Es, señor sí muchas gracias.
Como decía,
la vamos a plantear las las preguntas a al final de la siguiente ponencia.
No me demoro más la siguiente ponencia
va a hablar el profesor José Mondejar,
es catedrático de economía glicada en la Universidad de CastillaLa Mancha
y ha sido director del aula cuenca destino turístico inteligente,
y actualmente es coordinador el máster en dirección
de empresas turísticas.
Muchísimas gracias.
Es un placer estar aquí en efectivo con nosotros
y un privilegio poder escuchar tu ponencia sí.
Buenos días, aprobados, muchísimas gracias a habrían con su presentación
y por la cual la ejecución de estas magníficas jornadas
yo también quisiera agradecer a la facultad económica,
el de la UNED,
la celebración de este este tipo de jornadas,
tampoco acerca ese rango sembrando más real
a los a nuestros estudiantes de turismo que nos siguen.
Consiguen día a día mi presentación animé a la presentación anterior,
pues también va a tener que ver con los datos
sí con con el uso que damos y cómo y cómo interpretamos
estos estos datos.
Básicamente.
Funciona así básicamente lo que haremos será hablar,
en primer lugar, del turismo de los destinos inteligentes,
donde ya se ha hablado anteriormente,
con mucha más y con mucha más profundidad,
pero realmente a través de estos destinos turísticos inteligentes,
donde se está generando una cantidad de datos importante,
y a partir de ahí lo que hablaremos será de del del famoso Big Data.
Si el Big Data, cuál es su obligación,
cuáles son los principios para tener este big data
y sobre todo, el proyecto open data para para el franquismo,
esto lo haré de una manera rápida y concisa
para para tratar de encuadrar esta parte,
pero, sobre todo dedicaré esa última parte de la presentación,
los últimos 10 o 12 minutos, a poner algunos ejemplos reales
de empresas que están utilizando ya esta información
y cómo esta información, esta cantidad de información,
podemos modificar o puede generar otro tipo
de otro tipo de iniciativas empresariales.
Bien, todo el mundo sabe que las han revolucionado;
la black,
la forma en que nosotros planificamos un viaje.
Actualmente, a nadie se le ocurre asistir a un destino turístico
sin haber consultado Google,
sin haber consultado una web de opiniones.
Sin haber descargado el mapa de del metro de la ciudad,
sin haber consultado planos, destinos distancias,
momentos horarios.
En definitiva,
el turista que se venía cada vez más exigente tiene unas motivaciones
y unas expectativas que son muy complejas
y que cuesta mucho satisfacerlas.
Lógicamente, está tratando de buscar,
pues está buscando un destino turístico que le dé
la mayor información posible.
Lógicamente, ahí tenemos un estudio que,
aunque tiene algunos años nuevo, ha variado mucho
y, lógicamente vemos que Internet sí supone casi
75 por 100 de la planificación de nuestro viaje,
pero también tenemos otros medios como como saben los canales online
la familia libros agencias de viajes pero alumnos
todos esos todos esos apenas suman el 25 por 100.
Por tanto, no estaba en la nube.
Uno está en la red, existe uno no está en la red,
no existe.
Esa es un poco.
La primera conclusión que podríamos tener respecto al destino respecto
al destino turístico está cambiando en estos nuevos este campo.
Bien, toda esta información, en todos estos conceptos de turismo,
mezclado con las nuevas tecnologías, nos hemos combinado y hemos tratado
de crear lo que denominamos destinos turísticos inteligentes.
Estos destinos turísticos inteligentes
se basan en en una gran cantidad de información
y a partir de esa información ponen al servicio
de todos este conocimiento
y esta inteligencia lógicamente a veces lo que ocurre es
que generamos muchísima información que no estamos utilizando
muchísima información que realmente no estamos sabiendo leer para tratar
de realizar posibles modificaciones.
No me voy a detener en esto.
Los objetivos que tiene una marchante,
pero en definitiva todos ellos están relacionados
de alguna manera con la generación masiva de datos.
Esa generación masiva de datos es lo que nosotros vamos a tener.
Esta es la definición que da Segittur de espacio,
destino turístico, inteligente,
donde dice que es un espacio doméstico, innovador,
accesible para todos, consolidados sobre una infraestructura tecnológica
de vanguardia y que desarrolla que garantiza perdón
el desarrollo sostenible del territorio.
