Analytics Forum 2019

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Tracks

Track 1 - Public & Social Analytics

Las políticas públicas no son ajenas a los avances en área de análisis de datos. Diariamente las instituciones públicas y otras organizaciones con intereses públicos reciben millones de datos sobre sus ciudadanos, y los utilizan en muchos casos para generar nuevos programas y políticas de beneficio social. En este Track, de la mano con expertos, podrá conocer cómo las técnicas para el análisis de datos se pueden utilizar para formular políticas públicas.
Presentación 1
  • Empresa: Quantil

  • Título: Implementación de un modelo de predicción espacio-temporal de crimen para Bogotá.

  • Expositor: Mateo Dulce Rubio

  • Descripción: La evidencia muestra que el crimen se concentra en zonas particulares de la ciudad que varían dependiendo de la hora y del día de la semana. Adicionalmente, evidencia un comportamiento auto-excitante, en cuanto la ocurrencia de un crimen aumenta significativamente la probabilidad de ocurrencia de nuevos crímenes en una vecindad espacio-temporal del crimen inicial. Usando datos históricos en Bogotá y metodologías de minería de datos que capturan tales patrones de ocurrencia del crimen, se estimó una función de intensidad condicional que permite predecir el lugar y el momento de ocurrencia de crímenes en el futuro cercano. Finalmente, el modelo se integró al servidor GIS de la Secretaría de Seguridad para su consulta por parte de la Policía Metropolitana de Bogotá con el fin de contribuir a la toma de decisiones inteligente y la eficiente asignación de los recursos policiales.
Presentación 2

  • Empresa: Departamento Nacional de Planeación

  • Título: Analítica de datos aplicada al sector público en Colombia.

  • Expositor: Eduardo Escobar Gutiérrez

  • Descripción: Esta charla hará una breve introducción sobre el trabajo que se ha venido desarrollando en el Departamento Nacional de Planeación (DNP) en materia de explotación y analítica de datos. Adicionalmente, se mostrarán dos proyectos desarrollados por la unidad, aplicados a los sectores de inversión pública y paz.

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Presentación 3
  • Empresa: Centro Nacional de Consultoría – Procuraduría General de la Nación

  • Título: Evaluación, ajuste e implementación del Modelo de Monitoreo, Evaluación y Control del cumplimiento normativo de la Procuraduría General de la Nación

  • Expositor: Nelson Leonardo Lammoglia

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Track 2 - Analytics for Business

Diariamente las empresas producen, reciben y procesan millones de datos. Se puede entender, entonces, que la toma de decisiones a partir del análisis de datos hace parte fundamental de todas las áreas organizacionales de las empresas para garantizar su buen funcionamiento. En este Track encontrará panelistas que compartirán su experiencia en la aplicación de técnicas de análisis de datos en áreas como finanzas, mercadeo, emprendimiento para que actualice sus conocimientos y se entere como las compañías están aplicando el análisis de datos.
Presentación 1
  • Empresa: Rappi

  • Título: Competitive advantages in a marketplace startup.

  • Expositor: Manuel Bolivar

  • Descripción: Rappi enfrenta los desafíos de manejar un Marketplace de tres actores: consumidores, domiciliarios, y tiendas comerciales, de los cuales no tiene un control directo de la demanda, oferta y disponibilidad, respectivamente. Los desafíos incluyen el balanceo de la oferta y demanda, localización y notificación de órdenes a los domiciliarios, programación de personal, e incentivar la generación de demanda, entre otros. En esta charla se mostrará cómo Rappi utiliza técnicas analíticas para dar solución a algunos de estos retos y generar ventajas competitivas.
Presentación 2

  • Empresa: Market Team

  • Título: La integración de la estrategia y la analítica de precios

  • Expositor: Rodrigo Caliz

  • Descripción: La charla incluiría los siguientes tópicos:

    -  La importancia de la conceptualización de la estrategia de precios

    -  Contextos de negocio para crear/ajustar estrategias de precios

    -  Alternativas de modelos analíticos para dimensionar el impacto de estrategias de precios

    -  Casos de negocio y aprendizajes de aplicación en la práctica

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Presentación 3
  • Título: A time-varying markov chain model to value rainfall based financial options in equatorial zone

