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¿Qué es el “Crowdmapping”?

Si nunca habían escuchado hablar del “crowdmapping” o el “mapeo colaborativo” entonces este artículo les explicara un poco más sobre ellos. El crowdmapping se refiere a un tipo de mapeo donde el conjunto de aportes proveniente de varios usuarios es mostrado en tiempo real. Estos mapas tienen diversos fines, desde mejorar las redes de transporte en una ciudad hasta ayudar al prójimo durante catástrofes naturales o conflictos humanitarios. Generalmente, cualquier persona puede tener acceso a editar o actualizar información geográfica en un “crowdmap”; esto con el fin de hacer la información más abierta, democrática, transparente, y actual. A continuación les explicaré un poco más sobre cómo se popularizaron este tipo de mapas, algunos ejemplos de usos actuales y donde encontrarlos, y algunos retos al que se enfrenta este tipo de tecnología.

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El término crowdmapping se popularizó después del 2008 cuando la aplicación móvil Ushahidi fue creada en respuesta a la violencia post-electoral en Kenya. La aplicación usaba voluntarios para mapear información proveniente de fuentes que variaban desde reportes de ONU, hasta tweets y mensajes de texto. Desde entonces, este tipo de mapas se ha popularizado para su uso en emergencias similares, como desastres naturales, crisis políticas, conflictos violentos o propagación de enfermedades. En México por ejemplo recientemente se ha usado esta tecnología durante los sismos recientes y para mapear incidentes de narco-violencia. Sin embargo, es importante notar que el crowdmapping no está restringido únicamente al mapeo de situaciones de riesgo.

Los usos del crowdmapping van más allá de las catástrofes. OpenStreetMap (OSM) es un proyecto de mapeo colaborativo del mundo donde el objetivo es mapear y actualizar los datos sobre caminos y otras cosas alrededor del mundo. Aunque no parezca que Google Maps ya tiene todo el mundo mapeado, existen muchos lugares que aún faltan de mapear o que la información mapeada existente no es la actual, incluso en nuestras propias ciudades. Comúnmente vemos ejemplos de esto en asentamientos informales de las grandes ciudades (como los “slums” o “favelas”) al igual que en localidades remotas o simplemente lugares con caminos que fueron creados muy recientemente. OpenStreetMap al igual que otras plataformas atenta resolver este problema, incluso Google en veces dispone este tipo de colaboración abierta para algunos de sus mapas. Otro ejemplo interesante de mapeo colaborativo es en el uso de las redes de transporte en una ciudad. La aplicación de transporte Moovit invita a sus usuarios a colaborar mejorando los datos de transporte en las más de 2200 ciudades dentro de 80 países donde opera. Existen este tipo de plataformas para varios nichos, algunos ejemplos interesantes son: Harassmap, Anti-Eviction Mapping Project, y FixMyStreet. Aquí en México existen plataformas como Tehuan la cual actualmente opera en Monterrey y Puebla invitando a sus usuarios a mapear cosas como incidentes en las vialidades, delitos, y problemas de alumbramiento (entre otras).

Al desarrollarse la tecnología para traer a las ciudades a los vehículos autónomos, también es muy importante mapear las calles de las ciudades en otra dimensión. Actualmente ya existen algunas startups que pagan a usuarios por mapear ciudades en la tercera dimensión. Pixtier es una startup israelí que paga a dueños de drones por usar sus drones para fotografiar ciudades y después ellos usan un software para convertir estas imágenes en 3D. Otra startup de San Francisco, Mapper, ha creado un instrumento que permite el mapeo 3D sin tener que utilizar la tecnología LIDAR. Esta empresa después vende este instrumento a usuarios a quien después les paga por mapear ciudades en sus propios vehículos (después de instalar el aparato encima de ellos). La startup surgió debido a que a las empresas que desarrollaban vehículos autónomos se les hacía muy fastidioso generar y crear estos mapas ellos mismos, sin embargo estos mapas son esenciales para que este tipo de vehículos opere. Ahora Mapper intenta promoverse como el nuevo Uber en el sentido de que es la nueva forma de monetizar tu propio vehículo.


A pesar de todas las soluciones que puede proporcionar el crowdmapping obviamente al ser un concepto tan democrático y tan abierto existen varias cuestiones con respecto a la calidad de la información y los datos que son generados. Entre menos control exista sobre los datos que son publicados a los mapas y más abiertos sean, obviamente la calidad y veracidad de los datos va a ser perjudicada. Mantener controles de calidad robustos en si es un costo significativo que se incurre al operar estas plataformas y este es solo un costo de más que se suma a los costos de mantenimiento. Debido a que muchas de estas plataformas no son con fines de lucro o no tienen un modelo comercial viable establecido, el costo en si es otro problema notorio para el crowdmapping. También existe el hecho de que en veces ha resultado difícil atraer la participación de usuarios a algunos mapas, naturalmente al ser un concepto un poco nuevo. Ejemplos de mapas colaborativos actuales son numerosas y en este artículo no se alcanzan a cubrir todas. Sin embargo, algunos obstáculos han prevenido a que algunas de estos esfuerzos de crowdmapping sean tan exitosos como lo planeaban, pero comoquiera es una tecnología que permanece evolucionando hacia la mejoría.

