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Actualidad

3 May 2018
Participación Innova Big Data to Action 2018
Innova-TSN

El pasado 14 de marzo se celebró en el Palacio de la Prensa de Madrid la 3ª Edición del evento Big Data to Action. Evento organizado por Madrid School of Marketing (MSMK) y punto de encuentro para más de 600 expertos en Big Data.

Innova-tsn ha participado como Patrocinador Principal teniendo un papel importante en su desarrollo.

Durante el día, los ponentes desgranaron la actualidad y el futuro del sector. Los datos, la inteligencia de negocios, el Internet de las Cosas, la Inteligencia Artificial o el Blockchain fueron absolutos protagonistas de la agenda. Las ponencias mostraron a los asistentes cómo obtener de ellos el mayor valor para el negocio.

Talento, adaptación, democratización

A lo largo de las diferentes presentaciones, los asistentes pudieron comprobar cómo el talento es una de las palancas clave que tienen las empresas para extraer el máximo valor a los datos.

Por otro lado, hay que destacar que el valor de la tecnología reside en que esté hecha por y para las personas. Entonces nos preguntamos, ¿de dónde provienen los datos de mayor valor? Probablemente de ellas. Y, por tanto, nos cuestionamos por qué valen tanto esos datos.

La respuesta nos lleva de nuevo al principio; porque ayudan a las empresas a conocer mejor a su cliente y a aplicar y descubrir patrones de comportamiento que mejoren su experiencia de cliente.

Otros de los aspectos que tuvieron mayor impacto durante la jornada fueron la democratización de la innovación a través de herramientas como Open Source; el uso del Big Data y Analytics en departamentos de RRHH y el auge del Blockchain (que ha llegado para quedarse).

Innova-tsn y Big Data: dos palabras y una sola idea

Innova-tsn participó en esta última edición del Big Data to Action con la ponencia de Romy Rodríguez, Gerente de Proyectos Analíticos en Innova-tsn. “¿Qué interesa a mis clientes? ¿Qué opinan de mi servicio? Text mining en acción” donde mostró a los asistentes cómo es necesario manejar, tratar y filtrar los textos, el dato en este caso, para cualificarlo y encontrar el valor clave que necesitan las organizaciones.

“A partir de ahí”, señaló Romy Rodríguez, “diseñamos soluciones basadas en algoritmos de machine learning, utilizando una visión tecnología 360. Como ejemplo mostró como se define Big Data, a partir de los comentarios publicados en Twitter entre enero de 2010 y febrero de 2018.  ,.

Romy Rodríguez señaló que es importante conocer el contexto en el que el mercado está hablando de Big Data. “Cuando analizamos las palabras descubrimos los temas que están interesando a las personas; datos conectados, tecnología, entre otros”. En particular, se mostró que en el inicio del periodo analizado, el concepto big data estaba muy relacionado a las herramientas, mientras que a día de hoy se habla de aplicaciones.

En este punto de su presentación, la Gerente de Proyectos Analíticos en Innova-tsn explicó la utilidad de “realizar un análisis de sentimiento de los datos que llegan a nuestra organización desde distintos lugares. Y hay que ir un paso más allá. Entrenar a las máquinas para que sepan cómo los seres humanos reutilizamos el lenguaje para expresarnos cuando estamos enfadados, o cuando manifestamos nuestra opinión a  favor o en contra de algo. Necesitamos términos que nos ayuden a determinar qué valoraciones son positivas y van asociados a comentarios positivos o al contrario”.

Rodríguez comentó cómo a lo largo de 2017, “la mayor parte de los comentarios sobre Big Data eran positivos, y los usuarios valoraban el conocimiento, la tecnología o el aprendizaje. Aquellas opiniones que no eran tan favorables tenían que ver con aspectos como su coste o la posible dificultad de su implantación. Todo esto es posible porque a todos los términos relacionados con Big Data, les hemos añadido un contexto, con técnicas de text mining”.

Contexto, personas, ruido

Romy Rodríguez compartió con  los asistentes dos casos de éxito de clientes de Innova-tsn: una gran empresa de call center y otra de seguridad. En estos proyectos se analizaron las llamadas recibidas y se rastrearon las redes sociales para identificar posibles problemas y generar alertas en función de la forma de hablar y de los comentarios de los usuarios.

Para finalizar, Romy destacó que disponemos de muchas soluciones ideales para los negocios. Analizamos los datos y aportamos contexto junto con el conocimiento del negocio. Pero todavía debemos seguir trabajando para enseñar a las máquinas nuestra forma de hablar, los matices, las ironías y los términos que utilizamos, para así ser capaces de separar el ruido de lo importante y dar un mejor servicio.

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