  • Expositor: Jesus Solano

  • Descripción: Rainfall accurate modeling is essential to design risk management strategies in agriculture sector. The present work develops a complete framework to price European call and put options written on precipitation at specific locations. Actually, the rainfall is model using chain dependent process to occurrence and statistical fit to intensity based on historical rainfall. However, none of the current literature methods takes into account the influence of El Niño (ENSO) in the occurrence and amount of rainfall. In this study we develop a Markovian-Gamma model incorporating monthly seasonality and ENSO forecast probability effect for the modeling of rainfall process in an equatorial zone. The effect of ENSO and monthly seasonality is performed using vector generalized linear models (VGLM). Analysis were performed using precipitation data from a weather station located in equatorial zone. The results shows a better fitting in equatorial zones compared to literature studies. Historical extreme ENSO events are also tested with our model showing more accurate forecast. Finally, weather derivatives call and put options are pricing following daily simulation approach.

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Track 3 - Research & Innovation Analytics

Vivimos en un entorno en constante cambio, por eso es necesario para las empresas y las personas reinventarse constantemente. El análisis de datos al hacer parte fundamental de la era digital no es ajeno a esta dinámica. Por eso en este track podrá enterarse de las últimas tendencias, avances, investigaciones e innovaciones en el procesamiento de los datos para la toma de decisiones.
Presentación 1
  • Empresa: Ecopetrol

  • Título: SpectralNET: una aplicación de redes neuronales para la estimación de propiedades físicas de hidrocarburo a partir de firmas espectrales.

  • Expositor: Sergio Castelblanco y Jhon Franklin Gonzalez

  • Descripción: En este estudio se exploran técnicas de aprendizaje computacional profundo con el fin de predecir las propiedades físicas de los hidrocarburos a partir de firmas espectrales.  En particular se quiere predecir la propiedad física de la gravedad API, la cual describe la relación de densidades entre el hidrocarburo y el agua. A partir de dicha relación, se puede estimar cómo será el comportamiento de los fluidos en el yacimiento, construyendo las bases para la planeación estratégica de los campos petroleros.

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Presentación 2
  • Empresa: IBM

  • Título: El futuro de la salud es cognitivo

  • Expositor: Elisa Zapata

  • Descripción: El big data y la inteligencia artificial son palabras clave en el futuro de la industria de la salud. Desde la salud pública hasta la personalización del cuidado y el futuro del trabajo para los profesionales de estas ciencias. Su adopción en la prestación de servicios de salud en América es escasa y en Europa es desigual, y la mayoría de los proyectos en curso tienen un impacto limitado en los objetivos estratégicos de las instituciones. Esta presentación analiza cómo cruzar el abismo, a partir de la implementación de un enfoque más amplio y más estratégico para la gestión y el gobierno de los datos de salud. Analiza el potencial de big data y la inteligencia artificial en el contexto de la salud basada en valor, y cómo acelerar los caminos hacia la transformación digital a través de estas tecnologías.
Presentación 3
  • Empresa:TIMI

  • Título: Inteligencia Artificial en el Sector Público: mejorando la prestación de servicios en el Reino Unido.

  • Expositor: Natalia Angarita

  • Descripción: En esta charla se hablará de cómo desarrollar capacidades alrededor de la transformación digital en el sector público inglés, con el primer modelo operacional de machine learning encargado de mejorar la prestación de servicios en el sector público. Actualmente el modelo procesa más de 500 aplicaciones diarias; incrementando  el rendimiento operacional en un 40% y mejorando el servicio  a través de la  reducción  en los tiempos de espera en más de un 40%.

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Track 4 - Academic Track

Presentación 1
  • Universidad: Universidad del Rosario

  • Título: What predicts corruption?

  • Expositor: Jorge Gallego

  • Descripción: Using rich micro data from Brazil, we show that multiple popular machine learning models display extremely high levels of performance in predicting municipality-level corruption in public spending. Measures of private sector activity, financial development, and human capital are the strongest predictors of corruption, while public sector and political features play a secondary role. Our findings have implications for the design and cost-effectiveness of various anti-corruption policies.
Presentación 2
  • Universidad: Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación, e Ingeniería Industrial, Universidad de los Andes

  • Título: Construcción de modelos para la detección de contribuyentes omisos - caso de estudio con la Secretaria Distrital de Hacienda

  • Expositor: Camilo Franco – María del Pilar Villamil

  • Descripción: Actualmente la Secretaría Distrital de Hacienda tiene el objetivo de sistematizar sus procesos con el fin de ejecutar sus tareas de recaudo impositivo de manera más eficiente y transparente. Uno de los objetivos más prioritarios es el de la identificación de contribuyentes omisos. La identificación de omisos es un problema complejo en la práctica, en parte debido a la confidencialidad y privacidad de la información como también a su credibilidad. Es precisamente en este tipo de problemas donde los métodos de aprendizaje computacional pueden ser de gran ayuda. En particular, la Secretaría ha identificado la relevancia de detectar contribuyentes con alta probabilidad de pertenecer a una actividad económica con la cual no reportan declaraciones en el periodo de análisis. En este sentido, se presenta un caso de estudio, aplicando herramientas analíticas para la clasificación automática de contribuyentes de acuerdo con su comportamiento como tienda de barrio, utilizando como información solamente la relación del contribuyente con sus proveedores.

