Agenda

Viernes 25 de Agosto
De 08:00 a.m. a 08:45 a.m. Registro de participantes y entrega de materiales

De 08:45 a.m. a 09:00 a.m. Inauguración del Evento

DMC

De 09:00 a.m. a 09:45 a.m. Organizaciones Orientadas al dato

Josep Curto (ESP) - CEO Chief Data Science Officer at Institute of Passion

En el proceso de transformación digital, el dato se está convirtiendo en el activo más importante de las organizaciones. Para poder explotar el dato de forma eficiente es necesario convertirse en un nuevo tipo de organización fundamentada en nuevos procesos, enfoques, capacidades y tecnología. ¿Existen estas organizaciones? ¿Cómo son? ¿Cómo han llegado a convertirse en este tipo de empresas? En esta sesión, discutiremos lo que significa ser una organización orientadas al dato.
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De 09:45 a.m. a 10:30 a.m. Big Data y Retail: fidelizando a mis clientes en un entorno competitivo

Alex Rayón (ESP) - Gerente General Consultor Educativo en la Comisión Europea

En el mundo del retail, la inteligencia de cliente siempre ha sido un elemento nuclear de gestión. Conocer qué compra, cómo lo hace, qué gustos tiene, etc., ha sido, en el mundo del comercio, consumo y retail, una oportunidad de desarrollo de nuevas oportunidades de negocio. Sin embargo, otros instrumentos de gestión, igualmente importantes, no había sido fácil de gestionar hasta la aparición del paradigma del Big Data. La optimización de precios, el emplazamiento óptimo de producto, el aprovisionamiento más inteligente y eficiente o la logística optimizada, son conceptos ligados a la capacidad de procesamiento que ofrece el paradigma del Big Data y sus algoritmos de machine learning. A través de un ejemplo real de una de las mayores cadenas de retail de España, veremos cómo la optimización de un precio es un caso de uso típico en el retail, que de ser definido en tiempo real, tiene muchas implicaciones en políticas de precio, comerciales, distribución, logística, etc. Este ejemplo, formará parte de una intervención amplia viendo las oportunidades que abre el Big Data y la transformación digital en el mundo del retail.
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De 10:30 a.m. a 11:00 a.m. Coffee Break

De 11:00 m. a 11:45 a.m. IoT Analytics: Analítica de datos provenientes del Internet de las cosas

Philippe Nieuwbourg (FRA) - DECIDEO

El Internet de las cosas se convertirá en la principal fuente del Big Data para muchas organizaciones latinoamericanas en los próximos años. El IoT ya está presente en diversos sectores, como el del transporte, la aeronáutica y la industria pesada; igualmente también estará presente, el día de mañana, en el sector bancario, en las aseguradoras, en la industria del automóvil, en el comercio minorista y en las ciudades inteligentes. Más sin embargo, recolectar enormes volúmenes de datos generados por millones de sensores, no será suficiente. Es necesario, analizar estos datos y transformarlos, casi siempre en tiempo real, en decisiones. Mediante la explicación de casos prácticos serán presentados siete tipos de análisis de datos en el transcurso de esta conferencia, entre los cuales estarán el análisis predictivo, el análisis geo-espacial, análisis de flujo e incluso el aprendizaje profundo.
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De 11:45 p.m. a 12:30 p.m. El Enfoque Moderno para la Analitica Empresarial

Juan Guillermo Niño (COL) - Sales Account Manager & Solutions Architect

Las fábricas tradicionales de reportes se están convirtiendo rápidamente en obsoletas. Las grandes empresas están cambiando a un modelo de BI auto-servicio que cumpla con las necesidades tanto del negocio como de los departamentos de TI. El negocio requiere de acceso en tiempo real a los datos para soportar la toma de decisiones. Los departamentos de TI necesitan auditar y administrar los datos para garantizar su exactitud, seguridad y gobernabilidad. En esta sesión se abordaran los siguientes aspectos:

Como el análisis visual proporciona velocidad, valor, exactitud, colaboración y liderazgo en la cultura de la analítica empresarial.

