2 INDICE

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

Incentivar Enseñar

Medir Entretener

3 PROPOSITOS DE LA GAMIFICACION

Fuente: MarioHerger “Enterprise Gamification”.

Vamos a comenzar ¡Generando datos!

Continuamente estamos generando información. Procesarla nos puede ayudar a tomar decisiones.

EL CONCEPTO DE DATA MINING

6 GAMIFICACION, DEPORTE Y DATOS

7 LOS 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 GAMIFICACIÓN, 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 ANALISIS 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 GAMIFICACION, 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 ASPECTOS 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 LOS 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 RECURSOS (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

MAPA DE HERRAMIENTAS OPEN SOURCE

Fuente: http://www.bigdata-startups.com/open-source-tools/

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