[FlowData]Ficha_comercial_UPM_ES(Innovatech)
FlowData representa un nuevo paradigma en el tratamiento de bases de datos multidimensionales. Sin necesidad de tener a priori una hipótesis estadística, los patrones de datos son obtenidos como son.
La tecnología ha sido ampliamente probada en proyectos para el sector aeroespacial. Por otro lado, los primeros test en análisis de datos fuera del sector aeroespacial dieron unos resultados muy prometedores. La primera aplicación FlowDara será para algo más sofisticado, como la detección de fraude en tarjetas de crédito.
La solución se basa en técnicas de análisis de tensor (orden alto valor singular de descomposición y adecuada descomposición ortogonal) en lugar de los métodos estadísticos. La ventaja principal está en que no se necesita formular a priori una hipótesis en relación con la distribución estadística de los datos, debido a que los patrones globales son obtenidos tal cuál como son los mismos.
Se ha probado en primer lugar en el problema de la distribución de los depósitos bancarios de EE.UU. Como una función del estado, municipio y año. Los resultados obtenidos están siendo muy prometedores, tanto en términos de la reducción del tamaño de la base de datos como en la reconstrucción de los errores de la misma.
"FlowData genera una pequeña base de datos virtual que replica la original mientras mantienen la información esencial"
- El uso de aplicaciones analíticas en tiempo real para ayudar en la toma de decisiones se está convirtiendo en una herramienta muy extendida en los sectores financieros, bancario y de seguros.
- Estas aplicaciones necesitan interactuar en tiempo real con masivas bases de datos, y precisamente ello limita la sofisticación del algoritmo de la propia aplicación.
- Ser capaz de poder trabajar con bases de datos virtuales (más pequeñas) permite el uso de muchos más algoritmos sofisticados y, por lo tanto, un proceso de toma de decisiones más confiable.
- Por ejemplo, en una aplicación real para la detección de fraude en tarjetas de crédito, FlowData podría hacer posible a sus clientes (un banco, por ejemplo) poner en marcha muchos más algoritmos potentes en tiempo real para decidir si cierta transacción es bloqueada o permitida en cierto punto electrónico de un proceso de venta.
- En el sector de la seguridad muchas situaciones existentes presentan fuertes similitudes con lo que se ha descrito anteriormente.
- El sector global de la inteligencia se estima que alcance los 20,81 billones de dólares en 2018 desde los 13,98 billones de dólares de 2013, con un Ratio Compuesto anual de crecimiento (CAGR) estimado del 8,28% durante el mismo periodo de 5 años. El mercado norteamericano tiene la mayor proporción del mercado global de BI con un 49% [Research and Markets, 2013]
- El mercado de big data alcanzará los 16,1 billones de dólares en 2014, creciendo 6 veces más rápido que el total del mercado de las tecnologías de información [IDC, 2013]
- Las infraestructuras para la nube serán el subsefgmento del mercado de big data que crezca más rápido, con un CAGR de 2013 a 2017 cercano al 50% [IDC, 2013].
- Ha sido ampliamente probado en problemas de ingeniería con clientes industriales.
- Tests preliminares en entornos diferentes a los de la ingeniería han sido muy prometedores.
- Los clientes ganan operaciones más fáciles y mucho más eficientes de sus máquinas de riesgo de tal manera que puedan tomar decisiones sólidas.
- Esta tecnología es transversal y puede ser aplicada a diferentes sectores que trabajen con bases de datos masivas.
- Cinco tesis de doctorado terminadas en el contexto del desarrollo de esta tecnología.
- Aplicaciones probadas para el análisis de bases de datos en el sector aeroespacial.
- Concepto
- Investigación
- Prototipo-Lab
- Prototipo Industrial
- Producción
Contacto FlowData
Ángel Velázquez
e: angel.velazquez@upm.es
Contacto UPM
Área de Innovación, Comercialización y Creación de Empresas
Centro de Apoyo a la Innovación Tecnológica – UPM
e: innovacion.tecnologica@upm.es