¿De qué puede servir un caso tan concreto como el de Alpine en la Fórmula 1 de cara al Big Data? Pues, con los últimos acontecimientos, sabemos que los datos son fundamentales y puede resultar un referente o referencia para cualquier negocio, sobre todo en sectores tecnológicos como el nuestro. De cara a empresas B2B y B2C, el Business Intelligence y Analytics comienzan a ser clave en las estrategias empresariales.
¿Quieres saber más? Te contamos sobre el caso de Alpine y su uso del Big Data.
¿Qué es el Big Data?
El Big Data es la recogida de datos grandes, rápidos y/o complejos a diario y/o constantemente, en cualquier sector o ámbito. Al ser datos masivos, es inviable tratarlos de la manera tradicional, por lo que se utilizan aplicaciones, software o algoritmos para poder manejarlos, pudiendo ser también de machine learning o inteligencia artificial.
En muchos casos, todos estos datos también llegan a ocupar bastante. Por ejemplo, en la Fórmula 1, se estima que recogen en torno a 35 megas de datos por vuelta, llegando a recopilar hasta 1 TB en total. Los ingenieros procesan y analizan todos estos datos y se toman decisiones a corto y largo plazo de cara a la estrategia del equipo.
El caso Alpine
La marca Alpine es propiedad de Renault, siendo la marca de coches deportivos dentro del fabricante de coches francés. Renault ya estaba presente en la Fórmula 1 anteriormente, pero desde 2020 pasó a usar el nombre Alpine, pasando a llamarse ‘Alpine F1 Team’.
Si bien es cierto que en su momento en Renault lograron destacar gracias a Fernando Alonso, hoy en día Alpine es considerada una escudería pequeña en comparación a gigantes como Mercedes-Benz, Ferrari o Red Bull.
Con el regreso de Alonso a la escudería, esta vez llamada Alpine, tomaron la decisión de comenzar a utilizar la Big Data del coche para analizar los datos y poder decidir en torno a ellos, incluso en el transcurso de las carreras. Esto ha demostrado ser clave en casos como el pasado GP de Austin, hace 2 semanas, donde Fernando Alonso tuvo un grave choque con Stroll. Pero gracias a los datos recibidos en directo, decidieron continuar con la carrera y remontó hasta colocarse en el séptimo puesto.
En otras circunstancias, el equipo probablemente hubiera decidido retirarse. Pero gracias al Big Data y al seguimiento al segundo del estado del monoplaza, continuaron y demostraron que, mediante los datos, se pueden tomar mejores decisiones basadas en datos y estadísticas.
Estrategia ‘Moneyball’
Este es el término que se utiliza hoy en día para la estrategia de equipos pequeños con menor presupuesto que utilizan los datos para intentar vencer a equipos que les superan con creces.
Recibe el nombre por el conocido caso de los Oakland Athletics, un equipo de béisbol que desafió a los grandes clubes. Su base para el éxito fue analizar los datos de jugadores renegados que nadie fichaba, escogiendo los que tenían mejores datos para darles una oportunidad. Es un ejemplo claro de uso de data para la decisión de una empresa, hoy en día conocido como Business Intelligence.
A pesar de que comenzara siendo una estrategia arriesgada, a su vez fue muy innovadora y disruptiva, marcando un antes y un después en la concepción que se tiene del Big Data. Si se plantea bien, los datos pueden ser utilizados para cualquier sector y con cualquier fin.
Hoy en día es un caso más conocido debido a que se estrenó una película que narraba la historia en 2012, protagonizada por Brad Pitt.
Los pilotos más rápidos de la historia
Otro ejemplo del uso del Big Data son estudios como, por ejemplo, la realización del top 10 de pilotos más rápidos de la historia de la Fórmula 1. Desde la organización, con la colaboración de AWS (Amazon Web Services), han desarrollado un sistema de machine learning para conocer estos tipos de rankings.
En estos, Fernando Alonso también se encuentra entre los mejores, quedando quinto por detrás de Ayrton Senna, Michael Schumacher, Lewis Hamilton y Max Verstappen. Estos datos no solo demuestran el uso que se le puede dar al Big Data, sino que también pueden servir para realizar algoritmos y analíticas.
Además, usando estos datos comparativamente, pueden conseguirse mejoras en los monoplazas o en la estrategia con los pilotos para intentar superar los mejores tiempos.
Big Data en los sectores tecnológicos
En sectores altamente tecnológicos (como este ejemplo de la Fórmula 1) donde cualquier modificación es clave, resulta indispensable la utilización del Big Data para basar las decisiones en datos objetivos, analítica y estadística.
Con los avances, hoy en día no es complicado aplicar el Business Intelligence a los negocios. Y resulta clave integrar todos los datos que obtenemos y manejamos a todos los niveles. Puedes saber más consultando libros como Big Data para directivos o Cómo dominar la oleada del Big Data.
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