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. 

¿Necesita información detallada sobre su sector de negocio?

Solicite más información:









Este sitio está protegido por reCAPTCHA y se aplican la política de privacidad de Google y los términos de servicio.
¿Tiene alguna duda? Llámenos.
(506) 4001-6423


Más sobre este tema

¿Problemas con los procesos de última milla?

Octubre de 2021

Varias empresas, especialmente en el sector retail, se han dado cuenta de que necesitan desafiar las soluciones tradicionales de entrega de última milla a la luz de los recientes avances en las herramientas tecnológicas.

Con ayuda de la inteligencia de localización que da acceso a imágenes aéreas, de satélite y a mapas en alta definición, los procesos de entrega de última milla pueden evolucionar al grado de permitir a los conductores evitar el tráfico y agilizar las entregas mediante alertas predictivas, los gestores de flotas pueden centrarse en planificar las rutas de entrega de forma más eficiente en función de los costes de combustible, el tiempo de viaje, los peajes de las carreteras, etc.

Big Data para elegir la ubicación de un nuevo negocio

Setiembre de 2021

Para identificar el lugar óptimo para establecer un nuevo negocio, por ejemplo, un centro educativo, es clave recurrir a la analítica de geolocalización y al análisis de movilidad.

A través de soluciones de inteligencia de localización se puede determinar una o varias zonas donde se quiera establecer un centro educativo, mientras que los análisis de movilidad y patrones de comportamiento logran identificar los factores que puedan llegar a maximizar su éxito.

Analítica de datos para entender al cliente

Setiembre de 2021

El análisis de conducta del cliente, es importante para entender cómo los usuarios interactúan con una marca, ahora puede hacerse de forma más objetiva y real, usando técnicas de gestión de Big Data.

La analítica de comportamiento de clientes es el proceso de recopilación y análisis de los datos que, junto con herramientas tecnológicas como la Big Data, machine learning y geomarketing, ayudan a obtener una perspectiva a largo plazo sobre el valor medio de compra, la vida útil de los clientes y la interacción de los usuarios con una marca, permitiendo a las empresas incorporar estrategias comerciales con base en datos que faciliten la toma de decisiones y la maximización de los ingresos.

Análisis de POI en el sector retail

Agosto de 2021

El análisis de datos móviles y geoespaciales enfocados a los puntos de interés, se han vuelto vitales para la eficiencia de cualquier negocio, ya que permiten comprender algunos puntos importantes que los minoristas necesitan para asegurar el éxito de sus establecimientos.

¿Qué son los punto de interés?

cerrar (x)

Reciba más noticias sobre Comercio minorista

Suscríbase SIN COSTO a CentralAmericaDATA EXPRESS.
Todos los días, lo más importante de Centroamérica.

Ingrese su correo electrónico:

* Al suscribirse, estará aceptando los terminos y condiciones


Indices Bursatiles

(6 Abr)
Dow Jones
-5.60%
S&P 500
-5.10%
Nasdaq
-5.64%

Materias Primas

(26 Nov)
Petróleo Brent
71.8
Café "C"
241.5
Oro
1,792
Plata
23.105