Convencido del poder de los datos y el valor que aportan a la operación de las empresas, Antonio Carrillo, Product Manager en MétricaMóvil, compartió cómo convertirlos en información práctica para la toma de decisiones.

En el marco del III Summit de Seguridad / Transporte y Logística, el Instituto para la Prevención y Seguridad en el Transporte (IPRESET), el experto explicó que el punto de partida es extraer el valor de los datos, partiendo de base de todo: los datos crudos, los cuales pueden ser registros de ingresos a mantenimiento, entradas y salidas a ruta, registros de robos, por mencionar algunos.

Pero por sí solos no ayudan a nada, ¿cuál es el siguiente paso? Antonio Carrillo reveló que es necesario un reporteo de estos datos, donde se les dé un sentido histórico o estadístico, y en donde se podrán ver reflejados algunas tendencias de la operación de la empresa.

Posteriormente, se debe analizar la información en dónde se plantearán cuestionamientos para entender por qué ocurren ciertas tendencias o eventos. En este rubro también comienzan a vislumbrarse pronósticos de la operación.

En un siguiente nivel de manejo de datos, se construyen métricas operativas que indiquen en tiempo real el estado de la flota y, con base en ello, tomar decisiones y automatizar procesos.

Por ejemplo, hay modelos predictivos para definir –con base en datos de mantenimiento preventivo– qué vehículos de la flota pueden empezar a sustituirse, incluso por nuevas tecnologías como vehículos híbrido y eléctricos. “Ese modelo va a tomar la misma información que yo utilizaba para operar, pero ahora para hacer una predicción y pueda hacer una planeación a futuro de cómo sustituir mis camiones”, dijo.

Rodolfo Cepeda, Vicepresidente de Telemetría y Trazabilidad de Activos en IPRESET, añadió que el manejo de datos permite identificar de manera oportuna una situación de riesgo para los negocios.

El especialista llamó a los transportistas a no temerle a los datos, pues son un apoyo muy importante para la operación. “Hay que acostumbrarse a utilizar la data, por desgracia en México no estamos acostumbrados a utilizar estadísticas, información histórica que nos permite identificar ciertos parámetros, modos de operación y generar una estrategia predictiva”, dijo.

Un aspecto importante que destacaron tanto Carillo como Cepeda es compartir los datos generados entre las empresas, con el objetivo de tener un panorama más amplio y que permite identificar situaciones como tendencias de robo.

Una dura realidad

Ambos expertos coinciden que en México aún hay muchas áreas de oportunidad en el uso de herramientas de recopilación y análisis de datos. Carrillo citó algunos de los retos que enfrenta la demanda del mercado de datos para el autotransporte.

Entre ellas se encuentran:

Retrospectivas desalentadoras: las estadísticas disminuyen en valor y relevancia con el tiempo. Por ejemplo, el periodo entre reunir la información y analizarla, puede que ya perdieron vigencia.

Impacto adverso de la inexactitud: el especialista alerta sobre la posible liberación de información inexacta y que representan una fuente de riesgo para la empresa. Por ejemplo, si se utilizan diferentes sistemas para recopilar o se hace de manera aleatoria; un caso concreto es si una flota maneja tarjetas de prepago para cargas de combustible pero se comete el error de asignarlas de forma aleatoria a los operadores, es posible que no se tenga exacto el reporte de eficiencia de combustible por cada conductor.

No hay una única fuente de verdad: se trata de una falta de consenso sobre definiciones a analizar. Por ejemplo, si las diferentes áreas de la empresa transportista maneja diferentes datos y, al momento de cruzarlos para analizarlos y hacer modelos predictivos, no coinciden.

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