Madrid
14-16 Abril 2023
Datatón de sostenibilidad & series temporales
En esta edición, en colaboración con IKEA y la Universidad de Navarra, los 120 participantes procedentes de más de 30 universidades usaron datos reales de visitas y consumo de comida en distintas tiendas de IKEA para hacer frente a cinco retos a lo largo de un fin de semana. Contamos con la colaboración de 10 jueces, 15 expertos que brindaron mentoría y más de 20 voluntarios que hicieron posible este datatón.
Desde 2017, IKEA ha implementado una innovadora herramienta con inteligencia artificial en más de 380 tiendas a nivel mundial para reducir el desperdicio de alimentos en sus restaurantes. Este sistema captura imágenes, pesa y registra los desechos, permitiendo reducir la sobreproducción de comida en más del 50%. Esto se ha traducido en un impacto ambiental significativo, evitando la emisión de más de 28 toneladas de CO2, equivalentes a la absorción de 1,250 árboles en los últimos cinco años. IKEA refuerza su compromiso con la sostenibilidad, abordando un desafío global y optimizando el uso de recursos en sus cocinas. ¿Podrás ayudarles a seguir mejorando?
Evento interactivo: Datafest Spain 2023
Un evento altamente interactivo que tendrá lugar del 14 al 16 de abril de 2023 en San Sebastián de los Reyes, Madrid. Ha sido diseñado como una gran oportunidad para que los equipos trabajen sin descanso en la exploración y el análisis de un conjunto de datos complejo, reuniendo a la comunidad española de datos y analítica.
Tu misión
Tu labor será representar a tu institución, analizando los datos y comunicando los hallazgos obtenidos. Los equipos que más impresionen al jurado ganarán premios y reconocimiento para su escuela. ¡Todos disfrutarán de una gran experiencia, con abundante comida y mucha diversión!
Durante el evento, los participantes tendrán la oportunidad de poner en práctica su curiosidad, creatividad y conocimientos.
Inscripción
Plazo de inscripción abierto hasta el 16 de marzo de 2023.
- Una vez finalizado el período de inscripción, recibirás un correo con los siguientes pasos.
- Los equipos que se inscriban juntos tendrán prioridad.
- Las plazas son limitadas y se asignarán por orden de inscripción.
Equipos
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Se dará preferencia a los participantes que formen equipos de dos a cinco miembros. Si no tienes equipo, te asignaremos uno.
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Los miembros de cada equipo pueden ser de la misma o de diferentes universidades.
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Varias agrupaciones de una misma universidad pueden inscribirse.
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Cada equipo deberá contar con un capitán, quien será el encargado de gestionar la comunicación con la organización de Datafest Spain.
Programa
14 de abril
- Apertura de inscripciones el viernes por la tarde.
- Sesión de inicio con introducción al contexto empresarial.
- Se revelará el conjunto de datos con el que trabajarán los equipos.
15 de abril
- El sábado por la mañana se compartirán los datos.
- Los equipos trabajarán en el desafío a lo largo del día.
16 de abril
- El domingo por la tarde se entregarán los proyectos.
- Los equipos presentarán sus análisis, predicciones y conclusiones ante un jurado compuesto por académicos y profesionales de distintos sectores.
- Ceremonia de clausura: se anunciarán los ganadores y se entregarán los premios.
Se ofrecerá comida y habrá actividades sorpresa durante toda la competición.
¡Prepárate para un fin de semana lleno de datos, innovación y aprendizaje!
Perfil de los participantes
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Egresados: Has finalizado tus estudios (grado, master o PhD) en los tres últimos años.
- Estudiantes: Estudiantes de máster, PhD o en el último año de grado.
- Apasionados: Puedes demostrar conocimientos de D&A, ML… y eres menor de 30 años.
El datatón en números
Alcance en redes sociales
Publicaciones en redes sociales
Universidades representadas
Número de casos de uso planteados
¡Cinco categorías, cinco equipos premiados!
Mejor caso de uso
Mejor caso de uso 2023
Actuar como un auténtico consultor. Trasladar las ideas extraídas de los datos de la mejor forma posible.
El objetivo:
Actuando como si fueran una startup o una firma consultora, los concursantes deben aspirar a crear más de dos soluciones robustas y replicables. El éxito se medirá no solo por la cantidad y calidad de los casos de uso propuestos, sino también por su capacidad para comunicar eficazmente sus soluciones, demostrar conocimientos avanzados en analítica y aprendizaje automático, y presentar modelos accionables y de impacto.
Equipo ganador (HIDB):
Daniel Beteta, Ignacio Cordova, Héctor Mejía y Bruno Muñoz.