Facilita la interacción de gastando visitando con el entorno
e incrementa la calidad, su experiencia en un destino
y la calidad de vida de los residentes.
Todos esos que tiene, que plantea Segittur
es lo que deberíamos llegar a poder conseguir
una vez que nosotros seamos capaces de generar esa información
y, sobre todo, analizar esa es información.
Como digo, más bien, lógicamente,
los objetivos de un destino turístico inteligente basan, en primer lugar,
por mejorar la experiencia turística del del,
dentro de esta y aumentar el número de retornos,
es decir, que el número de visitantes
que vamos teniendo en nuestro destino turístico
vayan lean los siendo
paulatinamente, lógicamente; esto tiene que ser desde un enfoque
sostenible, tanto económicamente como medioambientalmente,
y sobre todo no llegar a ese punto de saturación
donde podamos tener algunos problemas,
como pueden ser la turismofobia todo esto todo esto está basado
como digo en información en datos en un desánimo digital
que hacemos exclusivo para ahí jurista.
Usamos estos datos
como con el proyecto, big data, big data,
ahí tenemos las cinco grupos de elección en el Big Data.
Uno es volumen y los datos, volumen masivo de datos,
veracidad de los mismos, valor, variedad
y, sobre todo velocidad;
actualización de la ciudad de actualización.
Bien, si es asiente, vives, funcionan correctamente.
Nosotros vamos a ser capaces de generar mucha información; a veces
tenemos esa sensación que están generando demasiada información,
que nadie está leyendo.
Si no, no queda nadie detrás que esté analizando
qué es lo que está quien.
Lo que está pasando con estos datos,
bien esas tenemos muchísimas formas de generar estos datos.
Hemos visto los ejemplos que ponía sgipyme
algunas de ellas para la generación de módulos específico,
la creación beat de las plantas,
pero sobre todo la, la mejor parte o la mayor parte de ellos
y los que generan unos datos de más calidad,
de mayor volumen y tienen un mayor reemplazamiento
son todos los que obtenemos a través de las tecnologías
de la información y la comunicación a través de las ya
sean a través de esa a través de beat,
a través de portales especializados;
en definitiva, todo lo que está en la nube y se actualiza,
o se genera de una manera mucho más de 1,
una manera mucho más de una manera mucho más rápida.
Es un proceso complicado si es un proceso complicado,
porque la propia captura de los datos necesitamos tener
una infraestructura correcta.
Tenemos que tener redes conectadas,
tenemos que tener ese nivel de almacenamiento,
tenemos que tener un hardware, tenemos que tener un varias.
En definitiva, tenemos que generar unos centros de datos que,
a medida que estos centros de datos se profesionalizan,
funcionan mucho mejor.
Una vez que he capturado un dato,
que ya tengo el dato que tengo, la información, en definitiva,
debo proceder al procesamiento de estos datos
a ser cantidades muy grandes.
De estos datos,
lógicamente, siempre nos va a interesar hacer un tratamiento,
un tratamiento estadístico de estos datos
para tratar de organizar y tratar de tener
las principales características.
Si soy capaz de usar correctamente los datos,
la la utilidad y manifiesta,
sobre todo en temas de prevención, de flujos de turista en previsión
de las actitudes.
La valoración de los destinos tiene unas implicaciones muy grandes,
y esta información la deberían tener no solo los operadores privados,
sino que también deberían tener los operadores públicos
para tratar de mejorar aquellas cuestiones que nosotros podemos ver
en los inicios del del observatorio, todo esto para la ciudad de Cuenca,
donde se pasaban las encuestas en papel a turistas
y se le preguntaban a los turistas y cuáles eran unos de los principales
problemas que tenía el destino turístico Cuenca.
Cuando marcábamos allí en papel recogíamos que el aparcamiento
era uno de los principales problemas que tenía este destino turístico
en el que yo vengo, en la actualidad,
esto ya lo hemos solucionado.
Ahora mismo uno pone en su móvil una ruta,
un destino turístico, impone una determinada zona
y a través de cualquier aplicación móvil, por ejemplo,
la concentración de vehículos que hay en una determinada zona,
en una determinada carretera, en un determinado escenario,
y lógicamente esto se ha mejorado a una velocidad,
y además tenemos esa información en tiempo real.
Luego hemos pasado de un problema que tenemos
y que analizábamos en estatuko a tener la información
en tiempo real de dónde está cada persona,
dónde está cada vínculo.
