La ciencia de datos abarca múltiples áreas de estudio, una de ellas que es poco conocida pero muy interesante es la ciencia de datos aplicada a la conducción de vehículos. Gracias a los avances de la tecnología es posible conocer cómo conducen las personas, los factores que afectan la forma en que conducen y otras variables del contexto que influyen en la forma de manejar de las personas. Sin lugar a dudas, contar con esta información y gestionarla de manera óptima puede generar importantes ventajas competitivas en relación a otras empresas del rubro.
Para entender mejor la aplicación de la ciencia de datos en esta área de estudio, te compartimos el caso de la empresa Motion S:
Motion S es un proveedor líder de soluciones de análisis de comportamiento de la movilidad vial y un socio estratégico de muchas empresas que necesitan este servicio. Cuentan con una plataforma de análisis de movilidad que cruza datos simples como ‘‘ubicación’’ con múltiples bases de datos obteniendo así patrones que se repiten en la actividad de los conductores.
El sistema desarrollado por Motion S permite predecir conductas y riesgos. Esto puede ser sumamente útil para administradores de flotas, empresas aseguradoras, autoridades públicas, proveedores de transporte, entre otros para mejorar su oferta.
Pero, ¿cómo es posible realizar un análisis de estas características con semejante grado de precisión?
En primera instancia, cuando Motion S decidió iniciar este proyecto, debían elegir un partner estratégico que le provea mapas altamente confiables a nivel mundial. Además, necesitaban que estos mapas cuenten con información sobre límites de velocidad, señales de tránsito presentes en el camino, tipos de superficie, etc. Pero esto no es todo, además de cumplir con estos requerimientos, era necesario que la plataforma se integre fácilmente con los sistemas que Motion S ya tenía desarrollados.
Luego de un arduo proceso de evaluación de proveedores, Here Maps fue el elegido para llevar a cabo esta tarea.
El paso siguiente en este desafío era unir los datos sin procesar que tenía Motion S en su base con los mapas de Here. Esta combinación dio como resultado un enriquecido perfil de viaje completo. Cada perfil de viaje que se creó fue comparado con los otros para descifrar patrones que se repetían en el comportamiento del conductor en cada viaje en función del estado de la ruta, el tráfico, las condiciones climáticas, entre otras variables.
Este estudio no solo sirvió para los datos actuales, sino que pudo ser replicado con datos históricos que Motion S almacenaba en su base, enriqueciendo aún más el resultado del análisis.
Conclusiones
Las compañías de seguros y las empresas del sector de movilidad vial son conscientes de la importancia de identificar los riesgos que hay en las rutas, pero también saben que su predicción no se trata de una ecuación lineal. La plataforma de Motion S es capaz de procesar un gran volumen de datos para identificarlos, pero esto no sería posible sin los datos cartográficos aportados por Here Maps.
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