MBIT School ha clausurado el curso con la presentación de los proyectos fin de máster de la Quinta Edición de su Máster en Business Intelligence y Big Data. Entre ellos, se encuentran iniciativas relacionadas con la investigación de enfermedades, el análisis de sentimiento, el Internet de las Cosas (IoT) o los motores de recomendación, que pueden ponerse en práctica en el mundo de los negocios mediante la analítica de datos.
Destacamos algunos de estos proyectos:
Analitycs: Parece que el BOE no puede contener información cuantificable, sin embargo, el proyecto de los alumnos de MBIT School ha demostrado que el análisis de datos permite comparar cómo han sido de trabajadores los distintos gobiernos; y hay notables sorpresas, ¿quién nos iba a decir que los gobiernos en minoría aprueban más disposiciones que en mayoría absoluta? También dentro del terreno de la analítica de datos, los alumnos han colaborado con la Universidad Rey Juan Carlos en la investigación de enfermedades crónicas, como la diabetes. El resultado: la primera fase de un estudio sobre cómo impacta la mezcla de medicamentos en estos pacientes.
Internet de las Cosas: desde el mundo de IoT se han llevado a cabo dos proyectos de la mano de la empresa Sistrol. El primero aporta una nueva forma de ver la información al aplicar el análisis semántico a las señales de los edificios inteligentes. El segundo, por su parte, consiste en cruzar información de las matrículas de los coches tomadas por las cámaras de tráfico y los seguros en tiempo real para dotar a las aseguradoras de un sistema inteligente que calcule los descuentos aplicables a una persona basándose, no solo en la edad y la experiencia de conducción, sino también en el uso de su coche y cumplimiento de las normas de tráfico.
Análisis de sentimiento: aplicado al CRM de los hoteles, el objetivo de este proyecto consiste en extraer utilidad y dotar de sentido a las encuestas de opinión entre los clientes, superando la mera lectura, que es el destino final que tienen en la mayoría de los casos. En la misma línea de análisis de sentimiento, para los twiteros, se ha creado un recomendador de personas y temas a las que seguir en la red social, basado en los propios twits de los usuarios.
Motores de recomendación: para finalizar, los motores de recomendación han dado mucho juego en esta edición del máster con JART (Just Another Recomendation Tool), que recomienda películas con un grado de acierto similar al de opciones comerciales y exitosas, como NetFlix o Genius de Apple; o MOTOREC, un motor que permite a cualquier comercio incrementar sus ventas en un 3%, sumando más productos por tique, gracias a la recomendación personalizada que ofrece al cliente.
