¿Cómo el Big Data y la Inteligencia Artificial pueden ayudar a la industria del esquí?

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El Big Data está creciendo rápidamente y se está volviendo más importante que nunca, gracias a la democratización de los datos y la expansión de los sistemas de IoT (the Internet of Things, el Internet de las Cosas). En particular, la industria del esquí está avanzando en su proceso de digitalización y, como consecuencia, integrándose en el ecosistema del Big Data afrontando los retos de esta etapa inicial.

Las estaciones de esquí están captando grandes cantidades de datos, pero les resulta difícil traducirlos en información valiosa para ellas y sus clientes. Las preguntas clave siguen sin respuesta: ¿Quiénes son sus clientes? ¿Cómo se comportan y cuáles son sus necesidades durante sus jornadas de esquí? ¿Cómo es el Customer Journey de sus clientes? El Big Data tiene el potencial de darles respuesta, pero es solo el primer paso de un proceso largo y emocionante.

¿Qué es Big Data y en qué se diferencia de otras formas de datos?

Según McKinsey hay cuatro características que lo definen: una escala enorme (volumen), flujo de datos rápido (velocidad), diversos tipos de datos (variedad) y densidad de valor bajo (valor), las 4Vs del Big Data.

Estas características hacen que trabajar con Big Data sea una gran oportunidad, pero también un desafío. El gran volumen de datos es costoso de recopilar, procesar y almacenar. El flujo de datos rápido desafía los motores de procesamiento y la diversidad de tipos de datos aumenta la complejidad del ciclo de datos, desde la necesidad de diferentes sistemas de procesamiento hasta la aplicación de una diversidad de metodologías para aprender de los datos. Finalmente, la densidad de valor baja hace que la información valiosa sea difícil de adquirir. Está ahí, pero oculta bajo grandes cantidades de datos irrelevantes. En muchos casos, la información solo surge después de la combinación y el análisis de muchos datos que, de forma aislada, no son muy útiles. Sin embargo, vale la pena enfrentar estos desafíos ya que, con los procesos y metodologías adecuados, el Big Data proporciona a los tomadores de decisiones un mundo completamente nuevo de información de alto valor que antes era inimaginable. Aquí es donde la Inteligencia Artificial da un paso.

La Inteligencia Artificial (IA) es una disciplina que utiliza una serie de técnicas en máquinas con el fin de realizar tareas intelectuales complejas como aprender, formar conceptos, reconocer patrones, resolver problemas o incluso innovar, simulando la inteligencia humana.

Red neuronal de Inteligencia Artificial

Es un socio clave de Big Data, ya que la mayoría de las técnicas de IA, como los algoritmos de Machine Learning, se benefician enormemente del volumen de datos, la primera V (volumen) del Big Data. Con más datos disponibles, los algoritmos tienen más oportunidades de aprender, pueden ser más complejos y pueden proporcionar mejores resultados. Además, los sistemas de Big Data también aprovechan e incorporan métodos de Inteligencia Artificial en sus canales, desempeñando un papel en la clasificación de datos, la detección de anomalías y la selección de datos relevantes. Además, muchos tipos de datos no estructurados como texto, voces, imágenes o fotografías serían inútiles sin las técnicas de Inteligencia Artificial, como el Deep Learning. Estas técnicas realizan tareas complejas como reconocer objetos y elementos en imágenes o conceptos y relaciones en texto, transformando datos simples no estructurados en datos estructurados útiles, solo un paso antes de la información relevante y reveladora.

¿Cómo el Big Data y la Inteligencia Artificial pueden ayudar a la industria del esquí?

La industria del esquí está comenzando su relación con el Big Data y la Inteligencia Artificial y se está empezando a ver cómo se pueden aplicar técnicas para mejorar la experiencia del esquiador.

  • El reconocimiento de imágenes se puede utilizar para detectar la concurrencia de las áreas de las estaciones, para detectar instalaciones infrautilizadas y en las más concurridas, por ejemplo, mejorar los sistemas de gestión de colas.
  • Los datos GPS pueden ayudar a los empresarios a comprender mejor el comportamiento de sus clientes. Qué instalaciones, pistas y remontes utilizan y qué servicios son sus favoritos, etc. Una visión completa y profunda de la experiencia de esquí en sus estaciones.
  • Con algoritmos predictivos se pueden configurar ofertas de precios dinámicos para dinamizar la venta de una forma óptima y así aumentar las ventas.
  • Los algoritmos de recomendación y los chatbots pueden mejorar la experiencia del esquiador guiando a los clientes a través de un descubrimiento personalizado y profundo de las estaciones y ayudándoles a descubrir cuáles son las pistas y recorridos que más se adaptan a ellos y así disfrutar más su visita.

La lista de opciones y posibilidades es larga y queda por explorar.

La contribución de Skitude Business Intelligence a la industria

Mapa de calor de una estación de esquí (Skitude Business Intelligence)
Mapa de calor de una estación de esquí (Skitude Business Intelligence)

Skitude Business Intelligence (BI) aprovecha el Big Data generado por la Plataforma Skitude para desarrollar soluciones innovadoras basadas en Inteligencia Artificial que son el recurso clave para mejorar la experiencia del esquiador y las operaciones de las estaciones de montaña.

Más información en : https://bi.skitude.com/

Andreu Reixach

Andreu Reixach

Andreu Reixach es Data Scientist en Skitude y doctorante en la Universitat Pompeu Fabra. Con experiencia en economía y un enfoque en estadísticas y métodos cuantitativos, actualmente está trabajando en el uso del Big Data para generar Business Insights para el sector del esquí.