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Smart City Bilbao: los datos al servicio de la ciudad

En el workshop que organizamos el pasado 27 de Octubre, también participó CIMUBISA, entidad municipal del Ayuntamiento de Bilbao. Básicamente, nos habló sobre la formulación estratégica de ciudad que tenía Bilbao, y cómo el Big Data impactaba sobre ella.

CIMUBISA expuso la formulación estratégica de ciudad que tiene Bilbao. Una estrategia que gira en torno a 5 ejes de actuación:

  1. Administración 4.0
  2. Tecnologías en el espacio urbano
  3. Ciudadanía digital y calidad de vida
  4. Desarrollo económico inteligente
  5. Gobernanza

Y en esta estrategia, el dato, la información, resultan clave para ayudar a decidir. No podemos construir una administración inteligente sin una información de calidad para tomar decisiones que beneficien a la sociedad en su conjunto. Prueba de ello es la representación esquemática que se muestra a continuación, en la que la estrategia política, se artícula en torno a diferentes fuentes de información, que la estrategia “Smart City Bilbao” procesa y pone en valor. Fuentes como la escucha directa en la calle, lo que los medios de comunicación señalan sobre la ciudad, lo que se obtiene del fomento de la participación, investigaciones cuantitativas y cualitativas, escucha institucional interna, redes sociales, etc.

La información para decidir, estrategia de Smart Bilbao (Fuente: http://www.slideshare.net/deusto/smart-bilbao-los-datos-al-servicio-de-la-ciudad-big-data-open-data-etc)
La información para decidir, estrategia de Smart Bilbao (Fuente: http://www.slideshare.net/deusto/smart-bilbao-los-datos-al-servicio-de-la-ciudad-big-data-open-data-etc)

¿Y con todos estos datos recogidos que se hace en Bilbao? Un análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo. Es decir, técnicas de data mining para extraer más información aún de los datos ya capturados.  Un carácter descriptivo para saber lo que pasa en Bilbao; un carácter predictivo para simular lo que pudiera pasar en Bilbao cuando se den unos valores en una serie de variables; y un carácter prescriptivo para recomendar a Bilbao en qué parámetros se ha de incidir para mejorar la gestión y la administración en aras de maximizar el bienestar del ciudadano.

En última instancia, esos datos capturados y tratados con carácter descriptivo, predictivo y prescriptivo, es visualizado. ¿De qué manera? Gráficos, tablas, dashboards, mapas de calor, etc., en áreas como la movilidad y el tráfico, la seguridad y emergencias, la gestión de residuos, eficiencia energética, etc.

Mapas para la visualización de datos de la ciudad de Bilbao (Fuente: http://www.slideshare.net/deusto/smart-bilbao-los-datos-al-servicio-de-la-ciudad-big-data-open-data-etc)
Mapas para la visualización de datos de la ciudad de Bilbao (Fuente: http://www.slideshare.net/deusto/smart-bilbao-los-datos-al-servicio-de-la-ciudad-big-data-open-data-etc)

Por último, nos hablaron del proyecto Big Bilbao, un nuevo concurso que aspira a posicionar a Bilbao en el mapa en esto del Big Data. Un proyecto transformador de inteligencia de ciudad. El principal objetivo de este proyecto es crear una plataforma que permita explotar datos de distintas fuentes, estructurados y no estructurados, que permitan mejorar la eficiencia de la gestión de la ciudad. Es decir, una smart city con funcionalidades avanzadas y de altas prestaciones.

Con todo esto que hemos explicado, no nos debe extrañar lo que ya citamos en el artículo sobre ciudades inteligentes; Bilbao, fue la primera certificada UNE como Ciudad Inteligente o Smart City.

Os dejamos la presentación para terminar este post, por si quisieráis extender los detalles sobre lo descrito anteriormente.

Webinar 3 de Noviembre: “Aplicación Big Data a Finanzas, Marketing y Sanidad”

La sociedad se ha tecnificado, y cada vez estamos más interconectados. A eso unámosle que el coste computacional es cada vez menor, y cada vez se están digitalizando más procesos y actividades de nuestro día a día. Esto, claro está, representa una oportunidad para las organizaciones, empresas y personas que quieran tratar y analizar los datos en tiempo real (Real-Time Analytics). Se puede  obtener así valor para la toma de decisiones o para sus clientes: ayudar a las empresas a vender más (detectando patrones de compra, por ejemplo), a optimizar costes (detectando cuellos de botella o introduciendo mecanismos de prevención), a encontrar más clientes (por patrones de comportamiento), a detectar puntos de mejora en procesos (por regularidades empíricas de mal funcionamiento) y un largo etcétera.

