalizar el sector del Dato, acercar a todas las disciplinas la Inteligencia Artificial y servir de nexo de unión entre las Universidades o Escuelas de negocio, las empresas y los profesionales.

Es por ello, que decidimos poner en marcha este proyecto, en un momento en que tanto las empresas como la sociedad están ávidas de información. Así que pensamos que lo mejor que podemos hacer es volver a aunar a esas universidades, a esos profesionales y a esas empresas privadas en un único lugar para saber qué se está haciendo desde nuestras disciplinas en la lucha contra el Coronavirus. 

Con esta misión, nos decidimos a contactar con aquellos que estaban desarrollando proyectos desde bien comenzada la crisis sanitaria, con el objetivo de que quisieran participar con nosotros y presentar estas soluciones. Y la verdad es que recibimos muy buena respuesta de nueve ponentes de alto nivel en el ámbito de la inteligencia artificial.

Inteligencia Artificial y Bigdata contra el COVID19


La respuesta del público también ha sido muy positiva, logrando que 1100 personas de hasta 35 países diferentes de todo el mundo se hayan conectado durante una mañana interesados por la IA, el machine learning, el Big Data y cómo aportar soluciones al Covid-19. En las encuestas que lanzamos en los días siguientes, los asistentes valoraron el Congreso muy positivamente con una puntuación por encima de 9 sobre 10, lo que unido a los mensajes de agradecimiento nos enorgullece enormemente y nos llena de satisfacción. 

Además, hemos podido saber casi el 100% de los que respondieron volvería a apuntarse a un Congreso en su versión online debido a las facilidades que esto permite, no solo por el estado de alarma que nos obliga a ello sino por la comodidad de poder conectarse desde casa. Lo cual nos anima a continuar por este camino en el futuro y pensar en un Segundo Congreso Online de ANBAN.

Hemos grabado las charlas para que podáis verlas directamente de nuestro Youtube en la siguiente lista de reproducción: 

O uno a uno cada vídeo de cada una de las ponencias:

Héctor García (CARTO) Geolocalización y análisis de datos del coronavirus

Aurelia Bustos (MedBravo) Open Coronavirus: Digital Solution for monitoring, diagnosing and containing SARS-COV-2 infection

Ana Jiménez Pastor (QUIBIM) Deep learning para la ayuda radiológica en el diagnóstico de pacientes con COVID-19

Andrés Pedreño (1millionbot) Carina Bot: chatbot de información del coronavirus

Sergio Alonso Muñoz (Universidad Politécnica de Cataluña) Empiric model for short-time prediction of COVID-19 spreading

César Pérez (Inverence) Análisis del Covid-19. Evolución dinámica de la tasa de contagio y su letalidad

Jorge González Núñez (Geotab) El impacto del COVID 19 en flotas comerciales

Victoriano Izquierdo Ramírez (Graphext) Recopilación de Iniciativas de Datos y Tecnología

Nuria Oliver Tackling the Covid-19 pandemic with data

Además, os dejamos aquí algunos links de interés que se han ido recopilando en las distintas charlas y con vuestra colaboración por redes sociales:

http://flightroutes.geographica.gs/

https://carto.com/blog/spatial-ai-insights-from-geosocial-data/

Biomarkers Liver fat and iron concentration
Chatbot-Coronavirus

https://www.notion.so/6ee43bb33fae42d09c4f77c145001d51?v=71333b963f324f4588c9e3d44f5e8008

https://coronavirus.app/map

https://covid19impactsurvey.org/

Como siempre, si alguno de vosotros tiene algún link más que se haya comentado y que no esté aquí, no dudéis en escribirnos a info@asociacionbigdata.com y lo incluiremos encantados. 🙂

Este problema mundial lo debemos resolver entre todos, eso no cabe duda. Estamos convencidos de que el uso de las herramientas que están a nuestra disposición va a ser la clave para que poco a poco podamos salir de esta crisis sanitaria, económica y social, y que le pongamos un fin definitivo. 

Agradecemos a todos vuestro apoyo, lo que nos da fuerzas para seguir con este proyecto sin ánimo de lucro y seguir tratando de aportar cosas a la sociedad y a nuestra profesión. 

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Mistral, tercer Socio Empresa de ANBAN

Os presentamos a nuestro nuevo Socio Empresa, siendo ya el tercero que se apunta a esta aventura por el conocimiento y la profesionalizan del sector del Dato y la analítica de negocio. Conoce mejor a Mistral en la siguiente entrevista.

¿Qué es Mistral?

