Business IntelligenceBig Data hacia el Small Data un paso mas - GantaBI

13/11/2018

Es un hecho que cada vez se publican y divulgan más contenidos relacionados con el Big Data, la Inteligencia Artificial, los datos, etc. También es un hecho que cuando hablamos de datos las empresas de transporte son un sector en una clara posición de ventaja frente a otros sectores productivos, ya que por una causa o por otra, llevan décadas embarcando dispositivos digitales en sus vehículos y sus aplicaciones en sus empresas, aunque es también cierto que los datos, como todo en la vida, envejecen y no reflejan la realidad más precisa de lo que está pasando hoy; no consumía lo mismo un motor Euro4 que lo que consume un Euro6 o no había la misma densidad de tráfico en las ciudades hace 10 años de la que hay ahora mismo.

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Por lo anterior, aunque en muchos medios y debates se transmite el mensaje de que los datos son el petróleo del siglo XXI, hemos de tener cuidado en que este sea extraído, manufacturado y moldeado para abastecer al mercado de consumo, cuando todavía tenga algún valor intrínseco. Porque la acumulación de datos, si no se tratan, más que una mina de oro se transforma en un coste que nos pesa como una mochila llena de piedras y que queremos quitarnos de encima para poder seguir caminando como lo hemos hecho siempre, con una buena dosis de intuición y experiencia. “Qué me van a enseñar los datos que yo no sepa de mi negocio?

Además, la percepción que se empieza a recibir por parte del público en general es que todo esto del Big Data, la Inteligencia Artificial, el Internet de la Cosas, las Smart Cities etc., son elementos alejados del día a día que no impactan más allá de las visiones apocalípticas de que los robots vienen a quitarnos el trabajo o de que gracias al Big Data vamos a ser monitorizados, controlados y manipulados más allá del propio raciocinio. He de reconocer que, si preguntase a 10 personas de manera aleatoria, que no estén inmersos en el mundo de la tecnología, una gran parte de ellos si no todos, me dirían algo parecido a lo que nos enseñan en la película Terminator; pues con el permiso del lector, me permito discrepar profundamente.

Quisiera a través de estas letras aportar un poco de claridad sobre como podemos beneficiarnos en el sector del transporte de todas estas técnicas y tecnologías para generar una ventaja competitiva. Para empezar, quisiera definir un par de conceptos:

Big Data no es Inteligencia Artificial, Inteligencia Artificial no es sólo Machine Learning y Machine Learning no es Analítica Avanzada, aunque si hay que reconocer que todos ellos se benefician unos de otros como en una familia bien avenida.

Big Data ha sido reconocida y conocida en varios ámbitos por las famosas “Tres V”, que hacen referencia a la recolección de grandes Volúmenes de datos, de una Variedad de fuentes lo más heterogénea posible, a Velocidades que podrían alcanzar en muchos casos el tiempo real. No obstante, a medida que Internet Tradicional y el Internet de las Cosas avanzan se han postulado dos nuevas “V” que bajo mi punto de vista tienen mayor relevancia que las tres primeras; a saber, Veracidad en los datos y Valor de estos para el asunto que se trata. Lo que sucede es que el BigData tiene una gran aplicación para entornos Smart Cities, Administración Pública, Coche Conectado y una larga variedad de casos en su mayor parte relacionados con el entorno B2C. MI humilde opinión es que las empresas en general y las de transporte en particular van a extraer mayor valor en el Small Data. Small Data es la vuelta a lo básico, pero, todo lo contrario.

Small Data son pequeños volúmenes de datos de una variedad de fuentes controlada (las bases de datos y las aplicaciones que gestionamos en una empresa de transporte podrían ser un ejemplo), tratados a una velocidad razonable para poder digerir lo que nos quieren decir. Esta técnica se aplica mucho mejor a entornos empresariales ya que la veracidad y el valor, que son la base de las decisiones empresariales se encuentran mejor en el Small Data es el dato que es más manejable y fácil de limpiar, nos dice cosas sobre nuestra empresa y operaciones, es más manejable y comprensible para su consumo, se pueden desarrollar análisis en entornos controlados y luego extrapolarlos a grandes volúmenes.

Ya, pero como dijo Paco Umbral en su famosa intervención “Yo he venido aquí a hablar de mi libro”. ¿Qué libro es el de una empresa de transporte? Kilómetros en vacío, control de dietas, gestión de presupuestos, ocupación de la flota, seguridad en la conducción, etc., etc. La buena noticia es que tenemos todos los datos para poder hacer una estrategia que nos ayude, primero a entender la realidad en la que nos estamos moviendo y nos ayude a ver como se modifican esos indicadores cada día. Una vez ahí, cuando tengamos la factoría de datos bien ordenada, homogeneizada, normalizada y estemos contentos con lo que nos muestran nuestros Cuadros de Mando operativos, financieros, comerciales, extirpando el eterno debate de “este dato no me cuadra”, vamos a poner en marcha lo de la Analítica Avanzada, que pasa por desarrollar escenarios predictivos o recomendaciones sobre los mismos asuntos que hemos arreglado con la analítica descriptiva (Cuadros de Mando). Del Aprendizaje Automático (Machine Learning) e Inteligencia Artificial hablamos otro día.

¿Sabías que en GantaBI podemos ayudarte? Te lo mostramos.

 

 

 

 

GantaBI - business inteligence para el transporte
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