Tres sectores que se están aprovechando enormemente de las posibilidades que el Big Data trae son el financiero, el área de marketing y el sector sanitario. Se trata de sectores con sus diferentes particularidades (regulación, servicio público, etc.), pero donde los datos son generados a gran velocidad, en grandes volúmenes, con una gran variedad, donde la veracidad es crítico y donde queremos generar valor. Las 5 “V”s del Big Data al servicio de la mejora de organizaciones de dichos sectores.

Las 5

Las 5 “V”s del Big Data: Volumen, Velocidad, Valor, Veracidad y Variedad (Fuente: https://www.emaze.com/@AOTTTQLO/Big-data-Analytics-for-Security-Intelligence)

El próximo 3 de Noviembre a las 18:30, el Director del Programa de Big Data y Business Intelligence, Alex Rayón, entrevistará a través de un webinar a tres expertos profesionales en cada uno de los tres sectores citados: Pedro Gómez (profesional del ámbito financiero), Joseba Díaz (profesional con experiencia en proyectos sanitarios y profesional Big Data en HP) y Jon Goikoetxea (Director de Comunicación y Marketing del Grupo Noticias y el diario Deia y alumno de la primera edición del Programa Big Data y Business Intelligence).

Inscríbete, y en pocos días recibirás instrucciones para unirte al Webinar. El enlace para la inscripción lo podéis encontrar aquí. Y si conoces a alguien que pueda interesarle esta información, reenvíasela 😉

Agradecemos, como siempre, el apoyo a nuestros patrocinadores HP, SAS y Entelgy.

Eligiendo una herramienta de Analítica: SAS, R o Python

(Artículo escrito por Pedro Gómez Tejerina, profesional del sector financiero, y profesor de nuestro Programa de Big Data y Business Intelligence)

Probablemente si estás leyendo este blog tengas un problema analítico que quieras resolver con datos. Es posible también que tengas unos conocimientos de estadística que quieras poner en práctica, así que es hora de elegir una herramienta analítica. Así que vamos a intentar orientaros en la elección, aunque las tres herramientas de analítica nos van a permitir hacer en general los mismos análisis:

  1. Conocimientos previos de programación. Si sabes programar y vienes de un entorno web, probablemente Python sea el más fácil de aprender. Es un lenguaje más generalista que los otros dos y solamente tendrás que aprender el uso de las librerías para hacer análisis de datos (Pandas, Numpy, Scipy, etc.). Si no es el caso y lo tuyo no es programar, SAS es más fácil de aprender que R, que es el lenguaje más diferente de los tres, dado su origen académico-estadístico.
  2. Herramientas User Friendly y GUI: Tanto SAS (SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner, SAS Visual Analytics) como R (Rattle, RStudio, Rcommander) tienen buenas interfaces visuales que pueden resolver problemas analíticos sin tener la necesidad de programar. Python dispone de menos (Orange), aunque dispone de una buena herramienta de enseñanza: los notebooks.
  3. Coste de las herramientas. SAS es un software comercial y bastante caro. Además el uso de cada una de sus capacidades se vende por paquetes, así que el coste total como herramienta analítica es muy caro. La parte buena es que tienes un soporte. Por el contrario, tanto R como Python son gratuitos, si bien es cierto que empresas como Revolution Analytics ofrecen soporte, formación y su propia distribución de R con un coste bastante inferior a SAS. Normalmente sólo las grandes empresas (bancos, compañías telefónicas, cadenas de alimentación, INE, etc.) disponen de SAS debido a su coste.
  4. Estabilidad de la herramienta. Al ser un software comercial, en SAS no hay problemas de compatibilidad de versiones. R al tener un origen académico ofrece distintas librerías para hacer un mismo trabajo y no todas funcionan en versiones anteriores de R. Para evitar estos problemas en una gran empresa recomendaría utilizar alguna distribución comercial de Revolution Analytics por ejemplo.
  5. Volumen de datos. Las única diferencia es que SAS almacena los datos en tu ordenador en vez de en memoria (R), si bien es cierto que las 3 tienen conexiones con Hadoop y las herramientas de Big Data.
  6. Capacidad de innovación. Si necesitas utilizar las últimas técnicas estadísticas o de Machine Learning SAS no es tu amigo. Es un software comercial que para garantizar la estabilidad de uso entre versiones retrasa la incorporación de nuevas técnicas. Aquí el líder es R seguido de Python.

