Ciencia de Datos
Descripción de Ciencia de Datos
En el Área de Ciencia de Datos, somos expertos en la toma de decisiones basadas en los datos, es decir la gestión y el análisis de datos.
Gestión de datos: Recolección, almacenamiento, integración y procesamiento de los datos.
- ¿De dónde? Datos propios y de terceros (Open Data, Internet of Things, etc.).
- Arquitecturas de sistemas basados en Big Data (sistemas distribuidos), Data Warehousing.
- Técnicas Avanzadas NOSQL, Vectorización de datos, Big Data Integration, Big Data Quality, etc.
Análisis de datos: preparación de los datos para el análisis, feature generation, aprendizaje/creación de modelos, validación de modelos, interpretación y visualización.
- Tipo de análisis: descriptiva (query & reporting, OLAP, estadística descriptiva, analítica de grafos), predictive (minería de datos, aprendizaje automatico, ciencia de datos orientada a procesos, streaming, etc.).
- Técnicas avanzadas: explicación del resultado, causalidad, ética y equidad.
- Visualización: cuadros de mando, what-if analysis, geoespacial, temporal, grafos, analítica visual avanzada, etc.
Casos de éxito de Ciencia de Datos
Hospital de la Santa Creu i Sant Pau es un centro referente en la atención médica que recibe 160.000 urgencias y atiende a 35.500 pacientes ingresados cada año. Este gran volumen de pacientes hace que sea crucial un sistema eficaz de clasificación de los pacientes de urgencias para poder cubrir las necesidades de cada persona con los recursos y el tiempo adecuados.
En este proyecto, la empresa, junto con la participación del inLab FIB, busca facilitar el día a día de los trabajadores del Help Desk, así como de los empleados que deben reportar solicitudes o incidencias, mediante la automatización del rellenado de formularios.
La propuesta central de AgríLogistics es la creación de un espacio de datos colaborativo que facilite el acceso a la información para todos los agentes de la cadena de suministro agroalimentaria, con el objetivo de fortalecer la logística y mejorar su eficiencia.
inLab FIB y Qorvo Inc. colaboran en un proyecto de investigación que explora enfoques basados en inteligencia artificial para acelerar el diseño de circuitos microelectrónicos, con un enfoque basado en la automatización del diseño y la predicción del rendimiento.
El inLab FIB efectuará un estudio y desarrollará una prueba de concepto de un nuevo sistema de triaje para el “Hospital de la Santa Creu i Sant Pau”. Este sistema de priorizará ciertos pacientes para evitar que las esperas puedan afectarlos negativamente.
El inLab FIB participa en un proyecto innovador para el desarrollo de un asistente interactivo basado en Inteligencia Artificial (IA), diseñado para ayudar a resolver temas de calidad.