Como las empresas modernas están eliminando las barreras entre los departamentos de TI y el negocio.

Empoderamiento de los usuarios de Negocio y TI a través de la cultura analítica auto-servicio.
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De 12:30 p.m. a 1:15 p.m. Building Blocks for a Successful Culture of Self-Service Analytics

Michael Doane (USA) & Patrick Nussbaumer (USA) - Alteryx

Una cultura de análisis de autoservicio no ocurre por accidente. Cuando se implementa un par de mejores prácticas clave, se puede aprovechar el valor de la analítica en el lugar de trabajo moderno, reforzar la conducta que permite a los empleados, y multiplicar el ROI de su inversión en software. Esta sesión compartirá algunas de las mejores prácticas que han resultado en una sólida cultura de análisis de autoservicio.
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De 1:15 p.m. a 2:45 p.m. Almuerzo (Libre)

De 2:45 p.m. a 3:30 p.m. Big Data desde las perspectiva del BCP

Marcelo Almeyda (PER) - BCP

Desde el BCP estamos generando innovación en la forma de cómo gestionamos la información . En la siguiente charla queremos compartir nuestra estrategia, recomendaciones y lecciones aprendidas en este proceso.
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De 3:30 p.m. a 4:15 p.m. Mesa Redonda - ¿Cómo llevar a cabo un proyecto Analitico? Necesidades y Problemas

De 4:15 p.m. a 5:00 p.m. Break

De 5:00 p.m. a 5:45 p.m.

Salón 1: Big Data Projects

Proyectos Big Data en Healthcare

Victoria Lopez (ESP) - Docente Líder del grupo de Investigación G-Tec

El uso de datos masivos (big data) y datos abiertos (open data) en las ciencias sociales y de la salud aumenta cada día debido a las mejoras en los procesos de predicción y reconocimiento de patrones, entre otros. El aprendizaje automático y las nuevas tecnologías ofrecen la oportunidad de utilizar nuevas fuentes de información que agregan un valor importante a nuestros sistemas de información y facilitan la toma de decisiones. Sin embargo, las fuentes de datos son diversas y los conjuntos de datos no están estructurados, por lo tanto, en la mayoría de los casos, es necesario un pre-procesado adecuado de datos: la recolección, la limpieza y la integración son procesos clave que no podemos ignorar si queremos que los resultados del análisis estadístico tradicional sean confiables. En esta conferencia se mostrarán varios proyectos en los que se deben procesar varias fuentes de información: datos de historia clínica, datos de monitoreo en tiempo real automatizados (de acelerómetros) y datos proporcionados por los pacientes a través de aplicaciones móviles (con y sin supervisión del usuario).

Los proyectos ejemplos son: 1. Bip4cast, cuyo objetivo es la predicción de crisis en el trastorno bipolar; 2. WAP Madrid, para el fomento del deporte y el control de obesidad y colesterol en los ciudadanos de Madrid.
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De 5:00 p.m. a 5:45 p.m.

Salón 2: Machine Learning

Lesson learned from the application of data science at BBVA

Diego Bodas (ESP) - BBVA Data & Analytics

En esta sesión se expondrán las principales lecciones aprendidas en la aplicación de la ciencia de datos para la mejora de procesos internos y creación de nuevos productos en BBVA. En particular se incidirá en las principales barreras que pueden surgir para la creación de productos basados en datos, tanto en el aspecto técnico como organizativo, y se realizarán distintas propuestas para agilizar la llegada al mercado de estos productos.
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De 5:45 p.m. a 6:30 p.m.

Salón 1: Big Data Projects

Innovación con base en datos en Silicon Valley y Latino América

Diego May (COS) - Co-founder of ixpantia

Breve Descripción: Silicon Valley tienen varios años en la aplicación de Big Data, numerosos casos de éxito, y mejores prácticas bien documentadas. Esta presentación mostrará algunos de estos casos y mejores prácticas y también se mencionarán ejemplos prácticos de aplicación de ciencia de datos en Latino América.

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De 5:45 p.m. a 6:30 p.m.

