BIG DATA PARA ANALIZAR LOS FLUJOS DE PASAJEROS

Si tecleamos las palabras Big Data en cualquier buscador, la cantidad de resultados que obtendremos nos dirá que este concepto está revolucionando el mundo a muchos niveles. Partidos políticos, empresas, banca, servicios médicos o compañías de seguridad son solo algunas de las entidades que emplean esta herramienta para conseguir mejores resultados en sus distintos ámbitos. Incluso clubes deportivos, como el Atlético de Madrid, han decidido usar tecnología Big Data para conocer el comportamiento de sus rivales en el campo y así adaptar su estrategia de juego a cada partido.

Pero ¿qué son exactamente los macrodatos y de qué modo pueden sernos útiles? Como su propio nombre indica, se trata de un conjunto de datos que, por su volumen, su variedad y la velocidad a la que tienen que ser procesados, supera las capacidades de los sistemas informáticos habituales. Ya lo dijo el filósofo inglés Francis Bacon: «Scientia potentia est», es decir, el conocimiento es poder. Como es lógico, la obtención de cantidades de información tan grandes y diversas deja constancia de cómo se comporta el ser humano en algunas de las facetas de su vida: no solo como ciudadano o miembro de una comunidad, sino también como usuario y consumidor.

Smart Passenger Flow Pilot

Como ya hemos manifestado en otros artículos de HUB, el sector de los aeropuertos no representa precisamente una excepción en la revolución tecnológica de los últimos años. Lejos de serlo, las infraestructuras aeroportuarias de todo el mundo se transforman a gran velocidad para adaptarse a los tiempos que corren y ser tan punteras como cualquier otra empresa del mercado. Un claro ejemplo de ello es el Aeropuerto Internacional de Atenas (AIA) a través del Smart Passenger Flow Pilot, un proyecto que han liderado el propio aeródromo y la aerolínea griega AEGEAN, y que a su vez está integrado en la iniciativa Transforming Transport.

Para quienes no la conozcan, Transforming Transport forma parte de Horizonte 2020, el programa marco de investigación e innovación de la Unión Europea, y su objetivo es demostrar cómo el uso de datos a gran escala puede proporcionar información concreta, cuantificable y verificable para mejorar la movilidad y la logística en el ámbito del transporte.

El sector aeroportuario, por su parte, abarca la coordinación de un sinfín de recursos y la sincronización de diversos procesos que tienen lugar en diferentes puntos de las instalaciones. La optimización de esos recursos y la ejecución eficiente de los procesos determinan aspectos como la capacidad de un aeropuerto, el grado de satisfacción de sus pasajeros o su volumen de negocio.

Por este motivo, el uso de información inteligente posibilita la comprensión de los procesos aeroportuarios y da lugar a un mejor empleo de los recursos. Del mismo modo, permite aumentar la previsión de contratiempos y la coordinación de los actores que forman parte de los trámites, para así descubrir nuevas formas de perfeccionamiento y de ahorro.

El proyecto piloto del AIA se centra en analizar y comprender el flujo de pasajeros dentro del aeropuerto con el fin de saber cómo impacta en otros elementos del aeródromo como la aeronave, la seguridad o las operaciones comerciales. Más concretamente, la idea es extraer, a partir de la inteligencia de datos, información para identificar patrones de comportamiento de los viajeros a partir de su tipología; saber en qué puntos es necesario reforzar el personal; predecir retrasos en los vuelos debido a pasajeros que llegan tarde; mejorar procesos de tránsito; ayudar a programar las operaciones diarias y los recursos necesarios en las zonas de seguridad; y conectar el comportamiento de los usuarios con sus patrones de consumo.

Cómo ayuda el análisis de Big Data a mejorar los flujos

La implantación de métodos de progreso continuo basados en el ciclo de Deming, también conocido como  plan-do-check-act (PDCA), ha alcanzado un punto en el que cada vez resulta más complejo obtener beneficios. Por ello, el progreso basado en la gestión y explotación de datos tradicionales está llegando a su fin, y cada vez resulta más complicado optimizar las operaciones de un mercado tan competitivo como el del transporte aéreo.

Por estos motivos, identificar información compleja aplicando paradigmas de gestión de Big Data puede ayudar a localizar tendencias ocultas en los diferentes puntos de un aeropuerto. Esto ofrece al sector aeroportuario una nueva dimensión de crecimiento gracias a la identificación de patrones de comportamiento de los viajeros.

Para lograrlo, Smart Passenger Flow Pilot pretende, entre otras cosas, predecir el tiempo que los pasajeros tardan en llegar al terminal y a los puntos de procesamiento; elaborar mapas de calor con los movimientos de los usuarios; conocer la duración de los distintos procesos del aeropuerto; evaluar y predecir los tiempos necesarios para llegar a la puerta de embarque; identificar las llegadas tardías de los viajeros en tránsito; o evaluar la eficacia de la señalización.

Toda esta información servirá para reducir los retrasos; evitar pérdida de conexiones; y acortar los tiempos en los filtros de seguridad, en los controles de pasaportes o en los mostradores de facturación, evitando posibles retrasos en los despegues.

Otros datos

Comprender las diferentes preferencias y motivaciones de los pasajeros permitirá que el Aeropuerto Internacional de Atenas aumente sus cifras de negocio tanto directa como indirectamente: directamente gracias a la implantación de servicios inteligentes que van dirigidos a los usuarios de aeropuertos; indirectamente gracias a la mejora de la experiencia de los usuarios, aspecto que favorecerá su regreso al aeropuerto.

Además del avance a nivel operacional, la satisfacción de los viajeros también aumentará exponencialmente gracias a un uso más inteligente de los recursos. Además, el análisis en tiempo real de la situación ayudará a destinar nuevos servicios y personal allá donde sea necesario, optimizando la demanda durante las horas punta.