Smart Data Discovery y Natural Language Generation para el Rendimiento de los Medios Digitales

AGILE

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PROJECT DESCRIPTION

Investigación sobre la conversión de los datos en mensajes escritos en lenguaje natural aplicada a los procesos de negocio de Medios Digitales, para automatizar parte del trabajo analítico y extraer mayor valor del volumen de información disponible. El proyecto que planteamos centra su investigación en dar un paso más allá del estado del arte sobre el procesamiento de datos masivos (Big Data) y la ciencia de los datos (Data Science), con el objetivo de mejorar su utilidad para las personas que los usan en la toma de decisiones. La capacidad de las máquinas es tremendamente superior a la de los humanos para la búsqueda de patrones, causalidad, hechos, etc, pero aún estamos lejos, en muchos ámbitos de la industria, de ser capaces de generar información realmente valiosa y sobretodo información que sea útil y fácil de usar para las personas que toman las decisiones en los negocios. En este sentido, el proyecto plantea (1) la investigación en nuevas técnicas de análisis a través no solo de estadística sino también de inteligencia artificial y de machine learning como claves de interpretación del data science (2) la investigación en la traducción de los resultados del análisis en lenguaje natural como vehículo de transferencia de conocimiento a las personas en el momento preciso y (3) la investigación en la eficiencia de la accionabilidad de los descubrimientos ya sea por acción humana o realizada automáticamente por una máquina.

Project Details

La innovación que plantea el proyecto respecto a las soluciones actuales es poner al alcance de los usuarios de negocio, insights derivados de una avanzada analítica de forma que no se requiera que tengan una experiencia científica. De alguna forma, democratizar el uso del bigdata y la inteligencia de negocio.
“Smart Data Discovery” se define como la siguiente generación de la capacidad de descubrimiento de datos que permite a los usuarios de negocio encontrar información relevante a partir de un avanzado análisis sobre datos multi-estructurados. Agiliza la preparación de los datos y visualiza y narra de forma automática importantes hallazgos como correlaciones, excepciones, agrupaciones, enlaces, predicciones, que son relevantes. Los usuarios han de poder interactuar y explorar los datos de forma visual, buscando en lenguaje natural y recibiendo la información en lenguaje natural.

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