Conclusiones:
Se identificó que una gran fuente del desperdicio alimentario de las tiendas usadas en la competición responde a un exceso de producción en sus cocinas.
Mejor Insight
Mejor insight 2023
Emplear los datos para analizar, identificat y explicar las principales conclusiones.
El objetivo:
Los participantes deberán utilizar los datos proporcionados para analizar, identificar y explicar de manera clara y comprensible las observaciones más relevantes de estos datos. Se valorará el número de observaciones proporcionadas, el valor que aportan a la empresa, la habilidad de los participantes de comunicarlas y la aplicabilidad al negocio.
Equipo ganador (Los Coyotes de Córdoba):
Pablo Aparicio, Hugo Rodríguez, Andrés Vallespinos y Alonso Villalón.
Conclusiones:
Se observó que el 85% del desperdicio alimentario de IKEA responde a un exceso de producción en sus cocinas.
Mejor Predicción
Mejor predicción 2023
El objetivo:
Haciendo uso de los datos de visitas se deberá predecir un mes de visitas. El equipo ganador será el que obtenga el RMSE más bajo en el set de test. Para desempatar se analizará el código, metodología y storytelling de la resolución del problema.
Equipo ganador (Team Turing):
Francisco Javier Barranco, Wanyi Chen, Santiago Montiel, Lorenzo Seas y Yang Zhou.
Conclusiones:
Team Turing consiguió el RMSE más bajo empleando un buen feature selection y haciendo uso de modelos de forecasting como SARIMA o XGB.
Mejor Visualización
Mejor visualización 2023
¿Pueden ser sexys los datos? Evidentemente. Construir las mejores gráficas y narrativa.
El objetivo
Crear las mejores visualizaciones posibles. Gráficas, animaciones, dashboards… acompañado de un storytelling de calidad. Se valorarán las observaciones que se hagan, así como la claridad y creatividad de las visualizaciones. Cuanto más complejas y mejor explicadas estén mejor serán valoradas.
Equipo ganador (Data Wolves):
Gozde Yazganoglu, Alba Alcaraz, Carlos Soblechero y Javier Pardo.
Conclusiones
Visualizaciones interactivas filtradas por fechas o localización y elaboradas gráficas como mapas de calor o gráficas de rectángulos haciendo un muy buen uso de los datos proporcionados y ofreciendo en todo momento visualizaciones valiosas.
Mejor Dato Externo
Mejor dato externo 2023
Ser un sabueso del dato. Encontrar el mejor dato externo para obtener resultados de valor con creatividad.
El objetivo:
Encontrar el mejor dato externo no proporcionado por los datos iniciales. Se valorará la cantidad de variables así como creatividad del dato, utilidad y utilización para resolver el resto de retos.
Equipo ganador (Hashing):
Santiago Fonseca, Guillermo Martín-Coello y Daniel Varela.
Conclusiones
El equipo Hashing uso de forma muy audáz la base de datos de Yelp para encontrar restaurantes cercanos a los que IKEA podría mandar la comida que les sobra en vez de tirarla a la basura.
¡Los Premios!
Los miembros de cada uno de los equipos ganadores recibieron una lámpara-altavoz de IKEA + una tarjeta regalo!!!
Mejor Caso de Uso & Mejor Insight
Lámpara SYMFONISK valorada en 219€ + tarjeta regalo de IKEA por valor de 150€
Mejor Predicción & Mejor Visualización
Lámpara ENEBY valorada en 100€ + tarjeta regalo de IKEA por valor de 150€
Mejor Dato Externo
Lámpara VAPPEBY valorada en 70€ + tarjeta regalo de IKEA por valor de 100€
Conoce a nuestros colaboradores
Jueces
Stella Salvatierra
Deputy Director - DATAI
Stella Salvatierra es Deputy Director del Instituto de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial y Co-Directora del Máster en Big Data Science en la Universidad de Navarra. Doctora en Estadística por Carnegie Mellon University, cuenta con más de 25 años de experiencia en estadística, análisis de negocios y Big Data. Ha sido profesora en varias instituciones, incluyendo Carnegie Mellon y la Universidad Nacional de Tucumán, enfocándose en la investigación y aplicación de la ciencia de datos.
Moisés Martínez
ArtificiaI Intelligence and Data, PhD - ESADE - UFV
Moisés M. es Doctor en Ciencia y Tecnología Informática, especializado en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático. Con amplia experiencia en investigación, ha trabajado en la aplicación de planificación automática y machine learning en robótica y videojuegos. Actualmente es profesor asociado en Esade y la Universidad Francisco de Vitoria, además de haber liderado equipos de IA en empresas como Paradigma Digital y Capgemini.