    Autores: Ana María Irmgard, Felipe Gonzalez, Andrés Moreno, Maria del Pilar Villamil, Camilo Franco
Presentación 3
  • Universidad: Universidad de los Andes.

  • Título: Estudiando el transporte sostenible y su entorno: la bicicleta

  • Expositor: BiciBog
    El grupo de investigación BiciBog es un colectivo académico de investigadores de la Facultad de Ingeniería y la Facultad de Medicina de la Universidad de los Andes enfocados en estudiar el impacto de las políticas públicas en la salud y la calidad de vida, a través del uso y la promoción del medio de transporte sostenible más difundido del mundo: la bicicleta. Soportados en herramientas de análisis de datos, el grupo tiene el objetivo de brindar resultados que faciliten el entendimiento del uso de la bicicleta en la ciudad para diseñar los proyectos qué ayudaran a Bogotá a cumplir las metas de Plan Bici y convertirse en la capital mundial de la bicicleta.

  • Descripción: Para adoptar un estilo de vida más sano, los gobiernos locales están incentivando el uso de la bicicleta por medio de la implementación de estrategias en diferentes ejes de acción, como la infraestructura, la seguridad y la cultura. Se aplicaron métodos de análisis de datos para proveer herramientas para la toma de decisiones, tomando como insumo datos gubernamentales y datos de libre acceso. Se estimó el Level of Traffic Stress para la malla vial de la ciudad a partir de un algoritmo de aglomeración y una regresión logística multinomial. La seguridad vial se abarcó desde el comportamiento histórico de los siniestros y colisiones aplicando análisis de tendencias, análisis espacial y modelos de clasificación para determinar las implicaciones del entorno construido. Finalmente, partiendo de un contexto diseñado para apoyar a los planeadores del transporte, se desarrolló un modelo GAM para estudiar los factores individuales y del entorno asociados al uso de la bicicleta.

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Presentación 4
  • Universidad: Universidad de los Andes

  • Título: Analítica de datos y modelamiento para una agro-cadena cooperativa de cacao en Arauca

  • Expositor: Daniela Rodríguez

  • Descripción: El mercado de cacao fino de aroma presenta oportunidades únicas a los pequeños agricultores de Arauca. Para acceder a este mercado, es necesario sincronizar cuidadosamente los eslabones de la agro-cadena del cacao, desde el acopio y transporte de la cosecha; pasando por su procesamiento y almacenamiento; y llegando hasta su comercialización. Como cada una de las operaciones en la agro-cadena afecta la calidad del cacao, un dimensionamiento inadecuado de la capacidad y los recursos provoca deficiencias en la cadena de valor, perjudicando así los ingresos del agricultor. Para resolver este problema, proponemos una solución integral compuesta por diferentes modelos interconectados que utilizan métodos de optimización y simulación. Estos modelos cubren las decisiones operativas (asignación de transporte), tácticas (dimensionamiento de la planta de procesamiento) y estratégicas (acceso a mercados) de la cadena de valor del cacao. La metodología es ilustrada en un caso de estudio en Arauca.

  • Autores: Daniela Rodríguez*, Carlos Ardila*, María F. Cortés*, Ivan Mura* Andrés L. Medaglia*, Sebastián Escobar*, Jader Rodríguez*.
    *Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de los Andes

Conferencistas

Eduardo Rodriguez

Principal IQAnalytics Inc. committed to supporting Corporate Strategic Intelligence Evolution (COSINE)
From Big Data to Great Data™
Sentry Insurance Endowed Chair in Business Analytics
University of Wisconsin – Stevens Point
Analytics Adjunct Professor Telfer School of Management University of Ottawa

