Como hemos
mostrado en ocasiones anteriores, las herramientas de minería de datos proporcionan
información muy valiosa para las empresas. Hasta ahora, hemos presentado algunos
ejemplos de éxito y utilización en contextos típicos, como los datos locales en diferentes formatos, o Internet. Ahora es la
oportunidad de ver algunos maravillosos ejemplos de uso de la minería de datos en
contextos más amplios:
La
construcción de una ciudad más inteligente
En el
siguiente video, se muestra el uso de una aplicación (Intelligent Operations
Center) para mejorar las diferentes operaciones de Zhenjiang, una ciudad
turística de China. Por ahora, se puede desde allí monitorear el transporte: se
toman datos de satélites, cámaras, sensores, entre otros, y se facilita la toma
de decisiones mediante la identificación de tendencias. La aplicación en esta ciudad
también proviene del aprendizaje en sistemas similares obtenido en otras
ciudades (Río de Janeiro, New York, Estocolmo, Madrid, Singapur, entre otros)…
y así, se busca identificar algunos patrones que faciliten la automatización de
algunas operaciones en el futuro. Por supuesto, la minería de datos es la
encargada de dilucidar estas tendencias, y consideramos que su uso en estos
temas es decisivo y constituye un reto para el manejo de data mining en datos
de gran cantidad y crecimiento (big data).
Monitoreando
el uso de un carro electrónico
Este tipo de vehículos está pasando por una importante fase de investigación y producción. Es el caso de 44 automóviles que se encuentran en circulación en Alemania, y que contienen “loggers” de datos autorizados, enviando información al Centro de Investigación en Inteligencia Artificial de Bremen: se envía la información de batería, posición, uso de la energía, velocidad, entre otros. Así, se generan “perfiles de movimiento”, que se deducen a partir de Data Mining: y todo, para establecer las necesidades y usos típicos de estos autos, y así definir nuevas metas de investigación, e incluso predecir su funcionamiento.
Seguridad
Sanitaria
En un caso
concreto, en Gales, existe una amplia cantidad de información acerca de las
enfermedades animales de la región. Los factores de riesgo se han identificado,
y se ha hecho una clasificación de estos para así mejorar las condiciones
sanitarias. Todo esto, gracias al eficiente uso de diferentes técnicas de
minería de datos: regresión, árboles de clasificación, y análisis de factores.
En el campo
de la detección de intrusiones, la minería de datos puede jugar un factor
decisivo, pues la cantidad de información que se manejan en las redes y
sistemas es muy grande, haciendo que este tipo de problemas puedan ser
estudiados mediante el software que aquí estudiamos: mediante DM es posible
identificar aquellas anomalías que puedan sugerir las intrusiones, y el
análisis de las implicaciones que éstas han tenido.
Referencias:
Referencias:
IBM. A Smarter Planet Project: Building an Operating System for Cities.
http://asmarterplanet.com/blog/2012/02/building-an-operating-system-for-cities.html
IBM: Calabrese, Francisco. Smart Cities - How can Data Mining and Optimization shape Future Cities?
http://www.cost.eu/download/Calabrese
Deutschlandfunk: Kloiber, Manfred. Auto als Datenquelle.
http://www.dradio.de/dlf/sendungen/forschak/1698145/
http://asmarterplanet.com/blog/2012/02/building-an-operating-system-for-cities.html
IBM: Calabrese, Francisco. Smart Cities - How can Data Mining and Optimization shape Future Cities?
http://www.cost.eu/download/Calabrese
Deutschlandfunk: Kloiber, Manfred. Auto als Datenquelle.
http://www.dradio.de/dlf/sendungen/forschak/1698145/
Ortiz-Peláez, Ángel. Use of data mining techniques to investigate disease risk classification as a proxy for compromised biosecurity of cattle herds in Wales
http://www.biomedcentral.com/1746-6148/4/24
Barbara, Daniel. Applications of Data Mining in Computer Security.
http://www.springer.com/computer/theoretical+computer+science/book/978-1-4020-7054-9
PresseBox. Teradata auf der CeBIT 2012: Datenanalysen stehen im Rampenlicht
http://www.pressebox.de/pressemeldungen/teradata-deutschland/boxid/487193