Transporte: Cómo usar Analítica en el sector transporte

A través del análisis de datos es posible mejorar el funcionamiento de los vehículos, reducir costes, mejorar procesos, establecer estrategias, optimizar rutas y tiempos y prever e identificar problemas, entre otros.

Miércoles 8 de Setiembre de 2021

El análisis del transporte toma diversos ecosistemas de datos, ayudando a los líderes del sector, a utilizar técnicas analíticas avanzadas como machine learningBig Data y data geoespacial, para optimizar las estrategias de negocio del sector.

La analítica predictiva en las empresas puede responder preguntas como "¿Cuál es el mejor resultado posible?” o “¿Cuál es la ruta más eficiente para una distribución eficiente?”. Previendo desde hechos que puedan afectar al transporte como el clima, los cierres de calles, huelgas, mantenimiento, tráfico, zonas de riesgo y estimar el impacto de proyectos de desarrollo que ayuden a identificar un proyecto alternativo sin obstruir la movilidad.

"Imagen que representa una visualización del Foot Traffic de una ubicación especifica en U.S. California " 


Con el crecimiento del transporte multimodal, la necesidad de un análisis de distintas vías de transporte es esencial.

Carreteras

Se puede utilizar data geoespacial y machine learning para analizar dónde, por qué y cuándo se producen accidentes, determinar futuros proyectos carreteros, mantener un registro de patrones de movimiento, identificar patrones de comportamiento de vehículos, etc.

Ferrocarriles

El análisis de big data aplicada al sector ferroviario puede mejorar la seguridad, programación, planificación automática, red y gestión de billetes, entre muchas otras.

Aéreo

Se implementan estrategias que mejoren el desempeño de los empleados, identifiquen periodos más y menos concurridos, optimicen rutas, costos y mantenimiento de pasivos, diseñe un modelo eficiente de infraestructura, o incluso clasificar viajeros para mejorar maximizar las ventas.

Portuario

Con Big Data y machine learning, se puede mejorar la monitorización de buques para una planificación y ejecución de viajes más efectiva, prever las estaciones meteorológicas, optimizar costos de combustibles, establecer rutas marítimas que reduzcan costos y tiempos etc.

Son muchos los retos a los que se enfrenta el sector del transporte en la actualidad y que pueden solucionarse con un análisis de inteligencia empresarial enfocado al transporte.

En PREDIK Data Driven integramos un análisis de datos de múltiples fuentes, minimizando los problemas logísticos y automatizando un modelo predictivo para proyectar tendencias futuras, identificar las necesidades del negocio y construir estrategias a largo plazo para maximizar ingresos. 

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Es una de las áreas logísticas en las que la Big Data puede tener un impacto real en las operaciones diarias, ofreciendo la oportunidad de optimizar los procesos internos y de controlar mejor los factores externos, desarrollando mejoras cualitativas y cuantitativas en las operaciones, áreas de la cadena de suministro y procesos logísticos, aportando significativas mejoras en las entregas de la última milla.

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