La aplicación de Big Data para la industria vehicular tiene por objetivo contribuir a la preservación de la seguridad vial en grandes ciudades y principales vías de circulación. La disponibilidad de esta información actualizada en tiempo real permite la toma de decisiones basadas en estadísticas históricas o en modelos estadísticos predictivos con el fin de mejorar las condiciones de movilidad y contribuir a la gestión de la vialidad.
La necesidad de transformar datos en información para la toma de decisiones no es algo nuevo. Esto se ha ido desarrollando y evolucionando desde los primeros sistemas de información. El concepto de Big Data aparece como una combinación de nuevas prácticas y tecnologías para abordar nuevas necesidades y problemas. A partir del análisis de esta información, se pueden obtener distintos beneficios como mejorar el estilo de conducción, pedir ayuda automática en caso de accidentes graves, reconstruir parámetros de conducción previos a los accidentes, controlar en tiempo real el estado del vehículo, alertar por exceso de velocidad, definir zonas seguras y no seguras para transitar, monitorear en tiempo real, alertar si el auto es robado, levantado por una grúa o golpeado mientras está estacionado y más.
Actualmente existe una gran cantidad de dispositivos que utilizan distintas tecnologías y permiten recolectar muchísima información. El punto en cuestión es determinar cómo se explota esta información para un determinado fin. Con cada click y cada acción, los usuarios generan datos que se almacenan en una gran base esperando a ser organizados y analizados. Y es justamente tarea del Big Data, transformar eso en información con sentido para traer eficiencia a donde sea que se aplique.
Los datos más frecuentemente utilizados son: posición del vehículo y su evolución histórica; kilómetros reales conducidos; hora inicial y final del desplazamiento; velocidades medias o instantáneas; parámetros del vehículo (velocidad, RPM, códigos de errores o diagnóstico del motor, alertas de choque, etc); y parámetros de conducción (aceleración, frenada, brusquedad en los giros).
La información recopilada es de suma importancia para la planificación y el desarrollo de una ciudad en temas relacionados no solo con el tránsito sino también con la circulación. El Big Data, por ejemplo, puede ayudar a predecir el tráfico y con esto, la probabilidad de incidentes. Así también, dada la disponibilidad histórica de datos, ayuda especialmente durante los periodos de gran circulación automotor, como las horas pico o los períodos vacacionales y feriados largos.
Hoy en día es impensado ir a algún lugar que no conozcamos sin usar una aplicación de ubicación. En el momento de acceder a visualizar el trayecto y el tránsito en tiempo real, concedemos permiso al navegador para conocer nuestra ubicación y que nos muestre el tráfico que hay en cada calle, ruta o autopista y prever los mejores caminos posibles. Es decir, nuestros datos, sumados a los de millones de usuarios se consolidan para ofrecer información de valor sobre el tránsito en tiempo real. Y cualquier persona, en cualquier lugar, de forma consciente o inconsciente, genera una gran cantidad de información que es la materia prima del Big Data.
El Big data, como producto de la recolección de datos, es de suma importancia para los servicios de Ituran, ya que permite brindar a los clientes un porfolio de productos muy variado. Dependiendo de las necesidades, esta información puede ser procesada y, a través de herramienta de BI (Business Intelligence), presentarse en un sinfín de reportes ajustables según su necesidad. La empresa cuenta con un algoritmo propio que, en función de 18 tipos de maniobras predefinidas en 3 niveles de peligrosidad, facilita analizar el comportamiento del conductor y determinar un scoring de su forma manejo. Estos datos, además, permiten obtener grandes beneficios como: mejorar la experiencia del usuario; mejorar la eficiencia operacional; optimizar los procesos operativos; reducir costos operativos; optimizar rutas; predecir las tendencias y eventos futuros; mejorar la seguridad vial; y reducir el consumo energético y su afectación al medio ambiente.
En cuanto al recupero vehicular, el Big Data, es de suma importancia ya que nos a permite no solo optimizar la gestión operativa durante el procedimiento de recupero, sino también como herramienta de predicción de patrones delictivos.
