PolicyCloud has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 870675.

Conociendo al consumidor a través del proyecto PolicyCLOUD

Miguel A. Gracia - ITAINNOVA

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La nube europea para la gestión depolíticas basadas en datosproporcionará herramientasanalíticas y modelos reutilizablesintegrados, que convertirán los datossin procesar en conocimientosvaliosos y prácticos para laformulación de políticas eficaces.

Policy Cloud

policycloud.eu 3Consorcio PolicyCLOUD

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Tecnologías PolicyCLOUD

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PolicyCLOUD: Casos de uso

ITALIA

Políticas contra la radicalización

Recopilar y analizar los datos de los medios sociales para que los encargados de la formulación de políticas puedan abordar la radicalización de manera eficaz.

REINO UNIDOPolíticas de datos accesibles a la ciudadaníaPredicción del desempleo y los riesgos asociados para orientar la planificación de la política de servicios sociales.

ESPAÑAPolíticas inteligentes para la cadena de valor de los alimentosAplicar políticas ambientales para impulsar el crecimiento y el desarrollo de la industria agroalimentaria.

BULGARIA

Elaboración de políticas urbanas mediante el análisis de datos de origen colectivo

Facilitar la elaboración de políticas urbanas y la vigilancia mediante el análisis de datos de origen colectivo.

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Beneficios para los ciudadanos

Diseño de herramientas enfocadas al usuario final

Mejora continua mediante diseño iterativo

Oportunidades para participar en la creación de herramientas

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PolicyCLOUD: caso de uso en ARAGÓN

Objetivo político: promoción del sector vitivinícola regional mediante el apoyo, ayuda a la inversión en bodegas y la promoción de los vinos en terceros paísesEnfocado al sector del VinoHerramientas pensada en el usuario final (bodegas)Herramientas de ayuda a la toma de decisiones basadas en datos:

TendenciasOpinión Monitorización de precios

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Tecnologías necesarias para el caso de uso

Adquisición e integración de información de múltiples fuentes (limpieza y curación, crawlers, ontologías, etc.)Algoritmos y modelos:

Herramientas de análisis de opinión y semántico (redes sociales)Herramientas con algoritmos de predicción y clasificación

Herramientas de visualización

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Datos caso de uso

DatasetsSIGPAC, PAC, datos de producción, etc.

Datos de redes socialesTwitter, RSS Feeds

Generación de datasets mediante crawlersDataset recogiendo precios diarios

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Escenario 1: Análisis de opinión

Visualizar las opiniones negativas y positivas en redes sociales de los diferentes productos analizados.Datos se pueden mostrar desde distintas perspectivas: clientes, competencia, etc.Permite determinar el impacto de una campaña en los consumidores.Permite hacer perfilador de usuarios en función de factores demográficos, sociales. Permite evaluar estrategias de la competencia en temas de ventas, posicionamiento, etc.

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Escenario 1: Análisis de opinión

Opciones de visualización y filtros:Recoger número de likes, comentarios, retweets, fuentes, etc.Filtrar por localización, fecha, etc.

Permite responder preguntas:¿Cómo hablan de una D.O.? ¿De un vino? Hablan bien de mi vino, de mi bodega, de mi denominación ¿Qué hace mi competencia? ¿Qué vino triunfa en Internet?¿Quién es mi cliente?¿Qué variedad triunfa con los millenians?

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Escenario 1: Análisis de opinión

Evolución de la Opinión

Evolución del Impacto

D.O Cariñena

Bodega AMarca A 1

Marca A 2

Bodega B Marca B 1

Impacto por Paises

Filtro, Jerarquico

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Escenario 2: Análisis de tendencias

Analizar las tendencias en el sector del vino a través de webs especializasPermite identificar qué temas y términos se tratan y compararlos en periodos de tiempo.

¿Qué tendencias hay en el mundo del vino?Mercados incipientes que presenten oportunidades

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Palabras más comentadas por países

Escenario 2: TendenciasPalabras más comentadas

Conceptos que más suben

Conceptos que más bajan

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Escenario 3: Monitorización precios de venta

Monitorizar el precio de venta de distintas referencias de vinos en distintos sitios web especializados para generar sistemas de alarma si bajan por debajo de un umbral

¿A qué precio se vende mi vino?

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Escenario 3: monitorizar precios venta

Evolución del PrecioDataSource / Supermercado

D.O Cariñena

Bodega AVino A 1

Vino A 2

Bodega B Vino B 1

Filtro, Jerarquico

Alerta 1 Vino 1 precio excesivo

Alerta 2 Vino 2 precio mínimo alcanzado

Alertas

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