LEGO, Constructor de nuevas formas de Analizar los Datos

¿Es LEGO capaz de usar la Analítica de Datos a su beneficio? ¿Es consciente del impacto de la Data en el mundo o como dinámica alterna de negocio? Dos interrogantes que el presente escrito busca resolver. Pero, antes que nada, es necesario conocer sobre ciertas generalidades de esta empresa dentro de la industria juguetera y el contexto detrás de la misma. Entonces, lo que se conoce sobre The LEGO Group es que nace en 1932 gracias a la grandiosa idea de Ole Kirk Kristiansen, en ese tiempo residente en Billund-Dinamarca, de “Jugar Bien” traducido del Danés: “Leg Godt”, combinación origen del nombre de la propia marca. The LEGO Group actualmente comercializa su único producto/juguete plástico versátil de construcción a más de 40 países, de los cuales 24 mantienen 320 locales físicos. Entre estos, los más destacados son España, Estados Unidos, Japón, México y Panamá. Con la misión de “Inspirar y Desarrollar a los constructores del mañana”  y la visión de “Ser una fuerza global de Aprendizaje mediante el Juego”

Su Historia

Al hablar de su historia, LEGO ha marcado varios hitos extraordinarios con el paso del tiempo, los cuales serán enlistados a continuación para una mejor comprensión.

  • 1934: Adopción del nombre LEGO
  • 1935: Fabricación del “Pato de Madera”
  • 1940: Cambio de gerencia por Godtfres Kirk Christiansen
  • 1946: LEGO adquiere la primera moldeadora de plástico en toda Dinamarca, así genera ingresos 15 veces mayores a la inversión
  • 1949: Creación de “Binding Bricks” 
  • 1951: Filmación de la Primera película LEGO
  • 1955: Exportación a Suecia, como primer país en recibir LEGO 
  • 1960: Primer incendio, consume todo producto de madera en el almacén
  • 1961: Inicio de ventas en Estados Unidos
  • 1968: Inauguración de LEGOLAND
  • 2003-2004: Primera crisis financiera y superación de la misma

Como es evidente, LEGO ha sido un elemento activo de cambio, innovación y desarrollo dentro de la industria juguetera. Desde su creación hasta la evidente recesión y repunte de éxito, mantiene no solo un nombre, sino una marca llena de historia, ciertos obstáculos y miles de logros.

Usuario del BIG DATA

Ahora bien, después de conocer sobre la empresa en aspecto general, llegó la hora de hablar sobre Datos y su análisis dentro del sistema LEGO. En la resolución del caso de estudio, base de este escrito, se encontró información de calidad referente a la evolución empresarial en los últimos años después de la recaída financiera de 2003, como se mencionó anteriormente. Es así, como se podría resumir dicha información en tres ideas a ser desarrolladas:

  1. Big Data dentro del SAP Software en el registro y análisis de producto
  2. IBM Business Analytics del modelo LEGO como motor de sostenibilidad
  3. UGC como herramienta digital de presencia e imagen empresarial

Es de suma importancia tener en cuenta que cada una de estas ideas complementan el significado e importancia de The LEGO Group en la modernidad. He allí el objetivo, o mejor dicho, el mensaje que se desea comunicar y debatir. En primer lugar, el Big Data, como Vega, Ortega y Joyanes (2015) mencionan, se entiende como

“cantidades masivas de datos que se acumulan con el tiempo que son difíciles de analizar y manejar utilizando herramientas comunes de gestión de bases de datos” (p.65)

Dentro de la empresa danesa, este conjunto de elementos ha significado una de las mejores herramientas de registro, incidencia de uso y movilidad de inventario del producto ofertado. Incluso, gracias al uso de Lego ID es posible reconocer a la clientela, pues a manera de una cuenta personal, les es posible registrar los productos comprados con anterioridad. Dicho registro se da gracias al uso de códigos de producto, cada uno con su identificador alfanumérico. Sin duda, la utilidad de este sistema se evidencia mejor a través de la página web: “Rebrickable”, pues en esta es posible añadir los sets comprados o deseados, para luego disponer de cada una de las piezas en un modelo virtual 3D.