Eduardo es el Sentry Insurance Endowed Chair in Business Analytics en la Universidad de Wisconsin-Stevens Point. En su trabajo ha creado la especialización de Analytics para el MBA en Universidad de Fredericton, es profesor adjunto de Analytics en la Escuela Telfer de Administración de Empresas y conferencista del Instituto de Desarrollo Profesional de la Universidad de Ottawa y es Principal-Owner de IQAnalytics Inc. un Centro de Investigación y Firma de Consultoría in Ottawa Canada. Ha sido profesor de la maestría en analytics en la Universidad de Harrisburg de Ciencia y Tecnología, Pennsylvania Estados Unidos, Miembro Asociado Senior del Center for Dynamic Leadership Models in Global Business en The Leadership Alliance Inc. Toronto Canadá, Visiting Scholar Universidad de Chongqing de China y la Universidad EAFIT para el Master de gestión de riesgos.

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Benjamín Ardila

BUSINESS ANALYTICS MANAGER
MBA & Master in Big Data Candidate IE BUSINESS SCHOOL
M. Sc., Industrial Engineering UNIVERSIDAD DE LOS ANDES

Benjamín tiene más de 6 años de experiencia en analítica avanzada, aplicada a un amplio espectro de industrias (banca, telecomunicaciones, retail y distribución) y áreas (riesgo, business intelligence, supply chain, calidad y fraude).

Actualmente lidera proyectos en Kernel Analytics, consultora especializada en analítica avanzada y nombrada en 2018 como mejor partner en inteligencia artificial en España de Microsoft.

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Raha Akhavan-Tabatabaei

PhD, Industrial and Systems Engineering, North Carolina State University
Associate Professor of Operations Management
Director of M.Sc. in Business Analytics
Sabanci School of Management
Istanbul, Turkey

Raha Akhavan-Tabatabaei es profesora asociada de Dirección de Operaciones y directora de la Maestría en Ciencias en Business Analytics en la Escuela de Administración Sabanci, Estambul, Turquía. Antes de este puesto, fue profesora asociada de Ingeniería Industrial y directora fundadora de la Maestría en Análisis en la Universidad de los Andes. Antes de eso, trabajó como ingeniera industrial senior en Intel Corporation en Arizona, EE. UU. Ella ha recibido su Ph.D. y M.Sc. Licenciatura en Ingeniería Industrial e Investigación de Operaciones de North Carolina State University, y su licenciatura. Licenciado por la Universidad de Tecnología de Sharif. Su investigación se centra en el modelado estocástico y la toma de decisiones basada en datos bajo incertidumbre con diversas aplicaciones, entre ellas, asistencia médica, logística, gestión de ingresos, confiabilidad y, más recientemente, analítica deportiva.

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Casos de Éxito

Casos de Éxito 1

SAP - Positiva
TIMI - Sura
Manar Tecnologies - Familia
itPerforma
Presentación 1
  • Empresa: SAP - Positiva Compañía de Seguros

  • Título: Implementación SAP Analytics Cloud en Positiva Compañía de Seguros

  • Expositor: Mónica Velasco

Presentación 2
  • Empresa: Timi - Sura

  • Título: Health Analytics: "Una organización para salvar Vidas" (Caso Binomio Madre – Hijo)

  • Expositor: Daniel Soto & Marcela Montoya

  • Descripción: A favor de una salud pensada en el paciente, Daniel Soto, Managing Partner LatAm, Timi, de la mano de una de las entidades de Salud más grandes de Colombia, desarrolló Modelos predictivos capaces de anticipar complicaciones en el embarazo, en algunos casos causales de muerte; logrando impactos increíbles en la priorización de atención.
Presentación 3
  • Empresa: Manar Technologies - Consumo Masivo Grupo Familia y GeoMarketing Colombia

  • Título: El éxito global depende de cada acción local: go to market y optimización de rutas basados en Geomarketing con Q-lik

  • Expositor: Paul Constancio

  • Descripción: Presentación del caso real de la empresa de consumo masivo Grupo Familia y GeoMarketing Colombia, mostrando la estrategia de Go To Market basado en maximizar la cobertura, segmentar clientes y diseñar rutas de atención eficientes para llegar al canal tradicional, en un territorio cada vez más dinámico y heterogéneo. Este ejercicio realizado sobre Qlik y metodologías de análisis territorial como optimización de rutas y clusterización espacial, es un claro ejemplo de cómo la información geográfica impacta en el diseño de las estrategias de toda compañía y que hoy en día es un activo que deben entender y dominar.

