El uso de Apache Spark Deepsense.io ayuda a las grandes organizaciones, incluyendo la ONU, a escalar con sofisticadas plataformas de datos construidas para desarrolladores pero accesibles a todos.

    Las Naciones Unidas son una vasta organización con un conjunto diverso de necesidades tecnológicas. La organización es un paraguas bajo el cual numerosas suborganizaciones -el ACNUR y el UNICEF, por ejemplo- operan de manera algo autónoma. La ONU está encargada de proporcionar ayuda humanitaria global, resolver disputas multinacionales y hacer un seguimiento de la delincuencia global. La innovación tecnológica -especialmente los grandes datos- ayuda a la misión de las Naciones Unidas al hacer que las operaciones sean más eficientes y proporcionar una visión operativa crítica. La ONU genera y hace un seguimiento de la información a escala mundial, pero tiene problemas para gestionar grandes cantidades de datos y cuenta con un personal de responsables políticos que no son intrínsecamente conocedores de la tecnología.

    Para lidiar con el desafío de los grandes datos -en apoyo de los Objetivos de Desarrollo Sostenible-, la ONU se asoció con Deepsense.io, una startup que ayuda a las organizaciones no técnicas a desplegar y beneficiarse del análisis de datos y el aprendizaje automático. La empresa de aprendizaje de máquinas desarrolló un conjunto de aplicaciones que son accesibles para el lego pero que proporcionan ganchos profundos para los desarrolladores.

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    Seahorse, el producto de procesamiento de datos de la compañía, es una interfaz visual construida sobre Apache Spark y ayuda a las empresas a extraer, transformar y cargar (ETL) clusters de datos. «La interfaz limpia ayuda a los usuarios a hacer frente a los complejos retos de datos del mundo real sin verse atrapados en[código]», dijo la portavoz de la compañía, Kamila Stepniowska. «Es una herramienta poderosa, pero diseñada para gente sin conocimientos técnicos y es muy fácil de usar.»

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    «El aprendizaje automático parece particularmente eficaz en dos situaciones: sistemas impredecibles y en constante cambio y sistemas tan complejos que no podemos describirlos plenamente en un solo modelo», dijo Lambert Hogenhout, Jefe de Análisis de Datos, Innovación y Alianzas de las Naciones Unidas durante el reciente informe TechNovation Brief de la organización. «La ONU se enfrenta a ambas cosas: comprender cómo funciona el mundo es infinitamente complejo y cambia constantemente. Por eso creo que el aprendizaje automático puede ser de valor para nosotros».

    Los conjuntos de datos, archivos locales y bibliotecas de códigos se presentan en Seahorse como nodos visuales, y luego se unen con acciones y salidas. Aunque la interfaz visual utiliza una metáfora común de flujo de trabajo, los usuarios no están limitados a un conjunto predefinido de acciones y pueden escribir e importar su propio código en Python y R, dijo Stepniowska. Spark actúa como el pegamento de aprendizaje de la máquina que conecta, actúa y produce datos.

    La ONU también utiliza Neptune, una plataforma de métricas de aprendizaje y monitoreo. También construido sobre Spark, Neptune introduce archivos de texto sin procesar combinados con bibliotecas de código comunes de H2O, Keras.io, Lasagne, Scikit-learn, TensorFlow y Theano. El resultado es un gráfico visual que rastrea y compara grandes registros en tiempo real. La plataforma sobresale en el análisis de tendencias a largo plazo. Mediante la combinación de noticias globales de una variedad de fuentes con datos de Twitter, la ONU utiliza Neptune para rastrear la difusión de propaganda en línea.

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    Stepniowska citó a las Naciones Unidas como ejemplo de cómo las herramientas accesibles y poderosas de aprendizaje de máquinas ayudan a las organizaciones a ser más ágiles y conocedoras de la tecnología. Al igual que muchos departamentos corporativos de TI e innovación, el equipo técnico de las Naciones Unidas tiene su sede en Nueva York y presta servicios a casi 4.000 trabajadores en todo el mundo. «La importancia de este proyecto va mucho más allá de los resultados del modelado, ya que ofrece la oportunidad de explorar cómo la ciencia de los datos puede afectar las necesidades programáticas en los casos de uso relacionados con los mandatos de las Naciones Unidas», dijo Radia Funna, Jefa de Innovación de la Oficina de Tecnología de la Información y las Comunicaciones en el evento. «La presentación de estos estudios de casos y resultados… expone al personal de las Naciones Unidas de diferentes partes de la institución tanto al aprendizaje automático como una herramienta poderosa como al pensamiento de diseño que será útil en la implementación de esta herramienta.»

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