Mistral es una consultora TIC especializada en la analítica de datos, concretamente en las áreas de Business Intelligence, Data Science y Big Data. Fue fundada en 2013 por Francisco Blanes, tras trabajar dos años en Alemania como analista de BI y regresar a Valencia.

Durante los primeros años la empresa estuvo más enfocada al mercado internacional y fue a partir de 2018 cuando empezó a mirar al mercado nacional. Actualmente cuenta con 27 personas. Su oficina central está en Valencia, contando con delegaciones comerciales en Alicante y Madrid, abiertas ambas en 2020.

Mistral cuenta con clientes de todos los tamaños y en múltiples sectores. Hemos desarrollado proyectos para grandes multinacionales como Siemens o Vaillant, así como también para micro empresas, como una empresa de transportes de Valencia. Trabajamos o hemos trabajado con empresas de Alemania, Holanda, Francia, Bélgica y, en España, en Valencia, Alicante y Madrid.

Actualmente contamos con clientes en áreas muy diversas, como cruceros, servicios de RRHH, servicios de transporte y movilidad, industria agroalimentaria, trading de minerales, realidad virtual, servicios de mantenimiento de centrales nucleares o alquiler de coches.

¿Como definirías una estrategia que implemente tecnologías relacionadas con el Big Data, AI o Machine Learning?

En Mistral afrontamos este tipo de proyectos siguiendo una metodología de trabajo que incluye unas etapas muy bien definidas, cada una de las cuáles sirve a un propósito concreto y es el punto de partida para la siguiente. Éstas son las etapas y la misión de cada una de ellas:

  • Business Question: Ningún proyecto de Big Data o AI/ML debería empezarse hasta no tener claro qué problema de negocio quiere resolverse. No se trata de “tengo estos datos, voy a ver qué puedo hacer con ellos”, sino “tengo este problema, voy a ver cómo puedo solucionarlo con los datos de que dispongo”.
  • Know de Business: Los datos por sí mismos aportan mucho valor, pero es muy importante hablar con las personas de la empresa, de distintos departamentos, para así conocer qué otros datos interesantes puede haber, qué problemas reales son los que tienen los usuarios, expectativas, cómo es la lógica de negocio de la empresa, etc. Todo esto tiene mucho impacto en cómo debe afrontarse el proyecto.
  • Data Collection and Exploration: Antes de empezar con el desarrollo, es fundamental conocer la calidad de los datos con los que se va a trabajar. Unos datos en poca cantidad o con mala calidad pueden hacer inútil el mejor de los desarrollos técnicos; aquí es donde se decide si es o no viable continuar con el proyecto.
  • Si hablamos de proyectos de AI/ML, ahora vendría el apartado Mathematical Model: Al contrario de lo que se piensa, esta parte a menudo no es la más complicada. No digo que sea sencilla, pero es una parte más del trabajo, no la única ni necesariamente la más grande. La elección del modelo forma parte de un ciclo iterativo formado también por los puntos Implementation y ROI Evaluation. Es muy importante destacar el carácter iterativo de estas tres etapas. En Mistral pensamos que es fundamental aportar valor al negocio lo antes posible, aún cuando el algoritmo elegido sea mejorable. En un proyecto de AI/ML, lo primero que hacemos es construir el sistema y poner un algoritmo sencillo que aporte valor lo antes posible. De esta manera puede testearse el sistema más pronto, corregir errores, comprobar los primeros ratios arrojados por el algoritmo y el cliente puede empezar a usarlo en su negocio, comenzando el ROI. El proceso iterativo se repite, sustituyendo el algoritmo actual por otro mejor que aporte mayor valor, en el menor tiempo posible. Así hasta que se alcanza un punto de equilibrio óptimo entre el valor que aporta el algoritmo y el esfuerzo, en términos de tiempo y dinero, que supondría el desarrollo de un algoritmo aún mejor. De nada sirve un proyecto cuyo coste es mayor que el ROI que genera.

En nuestra web https://www.mistralbs.com/data-science/ puede verse un gráfico de este modelo.

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

Hemos decidido unirnos a ANBAN principalmente por un motivo: compartir conocimiento.

Los proyectos que hacen uso de este tipo de tecnologías son complejos y aún es un mundo en constante exploración, donde hay muchas cosas por descubrir. Pensamos que es muy importante que las empresas, asociaciones y entidades que trabajamos en esta área colaboremos entre nosotros, compartamos conocimientos, experiencias, éxitos y fracasos, pues esto nos beneficiará tanto a nosotros como a nuestros clientes.