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Reportajes y análisis

Telefónica, Big Data e Innovación

[27/03/2018] Como en años anteriores, Telefónica realizó recientemente una edición más de su Big Data Innovation Day, un evento en el que básicamente presenta los casos de uso de las herramientas de big data que se encuentran disponibles para las empresas locales. Nuevamente, su herramienta LUCA fue la atracción principal de las sesiones, no solo debido a su interesante propuesta tecnológica, sino también porque en esta oportunidad se ofreció información sobre los casos de éxito de la herramienta, en el exterior, y localmente.

De hecho, el caso de éxito local llamó bastante la atención pues se trata del uso de LUCA en un proyecto que nos va a afectar a todos: La determinación de las líneas del metro de Lima. Con la ayuda de esta herramienta, los limeños tendremos en el futuro una red de líneas con una conformación determinada en base a la observación en tiempo real del comportamiento de los potenciales usuarios, y no de las estimaciones realizadas en base a encuestas u observaciones personales.

El big data ciertamente es de gran ayuda para la empresa, pero también lo puede ser para la sociedad, como vimos en esta última edición del evento.

El camino hacia el big data

Luego de las palabras inaugurales de Javier Manzanares, presidente de Telefónica del Perú, y de Virginia Nakagawa, viceministra de Comunicaciones, se inició el evento con la presentación de Guillermo Checa, director del segmento B2B de Telefónica del Perú, sobre el contexto en el cual nos encontramos.

Guillermo Checa, director del segmento B2B de Telefónica del Perú.

Como en ocasiones anteriores, Checa nos recordó que nos encontramos en un momento de cambio acelerado, en el cual el propio avance de las tecnologías exige a las empresas que se transformen a sí mismas para atender las nuevas demandas de los nuevos consumidores. Esa transformación no es otra que la que denominamos Transformación Digital, que no es otra cosa sino la reinvención de las organizaciones a través de la tecnología.

¿Por qué es necesario transformarse? Checa indicó con cifras que las organizaciones digitales superan a sus pares no digitales en campos como la satisfacción del cliente, la generación de alianzas clave, la innovación, la rentabilidad y el crecimiento.

Por supuesto, desde su perspectiva, la conectividad es el punto de partida para los servicios digitales, especialmente el que conocemos como big data. Con él podemos segmentar e identificar nuevas oportunidades, ubicar dónde se encuentra el público objetivo, prevenir y predecir quiebres en las operaciones o procesos de producción, entender por qué se van los clientes, identificar proactivamente posibles fraudes, e implementar modelos predictivos para adelantarse a las necesidades de los clientes.

Elena Gil, CEO de LUCA Telefónica Data Unit.
Elena Gil, Telefónica

¿Como se puede lograr todo esto? La propuesta fue mediante la herramienta LUCA de Telefónica. Y para su presentación estuvo presente Elena Gil, CEO de LUCA Telefónica Data Unit.

Gil indicó que con LUCA se puede realizar lo que se conoce como analítica de flujos, es decir, responder a las preguntas quién, dónde, cuándo, cómo y por qué en base al análisis de los datos -que previamente se anonimizan- de los teléfonos de la red de la compañía.

Con estos datos se puede saber, por ejemplo, por dónde es que las personas se trasladan a una determinada hora del día. Y lo bueno de este método es que es real, se puede ver efectivamente por donde han pasado las personas, algo que tiene una mayor exactitud a una encuesta o a una estimación, ya que son datos reales.

LUCA, en general, se puede utilizar en servicios financieros, almacenamiento, flotas, tránsito, turismo y medios de comunicación, si hablamos de negocios. Pero también se puede utilizar en favor de la sociedad en temas como respuestas ante desastres naturales, calidad del aire, educación digital y epidemias.

Sabrina Muñoz, gerente de desarrollo de negocio y preventa de la región hispana de LUCA Telefónica Data Unit.
Sabrina Muñoz, LUCA Telefónica Data

Es más, en una presentación posterior, a cargo de Sabrina Muñoz, gerente de desarrollo de negocio y preventa de la región hispana de LUCA Telefónica Data Unit, pudimos ver que LUCA se puede adaptar a varios sectores, como, por ejemplo, el sector financiero.