Salón 2: Machine Learning

Deep Neural Networks Para la Detección de Phishing

Alejandro Correa (COL) - Data Scientist en Easy Solutions

Los ataques de "phishing" dirigidos contra instituciones financieras constituyen una creciente y peligrosa amenaza. Cada año, las instituciones deben dedicar grandes sumas de dinero a la detección, prevención y mitigación de estos ataques. En esta presentación explicaremos cómo usando la URLs de una página web es posible estimar si el sitio está siendo usado para phishing. En particular, compararemos el modelo tradicional de ingeniería de variables y random forest, versus un método moderno de redes neuronales recurrentes (LSTM). Los resultados mostraran como el método de redes neuronales tiene un poder predictivo mayor al 98% sin la necesidad de crear manualmente variables, ganandole por 5% al random forest.
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De 6:30 p.m. a 7:15 p.m.

Salón 1: Big Data Projects

R en el mundo del big data

Carlos GIl Bellosta (ESP) - Coordinador del Grupo R Users de España

R ha sido tradicionalmente criticado por su menor capacidad para procesar datos grandes que otras herramientas con las que competía, como, por ejemplo, SAS. Contraintiutivamente, la emergencia de R ha sido simultánea a la del big data. Además, R se ha vuelto, precisamente, la principal herramienta de los científicos de datos que trabajan, precisamente, con big data.

En esta charla se tratará de explicar esta aparente contradicción en un doble sentido. En primer lugar, explicando cómo R puede procesar datos de un tamaño impensable hace años. En el segundo, de cómo una de las estrategias más poderosas para el procesamiento y análisis de datos grandes consiste en su troceamiento y cómo R es perfectamente capaz de procesar esos trozos.
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De 6:30 p.m. a 7:15 p.m.

Salón 2: Machine Learning

Conozca la plataforma ideal para un procesamiento analítico sin precedentes y sus diferentes usos"

David Tinoco Reyes (PER) - Data Management Sales Consultant

Los datos hoy en día cumplen un rol estratégico en las organizaciones. Las herramientas tradicionales de escritorio se han quedado cortas para generar reportes y los análisis descriptivos ya no son suficientes; debemos avanzar en temas prescriptivos y predictivos para una mejor toma de decisión. Conozca la plataforma ideal para un procesamiento analítico sin precedentes y sus diferentes usos.
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De 7:15 p.m. a 8:00 p.m.

Salón 1: Big Data Projects

Building Innovative Data Products in a Banking Environment

Diego Bodas (ESP) - BBVA Data & Analytics

En esta sesión se explicarán algunos de los retos y amenazas a los que se enfrentan el entorno financiero derivados de la necesaria transformación digital. Durante la conferencia se expondrán casos de uso reales de proyectos desarrollados por los equipos de analítica de BBVA que demuestran el potencial de los datos para generar productos que agregan valor a la relación con los clientes y contribuyen a solventar sus necesidades.
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De 7:15 p.m. a 8:00 p.m.

Salón 2: Machine Learning

De los Bots a las Arquitecturas Cognitivas

Raúl Arrabales Moreno (ESP) - Analytics Senior Manager Accenture

Las tecnologías de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) han hecho posible la creación de nuevos servicios, como por ejemplo los asistentes virtuales, que pretenden ofrecer una interacción más natural con los usuarios sin renunciar a las grandes capacidades de automatización del Big Data. Sin embargo, lograr una interacción natural requiere la integración de múltiples funciones cognitivas además del lenguaje. En esta sesión se analiza el papel que juegan la arquitecturas cognitivas a la hora de construir bots que integren capacidades avanzadas de memoria semántica, atención, razonamiento, emoción, empatía, etc.
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Sábado 26 de Agosto
De 09:00 a.m. a 09:45 a.m.