Es así como se puede mencionar el beneficio empresarial, ya que la presencia de un gigante banco de datos y un único identificador por set, LEGO es capaz de reconocer: qué producto se vende más, qué producto se debería retirar del mercado, cuántas salidas de inventario se dan o las relaciones entre el producto que se consume y las características de la clientela, ya sea localidad, edad, idioma, interéses, entre otras. Este reconocimiento, a su vez, ayuda a tomar desiciones clave a la hora de analizar la utilidad financiera generada por set dentro del grupo objetivo: la generación nativa digital. Para darle fin a esta idea, solo cabe hablar sobre el software usado para generar dichos códigos de registro, etiquetado como un IT simplificado usuario de herramientas IBM y SAP con un modelo estandarizado. 

SAP es un software universal que a través de tecnologías IBM (International Business Machines), permite a LEGO encontrar opotunidades de mercado basadas en el aspecto de compra hasta el proceso de manufactura. Dicho software se divide en: “Product Lifecycle Managment” y “Warehouse Management”. Ambas aplicaciones vitales en el procesamiento de inventario, incluso, la tercera división posiblemente entrelazada al Lego ID antes mencionado: “Human Capital Management” por la expansión de geografía de compra. Por otro lado, entre otras desiciones a las que este software ayuda a LEGO se nombrarían, dinamización de costos de manufactura y maximización de la cadena de suministros (gracias a la extensión APO o Advanced Planning and Optimization). Y como última división está “NetWeaver Business Warehouse” que influye directamente en el cómo se procesan reportes de ventas mundiales a nivel de toda la red de la empresa. Útil herramienta a la hora de pensar en cambios de oferta, como la priorización de visitas a sus propios parques temáticos o alianzas con marcas populares como Star Wars o Harry Potter.

Sobre el Business Analytics

Al pasar ahora a la segunda idea, se sabe que el Business Analytics ha conformado una de las bases de decisión dentro de LEGO, pues Cavalcanti & da Silva dicen que

“es un proceso activo de compromiso entre analistas y gerentes de negocios, en una imbricación socio-material con los datos y las herramientas analíticas utilizadas para descubrir nuevos conocimientos” (p.419)

Dichos datos en el caso de esta empresa, se encuentran envueltos en la tecnología de IBM mediante el software SAP antes explicado. Mediante su análisis, fue posible dar cambios significativos que aumentaron ganancias, popularidad y responsabilidad social, medida en el objetivo LEGO, expuesto en misión, visión y espíritu (“solo lo mejor es suficiente”). Sin importar que el 75% de la empresa pertenece a la familia fundadora Kirk Kristiansen y el otro 25% a la Fundación LEGO, pues ambas partes son partidarias del desarrollo sostenible empresarial.

El software SAP puede dividirse en dos sistemas: “Record” y “Engagement” que crearon un historial no tan positivo con el último objetivo empresarial, pues se descubrió que entre 1997 y 2004, solo el 6% de producto total marcaba beneficio sostenible. Esto ocasionó una remodelación en LEGO con sus promesas sociales públicas, planteando las cuatro actuales: Play, People, Partner y Planet (Impacto positivo). Sobre este último, se sabe que desde 1949, LEGO usaba plásticos derivados del petróleo, que ya han sido reemplazados por polietileno (etanol de caña de azúcar) debido a un reporte sencillo públicado por la ONU sobre la contaminación plástica de 1,7 gigantoneladas de CO2 para el 2015, y el posible cambio para el año 2030. Cifra que curiosamente fue previamente analizada por el SAP, en su extensión “Customer Experience” que también registraba los comentarios negativos generados por campañas B2C y B2B, donde el elemento más criticado era el plástico.

Dentro del Mundo Digital

Como última idea, se encuentra el contexto del mundo digital. LEGO se ha encargado de mantener un campo online fascinante con actualizaciones casi instantáneas, con un target amplio desde 2 años hasta los 60 años, es decir, es igual de fácil encontrar LEGOS de Frozen o los Beatles. Aunque se debe destacar que para iniciar este “amplio target”, LEGO debió conocer a cada grupo generacional, sus tendencias, preferencias e incluso perspectiva del mundo; es allí donde el uso de UGC o “User-Generated Content” aparece. Este término está referido al uso del dataje personal dentro de todo aspecto digital, en otras palabras, es la herramienta que guarda la actividad de la gente usuaria en cada “click”.

