Gamificación y Data Mining Gamification Spain Meetup GSM Donostia San Sebastian

2. 2INDICE
 NIVEL 0: Propósitos de la gamificación
 NIVEL 1: ¡Generemos datos!
 NIVEL 2: El concepto de Data Mining
 NIVEL 3: Gamificación, deporte y datos
 NIVEL 4: Los datos: materia prima del conocimiento
 NIVEL 5: Gamificación, turismo y datos
 NIVEL 6: Análisis avanzado y Análisis predictivo
 NIVEL 7: Gamificación, salud y datos
 NIVEL 8: Aspectos Legales
 NIVEL 9: Data Hunters
 NIVEL 10: Recursos

3. Incentivar Enseñar
Medir Entretener
3PROPOSITOS DE LA GAMIFICACION
Fuente: MarioHerger “Enterprise Gamification”.

4. Vamos a comenzar
¡Generando datos!

5. Continuamente
estamos generando
información.
Procesarla nos
puede ayudar a
tomar decisiones.
EL CONCEPTO DE
DATA MINING

6. 6GAMIFICACION, DEPORTE Y DATOS

7. 7LOS DATOS: LA MATERIA PRIMA DEL CONOCIMIENTO
Clasificación:
 Internos/externos
 Estructurados/no estructurados
El dato debe buscar al usuario
OpenData vs LinkedData vs Bigdata
Las tres “V” del Big Data
 Volumen
 Variedad
 Velocidad
Oportunidades:
 Análisis de clientes/marketing
 Análisis de internet/móviles/redes
sociales
 Efectividad operativa
 Análisis de fraude y riesgo
PROCESO CRISP-DM
Fuente Imagen: Wikipedia

8. 8GAMIFICACIÓN, TURISMO Y DATOS
 ¿Cuántos turistas pernoctan?
 ¿Cuál es su país de procedencia?
 ¿Quiénes son los que más gastan?
 ¿Duración de su estancia media?
 ¿En qué localidades alojan?
 ¿Qué establecimientos visitan?
 ¿Cuál es su franja de edad?
 ¿Con quién vienen acompañados?
 Comportamientos personalizados
 Efectividad de campañas promocionales

9. 9ANALISIS AVANZADO Y ANALISIS PREDICTIVO
 Análisis avanzado: tener conocimiento preciso para tomar decisiones
inteligentes y poder anticipar problemas y resolverlos de forma proactiva.
 Análisis Predictivo: conectar datos con toma de decisiones extrayendo
conclusiones fiables acerca de las circunstancias actuales y eventos futuros
 Métricas vs Predicciones
 Escenarios de Negocio
 Recomendaciones
 Compañías de teléfonía móvil
 Seguros
 Servicios financieros
 Marketing online
 Motores de búsqueda
 Previsión de enfermedades
 Lucha contra delitos

10. 10GAMIFICACION, SALUD Y DATOS
 Rehabilitación y programas de ayuda
 Sistemas EMR (Electronic Medical Record).
 Monitorización de mediciones
 Analítica avanzada: Relaciones entre
diagnósticos/tratamientos y efectos sobre la
salud.
 Teleasistencia personalizada
 Adherencia a la medicación/Recordatorios
 Obstáculos a salvar:
 Diversidad de formatos y sistemas
 Compartición de repositorios de datos
 Registros incompletos
 Información “en papel”
Fuente Imagen: Healthprize.com

11. 11ASPECTOS LEGALES
 Para los negocios, el análisis de los datos supone una oportunidad
 Para los “jugadores” significa una pérdida de control de información personal
 Ley Orgánica 15/1999, de 13 de diciembre, de Protección de Datos de carácter
personal regula aspectos como
 Derecho a información en la recogida de datos
 Consentimiento del afectado
 Datos especialmente protegidos
 Datos relativos a la salud
 Seguridad de los datos
 Acceso a datos por terceros

12. 12LOS DATA BROKERS
Fuente imagen: ftc.gov
 La población no sabe que existen
 Recaban y venden info personal
 Sin consentimiento ni
conocimiento de usuarios
 Utilizados por otras empresas para
verificar identidades, detectar
fraudes, orientar campañas
 Categorizan consumidores con mal
historial de crédito o a personas
con problemas de salud

13. 13RECURSOS (PARA EMPEZAR Y AL ALCANCE DE TODOS)
 Libros:
 Data Mining (Practical Machine Learning Tools and Techniques): Ian H.
Witten, Eibe Frank and Mark A. Hall
 Data Mining for the Masses: Dr. Matthew A North
 Herramientas
 Rapidminer
 LibreOffice
 Google Prediction API
 Google Fusion tables

14. MAPA DE HERRAMIENTAS OPEN SOURCE
Fuente: http://www.bigdata-startups.com/open-source-tools/

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