En definitiva, tenemos información real
de los turistas en cada uno de los en cada uno de los momentos.
Lógicamente,
este sería un poco un esquema en el que yo no me voy a detener,
para la utilización de estos big datat,
si igual se bien el esquema que nosotros teníamos que llegar,
para que para llegar a mejorar nuestra oferta turística,
pero sobre todo y yo me tendría en el penúltimo escalón
para tomar decisiones informadas.
Es decir, que nosotros seamos capaces de modificar,
mejorar la experiencia turística como basado en la información
y basada en los datos que tenemos previamente
de nuestro distingo turístico.
Lógicamente, las aplicaciones del Big Data son inmensas,
sí para alojamiento para transporte para marketing para restauración
para comprar y lógicamente la calidad o la cantidad de información
en muchos casos depende del poder de las compañías propera,
porque funciona muy bien en el tema de transportes públicos,
porque ahora mismo tenemos un meta buscador de vuelos
y podemos poner y quiero realizar un viaje de Madrid,
Nepal con cinco escalas y automáticamente los bajos
están los aviones, los vuelos, la salida, las entradas, el precio,
porque al final las compañías aéreas son un sector que ha invertido
mucho dinero en conocer a estos clientes
y en volcar esta información, lógicamente,
insisto que el número de el número de aplicaciones
que tenemos ahí hemos puesto algunas de ellas que tenemos
en cada uno de ellos,
como pueden ser, como decía el tema de los transportes,
el tema de la navegación, la puntualidad, los vuelos,
pero otro tipo de cosas que aceptan, por ejemplo,
a las compras que me pueden ser los productos la lesión
los precios el marketing las compras convenidos cualquier cosa
que se nos ocurra, la podemos hablar si exponemos información
a través de los datos y lógicamente en España
o en España el turismo ha sido uno de los sectores pioneros
y que más ha lanzado el Big Data sobre todo los operadores operadores
comerciales que han utilizado esta información
inicialmente midiendo el flujo de puristas o midiendo la reserva
o como puede ser para un hotel.
Esta política tan interesante
para poder ajustar sus precios elevados en los picos de demanda
o en las las partes donde su demanda es mucho más baja.
Lógicamente, esto pasa por una información muy famosa,
muy desconectada y a veces esta información nos pierde un poco
concurre, pues quien no tiene que tener una forma de poder
gestionar esta información sin esta forma de gestionar
esta gran cantidad de información resulta realmente difícil.
Bien, bien, quisiera dar un pequeño salto
y cambiar desde el big data y pasar al open data
y ver qué ocurre con estos incendios viarios anteriormente.
La charla lo presentaba perfectamente el ponente anterior,
Segittur es una es uno de los principales proveedores
que podemos tener, no solo porque es un proveedor muy fiable,
sino por la gran cantidad y calidad de datos que podemos tener,
y esto es lo que hace surgir el proyecto open data open data,
es poner a disposición de todo el mundo
una gran cantidad de información, una gran cantidad de datos,
sobre todo a través de los organismos públicos.
Estos organismos públicos son los que reinvierte
y vuelven a inyectar al sector.
Toda esta información,
para que pueda ser analizada existen cambios en el sector,
lógicamente cuando mejoramos nuestra experiencia.
En definitiva, estamos mejorando todo el proceso
desde la elección del destino turístico hasta la compra,
hasta la satisfacción hasta los servicios que tomamos
y en el destino turístico.
Este tipo de cosas forman parte de una cadena
que se puede ver alterada y mejorada en cualquier instante
durante que toda esta información generada que nosotros utilizamos
y la que nosotros estamos generando, cuando estamos poniendo una opinión
cuando estamos haciendo una valoración,
un destino es a su vez utilizada por el resto de usuarios,
que también se encuentran.
En la misma tesitura que nosotros, el Big Data, tiene esto como ejes
o estos principios básicos para poder operar, en primer lugar,
tenemos que hablar de información completa
y decir.
Estos datos públicos se ponen a disposición total
de los usuarios, que no están sujetos a ninguna limitación
de nuevas tira de seguridad o de determinados privilegios.
Los datos en su mayoría son datos primarios,
son grapos recogidos y que no tienen ninguna modificación.
Deben ser datos accesibles, además de buena calidad,
y deben ser gratos procesadas, es decir que de alguna manera
puedo importar estos datos para tratar de analizarlo
y sobre todo poderse obtener con cierta libertad,
es decir, tienen que ser datos de ascensos.
