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Machine learning, o cómo la tecnología aprende de los hábitos de los usuarios

Gracias a las técnicas de machine learning y la infraestructura de OVH, la startup francesa Mapado ha revolucionado la propuesta de planes de ocio.

Mapado.com es una startup cofundada por Jerry Nieuviarts en 2012 junto con otros cuatro socios. Tras la idea, en apariencia simple, de proporcionar una agenda geolocalizada de ocio y actividades culturales y deportivas se oculta una gran complejidad técnica en la que OVH es una pieza clave.

Para extraer la inmensa cantidad de datos generados, Mapado ha empezado por desarrollar una herramienta de web crawling, es decir, servidores que rastrean la red en busca de eventos para indexarlos. Estos servidores están respaldados por otras máquinas encargadas de hacer lo que llamamos rendering web y acceder a la información que no está en código de las páginas web sino en bases de datos.

Gracias a machine learning Mapado ha empezado por desarrollar una herramienta de web crawling, es decir, servidores que rastrean la red en busca de eventos para indexarlos

En total hay más de 20 servidores dedicados de OVH trabajando día y noche para brindar a los internautas la información correcta en el momento adecuado. “Elegimos a OVH, no solo por la calidad de los servicios cloud, sino también por las herramientas y servicios asociados a los servidores, como la API de OVH que utilizamos al máximo para administrar las máquinas de forma eficaz”, explica  Jerry Nieuviarts, cofundador de Mapado.

El modelo de negocio de Mapado, cuya aplicación es íntegramente gratuita, se basa en una oferta de servicios destinada a profesionales. De modo que Mapado intenta adivinar lo que les gusta a los usuarios, una consulta tras otra, para ofrecerles una selección que se ajuste a las actividades por las que se han interesado anteriormente.

A través de una API, Mapado permite que terceros puedan uno de sus bienes más preciados, la gigantesca base de datos de eventos que la startup ha recopilado y estructurado. “Gracias a esta interfaz, proporcionamos por ejemplo flujos limpios y filtrados de eventos a algunas cabeceras de prensa diaria regional para llenar sus columnas de agendas locales” explica Nieuviarts.

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