Conclusión: no es fácil quedarse con una herramienta de analítica y las personas que trabajamos en grandes compañías estamos habituados a trabajar con varias. SAS ofrece soluciones integradoras a un coste elevado. R tiene muchas capacidades de innovación debido a su origen y Python tiene la ventaja de ser un lenguaje de programación generalista que además puede servir para hacer Data Mining o Machine Learning. La elección dependerá de lo que estés dispuesto a pagar y tus necesidades específicas. Yo tengo la suerte o desgracia de trabajar en una gran empresa, así que dispongo de las 3.

Tendencias en lo que a demanda de perfiles con conocimiento de R, SAS y Python se refiere (Fuente: http://www.statsblogs.com/2013/12/06/sas-is-abandoned-by-the-market-for-advanced-analytics/)
Tendencias en lo que a demanda de perfiles con conocimiento de R, SAS y Python se refiere (Fuente: http://www.statsblogs.com/2013/12/06/sas-is-abandoned-by-the-market-for-advanced-analytics/)

Más información en:

  • http://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/03/sas-vs-vs-python-tool-learn/
  • http://blog.datacamp.com/r-or-python-for-data-analysis/

Workshop “Aplicación del Big Data en sectores económicos estratégicos”

El Big Data está empezando a entrar en los procesos de negocio de las organizaciones de manera transversal. Su uso se está “democratizando”, de manera que cada vez más entra en un discurso de “usuario” en lugar de ser un tema que se trate únicamente en ámbitos más técnicos y tecnológicos.

Hasta la fecha, el uso del Big Data se limitaba a necesidades concretas: evitar la fuga de clientes, mejorar la eficiencia de las acciones del marketing, promover el mantenimiento preventivo en lugar del correctivo, etc. Estas aplicaciones, eran impulsadas mayoritariamente por los equipos técnicos y tecnológicos de las compañías.

Sin embargo, en los últimos tiempos, se están creando nuevas herramientas analíticas diseñadas para las necesidades de las unidades de negocio, con sencillas, útiles e intuitivas interfaces gráficas. De este modo, el usuario de negocio impulsa la adopción de soluciones Big Data como soporte a la toma de decisiones de negocio. Prueba de ello son aplicaciones como Gephi, Tableau, CartoDB o RStudio, que han simplificado mucho el trabajo, haciendo que las habilidades técnicas no sean un limitante para adentrarse en el mundo del Big Data.

Mapa de calor en CartoDB (Fuente: camo.githubusercontent.com)
Mapa de calor en CartoDB (Fuente: camo.githubusercontent.com)

La llegada de Big Data al usuario de negocio representa una oportunidad de ampliar el número de usuarios y extender el ámbito de actuación. Se prevé así que cada vez entren más proveedores, tanto de soluciones tecnológicas como de agregadores de datos. Todo esto, sin olvidar la importancia del cumplimiento de las políticas de gobierno de TI, la protección de la información y de los datos, así como los riesgos de seguridad.

Por todo ello, hemos organizado el próximo 27 de Octubre de 2015, de 15:30 a 18:00, en nuestra Sala Garate de la Universidad de Deusto, un workshop titulado “Aplicación del Big Data en sectores económicos estratégicos. En este evento podrá conocer varias soluciones de diferentes sectores en los que este movimiento de aplicación del Big Data para usuarios de negocio está ocurriendo. La concesión de préstamos en el sector financiero, la puesta en valor de piezas culturales, sistemas para evitar el fraude, el aumento de la seguridad ciudadana o la mejora del sistema de ventas en aeropuertos representan ejemplos donde poder observar lo descrito anteriormente. Con esto, veremos cuál es el ritmo de adopción de Big Data en las organizaciones, y cuáles son los mecanismos de implantación de las soluciones con carácter transversal en las organizaciones.

Contaremos con empresas de reconocido prestigio en la materia como nuestros patrocinadores SAS, HP y Entelgy, así como nuestros colaboradores de Management Solutions, CIMUBISA, RIAM-GNOSS y NEO4J.

Puedes inscribirte a través de este formulario. Te esperamos para aprender cómo el Big Data está entrando en los sectores económicos estratégicos.

WorkshopBigData27.10

Sigue nuestras novedades en el análisis y puesta en valor del dato en: Blog Deusto BigDataWeb Programa Big Data.