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Big data y aeropuertos

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Luis Perez

AERTEC / Information Technology

 

En la actualidad, grandes multinacionales, gobiernos y, sobre todo, empresas tecnológicas se han apuntado a la “corriente” del big data. La intención es clara: recopilar todos los datos posibles para ofrecer a los usuarios un mejor servicio, a la vez que mejorar prestaciones y seguridad, entre otros beneficios directos.

Si, por ejemplo, recopilamos todos los datos que fluyen en un aeropuerto y los aplicamos para mejorar la experiencia del usuario ¿qué podemos conseguir?

El uso de big data es una oportunidad increíble para mejorar la calidad de los servicios y la seguridad de las instalaciones.

Ya disponemos de ejemplos destacados de esta corriente, como el caso del aeropuerto de Singapur (Changi Airport), donde han sabido ver el poder de la información y aplicarlo al “confort” de sus visitantes adaptando la oferta de servicios a los gustos detectados. En una ciudad donde el estrés es algo “normal”, los gestores del aeropuerto han sabido crear un espacio donde se propicia el “relax” y el bienestar de los pasajeros: puedes disfrutar de jardines con cactus, lirios de agua, piscina en la azotea, una cascada y un mariposario con más de 40 especies diferentes.

Pero esto solo es el principio de algo mucho más apasionante. En un futuro cercano, la experiencia del pasajero no solo será menos estresante, sino que será personalizada. La pregunta es: ¿cómo? Muy sencillo: analizando todos los datos que vamos dejando tras nosotros cuando accedemos a un aeropuerto y nos movemos por todos sus rincones. Con esa información, las aerolíneas y los aeropuertos deciden, por ejemplo, en qué lugar del recinto se necesita más personal y en qué momento exacto para evitar cuellos de botella o para incrementar el control de las personas. Se trata de un reparto más eficiente de los recursos.

Otra referencia es el aeropuerto de Dublín, donde han creado una app llamada Dub Hub que funciona con Google Maps y sirve para guiar a las personas por todo el edificio de la terminal. En la aplicación, puedes ver dónde se encuentra tu tienda favorita, dónde está la cafetería más próxima o el camino más corto para llegar al cuarto de baño más cercano. Esto supondrá, al mismo tiempo, una gran ventaja para los comerciantes, que obtendrán más datos sobre sus clientes para así poder mejorar e, incluso, personalizar sus ofertas y experiencias.

También podemos encontrar otros ejemplos del uso de big data en los aeropuertos de Barcelona (terminal T1) y Madrid (terminal T4), donde la tecnología usada fue creada por la start-up “Seeketing” y está orientada a la venta de productos y servicios. Su solución permite, en una primera fase, conocer y almacenar los datos sobre cómo se mueven los pasajeros por la terminal (de forma anónima): si visitan un establecimiento de comida rápida o se dirigen a la sala VIP, si el transporte elegido es el metro o alquilan un coche, etc. En una segunda fase, si los usuarios se conectan al wifi del aeropuerto, se hace posible también enviarles mensajes con información relevante, como, por ejemplo, la cancelación de un vuelo o el tiempo que va a hacer ese día en la ciudad.

El proyecto “Smart Passenger Flow Pilot” es otro ejemplo. Sus responsables lo tienen claro: «Se podrá saber si los pasajeros están en tránsito o si ese aeropuerto es su destino final, si viajan en turista o en clase ‘business’, el número de maletas que facturaron, si hicieron el ‘check in’ online o en los mostradores del aeropuerto, cuándo han pasado por el área de seguridad… Con todos estos datos, se podrán definir patrones de comportamiento». Con esos datos, los aeropuertos tienen argumentos de peso para poder mejorar los servicios a la vez que personalizarlos.

Hemos comentado el uso de big data a nivel comercial y de confort, pero una parte más que importante es la aplicación de dicha tecnología a la seguridad. Hay varias líneas de trabajo, tales como el reconocimiento facial o el reconocimiento de patrones de conducta sospechosa. El departamento de policía de Los Ángeles comenzó a utilizar datos históricos combinados con algoritmos para predecir dónde es más probable que sucedan incidentes de seguridad en un futuro y estacionar agentes en las proximidades. Este mecanismo ya ha reducido en un 13 % la criminalidad tan solo cuatro meses después de su implementación. Se prevé que las cámaras de los aeropuertos detecten a pasajeros potencialmente peligrosos cruzando las bases de datos de varias agencias para así saber todos los datos sobre un individuo concreto y poder interceptarlo si se prevé su intención de realizar alguna acción punitiva.

La tecnología big data no es futuro sino presente y la Unión Europea lo sabe. Por eso, ha creado un organismo sin ánimo de lucro denominado BDVA (Big Data Value Association), cuyos integrantes son bases de datos, usuarios de datos, analistas de datos y organizaciones de investigación que se unen con un mismo objetivo: mejorar la sociedad a partir de los datos.

 

 

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