Big Data para evitar la saturación del turismo

L empresa recoge desde 2016 datos de diversa índole y de varias fuentes públicas. Hay clientes que deciden analizar otros datos «que ellos mismos han adquirido de fuentes como telefonía, banca o vía sensores», explica Nagore Espinosa, CEO de in2destination.

Estos datos deben ser, como en todo proyecto de Big Data, filtrados de manera que solo se tengan en cuenta aquellos que realmente aporten un valor. Según Espinosa -que defiende la toma de decisiones basada en datos-, lo primero que hay que hacer es hablar con el cliente. «Estudiamos su caso y detectamos las principales preguntas que son clave para cada uno de ellos». Algunas de estas preguntas las conoce el cliente, pero otras no. «Ahí es donde radica gran parte de nuestro trabajo. Esto es fundamental para luego identificar las metodologías de trabajo y las fuentes necesarias para obtener las respuestas»,.

La responsable remarca que es importante tener claro que la tecnología es un medio, no el fin. «Dependiendo de las preguntas a ser respondidas, la metodología a usar será tradicional, tecnológica o una combinación de ambas», detalla. «El objeto de nuestro trabajo no es medir por medir, sino medir para actuar en consecuencia. Nuestro trabajo no acaba con el informe que entregamos al cliente con los datos que hemos recabado, analizado e interpretado: lo importante es que sirva para implementar una planificación estratégica dentro de los equipos que gestionan destinos, recursos o empresas turísticas. Por eso, damos formación y desarrollamos estrategias para la consecución de los objetivos planteados».

España es un país de pymes pero la tecnología Big Data no siempre es accesible para ellas. En cambio, Nagore Espinosa defiende que sí. Asegura que, en función de la envergadura del proyecto, las propuestas varían para que se adapten al tamaño de la empresa. Pero, además, dice que «el sector turístico acoge a algunas de las empresas más innovadoras y grandes del mundo, pero también a otras cuyo foco es el desarrollo del territorio local». De hecho, en in2destination trabajan tanto para la Organización Mundial del Turismo de Naciones Unidas (OMT ) o la autoridad nacional de turismo de Irlanda, y para regiones como Almaty, en Kazajistán o micropymes.

La inversión se justifica en el negocio porque «es indispensable saber qué dicen de uno, cuáles son los perfiles de tus clientes, qué canales de comunicación son los más efectivos, etc., para poner en práctica acciones de promoción eficaces».

La duración de un proyecto de Big Data depende de si se trata de clientes privados o públicos y de la envergadura del plan. «Hay proyectos que duran varios años y otros que responden a una necesidad puntual», detalla.

Uno de los objetivos, más allá de mejorar la competitividad de las empresas, es conseguir un turismo más sostenible y para evitar la saturación. «No nos referimos a meros datos de volumen de turistas que nada tienen que ver con desarrollo sostenible, sino a un cuadro de mando que ayude a conocer el retorno económico más pormenorizado del sector, variables sociales relativas a nuestros residentes, medioambientales, de absorción de innovación y competitividad en el sector, de desarrollo rural y urbano, etc.».

Pero, ¿cómo se puede lograr este objetivo? «Si un destino implementa sensores que informan de calidad del aire, de niveles de uso/saturación de aparcamientos, de atascos, de flujos de personas en diversos puntos, de calidad del agua, etc., todo ello son grandes volúmenes de datos no estructurados que se generan a gran velocidad, por ende, Big Data. Estos datos deben ser analizados para tomar decisiones en tiempo real con el objetivo de mejorar la calidad de vida del residente y del visitante. De esta manera, estaremos trabajando por un turismo sostenible a nivel medioambiental».

Otro ejemplo sería detectar, vía análisis semántico de redes sociales, el sentir de los residentes sobre eventos, condiciones de ruido, limpieza de calles, plazas o playas.

Esa es la vertiente social de la sostenibilidad que también se analiza a través de Big Data. En estos casos, se debe aplicar el procesamiento del lenguaje natural en múltiples idiomas. «Es cierto que la ironía y el sarcasmo son complejos de valorar», reconoce Espinosa. «Como equipo de investigación, trabajamos para estar a la última sobre los avances en este área, tanto a nivel nacional como internacional. De hecho, tenemos en nuestro equipo un doctor en Informática especializado en la investigación del Procesamiento del Lenguaje Natural», añade.

Además, aplicando metodologías de Big Data se pueden estudiar específicamente cuestiones de inclusión y accesibilidad para detectar puntos negros no accesibles sobre los que actuar tanto a nivel de mejoras constructivas como de formación de prestadores de servicios.