Tourist Factory, un proyecto desarrollado por alumnos del posgrado en Big Data Management and Analytics de la UPC School, ha resultado ganador de la segunda edición de los Big Data Talent Awards. Tourist Factory es una solución AaaS (Analyticsasaservice) en tiempo real que identifica turistas en las redes sociales en las grandes ciudades y es capaz de sugerirles recomendaciones personalizadas basadas en contenido social. Por otra parte, el proyecto Convector – Public transport optimization through Big Data analytics, también desarrollado como proyecto de la formación en Big Data de la UPC School, también resultó finalista de estos premios.
La 2ª edición de los Big Data Talent Awards tiene como objetivo premiar las tesis doctorales y proyectos de fin de carrera/máster o posgrado relacionados con Big Data y Data Analytics con el mayor impacto socioeconómico y con la mayor innovación tecnológica. Son unos premios organizados por el Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona, con el patrocinio de Oracle.
El proyecto ganador, Tourist Factory, ha sido desarrollado como proyecto final de la formación de posgrado de la UPC por los alumnos Rodica Fazakas, Iúlia Zvyagelskaya, Joan Pau López y Beatriz Martín. Tourist Factory aplica machine learning para la detección de turistas, monitorización de sus intereses y emociones, explorar insights e identificar tendencias. El sistema permite analizar la “situación turística” en una zona geográfica específica clasificando y clusterizando los usuarios que hablan en ella. El sistema permite identificar turistas y residentes diferenciándolos por idioma y detectar emociones, intereses y tipos de consumo.
Todo ello es gracias a una plataforma avanzada de gestión de datos basada en la Arquitectura Lambda, lo que permite poder almacenar y procesar grandes volúmenes de datos y aplicar modelos predictivos en tiempo real.
El proyecto que resultó finalista fue Convector – Public transport optimization through Big Data analytics, de los alumnos Albert Quiroga, Ferran Cabezas, Xavier Mas y Carles Teixidó. El objetivo de este proyecto es diseñar, construir e implementar un sistema de análisis de información Big Data que analice los datos generados para una empresa de transporte público a través de los cuales poder extraer insights de valor para el negocio.