Pablo Jordán de la Fuente
Data Quality Specialist - CEPSA
Pablo Jordán de la Fuente es especialista en Gobierno y Análisis de Datos, con experiencia en la implementación de estrategias Data-Driven en grandes organizaciones. Actualmente, es Profesor CertGED en el Instituto de Empresa y Data Management Specialist en Cepsa, donde lidera iniciativas de calidad del dato.
Gonzalo de la Torre
Global Director of Data & ML, Ingka Group | IKEA
Gonzalo de la Torre, PhD, es Global Director of Data & Machine Learning en Ingka Group | IKEA. Anteriormente, fue Head of Data & Analytics en IKEA for Business y Senior Manager de Analítica Avanzada en CaixaBank. Además, ha sido profesor en ESADE, impartiendo Business Analytics en programas de MBA y máster. Doctor en Información Cuántica por la Universitat Politècnica de Catalunya.
Eugenia Pérez Pons
Senior Data Analyst - IKEA
Eugenia Pérez Pons es Global Senior Data Analyst en IKEA Digital Hub, con experiencia en ciencia de datos, análisis estratégico y machine learning. Ha sido profesora y creadora de contenido en UNIR, investigadora en el United Nations Capital Development Fund y consultora en BISITE Research Group. Doctora en Ingeniería Informática por la Universidad de Salamanca, posee un MSc en Data Science y un Executive Master en Digital Business por ESADE.
Javier Escobar Ortiz
Senior Data Scientist - IKEA
Javier Escobar Ortiz es Senior Data Scientist, especializado en machine learning y forecasting. Actualmente trabaja en IKEA, liderando el desarrollo de soluciones avanzadas de analítica. Es coautor de skforecast, una biblioteca open-source de Python para series temporales. Ha sido profesor en UNIR y ha trabajado en Cepsa como Data Scientist.
Pablo Varela
Advisory Director en JAKALA
Pablo es director de Advisory en JAKALA Iberia. Con más de 15 años de experiencia combinando producto, datos, marketing y TI.
Rubén García Céspedes
GRM Data & Analytics Principal Manager - BBVA
Ruben es Analista GRM y gestor Principal en BBVA. Profesor en el pasado en el IEB, ICADE y actualmente en la UNAV. Es doctor en banca y finanzas
Raquel Bujalance
Head of ALM Models - Santander
Raquel es responsable de Modelos de Gestión de Activos y Pasivos del Santander, profesor de la Universidad Carlos III de Madrid y miembro de la Data Visualisation Society.
Colaboradores y voluntarios de la Universidad de Navarra
José María González Gullón
General Manager, University of Navarra (Madrid Campus)
Cuenta con más de 13 años de experiencia internacional en equipos multiculturales de alto rendimiento. Ha trabajado como asesor financiero en gestión de activos privados en EE. UU. y actualmente, es General Manager en la Universidad de Navarra (Madrid Campus) y cursa un Executive MBA en IESE Business School.
Denise Abbub
Program Manager and Student Coordinator at University of Navarra
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Jesús López Fidalgo
Catedrático de Estadística, Universidad de Navarra y Director del centro de Data Science and Artificial Intelligence (DATAI)
Ex presidente de la Sociedad Española de Estadística e Investigación Operativa y ex gestor del Plan Nacional de Matemáticas. Ha sido editor jefe de la revista Test y director de la Escuela de Ingeniería Industrial en la UCLM. Miembro electo del Instituto Internacional de Estadística, ha publicado más de 120 trabajos y es autor de El azar no existe.
Paulina Vázquez
Associate Services Consultant, Celonis
Especialista en transformación digital y ciencia de datos. Actualmente en Celonis, previamente Digital Operations Intern en ABB. Máster en Big Data Science por la Universidad de Navarra, con experiencia en segmentación de proveedores, optimización de servicios y análisis de impacto económico.
Jaime Forero
Data Scientist, ProCibernética - Gobierno de Colombia
Especialista en machine learning y procesamiento de audio en entornos gubernamentales. Desarrolla algoritmos avanzados para etiquetado automático de imágenes y transcripción de audio, utilizando Hadoop y HUE para el análisis de grandes volúmenes de datos. Cuenta con 4 años de experiencia en el ciclo de vida de los datos y visualización de resultados.
Rafa Teran
Inside Sales Representative, Amadeus
Ingeniero en Gestión Industrial con un Máster en Big Data Science por la Universidad de Navarra. Apasionado por la optimización de procesos mediante la innovación tecnológica y el análisis estadístico. Actualmente, forma parte del equipo de Inside Sales en Amadeus para la región DACH.