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Japón, sus robots y su Big Data – Datlas Research

 

“Sumimasen”, “Konishiwa”, “Arigato” (Frases en Japonés)

Hace unas semanas tuvimos la oportunidad de visitar Japón. Un gran país con bastante historia y cultura que ha logrado mantener la riqueza de su cultura (samurai, emperadores, literatura, atención a los detalles, etc.) en paralelo a convertirse en una de las potencias en desarrollo tecnológico de la actualidad. De esta visita surge la idea de esta columna donde queremos hablar de como una tendencia como el Big Data se ha mezclado a la perfección con la cultura Japonesa para capitalizar oportunidades de una forma que sólo ellos saben hacerlo.

Así que si te interesa Japón y conocer un poco de lo que dicta el Big Data para los siguientes 5 años continúa leyendo, estás en el lugar indicado.

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“Sumimasen”, “Konishiwa”, “Arigato” (Disculpe o perdón, Hola, Gracias) son frases en Japones que escuchas en cualquier tienda japonesa. Y es que la atención a los detalles y al cliente de manera impecable es casi una religión para las empresas en Japón. Entregarse al servicio de los clientes sonriendo, atendiendo sus necesidades está en su cultura. Los japoneses tienen formas peculiares de decir “no” sin rechazar y de corregir haciendote ver siempre que “es por tu bien”.

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Desde el plano tecnológico  y para estar en el mismo contexto es importante saber que hace unos 20 años llegó el internet a Japón.  Y hace unos 10 años se comenzó a trabajar en lo que hoy conocemos como Big Data. A continuación investigamos 4 prácticas de Analítica y datos que se aplican en Japón que pudieran llevarse a países en desarrollo.

1) Universidades promoviendo Big Data en el sector público

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La escuela más prestigiosa de Japón, La universidad de Tokyo, abrió hace unos meses un centro de investigación de Big Data para incentivar políticas públicas. La información demográfica, geográfica y meteorológica puede ser utilizada de manera gratuita por empresas privadas.

Dentro del UTODC ( University of Tokyo Open Data Center) Las personas también tendrán acceso a mayor transparencia de empresas y gobiernos locales que quisieran hacer pública su información. Esto ahorrará a personas y empresas tiempo – dinero que gastarían creando sus propios canales de información.

El dato más impresionante es el estimado en el crecimiento del PIB que realizaron con la apertura de este centro. El valor agregado sobre Producto interno bruto es de alrededor de 160-700 billones de Yenes. Que en dólares sería 1.51 – 6.67 billones.

2) Gobierno incentivando Big Data

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Otro caso aplicado es el del gobierno certificando a compañías que se conviertan en proveedoras de datos a cambio de beneficios fiscales.  Los denominados “bancos de datos” consolidarán información de empresas y de centros de investigación con el objetivo promover la creatividad para nuevos negocios y mejoras en la productividad.

Los datos a incluir consideran: Mapas, información naval y terrestre e imágenes capturadas por cámaras locales.

3) Big data como complemento a la cultura japonesa de Atención impecable

Si al principio del blog hablamos de que los japoneses tienen una atención al cliente extremadamente buena. Algunas aplicaciones de análisis de datos enfocada al contacto humano son “robots” para ofrecer nuevas interacciones del cliente con las marcas.

En la práctica es díficil lograr que un cajero sea multilenguaje y cumplica con estricto apego el manual operativo de una empresa. Atendiendo esta complejidad, comienza a ser cada vez más normal en Japón encontrarse en centros comerciales, aeropuertos o tiendas departamentales robots que asistan a los clientes en sus compras.

Por ahora su principal labor es dar información, escoltar a áreas de la tienda o levantar encuestas. Pero en un futuro se piensa que sean acompañantes de todos los días como el robot Kirobo que desarrolla Toyota.

4) Caso aplicado – Seven Eleven (7-11)en Japón y tiendas de convenencia

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Seven Eleven Japón tiene más de 16 mil sucursales en el país. Es la tienda de convenencia más grande del país. Manejando más de 1000 productos por tienda la compañía tiene prácticas muy guiadas con analítica. Tal es el caso de escoger la mejor variedad de productos conforme los entornos y también las frecuencias de entrega de inventario en cada una de las tiendas.

Algunas startups han sacado valor también del contacto con el cliente. En Japón si algo le molesta al cliente buscará la forma de llamar o contactar a las oficinas en su sitio web para hacerles saber su molestia y pueden mejorar. Empresas como Insight Tech compran bancos de quejas de clientes , aplican técnicas de big data y generan mucho valor en consultorías de empresas con todas estas quejas.

 

Hasta aqui la columna de hoy. Esperamos que estos casos aplicados en la academia, gobierno, empresas y startups se vayan replicando a otros países como México en los siguientes años.  Desde Datlas tratamos de ir colaborando en la democratización de los datos y en acercardo más volumen de informacións a más personas.

Recientemente en Datlas hemos sido seleccionados semi finalistas del premio Everis 2018. Everis es una consultora global de tecnologías que tiene como empresa padre NTT Data Group, empresa japonesa. En las siguientes semanas daremos más noticias de los resultados.

Gracias por leer y recuerda compartir.

 

Saludos

Keep it weird

Equipo Datlas

 

Fuentes: