Big Data útil para identificación de patrones delictivos: Seguritech Privada

Facebook
Twitter
Pinterest
Big Data y sus aplicaciones para la seguridad, explicado por la empresa Seguritech Privada.

México, a 13 de enero.- Seguritech Privada, empresa de seguridad tecnológica con presencia internacional, explica cómo el Big Data contribuye a la prevención del delito, a través del análisis de datos. 

Y es que el incremento en los volúmenes de información se ha convertido en una constante en la actualidad, obligando a empresas, organismos y entidades de gobierno a requerir de soluciones para la optimización y gestión de tal cantidad de datos.

Es bajo ese contexto, que el Big Data figura como elemento requerido para todas las organizaciones, pues  propone nuevos horizontes dirigidos al almacenamiento, tratamiento y transferencia de todo tipo de información.

En ese sentido, Ariel Picker, CEO de Seguritech Privada explica el rol fundamental del Big Data, ya que mejora las estrategias para reforzar la seguridad ciudadana.

Y profundiza en cómo esta tecnología genera análisis más amplios y precisos, lo que a su vez coadyuva en el establecimiento de intervenciones efectivas para prevenir el crimen, así como mejor toma de decisiones para reaccionar cuando ocurre algún delito. 

Te puede interesar: Tendencias 2022 en tecnología 

Big Data para identificar patrones delictivos

En Seguritech Privada ofrecemos servicio de Big Data que permite a las autoridades identificar con facilidad elementos estratégicos tras el análisis de datos», señala Ariel Picker.  

«Tanto para identificar zonas conflictivas como patrones de comportamiento delictivo, tipos de incidente por cuadrantes, así como el porqué de determinados picos de criminalidad”. 

El empresario con amplia experiencia en el campo de la seguridad y la tecnología explica que los métodos utilizados por Seguritech Privada consisten en que las fuentes de información.

Éstas son almacenadas con un tratamiento de Big Data y subsecuentemente estudiadas usando metodologías de Data Science

Posteriormente, empleamos algoritmos de Machine Learning, haciendo posible para las autoridades la obtención y comprensión de patrones de comportamiento que no podrían ser descubiertos sin ese tratamiento».

«De esta manera se determinan los factores que disuaden o facilitan el aumento de delitos, pero también se identifican patrones, generan hipótesis y crean estrategias de seguridad ciudadana”. 

 Casos de éxito en México

Mike (Machine Insights and Knowledge Extractor) en Guanajuato, es uno de los principales caso de éxito impulsados por la tecnología de Seguritech Privada.

El objetivo de dicho proyecto, comparte Ariel Picker, consiste en la integración y análisis de diversas fuentes de conocimientos.

Por ejemplo: extractores de datos de social media información de diferentes fuentes del World Wide Web e inclusive, reportes de incidentes al 9-1-1 y 089.

Luego son almacenadas con un tratamiento de Big Data y estudiadas con metodologías de Data Science, dotando a las autoridades estatales de precisos informes para que estas lleven a cabo toma de decisiones.

Noticias Relacionadas