Lógicamente, si nosotros tenemos
esta esta pirámide, este ecosistema en el que hacemos la los datos
en un destino turístico inteligente, vemos que estos datos que tenemos
están marcando en definitiva la experiencia turística,
pero sobre todo, podemos ser capaces de,
a través de la utilización de estos datos,
de poder modificar nuestro proceso y nuestra experiencia
y nuestra experiencia turística.
Simplemente pongo algunos de los datos que tienen que ver
con el sector turístico, para nuestros estudiantes,
que nos siguen ahora, que quizás están pensando
en que no tienen información para elaborar su trabajo,
fin de grado de los trabajos.
Fin de máster,
pues ahí tenemos páginas web de organismos oficiales
que tenemos.
Están volcando este estoy, o open data, lógicamente,
llevando la cuenca de la comunidad autónoma de CastillaLa Mancha
y impuesto.
Estos datos, que tienen más que ver con mi ciudad y convivencia amplia,
tenemos otros datos abiertos que podemos ver
y son auténticas bases de datos donde tenemos esto
sobre o un pequeño ejemplo de otros muchos que podríamos poner,
donde tenemos muchísima información que puede ser consultado
y, como digo, que es actualizada en tiempo real.
Bien, vamos ahora a la parte un poco más interesante
que, como le comentaba, esta parte final
de cómo están utilizando estos datos para quienes sirven estos datos
y sobre todo, vamos a empezar a ver aplicaciones concretas
de las compañías.
Lógicamente, hay demás, por ejemplo, un gráfico de un determinado
establecimiento que está determinando a través de la información
que suministran los teléfonos móviles.
Cuál es el número de personas
que pasan por delante de nuestro establecimiento sería la columna azul
y el número de personas,
y sería la columna más anaranjada que se tienen nuestro establecimiento.
Lo que se hace es que se va probando diferentes campañas de publicidad
con una pantalla que está en nuestro escenario,
que va directamente a la calle.
Vemos, cuando la publicidad,
ese suministro, a la la una del mediodía
entre la verdad y la una mediodía, era una publicidad muy buena,
porque todo lo que pasaba separaba si como comprobábamos
pues si se movía el móvil
o realmente estaba más de cinco segundos de con vídeos,
cuartos de 20 segundos, vive terminando,
información de una determinada publicidad que podía hacer referencia
a un restaurante o podía hacer referencia a una atracción
turística o a lo que fuere o bueno.
Vemos que en determinados sitios la información
era muy bien y a todo el mundo prácticamente se venía
y con los mismos medios en el mismo sitio.
Vemos cómo a partir de las siete de la tarde
ya no sé qué programación tenían ahí puesta,
pero a partir de la tarde pasa muchísima gente,
pero casi nadie se detiene; si a nadie está interesando
lo que se está viendo y lo que se está proyectando
y repito el experimento es en un escaparate que da la calle
en una zona de tránsito y se están contando el número,
pues vemos cómo nosotros somos capaces ahí que interviene,
pues ahí lógicamente abandonamos los datos
y hablamos ya de marque piense que esos otros negociaven
en que no quiero introduce un meteorológicamente
sería la parte más importante.
No es lo que estoy mencionando, porque ahí tenemos una aplicación
de que lo que estamos viendo este sería, por ejemplo un análisis
de la reputación que investimos en base a opiniones,
con vestirnos turísticos de Andalucía;
ciudades de Andalucía sí y vemos cómo por ejemplo ahí se acabó por ejemplo
el caso de Córdoba y compara en una serie de ediciones
la ciudad de Córdoba con otras tribales
si con una escala de una cinco pues tengo la las habitaciones
lingüístico turístico, la limpieza, la instalaciones,
el servicio, la ubicación, la comida y sobre todo me compara
y me aparecen varios en rojo en amarillo
y los destinos que están mejor que yo,
los destinos que están peor que yo.
En mi caso esto es únicamente basado
en las opiniones que se van filtrando un número importante del individuo
puede llegar a estas, a estas inclinaciones,
o esto, por ejemplo eso es un mapa, es un mapa de calor,
es un mapa ampliado de la ciudad de Málaga
y ahí vemos un poco donde se producen la la mayor parte
de las saturaciones en la ciudad o la mayor parte
de la concentración de gente.
