Un equipo de 12 jóvenes ha trabajado durante seis meses desarrollando proyectos basados en Big Data, con múltiples aplicaciones como el marketing, la seguridad civil, o la detección de errores antes de que ocurran.
La clave del Big Data: lo importante reside “en saber encontrar historias dentro de esos datos”, subrayaba Antonio Pita, ganador de los Data ScienceAwards de Synergic Partners (Grupo Telefónica). Se trataba precisamente de otorgar un sentido, de dotar de una línea argumental, a un volumen ingente de datos, lo que ha hecho este grupo de 12 chicos en el LAB de Big Data del programa Talentum Startups de Telefónica, donde han trabajado desde junio de 2016 hasta el pasado enero.
Divididos por proyectos, Jorge, Hugo, y Giancarlo, entre otros, trabajaron sobre ideas que ellos mismos fueron conceptualizando. Así, Sisrec, Incidet, GeoEvent, y GeoPymes son la materialización de este trabajo, que muy pronto podría estar operativo y dando soluciones a diversos departamentos de Telefónica.
Como destaca Esteban García, mentor del LAB de Big Data, estos proyectos están “vinculados a necesidades reales, que han sido comunicadas desde distintos departamentos de Telefónica”, lo que ha permitido al equipo traducir sus ganas de aprender y de trabajar en la transformación tecnológica, “una necesidad real, que está sucediendo en todas las empresas”, señala García.
El análisis de grandes cantidades de datos compone el núcleo de estos cuatro proyectos desarrollados durante seis meses, y que han sido elaborados a partir íntegramente de los datos proporcionados por Telefónica. Tarea de los chicos ha sido el saber encontrar historias dentro de ellos y darles forma.
SisRec
El sistema de recomendación de películas, en el que han trabajado Hugo Ferrando y Alejandro Germán, tiene por objetivo convertirse en un sistema de recomendación para ofrecer al usuario un contenido audiovisual personalizado y adaptado a sus gustos y preferencias en Movistar+. Tal y como haría un amigo con quien compartimos afinidad cinéfila, o seriéfila.
Así, si introducimos características del contenido que nos gustaría ver tales como “romance”, “años 50”, “melodrama”, y “serie”, el sistema nos recomendará ver Velvet.
Para llegar a este punto, Ferrando y Germán extrajeron datos de IMDB y Film Affinity, y gracias a un procesador de textos obtuvieron etiquetas sobre las que realizaron algoritmos, que son los que permiten ofrecer la selección del contenido. “Hemos conseguido contextualizar las películas y compararlas en función de su contenido”, explicaba Germán a este respecto. Este servicio de recomendación, anteriormente, estaba externalizado.
Incidet
Incidet, por su parte, es una red neuronal basada en inteligencia artificial, diseñada para prevenir distintos tipos de incidencias, con cierto tiempo de antelación, así como de solucionarlos antes de que el usuario los perciba.
Este sistema de seguridad permitiría detectar ataques y saber que se va a producir un fallo en una aplicación antes incluso de que suceda, así como el tipo de error. La red neuronal favorece, por otra parte, la solidez de un sistema capaz de autogestionarse.
Incidet “arroja valores cercanos al 90% de precisión”, tal y como destacan los creadores del sistema, creado a partir de introducciones de logs. La introducción de 10 logs consecutivos permitiría realizar predicciones de tres minutos.
En este contexto, las redes neuronales, según señala Jorge Calvo, uno de los creadores de Incidet, es la metodología más puntera en sistemas de seguridad.
GeoEvent
Concentraciones de gente, ya sean manifestaciones, eventos deportivos, o conciertos, entre otras, son los fenómenos que detecta GeoEvent, el sistema capaz de extraer información y de categorizar a los usuarios del servicio mediante la geolocalización y el análisis de eventos.
El sistema opera en tres pasos: la detección de masificaciones, la identificación y clasificación de eventos, y el modelaje de los usuarios del servicio. Cada evento lleva inherentes unas características, que ayudarían a construir el perfil de cada usuario.
Así, por ejemplo, gracias a la actividad de las antenas, se identifica una concentración de personas en un lugar. Tras su comprobación en la página web Eventful (la mayor base de datos mundial de eventos) se determina si esta concentración responde a algún tipo de evento deportivo, cultural, o social, y posteriormente se le añaden características como pueden ser autosuperación, conciencia social, eco-slow, o autoexpresión, entre otras.
