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Octo Telematics utiliza datos de 5,4 millones de coches conectados para optimizar los seguros, gracias al Machine Learning de Cloudera

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  • Octo analiza 186 billones de kilómetros de conducción generados por el Internet de las Cosas

Cloudera, Inc. y Análisis de Datos optimizada para la Nube y Octo Telematics revolucionan el sector de los seguros al analizar 186 billones de kilómetros de conducción procedentes de vehículos conectados con la tecnología de Cloudera Enterprise, para hacer predicciones de riesgo del conductor. El Machine Learning y el Análisis de Datos de Cloudera Enterprise permite a la plataforma de Octo Telematics obtener conclusiones prácticas y crear modelos de riesgo para más de 100 aseguradoras de todo el mundo, que transforman los seguros, incluyendo las tarifas, los partes de daños y la información de reclamaciones.

La plataforma de Octo Telemátics, basada en Cloudera Enterprise, añade cada día más de 11 billones de nuevos datos de 5,4 millones de coches conectados vía sensores, creando una de las mayores plataformas de coches conectados del planeta. Así, cada dato relevante –datos de contexto, de conducción, comportamiento y siniestros- se utiliza para pronosticar hábitos individuales de conducción, mejorar la respuesta y notificación de incidentes, evaluar las dinámicas de accidentes y detectar fácilmente los fraudes.

GianFranco Giannella, COO de Octo Telematics, ha indicado que “utilizamos el potencial del análisis de datos del Internet de las Cosas para transformar el sector de los seguros y, en esencia, poder estar ahí en el momento en que la gente necesite ayuda. Con Cloudera, utilizamos IoT y Machine Learning para impulsar la inteligencia y obtener conclusiones de billones de kilómetros de datos de conducción y de al menos 438 mil siniestros de una plataforma con más de 5 millones de coches conectados, la más grande del mundo”. Además, Gianella ha querido añadir que “con el nuevo servicio de plataforma como servicio, la nube es esencial, aunque por requisitos regulatorios, se necesitan además almacenamiento local. Y Cloudera Enterprise ofrece de forma nativa un entorno híbrido, por lo que tenemos la flexibilidad de utilizar los datos donde se necesitan al menor coste. Tenemos la plataforma del futuro”.

Al utilizar los datos tanto en un entorno local como en la nube con Cloudera Enterprise, Octo puede almacenar, procesar y analizar datos que corresponden a más de 20 millones de kilómetros cada minuto con Apache Spark. Los datos obtenidos incluyen múltiples tipologías de información, como ubicación geográfica, aceleración, frenada, marchas, colisiones y curvas.

Los datos procesados se introducen en algoritmos que utilizan modelos de puntuación para medir el riesgo, el precio, reconstruir accidentes, gestionar reclamaciones, y alertas y analizar incidentes, el comportamiento del conductor e incluso el estado del vehículo. Se trata de información esencial para mejorar la optimización financiera de las aseguradoras y poder ofrecer mayores beneficios a los consumidores. Al construir  modelos de Machine Learning sobre esta masa de datos, Octo puede formular de forma precisa predicciones y modelos de riesgo de conductores individuales. Además, los analistas pueden probar nuevas ideas y técnicas dos veces más rápido y refinar sobre la marcha para crear productos y servicios innovadores, utilizando volúmenes de datos que antes no era posible gestionar.

En este sentido, Dave Shuman, Responsable de IoT e Ingeniería de Cloudera, ha indicado que “Octo Telematics necesitaba la flexibilidad, agilidad y escalabilidad para que los modelos de riesgo y las aplicaciones predictivas, ambas en modelos híbridos, pudieran cumplir con un buen servicio y costes aceptables”. Ha añadido que ahora al utilizar “Cloudera Enterprise para obtener una plataforma a la medida, Octo puede incrementar su capacidad de procesamiento de volúmenes de datos con flujos de trabajo analíticos. Así, Cloudera permite transformar el sector de los seguros de automóviles y ofrecer las mejores condiciones para los consumidores y suscriptores”.

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