SIGAMER Crawler Inteligente
Sistema de extracción y análisis de datos inteligente orientado a la gestión profesional de ventas de las tiendas de comercio minorista
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En un mercado en constante evolución, los tipos de comercio minorista y su gestión, están transformándose rápidamente. Las nuevas tecnologías, con un impacto aún por alcanzar su máxima magnitud, están llamadas a generar grandes cambios, especialmente en Pymes y Micropymes, pilares clave de la economía y el empleo en nuestro país. Ante este panorama cada vez más competitivo, el Proyecto SIGAMER impulsa una plataforma avanzada de análisis de datos provenientes de fuentes estructuradas y documentos en lenguaje natural, como redes sociales y portales de noticias, para optimizar la gestión y mejorar la toma de decisiones en el sector minorista.
Aportación de DANTIA Tecnología al Proyecto
DANTIA Tecnología es una empresa especializada en servicios en la nube, desarrollo de software empresarial e integración de aplicaciones, con una amplia trayectoria en la implementación de soluciones innovadoras basadas en tecnologías de Smart Big Data y Cloud Computing. Su contribución al proyecto se distingue por la calidad, la innovación y la eficiencia en el desarrollo de herramientas tecnológicas avanzadas.
La experiencia de DANTIA Tecnología en la provisión de servicios cloud, sustentados en modelos de hiperconvergencia diseñados para Empresas y Despachos Profesionales, ha permitido el desarrollo de tecnologías punteras en áreas clave como la Web Semántica y el análisis de sentimientos mediante algoritmos de Deep Learning.
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
Desarrollo de herramientas que permiten comprender y analizar textos en lenguaje natural, facilitando la extracción de información relevante y contextual del contenido analizado.
Semantic Deep Learning
Aplicación de algoritmos avanzados de aprendizaje profundo para mejorar la interpretación semántica de datos, optimizando la capacidad de las soluciones para entender significados y contextos complejos.
Análisis de emociones y reconocimiento de entidades
Diseño de modelos que identifican emociones en textos y reconocen entidades clave (personas, lugares, organizaciones, etc.), contribuyendo a un análisis más profundo de los datos.
Tecnologías de Web Semántica
Uso de estándares y herramientas que permiten estructurar y vincular datos, facilitando su interpretación y reutilización en múltiples contextos empresariales.
Grafo de conocimiento (Knowledge Graph)
Creación de estructuras gráficas que organizan datos interrelacionados, proporcionando un acceso intuitivo a la información y mejorando la capacidad de toma de decisiones basada en datos.
Crawler para extracción de información de interés
Implementación de rastreadores web diseñados para recolectar datos relevantes de diversas fuentes, optimizando el proceso de obtención de información crítica para el proyecto.
Objetivos Tecnológicos de SIGAMER
El Proyecto SIGAMER desarrollará una plataforma para extraer y procesar datos de fuentes estructuradas y documentos en lenguaje natural, como redes sociales y noticias. La información será convertida en KPIs, tendencias y previsiones de demanda para optimizar la gestión de compras, suministros y ventas en el comercio minorista.
Principales tecnologías que intervienen en el proyecto
Monitorización de redes sociales y Crawler de extracción de datos
SIGAMER dispone de un módulo especializado en la extracción de conocimiento en redes sociales y noticias publicadas en medios de comunicación, utilizando algoritmos para el procesamiento del lenguaje natural.
Extracción y representación semántica de la información basado en Knowledge Graph
El Knowledge Graph proporciona resultados útiles y relevantes para las búsquedas que utilizan técnicas de búsqueda semántica ya que relaciona palabras y conceptos para comprender el contexto de una consulta, asignando un significado específico a las intenciones del usuario.
Semantic Deep Learning, análisis inteligente de datos
SIGAMER dispone de un módulo de monitorización inteligente basado en tecnologías Semantic Deep Learning, para aplicar técnicas de razonamiento con Inteligencia Artificial en el proceso de difusión, estandarización y explotación de resultados obtenidos.
Sistema de análisis subjetivo de información textual
SIGAMER genera modelos de regresión y clasificación para la predicción de demanda, que muestra como indicadores a los usuarios de la plataforma inteligente para optimizar la gestión de compras, suministros y ventas de la empresa en el sector del comercio minorista.
¿Qué ventajas competitivas aporta el proyecto?
Gracias a SIGAMER se puede mejorar la toma de decisiones en las operaciones de gestión del sector minorista y obtener opiniones e información relevante en cualquier ubicación geográfica. Toda la información recolectada, filtrada, normalizada y procesada estará disponible a través de un dashboard donde se permita la monitorización activa y un sistema de notificaciones.
Gestión profesional de ventas para el óptimo desarrollo de las tiendas de comercio minorista
Ayuda en la gestión de ventas orientándose a resultados, siguiendo una planificación previa
Mejora en la relación con el cliente y la experiencia de compra del mismo en los comercios
Proyecto financiado por la Unión Europea – NextGenerationEU
Convocatoria de ayudas 2021 destinadas a proyectos de investigación y desarrollo en inteligencia artificial y otras tecnologías digitales y su integración en las cadenas de valor.