Salón 1: Big Data Projects

Mejores experiencias de ciudades inteligentes en todo el mundo

Philippe Nieuwbourg (FRA) - DECIDEO

En el 2014, el 54 % de la población mundial vivía en las ciudades. En el 2050, se estima que el 66% de la población mundial será citadina. Para poder absorber este crecimiento, las ciudades se convertirán, poco a poco, en ciudades inteligentes; después esto pasará a las regiones y posiblemente después a las naciones. En todos los lugares del mundo, en cada continente, se han llevado a cabo proyectos con el fin de mejorar la calidad de vida en las ciudades, afrontando las limitaciones en cuanto a seguridad, movilidad, servicios, desarrollo sostenible, entre otras. El común denominador en cada uno de estos proyectos se apoya en el ciclo: objetos – datos – análisis. Los datos son recolectados a través de sensores, en la mayoría de los casos, y almacenados a nivel hiper-local, agregados a nivel local, posteriormente analizados para ser transformados en decisiones. En el 2017, lo fundamental está en medir y entender el impacto que estas decisiones tiene en la vida de los ciudadanos. En esta conferencia, revisaremos diferentes proyectos relacionados con las ciudades inteligentes en todos los continentes, con el fin de entender sus factores claves de éxito.
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De 09:00 a.m. a 09:45 a.m.

Salón 2: Machine Learning

Maximizing a churn campaign’s profitability with cost sensitive machine learning

Alejandro Correa (COL) - Data Scientist en Easy Solutions

Los modelos predictivos de fuga de clientes churn tratan de predecir la probabilidad de que un cliente sea desertor de la empresa analizando su comportamiento histórico y su información socio económica. Esta herramienta permite maximizar los resultados de las campañas de retención. Los actuales algoritmos de clasificación de última generación no están bien alineados con los objetivos comerciales, en el sentido de que los modelos no incluyen los costos y beneficios financieros reales durante las etapas de entrenamiento y evaluación. En esta presentación, se muestra una nueva metodología sensible al costo para el modelo predictivo de churn de clientes. Primero proponemos una nueva medida financiera para evaluar la efectividad de una campaña de churn teniendo en cuenta la cartera de ofertas disponible, su costo financiero individual y la probabilidad de aceptación de la oferta en función del perfil del cliente. Luego, usando un conjunto de datos de churn del mundo real, comparamos diferentes algoritmos de clasificación y mediremos su efectividad basándonos en su poder predictivo y también en la optimización de costos. Los resultados muestran que el uso de un enfoque sensible al costo produce un aumento en los ahorros de costos de hasta el 26,4%.
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De 09:45 a.m. a 10:30 a.m.

Salón 1: Big Data Projects

Comprendiendo nuestras motivaciones a través de Big Data

Josep Curto (ESP) - CEO Chief Data Science Officer at Institute of Passion

¿Y si pudiéramos medir nuestra pasión? Lo que nos motiva, lo que nos empuja, lo que nos hace levantarnos cada mañana. Y si la respuesta es sí, ¿cómo lo hacemos? ¿Qué se mide? ¿Qué es relevante? En esta sesión descubriremos cómo una nueva startup plantea resolver este reto mediante el uso de big data y analytics, para el segundo tema puedo explicar que estoy haciendo en Institute of Passion. Somos una startup y estamos en fase experimental pero hay cosas que puedo explicar. Sino tengo otros ejemplos de ayudar a una startup como CDO en la sombra.
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De 09:45 a.m. a 10:30 a.m.

Salón 2: Machine Learning

Deep Learning para Extracción de Valor en Contenidos Digitales

Raúl Arrabales Moreno (ESP) - Analytics Senior Manager Accenture

Es común referirse al "Dark Data" como aquellos conjuntos de datos que no son directamente aprovechables por medios automatizados y que requerirían la intervención de expertos humanos para interpretarlos correctamente. En esta sesión se presentan las nuevas técnicas y herramientas de Deep Learning, que hacen posible la extracción automática de metadatos y relaciones semánticas mediante el uso de redes de neuronas profundas. En particular, se analizarán los casos de uso más habituales en los ecosistemas Big Data: visión artificial y comprensión del lenguaje.
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De 10:30 a.m. a 11:00 a.m. Coffee Break

De 11:00 a.m. a 11:45 p.m.

