free estadisticas Saltar al contenido

Viktigheten av dataanalyse

marzo 18, 2020

Som privat pilot og administrerende direktør i et analyticsfirma, er jeg alltid relatert til likhetene i luftfartsutfordringer med ethvert selskap, og forstår at både piloter og sjefer, ledere og eiere i begge aktiviteter må oppfylle deres mål om å lede "flyet" trygt fra det ene punktet til det andre og tar beslutninger med pålitelig informasjon.

Privat luftfart tar veldig raske skritt med integrering av Advanced Prescriptive Analytics (anbefaling av effektive tiltak) for å gjøre flyreiser enda sikrere. Dermed lanserte Garmin Aviation-merkevaren sitt siste system, Autoland, for noen måneder siden, som i utgangspunktet tar full kontroll over flyet i situasjoner der systemet oppdager navigasjonsavvik eller hvis en passasjer aktiverer nødknappen hvis piloten led noen hendelsen. I dette scenariet bruker systemet en algoritme som evaluerer det beste alternativet å lande basert på tilgjengelige rullebaner, deres lengde, vind, vær, avstand og autonomi, blant andre faktorer. På denne måten kan han lande flyet trygt, bremse på rullebanen og stoppe motoren; alt uten menneskelig innblanding.

Aeronautics har allerede gått fra Descriptive Analytics for å hjelpe piloter med å ta avgjørelser, til neste trinn: Advanced Prescriptive and Autonomous Analytics. Alt dette til en overkommelig pris for flyeiere.

Hva er det for mellomstore selskaper i Chile i dag, spesielt i vanskelige tider, der Descriptive Analytics eller Business Intelligence-systemer er viktige, men ikke tilstrekkelige for landets situasjon? Til nå har vi snakket mye om kunstig intelligens og maskinlæring som en løsning på alle problemer. Men vi har ikke klart å forklare at dette er avanserte Analytics-verktøy, og at selskaper i dag ikke bare trenger verktøy, men integrerte løsninger på spesifikke problemer, for eksempel Autoland-systemet.

I denne forstand er et produkt som er tilgjengelig i dag for detaljhandel eller selskaper som administrerer mye varelager, lageroptimaliseringsplattformer, som har lave kostnader og lar optimalisere logistikkjeden gjennom etterspørselberegningsmodeller, utføre automatiske innkjøpshandlinger. , forsyning og distribusjon, støtte planleggere eller beslutningstakere. Løsninger av denne typen er tilgjengelig i dag for alle selskaper. Det er praktisk talt ingen teknologiske eller økonomiske hindringer for innreise; bare kulturelle, fra "pilotene" selv for å tilpasse seg de nye systemene. Men hvis vi vurderer at det i dag ikke er noen margin for feil, er det bedre at vi utnytter disse.

Med en klar prognose om "dårlig vær", må vi i dag utstyre flyene våre med avanserte analysesystemer for å støtte beslutningene våre, og forhåpentligvis kan vi fortsette å glede oss over flyreisen.

Gjestekolumnist: David Ávila, administrerende direktør i Biwiser og privatpilot

. (tagsToTranslate) big data (t) artikler (t) teknologi