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Foto del escritorRamiro Parias

Big Data en la construcción de un Destino Turístico Inteligente

Dado que esta última está en el ADN de Segittur, nos invitaron a participar en la segunda edición del foro TURISTIC para que explicáramos nuestra visión sobre cómo se puede aplicar el BIG DATA en la construcción de un Destino Turístico Inteligente. Para darse cuenta de la relevancia que está generando el fenómeno Big Data, tan sólo es necesario teclear estas dos palabras en Google y ver los resultados: “About 2,120,000,000 results (0.26 seconds)”. Esto demuestra la enorme cantidad de interés que suscita el Big Data en la red.

En primer lugar conviene entender qué es lo que se esconde detrás de este término tan escuchado en los últimos meses. Sin entrar en definiciones complejas, Big Data significa la gestión, el procesamiento y el tratamiento de enormes bases de datos con la finalidad de interpretar dichos datos para la obtención de resultados concretos que permitan, entre otras cosas, mejorar procesos, ganar en eficiencia o incrementar la rentabilidad. Existen cuatro características que definen al Big Data:

Volumen: El volumen de los datos ha pasado de ocupar megabytes y gigabytes a “petabytes”.

Velocidad: Empresas como Paypal analizan cinco millones de transacciones en tiempo real al día.

Veracidad: Debido a la cantidad de fuentes de información tan diversas que existen hoy en día, es crucial que la fuente de la que se captan los datos muestres datos reales y contrastables.

Variedad: Los datos han pasado de ser datos almacenados y estructurados, a ser desestructurados, semiestructurados, audio, video, XML, etc.

Desde mi punto de vista, en este último punto merece la pena una breve reflexión para que entendamos la cantidad de diversidad de fuentes de datos, tanto internas como externas, que se generan hoy en día, y que en gran medida todos y cada uno de nosotros somos responsables en la creación. En el siguiente cuadro elaborado por la consultora Booz & Company en el año 2012 podéis ver un resumen de algunas fuentes de donde proceden los datos con los que trabajar el Big Data:

Otro punto clave a tener en cuenta son las diferentes herramientas tecnológicas que se utilizan para la explotación de los datos. Sin entrar en profundidad, cualquier persona que esté interesada en explorar el Big Data ha de tener en mente herramientas como Hadoop, MapReduce o BigQuery, así como técnicas informáticas para la gestión de bases no relacionales como NoSQL. Para tener en mente los retos tecnológicos asociados al Big Data, el que mejor síntesis hace de este tema es Pete Warden en su libro “Big Data Glossary”. A modo de resumen los retos son los siguientes:

Adquisición: La mayor parte de las fuentes públicas de datos es muy difícil acceder a ellas por encontrarse de forma desestructurada.

Serialización: Para poder procesar la información y obtener valor nos encontramos con la necesidad de “homogeneizar” toda la información. La forma en la que se diseñe la recopilación, el almacenamiento y la visualización tiene una relación directa con el coste de almacenamiento y la velocidad de transmisión de los datos.

Almacenamiento: Al requerirse enormes volúmenes de datos la distribución entre múltiples servidores es clave para maximizar el rendimiento.

Servidores: Creación de una red virtual para procesar grandes volúmenes de datos con rapidez a través de clústeres.

Aprendizaje automático (Machine Learning): Sistemas que permitan automatizar la toma de decisiones basadas en datos.

Una vez introducidos al fascinante mundo del Big Data, conviene hacerse la pregunta clave: ¿qué aporta el Big Data al turismo? El Destino Turístico Inteligente, desde el punto de vista tecnológico es aquel que mediante la interpretación de los datos, que generamos todos nosotros como usuarios, permite al gestor del destino ofrecer al potencial turista experiencias únicas y personalizadas a medida. Y es aquí donde el Big Data tiene el potencial de convertir esta visión en realidad. Algunos ejemplos reales que el sector turístico ya está aplicando: adaptación de los contenidos que se visualizan en las webs turísticas de acuerdo a las pautas de navegación del potencial usuario, creación de mapas de calor para ver por dónde se mueven los turistas por el territorio, envío a los dispositivos móviles de información detallada en tiempo real mediante mensajes “push” según las preferencias del turista, predicción del precio que tendrán los vuelos en un periodo de tiempo de entre 7 y 10 días con el fin de ofrecer la mejor oferta de vuelos a precios competitivos, etc. Todos estos ejemplos tienen un denominador común y es el hecho de que buscan mejorar la competitividad tanto del destino como de las empresas que lo aplican, siempre con la vista puesta en mejorar la experiencia del turista.

Una de las preguntas frecuentes que surge cuando se habla de este tema es ¿qué ocurre con la privacidad de los usuarios? Aunque es un tema muy controvertido que requeriría de un análisis pormenorizado, es importante tener en mente dos hechos. En primer lugar que la LOPD que se aplica en España es una de las más rigurosas a nivel internacional (recomiendo leer el artículo de Elisenda Bru sobre la Protección de Datos en España y en la Unión Europea: uoc.edu/idp/5/dt/esp/bru.pdf). Y por otro lado, que todos nosotros como usuarios hemos de tener pleno conocimiento de los datos que cedemos cuando estamos utilizando apps o navegando por las webs (geoposicionamiento, accesos a agenda de contactos, etc). La tecnología es una herramienta y como tal hemos de saber utilizarla y aunque ésta avanza más rápidamente hemos de estar tranquilos porque el 99,99% de las empresas cumplen la LOPD…y si no, ahí tenemos a la Agencia Española de Protección de Datos para velar por el cumplimiento de la legislación.

No quiero terminar el artículo sin destacar la importancia de la visualización de los datos. Desde mi punto de vista, la interpretación de los datos es importante, pero el cómo se muestren los mismo es todavía más crucial. En los próximos años iremos viendo técnicas que pulirán el visionado de los datos actuales para visualizar de forma más optima la magnitud ingente de datos que se generan. Os recomiendo la ponencia que David McCandless realizó en la conferencia TED en el año 2010.

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