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Presentación 4
  • Empresa: ITperforma

Casos de Éxito 2

Oracle
Infometrix - BodyTech
ALTO Colombia
Presentación 1
  • Empresa: Oracle

  • Título: Cómo monetizar los datos de su negocio usando Big Data y Analítica Avanzada

  • Expositor: Santiago Parra Ramos

  • Descripción: Identificar los escenarios de uso de los datos para identificar acciones de impacto para el negocio cada día toma más valor. El escuchar mejor, aprender rápido y ejecutar de forma inteligente ha ayudado a crear nuevos modelos de negocio en las empresas de telecomunicaciones y del sector de medios de pago. En esta charla Oracle dará a conocer cómo monetizar los datos de su negocio con el uso de Big data y Analítica avanzada.
Presentación 2
  • Empresa: IBM – Rakel

  • Expositor: Silvia Ramirez / Hugo Estrada

  • Descripción: Rakel es una plataforma tecnológica soportada con Inteligencia Artificial y analítica de IBM que nace como emprendimiento colombiano de Ariane, una reclutadora de talento humano. Su objetivo es soportar los procesos de reclutamiento de las áreas de Recursos Humanos, con procesos ágiles y de calidad, para selección de perfiles para empleos de alta rotación, como los call center.
    La tecnología que usa Rakel permite que el proceso de selección que tardaba cerca de 3 semanas, ahora tomará tan solo 5 días. Con la implantación de esta tecnología, los profesionales de psicología podrán potenciar sus capacidades teniendo un rol más estratégico y menos operativo.
Presentación 3
  • Empresa: Infometrix - Bodytech

  • Título: ¿Cómo llegar al corazón de tu cliente usando analítica predictiva?

  • Expositor: Natalia Barrero & Diana Bernal

  • Descripción: En esta charla, Bodytech junto con Infometrix, nos contarán cómo ésta compañía líder de industria ha decidido ser pionera en direccionar sus estrategias de marketing a partir de los datos y de soluciones que permiten acercarse a sus clientes de una manera más enfocada y rentable.
Presentación 4
  • Empresa: ALTO Colombia

  • Título: Prevención de perdidas con una mirada Analítica.

  • Expositor: Lida Sandoval

  • Descripción: Con el objetivo de apoyar el proceso de pérdidas desde una perspectiva integral, Alto ha venido desarrollando estrategias de inteligencia en los datos, utilizando la analítica como factor principal, teniendo un sistema preventivo que cuantifica, analiza, alerta y sugiere un proceso de toma de decisiones.

    En esta charla se mostrará algunos ejemplos de este propósito: en primera instancia, el impacto de la asignación, resultante de un análisis de reconocimiento facial. Así mismo, se presenta un caso de aplicación de perfilamiento de imputados de acuerdo con características de los mismos.

Agenda

 

Workshops

 

Workshop 1 - Analítica desde el análisis de redes sociales

¿Cómo puedo fomentar efectiva, eficaz y eficientemente el contagio de comportamientos, la propagación de información o el impacto de una campaña publicitaria en un mercado objetivo en diferentes comunidades? El profesor Felipe Montes, junto a su estudiante de doctorado Andrés Felipe Useche, y sus estudiantes de maestría Ana María Guerra y Ana María Jaramillo, les enseñarán a utilizar herramientas de analítica en el estudio de redes sociales. Por medio de la aplicación de teoría de ciencia de redes este workshop le dará herramientas básicas en el análisis de redes sociales, para estudiar un mercado objetivo y construir sus redes sociales en línea (ej. Twitter), identificar a los Stakeholders, y a las comunidades densamente conectadas. Con ejemplos prácticos sobre intervenciones de redes, este workshop le enseñará estrategias eficientes para utilizar menos recursos en campañas de diseminación en redes sociales y aprovechar a los Stakeholders. Además, con el estudio de la topología de la red utilizando herramientas como Gephi, este workshop le enseñará a visualizar el comportamiento temporal de una red, analizar sus principales medidas e identificar la eficacia y efectividad de un proceso de diseminación en su red social.


Workshop 2 - Capacidades analíticas End-to-end usando la herramienta de IBM Watson Studio: Modelo predictivo para retención de clientes (Cupos agotados)

Generalidades en torno a la interfaz/capacidades de Watson studio incluyendo conceptos de ingestión y limpieza de datos, generación de proyectos, instancias, accesos por roles, IDES Integrados (R Studio, Jupyter Notebooks y herramientas para generación de modelos visuales).

Ejemplo de modelo(s) en python corriendo en Watson studio con Jupyter notebook.