Esto se traduce en un mejor servicio para el usuario, que recibiría recomendaciones de aquellos eventos que más se ajustasen a sus gustos. GeoEvent puede también utilizarse, por ejemplo, en seguridad civil. Una mejor gestión del flujo en operaciones de salida, horas punta, o incluso en caso de atentados terroristas son sólo algunas de las aplicaciones que el proyecto tiene.
GeoPymes
Esta herramienta se fija como objetivo la generación de insights en base al análisis de la afluencia de clientes a un comercio en concreto, según su ubicación geográfica.
El sistema opera en tres pasos bien diferenciados: analiza el flujo de clientes del comercio; extrae características relevantes de los mismos; y, por último, examina la información sobre localización. Estos análisis permiten obtener comparaciones tanto de visitas, según el tiempo empleado, como de las características de los clientes del comercio frente a otros similares.
GeoPyme permitiría optimizar la publicidad de un comercio en tiempo real, pudiendo ajustarla a las características de los clientes y su comportamiento.
Metodología Lean: crear, medir, reflexionar
La metodología Lean se usa precisamente “en entornos muy disruptivos”, y está basada en el ensayo y error en las tres fases en las que se divide (crear, medir y reflexionar), tal y como explicaba Esteban García, mentor del LAB.
El LAB ha seguido precisamente esta metodología, muy popular en startups, que consiste en crear un proyecto sobre el que realizar pruebas, mediciones, plantearse objetivos, y elaborar hipótesis. Durante todo el proceso, las reuniones en las que los miembros intercambian sus impresiones y experiencias son una constante. Esta dinámica da como resultados el aprendizaje y la resolución de retos.
“Para nosotros ha supuesto abrir la mente al mundo laboral real, y enfrentarnos a retos de verdad, a plazos, y a maneras de trabajar”, valoraba al respecto Jorge Calvo, uno de los integrantes del LAB. Jorge Durán también destacaba el reto que supuso enfrentarse a otras tecnologías, lo que les ha ayudado a aprender.
A Giancarlo Peralta, por su parte, el paso por el LAB le ha brindado la oportunidad de trabajar en “proyectos muy interesantes que han fomentado mi desarrollo profesional, y me ha animado a seguir trabajando en esta línea, y a emprender nuevos retos”, tal y como declaraba.
TalentumLABs de Telefónica: innovación y talento
Los LABs de Talentum trabajan en proyectos concretos, que van desde la integración social hasta la conservación de especies, pasando por el e-commerce o la analítica de datos.
Todos estos proyectos se apoyan en tecnologías punteras como Big Data, machine learning, redes, IoT, comunicaciones móviles, smart home y domótica, o programación, entre otras; y cuentan con el apoyo de la figura de un mentor, especialista del sector en cada caso.
Este grupo de jóvenes profesionales ha sido capaz de encontrar en sólo seis meses cuatro historias en medio del gran volumen de datos que recibieron, superando así el primer y mayor reto que presenta trabajar con Big Data: la identificación de la historia que nos cuentan los datos.
Células de innovación
La fórmula LAB consiste en la creación de “células de innovación”, constituidas por entre 8 y 10 jóvenes profesionales que, durante un periodo de seis meses y bajo la dirección de un mentor experto, desarrollan, a través de una beca, proyectos reales de transformación digital para dar respuesta a un reto planteado bien por un partner de Telefónica bien por un área de la propia de compañía. En general, se trata de proyectos con una componente digital y de innovación que responden a necesidades concretas, como el desarrollo de nuevos productos y servicios, la definición y testeo de pruebas de concepto y demostradores, o el análisis de nuevas tecnologías para su incorporación en el entorno corporativo (Big Data, Internet de las Cosas, Inteligencia Artificial, Cloud Computing, redes de comunicaciones…). También se han abordado diversos proyectos para dar respuesta a retos de índole social a través de las nuevas tecnologías.
Hasta la fecha, empresas como Ericsson, BBVA, Mediatek, Hoteles Barceló elbullifoundation, Fundación Adecco, Fundación Osborne, y múltiples áreas internas de Telefónica como Movistar o Eleven Paths han optado ya por incorporar un modelo LAB en sus respectivas operativas.