En el caso de la empresa danesa, esta herramienta ya integrada a la mayoría de redes sociales en donde tienen presencia, ha generado que LEGO sea reconocida como una de las empresas con mayor crecimiento orgánico debido a sus campañas, entre la más popular: LEGO Ideas, el corazón de contenido de toda la empresa. También cuentan con un sitio web que cumple el papel de punto de encuentro, pues mantiene a disposición la información de “LEGO Life”, la red social para menores de 13 años y “LEGO ReBrick” el nuevo tipo de red social para personas amantes del producto LEGO y la contrucción con el mismo. Este sitio se vincula también con sus redes de contenido: Facebook, Twitter, Youtube  y LinkedIn, para cumplir no solo el papel de biblioteca de contenidos, sino también de plataforma oficial de publicidad.

Cuenta con un sistema UGC enfocado al marketing digital y la fidelidad a la marca, pues solo es necesario un comentario público, una pieza multimedia, un post o una simple reseña para dar medida y seguimiento en: aceptación pública, acogida de ciertos productos y satisfacción del cliente. También es necesario reconocer que este sistema trabaja junto al logaritmo de redes o incluso lo controla, para brindar a la persona usaria un proceso publicitario más personalizado con posibles resultados positivos, tanto en factor consumidor/a, financiero y social. Por último, cabe recalcar que el engagament orgánico de LEGO es inmenso, incluso fue premiado como mejor marca en el Adweek por el contenido multimedia expuesto, en su mayoría videos ganadores de cientos de vistas o comentarios en sus redes semi-profesionales más fuertes: Youtube y Twitter respectivamente.

Para concluir, queda claro que The LEGO Group es un activo usuario de la data y las herramientas de análisis tanto complejas, como aquellas a disposición de cualquier individuo. Lo que diferencia a LEGO de cualquier otra empresa, es que lleva un registro único acompañado de sistemas compatibles con la mayoría de software usado a nivel mundial, lo que permite tener una capacidad de decisión inmediata.

Gracias al equipo variado con el que cuenta y la data base para cualquier tipo de caso, esta empresa es imparable. Eso sin contar el hecho de que cuenta con un producto reconocido por un promedio de 87,1% de personas dentro de un espacio muestral generalizable, con una gran probabilidad de aceptación del posicionamiento de marca.

Con el tema de la digitalización, LEGO no se queda atrás, sino más bien se posiciona como un ente innovador abierto al cambio y la evolución. En el campo de los negocios, LEGO se mantiene al nivel de toda una multinacional, incluso en el aspecto social y de entrega a la comunidad mediante la sostenibilidad. Claramente, sin descarrilar su idea principal o idea madre, la cual resume incluso el origen de esta maravillosa empresa: “System in Play”. Proposición evidencia del bien merecido título de: “La empresa juguetera más grande del mundo”. The LEGO Group tiene la data y sabe manejarla, he allí su poder. 

“Children are our role models”

THE LEGO GROUP

Bibliografía

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Cavalcanti, C. & da Silva, A. (2020). Business analytics e a sociomaterialidade: Um estudo sobre a prática de revenue management em uma companhia aérea. Brazilian Business Review, 17(4), 419-438. http://dx.doi.org/10.15728/bbr.2020.17-4-4

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Salvatierra, J. (2017, Noviembre 21). Lego abre en Madrid sus dos primeras tiendas propias en España. El País. https://elpais.com/economia/2017/11/21/actualidad/1511270430_583647.html

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Urrutia, I. (S.F). Estrategia digital de Lego: las claves de su presencia digital. Marketing Insider Review. https://www.marketinginsiderreview.com/estrategia-digital-de-lego/

Vega, J., Ortega, J. & Joyanes, L. (2015). Conociendo big Data/Knowing the big Data/Conhecendo big data. Revista Facultad De Ingenieria, 24(38), 63-77. https://www.proquest.com/scholarly-journals/conociendo-big-data-knowing-conhecendo/docview/1865436958/se-2