Despliegue de proyectos como API Rest en Watson studio.

Funcionalidades adicionales de la herramienta (Scheduling, Acceso a fuentes de datos, tableros de visualización y conexión a APIs de Watson).

Workshop 3 - Machine Learning Automated: Una visión de principio a fin

El objetivo de este Workshop es ofrecer a los profesionales y ejecutivos de datos acceso a casos de alta relevancia para que se pueda incrementar el nivel de eficiencia y conocimiento sobre esta Soluciones Analíticas Avanzadas al igual que los beneficios que conllevan. Simultáneamente daremos una sesión con el objetivo de mostrarles como todo esto puede llegar a hacerse tangible mediante el uso de nuestra plataforma.

Los líderes empresariales actualmente se cuestionan ¿Cuáles son las expectativas razonables para un sistema de Inteligencia Artificial? ¿Qué estructuras organizacionales son más efectivas? ¿Qué proyectos generaran más impacto? Este seminario proporciona un enfoque orientado a la acción y discusión acerca de estas grandes inquietudes.

Como dijo el conocido Elon Musk - "Todas aquellas compañías que no adopten soluciones de AIdejarán de ser competitivas. En otras palabras, si tu competidor está apostando por este tipo de estrategias y tu no, te aplastará"

Que esperar: Culminarás este seminario identificando las mejores oportunidades de IA, teniendo una comprensión de los factores claves de éxito de IA y con un proyecto claramente definido para que su equipo lo ejecute.

Los temas que se trataran durante este seminario son:

  • Fundamentos de AI
  • Preparación de Datos
  • Como resolver problemas con AI
  • Poner AI en acción
  • Demostración de AI en casos reales

El taller inicia con la integración y limpieza de datos, definición del caso de uso o problema a resolver, posteriormente se corren diferentes tipos de modelos de machine learning e integración del uso de las plataformas expuestas.

Este taller es una nueva oportunidad que transforma la manera de ver y entender la información de cada empresa, lo cual genera una ventaja importante a la hora de tomar decisiones en cualquier negocio.

Workshop 4 - Convirtiendo la información en valor, El futuro de la toma de decisiones

El objetivo de este workshop es permitirles a los asistentes interactuar con SAP Analytics Cloud y ver cómo se aplica el concepto de Analítica Aumentada (Augmented Analytics). Cada uno de los asistentes tendrá acceso a un ambiente Cloud para entender a través de ejercicios prácticos cómo se soporta el camino de la automatización analítica.

Los usuarios podrán apreciar como SAP Analytics Cloud, permite combinar simultáneamente capacidades de visualización y de analítica avanzada.

Mediante ejercicios realizados por los participantes se mostrará funcionalidades cómo:

  • Automatización en la generación de Contenido
  • Automatización de la detección de Patrones
  • Generación de lenguaje natural para Analítica
  • Automatización de modelos predictivos

Considerando la automatización de modelos predictivos, se crearán escenarios de regresión, clasificación y series de tiempo, entendiendo los fundamentos que permiten trabajar este enfoque automatizado a través de Smart Predict.

Al finalizar el workshop los participantes podrán apreciar que el valor de la Analítica Aumentada está en reducir tareas repetitivas a través de automatización, creando tareas de alto valor al explorar los datos de manera simple apalancado en motores predictivos automatizados.


Workshop 5 - Big Data and flexible ETL on a PC

El Workshop tuvo como objetivo descubrir una solución diferente, pensada para los expertos en analytics de hoy, aquellos que aman codificar sus propios algoritmos como usar lo que el mercado ya tiene, así como les gusta trabajar con millones de registros y no tener que esperar horas de procesamiento de máquina.

En este workshop se mostró como procesar miles de millones de registros sin tener que depender de soluciones de cálculo distribuido, haciendo conexión de forma sencilla a una infraestructura hadoop.

Workshop 6 - La tecnología adecuada para una cultura basada en datos

El taller permitió realizar un recorrido por la plataforma Qlik. Apoyo de modelo integral de la carga de datos, inteligencia aumentada, valor del motor asociativo, geo referenciación y analítica predictiva. Qlik en el uso y análisis de datos.

Aspectos técnicos: Equipos de proyección audiovisual.

Universidad de los Andes
Vigilada MINEDUCACIÓN
Reconocimiento como Universidad. Decreto 1297 del 30 de Mayo de 1964
Reconocimiento personería jurídica Resolución 28 del 23 de Febrero de 1949 Min. Justicia.

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