Objetivos técnicos

Obtener el diseño de una nueva arquitectura
Obtener una nueva arquitectura computacional que implemente una maquina social que permita analizar la experiencia de cliente. El objetivo de esta plataforma computacional es desarrollar un entorno de trabajo colaborativo donde las máquinas y humanos puedan desarrollar tareas adecuadas a sus capacidades.
Obtención de mecanismos de interacción
Indagar en el diseño de nuevos protocolos de interacción entre humanos y máquinas, que habiliten la capacidad cooperativa entre los usuarios y máquinas mediante el uso de la máquina social propuesta.
Monitorización de redes sociales y otras fuentes de datos en Internet
El objetivo es recuperar datos tanto homogéneos, como heterogéneos, que permitan crear un rastro y posterior evaluación de la experiencia de cliente en Internet.
Captura de datos en movilidad
El amplio uso de móviles por parte de los clientes, requiere que se haga una investigación específica en este ámbito con el objetivode obtener modelos de captura datos desde dispositivos móviles. Estos modelos deben ser válidos para diferentes plataformas (Android, iOS, etc.).
Captura de datos utilizando sensores de IOT
Obtener nuevos modelos de captura de información en entornos offline (tiendas, establecimientos, etc.).
Fusión de información
Combinar los flujos de datos de diferentes fuentes permite obtener datos con mayor calidad.
Obtención de algoritmos de análisis
Identificar técnicas de inteligencia artificial para el análisis masivo de datos, deben permitir la interpretación y contextualización de los mismos.
Análisis de textos
Desarrollar algoritmos que permitan la interpretar de la información procedente de Internet. En este caso, será hará especial énfasis en aquella información desestructurada proveniente de redes sociales, comentarios de los clientes, etc.
Detección de patrones y generación de alertas.
El análisis avanzado de la información también incluye la detección de patrones. Se pretende obtener algoritmos que permiten identificar patrones de comportamiento similar. Así será posible generar alertas sobre la experiencia de usuario.
Determinación de la influencia del cliente
El uso de conocimiento avanzado sobre los clientes hace posible disponer de información más avanzada. Por ello, se pretende modelar algoritmos para conocer el comportamiento de los usuarios, incluyendo su influencia, comunidades o grupos de influencia, polaridad, diferentes formas de actuación, etc.
Uso de estrategias de Big Data
Diseñar modelos que permitan distribuir las necesidades computacionales de los diferentes algoritmos que se modelen en el marco de la plataforma, con el objetivo de disminuir los tiempos de análisis, permitiendo dar información relevante y actualizada a los usuarios finales.
Visualización
Diseñar una potente herramienta para el apoyo a la toma de decisiones, que permita ofrecer información adecuada y estructurada según el perfil del usuario (manager, directivo, etc.).
Despliegue de infraestructura hardware e altas prestaciones
La innovación en el modelo de comercialización, requiere del uso de entornos de despliegue de alto rendimiento. Así pues, se pretende obtener una plataforma Cloud específica, basada en herramientas libres. Dentro de esta plataforma será necesaria habilitar las características que hagan posible el almacenamiento masivo de información heterogénea, la computación distribución, el despliegue de productos y servicios, así como las comunicaciones necesarias.
Validación en entorno reales
Uno de los objetivo de este proyecto es el de diseñar casos de estudio que permitan evaluar de forma empírica la solución propuesta. Así, se implementará un prototipo inicial no comercializable que permita evaluar la viabilidad y el grado de innovación de la propuesta.