Alejandro Rabasa

Alejandro RabasaAlejandro Rabasa

a.rabasa@umh.esa.rabasa@umh.es 1

Predicciones empresariales Predicciones empresariales a partir del Big Dataa partir del Big Data

Elche, 11 de Abril de 2014Elche, 11 de Abril de 2014

Alejandro Rabasa2

¿¿QUIQUIÉÉNES SOMOS?NES SOMOS?

Dpto. Estudios Económicos y Financieros

KE + DA

… desde 2003

2011

desde Julio, 2013…

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EL EXCESO DE INFORMACIEL EXCESO DE INFORMACIÓÓNN

DIFICULTA LA TOMA DIFICULTA LA TOMA

DE DECISIONESDE DECISIONES 3

EL PROBLEMAEL PROBLEMA

Mitchell Kapor

Alejandro Rabasa4

LA SOLUCILA SOLUCIÓÓNN

Prescindir de lo Prescindir de lo

irrelevante y quedarnos irrelevante y quedarnos

con lo fundamentalcon lo fundamental

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BIG DATA (+ DATA MINING)BIG DATA (+ DATA MINING)

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RECOPILAR

ALMACENAR

ANALIZAR(DATA MINING)

INTEGRAR

REPRESENTAR

MEJORES DECISIONES

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MODELOS PREDICTIVOSMODELOS PREDICTIVOS

ahoraDESCRIPCIÓN PREDICCIÓN

tiempo

variable

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Sistemas de RegresiSistemas de Regresióón Cln Cláásicossicos

Series Temporales, ARIMASeries Temporales, ARIMA

Y otrosY otros……

ÁÁrboles de Regresirboles de Regresióónn

ÁÁrboles de Clasificacirboles de Clasificacióónn

Reglas de ClasificaciReglas de Clasificacióónn

Reglas de AsociaciReglas de Asociacióón (mejoradas)n (mejoradas)

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Series Temporales (modelos mixtos)

Alejandro Rabasa9

MODELOS PREDICTIVOSMODELOS PREDICTIVOS

Reglas de Clasificación

Alejandro Rabasa10

Árboles de Clasificación

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Reglas de Asociación (mejoradas)

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DESTACAMOS 3 CASOS MUY RECIENTES DESTACAMOS 3 CASOS MUY RECIENTES ……

-- Reduciendo costes gracias a un Reduciendo costes gracias a un consumo consumo óóptimo de ptimo de recursosrecursos

-- Priorizando puntos de recogida Priorizando puntos de recogida a partir de grandes a partir de grandes histhistóóricos de datosricos de datos

-- Resolviendo problemas de logResolviendo problemas de logíística, stica, anticipanticipáándonos a ndonos a problemas derivados de la demanda (B2C)problemas derivados de la demanda (B2C)

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PREDICIENDO EN DIFERENTES ESCENARIOSPREDICIENDO EN DIFERENTES ESCENARIOS

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PROBLEMA:PROBLEMA:

Pruebas Pruebas prepre--operatorias operatorias excesivas: invasivas, caras excesivas: invasivas, caras y que generan listas de y que generan listas de espera para intervenciespera para intervencióónn

SOLUCISOLUCIÓÓN:N:

AnAnáálisis de datos para lisis de datos para descubrir las condiciones descubrir las condiciones en que dichas pruebas son en que dichas pruebas son prescindiblesprescindibles

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PROBLEMA:PROBLEMA:

Muchas paradas innecesarias para Muchas paradas innecesarias para visitar campanas casivisitar campanas casi--vacvacíías.as.

SOLUCISOLUCIÓÓN:N:

PredicciPrediccióón de llenado de n de llenado de campanas, en funcicampanas, en funcióón de histn de históóricos ricos de datos.de datos.

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Fase I. AplicaciFase I. Aplicacióón mn móóvil para vil para recogida de nuevos datos (recogida de nuevos datos (““nono--vaciadovaciado”” y nivel) en tiempo real.y nivel) en tiempo real.

Fase II. CFase II. Cáálculo de prioridades de lculo de prioridades de recogida (por campana) en recogida (por campana) en funcifuncióón de estimacin de estimacióón de nivel de n de nivel de llenado.llenado.

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PROBLEMA:PROBLEMA:

Las reservas que no terminan en Las reservas que no terminan en alquiler generan grandes gastosalquiler generan grandes gastos

SOLUCISOLUCIÓÓN:N:

Detectar el perfil (procedencia, Detectar el perfil (procedencia, temporada, antelacitemporada, antelacióónn……) que ) que conduce a reservas infructuosasconduce a reservas infructuosas

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�� EL EXCESO DE INFORMACIEL EXCESO DE INFORMACIÓÓN N

DIFICULTA LA TOMA DE DECISIONESDIFICULTA LA TOMA DE DECISIONES

�� ES UN PROBLEMA QUE TIENE SOLUCIES UN PROBLEMA QUE TIENE SOLUCIÓÓN: N:

BIG DATA ( + DATA MINING )BIG DATA ( + DATA MINING )

�� PREDICCIONES FIABLES PREDICCIONES FIABLES �������� DECIDIR CON ANTELACIDECIDIR CON ANTELACIÓÓNN

MEJORA DE LA RENTABILIDAD / COMPETITIVIDADMEJORA DE LA RENTABILIDAD / COMPETITIVIDAD

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CONCLUSIONESCONCLUSIONES

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GRACIASGRACIAS

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a.rabasa@umh.esa.rabasa@umh.es