Salón 1: Big Data Projects

Evolución de Open Data en el desarrollo de las ciudades inteligentes

Victoria Lopez (ESP) - Docente Líder del grupo de Investigación G-Tec

Desde que en 2004 la entonces Open Knowledge Foundation iniciara su andadura reclamando el derecho de los ciudadanos sobre los datos públicos, la panorámica universal ha cambiado enormemente. En parte gracias a las políticas de transparencia de los gobiernos más avanzados y en parte también por el necesario desarrollo de las smartcities. Una estrategia muy aceptada por las grandes ciudades para conseguir una moderna calidad de vida sin comprometer la seguridad de los ciudadanos es motivar la participación de empresas, instituciones e individuos en el desarrollo de los recursos y aplicaciones: "Te invitamos a descubrir y construir a través de los datos públicos” es el mensaje de algunos gobiernos. Pero, ¿cómo se consigue? Está claro que las nuevas tecnologías de la información están muy presentes en este objetivo. Los ciudadanos de cualquier índole son invitados a participar con su opinión, proporcionándoles toda la información necesaria de forma transparente. Las empresas son invitadas a generar negocios de interés para los ciudadanos que a la vez generen riqueza y contribuyan al desarrollo económico de las empresas e instituciones. Un ejemplo es la aplicación Moovit que nos permite saber a qué hora llegara el autobús, pero hoy en día hay ya infinidad de aplicaciones basadas en la reutilización de datos abiertos.

Motivados por las políticas de transparencia, los gobiernos están dispuestos a proporcionar la materia prima más valiosa: los datos. Estos datos son recogidos con dinero público, almacenados y actualizados en formatos fácilmente manejables. Una vez publicados se convierten en Open Data. Desde el 30 de septiembre de 2010, cuando el Archivo Nacional del Reino Unido liberó la primera licencia gubernamental de reutilización de los datos, las doctrinas de Gobierno Abierto han tenido como objetivo que la ciudadanía colabore en la creación y mejora de servicios públicos y en la transparencia.

Habitualmente los Open Data son accesibles en portales web que han ido evolucionando muy positivamente en los últimos años. En estos portales podemos descargar conjuntos de datos -datasets- y analizarlos directamente. También podemos solicitar la publicación de nuevos conjuntos de datos o automatizar descargas o consultas de interés para nuestros negocios. En la era del Big Data, las fuentes de información abiertas cobran un especial interés: son datos actualizados, limpios y fiables. No requieren complicados procesos de integración al no contener ruido y sólo tendremos que descargar los que necesitemos en cada momento, por lo que ahorramos tanto tiempo de transferencia como costes de almacenamiento.

Afortunadamente las universidades y centros de investigación también se están sumando a esta iniciativa. Aparecen los ‘Open Repository’ donde se publican los resultados de investigaciones y todo tipo de datos experimentales. En España, por ejemplo, se ha creado el Repositorio Institucional de la Universidad de Granada. También en Madrid, el proyecto Social Big Data-CM con miembros de varias universidades, contempla la creación de un repositorio abierto donde compartir los resultados de las investigaciones sobre el cambio social a partir de Big Data. Muy pronto todas nuestras universidades aportarán sus resultados y junto con los Open Data gubernamentales podremos observar grandes cambios en nuestra sociedad.
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De 11:00 a.m. a 12:30 p.m.

Salón 2: Machine Learning

PEA y concurso DMC

De 11:45 a.m. a 12:30 p.m.

Salón 1: Big Data Projects

Big Bilbao: Big Data e Internet of Things para la promoción económica de la ciudad de Bilbao

Alex Rayón (ESP) - Gerente General Consultor Educativo en la Comisión Europea

Las ciudades inteligentes o Smart Cities ha comenzado a aparecer como un concepto que permite dotar a las ciudades de una mayor capacidad de entender lo que sucede dentro de las mismas. De esta manera, adquieren una inteligencia (Smart) que las permite ofrecer unos mejores servicios a sus ciudadanos. Para ello, resulta fundamental no solo entender cómo se comporta el ciudadano, sino también lo que demanda, qué le podría venir bien, etc. Y en ello, la sensórica y dispositivos que el paradigma del Internet of Things provee, abre un nuevo escenario de gobernanza para las ciudades. Con el caso de Big Bilbao (de la ciudad de Bilbao en España), entenderemos cómo los paradigmas del Big Data e Internet of Things abren nuevas oportunidades para las ciudades, su promoción económica y mejor gobernanza.
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De 12:30 m. a 2:00 p.m. Almuerzo (Libre)