Lógicamente, en la parte de dominio del casco antiguo,
con la entrada por el último Mollo, uno por toda la playa
en la zona de la calle Marqués de la Alianza,
y luego una parte también importante que se concentra cerca de la costa.
Si en los restaurantes de los chiringuitos,
en la propia playa pues bueno, un poco humedad,
conocer lo que tenemos, y esto lo hemos hecho
a través de devenir de páginas de operadores comerciales,
como son Trivago, como Airbnb,
están operando directamente en Málaga,
que tienen ya esta información,
pero vamos a pasar a en lugares una aplicación genérica,
lo que podemos ver en estos minutos finales,
a deba algún ejemplo concreto
si porque esto no va a generar muchísimas oportunidades,
cuáles son los ejemplos concretos que podemos ver por?
Vamos a ver a algunos los ejemplos concretos
y vamos a comenzar, por ejemplo, por callar,
es un motor de búsqueda de viajes;
y entre asia -gala, que, entre su diferenciación,
estáis mucho del Big Data para que tiene el Big Data
acalla.
Pues bueno,
cuando uno va a comprar un billete en calla, que es un buscador más,
tienen una funcionalidad.
Tiene una pestaña que puede activar.
Nosotros lo hacemos en clase cuando estamos con nuestros estudiantes
y en ese momento
lo que nos está diciendo el buscador.
Si algo conocemos, es que el precio del logos
de los transportes varía continuamente.
Nos está haciendo una previsión de cuál será el precio del billete
en los próximos tres cinco días.
Además, resulta que esta predicción se cumple en el 96 por 100
de las veces consignar previsión,
muy si bien entonces a veces vamos a comprar nuestro, imponía ojo
que los próximos tres días el billete se va a encarecer un 20 por 100,
pues es un buen momento para comprar si si queremos comprar el billete
y otras veces nos pone el precio no va a asumir alteraciones
en los próximos días.
Lógicamente, cuanto más cerca está me parece que la previsión, el dato,
que el 96 por 100 feminidad son para prisiones
a tres cinco días,
aunque las hacia 7, 15.
Cuanto más se alejan el tiempo, lógicamente,
le resulta más complicado aceptar estas previsiones,
pero yo puedo ir a comprar y tenemos espúrios,
donde, donde se puede comprobar la literatura científica
que hay determinados días de la semana,
que las compañías aéreas bajas un billete baja.
Los príncipes de todo esto cabe lo analiza y lo tiene.
Qué hace?
Pues ya va creando una reputación, sobre todo en la persona,
que lo comprueba,
si, porque aquí tenemos un dato y lo podemos ver a posteriori,
es decir, yo compra el billete y digo voy a ver qué pasa
dentro de y a usted le vuelvo.
Tiene 100 sube y, efectivamente, cuando ve ese billete,
20 euros.
Mi alegría es inmensa y hace bien con la compañía también.
Ojo, esto me avisaron de que el precio podía subir
o, bueno, lo están utilizando con muchísimo éxito,
porque es una de las funcionalidades más utilizadas en su página web.
Telefónica, durante mucho tiempo, pues ha tenido este proyecto
basado en la tecnología big data, un proyecto a medida para empresas
que le compraban su salvación, Telefónica,
nos daba información muy valiosa a través de toda la todo.
El registro de los usuarios, del comportamiento,
de las trayectorias, de lo que han hecho
o de donde están de cuánto tiempo están etc
etc Putin Telefónica todo eso lo tiene perfectamente articulado
y a través de este proyecto.
Surgen una serie de operaciones migrase,
oportunidades donde gracia que podemos tener.
Por qué?
Porque a través de la información de nuestros teléfonos móviles
sobre rastrea, las terminales, podemos saber cuál es la movilidad,
cuál es la localización que están haciendo
donde se detienen, pues esto ayuda al sector
y Telefónica es una línea que ha puesto
y que tiene colgada en su página web a disposición de todos los usuarios
que pueden comprar y pueden entrar a formar parte
de este de este proyecto.
Bien, por ejemplo, esta compañía,
que quizá no nos suene también es un buscador de viajecillos.
Una es una compañía de viajes online en la India.
Si esta compañía de viajes online en la India,
donde utiliza el Big Data como una de sus como
una de sus principales fuentes de información lo que hace
es que es una aplicación móvil que rastrea las comunicaciones
entre todas las ciudades de la India.