Diego Farkas
Senior Analyst, MercadoLibre
Analista de Datos con más de cinco años de experiencia en servicios financieros y tecnología. Especializado en análisis de datos, automatización de procesos y Business Intelligence con SQL, R Studio y BigQuery. Actualmente cursa un Máster en Big Data Science en la Universidad de Navarra.
Colaboradores y voluntarios de IKEA
Rebeca Abella
Vice President of Data & Analytics, IKEA
Lidera un equipo de data & analytics managers, ingenieros de datos, científicos de datos y analistas de datos en IKEA. Su principal objetivo es comprender las necesidades de clientes y colaboradores para permitir que los equipos de desarrollo de productos tomen decisiones basadas en datos en producto, tecnología y diseño. Apasionada por entender a los usuarios para construir productos y servicios que mejoren la vida cotidiana de las personas.
Elena Gatats
Digital Talent Sourcing & EVP Leader, IKEA IT AB
Especialista en gestión del talento, desarrollo organizacional y transformación digital. Con más de 18 años en IKEA, lidera la estrategia de Talent Sourcing y Employee Value Proposition para Ingka Group Digital. Apasionada por potenciar el crecimiento personal y profesional de las personas.
Frida Nilsson
Project Leader, Employer Branding & L&D, IKEA
Especialista en producción de eventos, gestión de proyectos y comunicación. Apasionada por crear experiencias digitales y físicas innovadoras. Actualmente, lidera iniciativas de Employer Branding y Learning & Development en IKEA.
Juan Sebastián Trujillo
Local HRBP Service Office, INGKA Centres & Digital Hub en IKEA | HRBP | Talent | Leadership | International Environment IKEA Instituto de Estudios Cajasol
Con más de 10 años de experiencia en recursos humanos. Especializado en liderazgo, desarrollo de talento y comunicación interna, gestiona selección, formación y bienestar laboral en tres compañías del grupo INGKA.
Ana Salinas
Digital Project Coordinator at IKEA Group Digital
Project coordinator con más de cuatro años en IKEA. Actualmente, facilita la comunicación y conexión con funciones de soporte en IKEA, asegurando la alineación del equipo con la estrategia organizacional. Vivió y desarrolló su carrera en Irlanda durante 20 años antes de regresar a Madrid.
Santiago Salgado
Global Data & Machine Learning Director at Ingka Group | IKEA
Data & Machine Learning Director con experiencia en la integración de soluciones analíticas en productos digitales. Especialista en análisis de datos, ingeniería y gestión, con sólidos conocimientos en computación en la nube y arquitectura de sistemas. Liderazgo comprobado en innovación de productos, gestión financiera y desarrollo de equipos.
Marino Serna
Senior Data Engineer at IKEA
Senior Data Engineer con experiencia en soluciones Big Data y arquitectura en la nube. Responsable de definir la arquitectura, buenas prácticas y gestión de proyectos en GCP para clientes B2B en IKEA. Especializado en ETLs, MLOps, APIs y automatización con Terraform. Amplia experiencia en entornos multinube (AWS, GCP, Azure) y desarrollo de infraestructuras escalables para análisis de datos y machine learning.
Javier Rodríguez
Senior Data Engineer at IKEA
Senior Data Engineer con más de 10 años de experiencia impulsando la transformación digital y sostenible en IKEA. Especializado en integración de datos, desarrollo de pipelines, arquitectura de datos y soluciones en la nube (GCP). Apasionado por la innovación, la IA y el trabajo en equipo para crear impacto global.
Alicia Alcalde
Senior Data Analyst at IKEA & University lecturer at UNIR
Profesional de Data Analytics con experiencia liderando proyectos y facilitando la toma de decisiones estratégicas mediante análisis de datos. Instructora en la UNIR, donde imparto cursos online para la próxima generación de analistas.
Alicia Martínez García
Data analyst at IKEA
Actualmente, trabaja en el Madrid Digital Hub de IKEA. Antes de unirse a IKEA, trabajó como Data Analyst en Farmacias Trébol y como Data Visualization Engineer en JUMP – Data-Driven Intelligence. También ha sido BI Analyst en Vodafone a través de The Next Peak y Business Intelligence Analyst en ALSA.
Ion Carmona
Country Data and Analytics Leader at IKEA Spain
Profesional con más de seis años de experiencia internacional en consultoría, especializado en Business Intelligence y Big Data. Actualmente, es Country Data and Analytics Leader en IKEA.
Patricia Fresno
Digital Hub manager at IKEA-Ingka Group
Profesional con más de 16 años de experiencia en IKEA es Digital Hub Manager en Madrid, liderando iniciativas de digitalización y optimización de procesos. Anteriormente, ocupó posiciones como Digital Project Leader en transformación digital y Product Owner.
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