De 2:00 p.m. a 2:45 p.m. Convergencia entre Open Data y Big Data, casos y tendencias

Diego May (COS) - Co-founder of ixpantia

Breve Descripción: Esta presentación tratará sobre la convergencia entre las tendencias de Datos Abiertos y Big Data. Gobiernos alrededor del mundo están abriendo cada vez más conjuntos de datos de valor y estos están siendo parte de dataductos creando valor en el sector privado. Esta charla comentará ejemplos y casos y discutirá algunas tendencias. También se dará un ejemplo práctico de datos abiertos importados a r para generar análisis y valor.
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De 2:45 p.m. a 3:30 p.m. Hanldling Target Bias in Predictive Modelling

Daniel Soto(BEL) - Executive Director at Timi Americas

Todos cometemos errores cuando desarrollamos modelos predictivos y es asi como nosotros aprendemos. Frank Vanden Berghen, CEO of Timi, y Daniel Soto Zeevaert (Director Lat Am of Timi) con más de 30 años de experiencia cometiendo errores en la construcción de modelos predictivos nos compartirán su experiencia y muchas formas creativas en que los analistas pueden equivocarse y construir malos modelos predictivos inclusive utilizando las mejores herramientas y algoritmos.
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De 3:30 p.m. a 4:15 p.m. El subestimado poder de los Análisis Avanzados de Autoservicio

Carlos Diaz - IT Performa

Cada vez son mayores las necesidades que tanto los líderes de negocio como los departamentos de tecnología afrontan para generar valor a partir de sus datos y los retos que se enfrentan para entregar la información correcta, para decisiones más rápidas y acertadas. Acompañenos en esta sesión para conocer los detalles detrás de los análisis autoservicio y cómo le permite a su organización

Tomar control de todo el proceso analítico de principio a fin, y dejar de depender de otros departamentos.

Superar las limitaciones de sistemas legados para ahorrar tiempos, reducir costos y prevenir errores.

Trabajar de forma colaborativa entre las Líneas de Negocio y los Equipos de TI para lograr descubrimientos y obtener mejores resultados.

Llevar a cabo una toma de decisiones de negocio más comprensiva e intuitiva basada en datos y a la velocidad de su negocio conozca las mejores prácticas y casos de éxito en otras organizaciones de diferentes industrias que están utilizando los análisis autoservicio para generar una ventaja competitiva.
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De 4:15 p.m. a 5:00 p.m. Break

De 5:00 p.m. a 5:45 p.m. DMC - DMC Project

De 5:45 p.m. a 6:30 p.m. Mesa Redonda - Tendencias en big data & analytics

De 6:30 p.m. a 7:15 p.m. Todavía hay small data para rato

Carlos GIl Bellosta (ESP) - Coordinador del Grupo R Users de España

A pesar de que es casi imposible disociar en la literatura "de negocios" el análisis de datos y la ciencia de datos del big data, la realidad es muy distinta. En varios sentidos. En el primero, que siguen existiendo muchísimos problemas de negocio relevantes que no involucran datos grandes, que existen y subsisten al margen del movimiento del big data. En segundo lugar, porque decenios de práctica de la estadística nos han dejado técnicas poderosas, como el muestreo, para subsumir los patrones más relevantes de un gran conjunto de datos en otro mucho menor. Finalmente, porque, en gran medida, el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos se reduce (y es un área de investigación muy activo y fructífero) a encontrar procedimientos para su análisis por trozos, es decir, reduciéndolos a colecciones de datos pequeños asequibles para las técnicas de datos pequeños más tradicionales.
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De 7:15 p.m. a 8:00 p.m. Cierre DMC

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