Si esto está utilizado por el 95 por 100 de personas
que van a ser destino turístico,
porque a lo mejor no resulta fácil ahora mismo
conocer cómo ir desde Madrid a Calcuta
y eso hasta lo podíamos llegar a solucionar.
Pero qué decir de si tenemos que hacer un gran soto
entre dos ciudades dentro de la propia India,
si entre los municipios remotos de la India?
Pues bien, esta web analiza todo este tipo de informaciones,
aparecen todas las combinaciones de transporte público
que hay de conexión,
interesar doctrinales, y se produce la paradoja,
que a veces hacemos esta búsqueda y pone de tal ciudad atrocidad,
usted tardaría 27 días y medio en llegar.
Por qué?
Porque no hay carretera, no al transporte público,
y usted tiene que ir andando y está a 187 kilómetros.
Entonces este es el tiempo que usted va a tardar realmente.
Pues bueno, esto para que las ha servido,
pues para que cuando uno termina de hacer esta búsqueda
ahí de conocer estos datos me ofrecen la ventana billete.
Si me ofrecen la venta de estas personas que están operando,
y esto lógicamente tiene un fin comercial, pues bien,
esta empresa tiene el 50 por 100 de la cuota de mercado
de los billetes que se ve en la India, la India,
como todos ustedes, ya es el país más poblado del mundo,
si por delante de China entonces el 50 por 100
de la cuota de mercado la tiene esta compañía
dando este tipo de información,
a nadie se le escapa que estamos hablando de operadores comerciales
y a veces existe un pequeño sesgo hacia lo que queremos vender
o hacia lo que queremos comprar.
Lógicamente, esto es así porque se trata de empresas
de empresas particulares
o bien un 25 por 100.
Otro dato realiza una de cada ocho reservas que se produzcan online,
un 25 por 100 la reserva de Sargadelos,
tan a través de la se corresponden con nuevos clientes.
Luego la generación de volumen de negocio es impresionante
para este tipo de compañía.
Bien, una cosa mucho más modesta,
pero en parte mirando a esta página anteriores,
está esta aplicación.
Gps de transporte público colaborativa y gratuita está hecha
para muchas ciudades españolas.
Si en su momento fue galardonada con con un premio a la innovación
y a partir de ese momento lo que han ido algunas clases
apostando por esto, implementarlo, implementando que sí soy Las Palmas,
a mi destino incorporó mi compañía, lee autobuses insulares,
que allí se llaman algunos sí estoy.
En san sebastián me incorporo noche del tren, el metro,
pues todo esto hay cada vez más si se van sumando a este proyecto
y vamos teniendo información muy completa
de cómo me habla, yéndonos en transporte público.
Si hay, vienen precios de los billetes a nuevos,
viene para esta información, para los transportes públicos,
y han puesto los ejemplos de ciudades españolas que están incluidas,
pero también hay otras ciudades del mundo
y están dentro de este dentro de este proyecto.
Bien bien otra compañía que andaluza datos
de big data y sobre todo me voy a nivel.
Son sectores a diversas opciones
para que veamos lo importante que pueden ser
y con esta yo creo que termino para no agotar el tiempo.
Pero fue esta comida de venta de comida rápida.
Si a través del Big Data
intentó detectar los fraudes que realizaban sus empleados,
pues cogió la información de sus estancas de restaurante
para detectar las estafas.
Más comunes es el empleado;
se embolsa parte del dinero de la operación,
anulando el pedido, si el período asesor viva se anulaba
y en lugar de pasar el dinero por caja
pasaba a manos del empleados, a través de seguimiento
y el monitorio se instalaron cámara, se dio la autorización;
todo el mundo estaba firmado, que el mundo estaba grabado
y estaba haciendo no solo que se tuvo un ahorro medio
de 108 dólares de media por semana y empleado,
sino que además los empleados a saber que estaban siendo rastreables
y monitorizados con lo que hacían hacían una venta mucho mejor
de productos;
ofrecían otros productos no eran más atentos,
se encargaban de se encargaban, de vender además de la hamburguesa
que usted también les refleja, las patatas fritas,
cosa que antes no hacían.
Pues bueno, mejoraron sus ventas,
además de detectar, quienes estaban,
lógicamente haciendo esta esta práctica fraudulenta.
Hay muchísimos más ejemplos, no me quiero extender,
pero, bueno, esto serían algunos ejemplos de empresas
que están utilizando ya la metodología, big data,
para mejorar la experiencia turística de logos de los turistas.
Muchas gracias.