Aquí, por ejemplo, se tiene una herramienta denominada LUCA Account Take over Protection, con la cual las empresas pueden tomar decisiones informadas sobre cuándo los clientes usan el teléfono para recibir contraseñas en sus operaciones bancarias.

Big data y transporte urbano

La presentación que más llamó la atención fue la de Carlos Ugaz, director ejecutivo de la Autoridad Autónoma del Tren Eléctrico, una entidad que, como indica su nombre, se encarga de desarrollar las futuras líneas del metro de Lima.

La importancia del big data es evidente en este caso, ya que las propias cifras presentadas por Ugaz son grandes. Lima es una ciudad con alrededor de 10 millones de habitantes, 16,5 millones de viajes totales diarios, 3,3 millones de automóviles, 38 mil autobuses urbanos en 561 rutas autorizadas, 145 mil taxis empadronados y alrededor de 55 mil taxis informales.

¿Qué se necesita? Un sistema integrado de transporte masivo planificado y con visión de largo plazo, al servicio del ciudadano, en palabras del propio Ugaz. Sin embargo, eso no es lo que tenemos en la actualidad.

Los medios de transporte son manejados por distintas autoridades. Los metros y trenes son competencia del Ministerio de Transportes y Comunicaciones, los buses caen dentro del dominio de las municipalidades provinciales, mientras que los otros medios de transporte (vehículos menores y no motorizados) son el ámbito de las municipalidades distritales.

Carlos Ugaz, director ejecutivo de la Autoridad Autónoma del Tren Eléctrico.
Carlos Ugaz, Autoridad Autónoma del Tren Eléctrico

En ese entorno tan dividido no es de extrañar, entonces, que las líneas del metro no hayan sido planificadas con una visión de red. Al existir más de una línea, cada una con su propia empresa administradora, lo que se produce es un exceso de patios talleres, ausencia de un centro de operaciones integrado, falta de integración tarifaria y falta de visión de integración entre las líneas.

Eso genera situaciones tan inverosímiles como el hecho de que en un estudio encargado por la Línea 2 del metro se estime que en la Estación Central -donde ambas líneas se intersecarían- subirían 18 mil personas y bajarían 31 mil, pero que en un estudio encargado por la Línea 3 para la misma estación se estime que subirían 12 mil personas, y bajarían 20 mil. Eso corresponde a una variación de aproximadamente 60% entre unas cifras y otras.

Ugaz se preguntó ¿cuáles cifras uso para construir la estación? Existe un plan maestro que cubre 10 puntos y en el que el big data de LUCA puede ayudar con tres: Desarrollar un modelo integrado de la demanda de Lima y Callao, crear una red unificada de transporte y definir las nuevas líneas del metro de Lima y Callao y sus características tecnológicas.

Ugaz indicó que el primer punto tradicionalmente se hacía mediante encuestas, información del censo y otras fuentes, contadores manuales, y cámaras y medidores de velocidad.

Ahora a esto se va a incorporar el uso del big data. Mediante el uso de LUCA se va a desarrollar este proyecto, que tiene como fin el desarrollo de bases de datos y matrices de viajes origen-destino, estimación de patrones de comportamiento -de los potenciales usuarios- y la creación de un dashboard para monitorear el progreso de estos datos.

Con el uso de la solución se espera optimizar el diseño y capacidad de las estaciones; mejorar la precisión de la segmentación de los viajes; precisar la ubicación de las estaciones y puntos de integración modal; mejorar la calibración, verificación y actualización del modelo de transporte; mejorar la caracterización y diagnóstico de la movilidad en la ciudad; y reducir el margen de error de las encuestas tradicionales.

Obviamente, el proyecto ya está encaminado; la firma del contrato se realizó en febrero pasado y para junio se espera tener un diagnóstico de la movilidad urbana.

Lo interesante de este caso de uso es que toca a la ciudad y a quienes vivimos en ella. El big data, en esta oportunidad, está mostrando el potencial de mejorar las vidas de las personas en algo tan cotidiano como el transporte.