Casos de uso de datos geolocalizados de movilidad

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Por: Datahack
junio 29, 2022
Datahack
junio 29, 2022

Por Julián García Trueba.

En un tiempo en el que la escasez de recursos ocupa una de las principales preocupaciones de nuestra sociedad, existe un recurso cuya generación crece de forma exponencial con el paso de los años. Este recurso no es otro que los Datos. Los datos generados pueden ser de diversa tipología y procedencia, cada una de las cuales con una serie de aplicaciones de elevado valor para las empresas y administraciones. En concreto, en el presente artículo vamos a focalizarnos en la aportación de los datos geolocalizados de movilidad al contexto de la sociedad actual.

En primer lugar, cabe enfatizar que, si bien la recolección, representación y, en definitiva, el análisis de los datos geolocalizados puede resultar un tema de última tendencia, sus primeras aplicaciones se remontan a mucho antes de que se dieran los primeros hitos de la Inteligencia Artificial o de que se empezase a hablar del Big Data. Prueba de ello es, por ejemplo, es el empleo que el célebre médico inglés Jon Snow hizo de la visualización geolocalizada para salvar a la ciudad de Londres de una de los mayores brotes de cólera de su historia. En concreto, el análisis realizado por Jon Snow consistió en identificar sobre un mapa los hogares de los ciudadanos afectados por cólera, así como la fuente principal de agua que surtía dichos hogares. De tal forma, una vez recogidos los datos y representados en el mapa, le permitió determinar de forma objetiva cuáles eran las fuentes “infectadas”. Con dichos datos, no le resulto difícil la tarea a Jon Snow de convencer a las autoridades de la necesidad de clausurar dichas fuentes y, de esta forma, dar por concluida la epidemia de cólera que solaba la ciudad.

Cómo John Snow salvó la vida de miles de personas
Representación gráfica del mapa en el que se basó Jon Snow para identificar las fuentes afectadas

No obstante, si bien como hemos visto el empleo de la geolocalización no es algo que atañe únicamente a nuestros tiempos, en la actualidad, la convergencia de tecnologías tanto de comunicación como de información ha incentivado la aparición de innumerables aplicaciones multisectoriales. Un ejemplo de ello es las llamadas plataformas de Smart Cities, las cuales proveen de la infraestructura necesaria para garantizar la recopilación de datos resultantes de diversos puntos de la ciudad, la representación de los mismos y el posterior análisis para una gestión eficiente de los servicios focalizados en el ciudadano. 

Plataforma urbana de Coruña smart city seleccionada como referente en  Global City Teams Challenge - eleconomistaamerica.cl

No obstante, las plataformas Smart Cities no son los únicos casos de aplicación basados en la geolocalización. En este sentido, englobando también el concepto de movilidad dentro del análisis de datos geolocalizados cobran especial relevancia los datos generados por las operadoras, procedentes del dispositivo más popular y más empleado en nuestros días, el terminal móvil. Hoy en día, resulta realista afirmar que es extraño quien no dispone de un dispositivo móvil con acceso a internet y aplicaciones instaladas en el mismo. Este hecho es el aprovechado por las operadoras para tener acceso a ciertos datos de sus usuarios. En concreto, algunos de estos datos son los siguientes: la geolocalización del usuario, resultante de la antena a través de la cual puede accede a la conectividad del terminal, las aplicaciones a las que tiene acceso, las condiciones de contratación del usuario, así como datos personales del mismo (edad, sexo, etc). 

De tal forma, mediante el correcto procesamiento de los datos, resulta viable determinar tendencias de movilidad de los usuarios. Para ello, y con el objetivo de cumplir con la normativa vigente de Protección de Datos, como paso previo a su presentación y análisis, las operadoras se ven obligadas a llevar a ejecutar diversos y complejos algoritmos para la agrupación de los mismos según diversos criterios: procedencia, franja horaria, segmentación por edad, por poder adquisitivo o por sexo. 

Una vez ejecutados los procesos de agrupación y el procesamiento de datos por parte de los departamentos de Ingeniería de Datos de las operadoras habilitarán a una serie de insights con importantes aplicaciones en diversidad de sectores, como el turístico, el del retail, o el de la gestión de eventos. En concreto, en lo que respecta al sector turístico, el análisis de estos datos permite conocer la tendencia de movilidad en las principales zonas de atracción turística de las ciudades en función de la edad, las franjas horarias, el sexo, o el país o ciudad de procedencia, distinguiendo entre turistas que pernoctan en la ciudad y aquellos que la visitan en el día. Por otro lado, en lo que respecta al sector del retail, el análisis de los datos de operador, permite a las tiendas y sucursales conocer las tendencias de movilidad por franjas horarias y perfil tanto de los actuales clientes como de los potenciales. Un análisis que permitirá objetivizar la toma de decisiones en lo que respecta, por ejemplo, a la estrategia de expansión de las tiendas. Por último, en lo que respecta a la gestión de eventos, los datos de operador permiten tomar decisiones para una gestión más sostenible de los eventos, incrementando así la experiencia del cliente final. 

Vodafone Analytics Demo - Explore a City - YouTube

En definitiva, de forma adicional al servicio de conectividad y voz que las operadoras proveen a sus clientes, tanto personas físicas, como jurídicas y administraciones, en la actualidad estas compañías proveen de una serie de insights basados en los datos, anonimizados y agrupados, procedentes de los dispositivos móviles de los clientes, los cuales permiten extraer conclusiones objetivas sobre las tendencias de movilidad, un paso más allá en lo que respecta al análisis de datos geolocalizados.

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