Big Data: Las aplicaciones que tienen los datos provenientes de tu coche

Millones de coches circulando cada día, para uso particular o como herramienta de trabajo. La medición y explotación de los múltiples parámetros que se pueden medir durante su funcionamiento (técnicos, pero también de su geolocalización o del comportamiento o hábitos del conductor) suponen un potencial enorme para optimizar su utilización y desarrollar nuevos productos y servicios.

Aun estamos en los albores de este nuevo campo, pero algunas compañías ya han iniciado el camino de la medición y explotación de datos en diferentes sentidos.

Entre las posibilidades de explotación de los datos recogidos por el vehículo, la primera y más evidente es la que pueden realizar los propios constructores en el proceso de desarrollo de un vehículo.

Miles de horas de conducción de los prototipos permiten disponer de una cantidad de información que una vez tratada sirve para detectar y solucionar problemas en los vehículos antes de su comercialización.

Un ejemplo de este tipo de utilización lo tenemos en BMW, que utilizando el software de IBM para tratamiento de Big Data depura al máximo los errores antes del lanzamiento de cada modelo.

Otra de las aplicaciones del análisis Big Data con mayor impacto económico es su explotación en la gestión de flotas. Este campo no es nuevo, dadas las evidentes economías que pueden derivar del conocimiento, análisis y optimización de la utilización de una flota de vehículos, pero la tecnología que permite obtener cada vez más datos de los vehículos y los avances en software que exprime la ingente cantidad de datos para obtener resultados aplicables hacen evolucionar este campo rápidamente.

Bajar los costes de utilización, organizar el mantenimiento preventivo, optimizar la utilización y así dimensionar las flotas en su justa medida son los objetivos. El análisis de Big Data, como en la aplicación que ha realizado HP en sus propia flota de vehículos, permite obtener resultados significativos.

Una tercera aplicación que está extendiéndose poco a poco pero que en mi opinión pronto estará totalmente generalizada es la utilización del análisis del comportamiento, conducta y hábitos de conducción en la determinación de las pólizas de seguros.

La utilización de los datos en términos de kilometraje, horarios, días de la semana, incluso la conducta al conducir teniendo en cuenta la velocidad, aceleraciones y frenazos, etc… y su análisis y explotación ya permiten a las compañías de seguros calcular una prima de riesgo adaptada a cada conductor.

Atrás quedan las diferenciaciones en forma de género, de modelo de coche o de color que generalizaban riesgos en función de unos patrones completamente arcaicos.

Ahora marcas como Ford, que está intentando impulsar un “carnet” único que permita a cada conductor llevar su perfil de riesgo calculado con total exactitud de un vehículo a otro y de una compañía a otra, respondiendo siempre a su verdadero riesgo al conducir. O GM, que ya tiene acuerdos con alguna compañía de seguros para explotar los datos provenientes de sus vehículos.

Creo que este tipo de aplicación, dado el incentivo económico que supondrá llevar una conducción serena y respetuosa con las normas, tendrá un impacto sustancial en términos de seguridad vial.

Otro tipo de aplicaciones son las que están tratando de explotar diferentes compañías y Startups utilizando el Big data y el tratamiento predictivo de los datos con ingenio.

Uno de estos ejemplos es el de la App SmartTaxi, que pretende optimizar la distribución de los taxis en la ciudad en función de las carreras existentes en el momento y la predicción de los puntos calientes de demanda y oferta que aparecerán en el futuro inmediato. Esto puede ayudar a los taxistas a cubrir mejor la demanda, aumentar sus carreras limitando el tiempo inactivo y a reducir sus costes de carburante evitando desplazamientos inútiles, a la vez que permite a los usuarios obtener una cobertura de la demanda más racional y coherente con las necesidades.

Otro ejemplo de aplicación que impacta en el usuario es el de la compañía Inrix y su sistema iPark, que analizando datos procedentes de diferentes fuentes (datos de compañías de pago de aparcamiento por móvil, de ubicación de coches compartidos y datos provenientes de vehículos equipados con el sistema de GPS de la compañía) y combinando esos datos en tiempo real con modelos predictivos que utilizan el histórico, permite obtener la probabilidad de encontrar un hueco de aparcamiento en la calle en función del día, la hora y la manzana. Todo un sueño cuando uno busca sitio en el centro un sábado por la noche, verdad? (Aunque todos sabemos que en esas ocasiones todo el mapa aparecería rojo).

Por último, en el apartado del análisis de la conducción mediante aplicaciones relativamente simples que corren en los Smartphones, algunos ejemplos que nos enseñan cómo utilizar estos datos de forma curiosa:

La APP Waze que se alimenta de los datos en tiempo real de sus usuarios para advertir al resto de conductores sobre el tráfico, puntos peligrosos, velocidad media en un tramo, etc… aparte de permitirte comunicarte con el usuario del coche de al lado por chat.

La APP Evolve, de BMW, que analiza tu conducción y te dice lo que ahorrarías si utilizaras su coche eléctrico.

O todo un catálogo de aplicaciones que analizan tu estilo de conducción y te premian o animan a llevar una conducción más segura.

En su conjunto, el avance de las tecnologías que permiten la recogida de datos (incluidos adaptadores que tú mismo puedes poner en tu coche) y su explotación abren un vasto campo de aplicación.

    El artículo orginial se ha publicado en mi blog www.autoydigital.es  Daniel Martin.  Deputy Director for sales for Citroën Retail at Citroen España  ]]>