Workshop Open Data X social. Iniciativa Barcelona Open Data Marzo 2020
Proyecto Citizenlab de Piperlab por Alejandro Llorente
Crónica + todos materiales del evento: http://iniciativabarcelonaopendata.cat/es/2020/03/cronica-26-03-workshop-sobre-open-data-y-proyectos-sociales/
3. Somos un equipo de expertos en entender los
retos que afrontan personas y negocios en esta
nueva era de la información, la era del Data.
Ofrecemos un nuevo sentido y una nueva mirada
con la voluntad de ver aquello que otros no ven,
para encontrar caminos que no ha encontrado
nadie.
Gracias a nuestras soluciones de Business Data
Science ofrecemos nuevas alternativas para la
toma de decisiones eficiente, solucionando retos
de forma diferente y haciendo del futuro algo
cierto.
¿Quiénes somos?
Porque creemos que dar un nuevo sentido
comprensible al mundo es posible.
Creemos en un Business Data Science.
Differently
5. DATOS
EXTERNOS
DATOS
INTERNOS
Transaccionales
Usuarios & CRM
Navegación online
Ventas
Productos
Llamadas de teléfono
Emails
Encuestas
ERP
Transferencias
Informes públicos
Eventos
Redes Sociales
Calendario
Banco Mundial
INE
BOE Meteo
Socio-Económicos
Desarrollo
Geográficos
Contaminación
¿Cómo lo hacemos?
7. De esa primera idea, un proyecto real
Predicción de
picos de
contaminación
para el aviso
temprano de
activación de
protocolos de
reducción de la
movilidad
8. Previsión de demanda
y Planificación de
recursos
El verdadero valor: unir los datos internos y externos
Desarrollamos un modelo predictivo de demanda
con el objetivo de anticiparse a la contratación de
furgonetas, mozos de almacén y operadores de
call center.
El nivel medio de acierto está en el 95%.
Esto sería imposible sin utilizar Open Data:
• Población por zonas.
• Festivos nacionales, autonómicos o locales.
• Contabilización del nivel de población por
zona que no trabaja en un día concreto.
• Eventos especiales, como Black Friday o
vuelta al cole.
• Meteorología histórica: precipitaciones,
radiación, horas de sol,…
9. Un gran impulso al Open Data: CitizenLab
Entorno de experimentación
y elaboración de un modelo
predictivo integral de
comportamiento ciudadano
10. Un gran impulso al Open Data: CitizenLab
Patrones de comportamiento
Basado en fuentes de datos abiertas y
anonimizadas para mejorar los servicios
públicos.
Metodología Big Data e IA
Para predecir el comportamiento ciudadano.
Cuatro sectores de aplicación
Automoción y movilidad, sanitario,
infraestructuras y turismo.
En la Comunidad de Madrid
Con la intención de extenderse a otras zonas
geográficas.
11. Un gran impulso al Open Data: CitizenLab
01
INGESTA DE
DATOS DE
FUENTES
ABIERTAS
Las fuentes de datos abiertas
proceden de Administraciones
Públicas como Ayuntamientos,
el INE, lla Comunidad de
Madrid o la iniciativa Aporta de
la Administración General del
Estado.
02
CREACIÓN DE ALGORITMOS
Utilizando técnicas de BigData e IA analizamos el
comportamiento ciudadano con dos modelos:
1. Un modelo analítico de la situación actual.
2. Un modelo predictivo: “entrenando” los
algoritmos modelamos las posibles situaciones
futuras en cada uno de los sectores.
03
CREAMOS UNA
PLATAFORMA CON
SOLUCIONES
A la que tienen acceso tanto Administraciones,
empresas y los propios ciudadanos.
12. CitizenLab :: Movilidad
SIMULACIÓN DEL EFECTO DE LA
APLICACIÓN DE NUEVAS MEDIDAS
RESPECTO A LA MOVILIDAD
ANÁLISIS Y DETECCIÓN DE LA
UBICACIÓN ÓPTIMA DE ALMACENES
URBANOS
UBICACIÓN ÓPTIMA DE
ELECTROLINERAS PARA SATISFACER
LA DEMANDA FUTURA DEL COCHE
ELÉCTRICO
13. CitizenLab :: Salud y Sanidad
CATEGORIZACIÓN AUTOMÁTICA DE
SÍNTOMAS A PARTIR DE TEXTO LIBRE
DE INFORMES DE ATENCIÓN
PRIMARIA Y URGENCIAS
ANÁLISIS DE REGISTROS DE TIEMPO
POR PACIENTE Y MOTIVOS EN
CONSULTAS DE ATENCIÓN PRIMARIA
MONITORIZACIÓN DE LISTAS DE
ESPERA Y PREVISIÓN DE ACTOS
MÉDICOS FRENTE A LA CAPCIDAD DE
SERVICIOS DE ATENCIÓN
SECUNDARIA
14. Un gran impulso al Open Data: CitizenLab
13
EL PROYECTO SERÁ DESARROLLADO POR CUATRO EMPRESAS:
CON LA INVESTIGACIÓN: CON LA FINANCIACIÓN:
15. “Sin datos, tan sólo eres otra
persona con una opinión”
W. Edwards Deming