AIESEC: la organización más grande liderada por jóvenes

Anthony Trujillo – 00321407

AIESEC es una organización global, sin fines de lucro ni políticos, que se destaca principalmente por estar liderada por jóvenes y por buscar el desarrollo del liderazgo joven. Además, está reconocida por la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) y mantiene un estatus consultivo con el Consejo Económico y Social de las Naciones Unidas (AIESEC, 2021). Así, AIESEC ofrece la oportunidad de vivir experiencias prácticas desafiantes a los jóvenes de entre 18 y 30 años mediante la adquisición de programas globales de voluntariado o pasantías profesionales, que permiten el desarrollo del liderazgo y otras habilidades como el autoconocimiento, la orientación a soluciones, el empoderamiento y la ciudadanía global. Cabe destacar que AIESEC tiene una estructura global que a su vez está subdividida por región, país y comité local, por lo que este ensayo pretende revisar el impacto del análisis de datos de AIESEC a nivel nacional, en específico, de AIESEC en Ecuador.

AIESEC International (2018) menciona que el inicio de AIESEC se remonta al año 1948 cuando después de la Segunda Guerra Mundial, un grupo de jóvenes estudiantes de diversos países determinaron que el entendimiento intercultural era fundamental para promover la paz mundial y, para ello, propusieron formar una organización que ofrezca experiencias de intercambio globales basadas en el desarrollo del liderazgo para los jóvenes. Más tarde, en 1977, AIESEC logró estar presente en 50 países y haber desarrollado el liderazgo en más de 40000 jóvenes que habían tomado los programas globales de AIESEC hasta ese entonces. Ya en 2010, AIESEC alcanzó el hito de haber proporcionado 10000 experiencias globales en un año a jóvenes, consiguiendo tener en total más de 230000 experiencias en la historia de la organización y, en 2015, AIESEC en colaboración con las Naciones Unidas implementó los Objetivos de Desarrollo Sostenible a sus programas de voluntariado global, buscando generar un mayor impacto social al mismo tiempo que los jóvenes desarrollan el liderazgo a través de su experiencia.

«During the next 10 years about 1.2 billion young 15-to-30-year-olds will be entering the job market and with the means now at our disposal about 300 million will get a job. What will we offer these young, about a billion of them? — or will we leave them to be recruited by criminal leagues and terrorists? … I think this is one of the greatest challenges if we want to achieve peaceful development and hope for these young.»

Martti Ahtisaari, ganador del Premio Nobel de la Paz y ex miembro de AIESEC

Sin embargo, la adquisición de programas globales de voluntariado y pasantías profesionales de AIESEC en Ecuador disminuyó fuertemente debido a la pandemia de Covid-19 y las consecuencias que tuvo fue la inoperatividad de la mayoría de los comités locales que conforman a AIESEC en Ecuador. Este evento incentivó a dar un mayor seguimiento operacional a cada comité local mediante el análisis de sus métricas en cuanto a ventas, sostenibilidad financiera y recursos humanos, e implementar estrategias operacionales idóneas para retomar un crecimiento sostenible.

De tal manera, AIESEC en Ecuador retomó el uso de una plataforma tecnológica llamada Citrix Podio que permite principalmente la gestión de ventas y clientes (CRM) pero también la gestión de proyectos, reuniones, contactos (Citrix Systems, 2021), y que en el caso de AIESEC en Ecuador, Citrix Podio es utilizada mayoritariamente para la gestión de ventas y clientes que están interesados en la adquisición de un programa de voluntariado, pasantía o práctica de enseñanza. Entre los principales beneficios de la implementación de esta plataforma, fue un incremento en la efectividad del tiempo de contacto entre los clientes que se registran en AIESEC con un encargado de AIESEC de un comité local para la venta de los productos disponibles de AIESEC, así como la accesibilidad a datos históricos para la creación de estrategias mensuales de B2C para atraer constantemente clientes nuevos potenciales.

No obstante, la mayor aplicación del análisis de datos de AIESEC en Ecuador que está constantemente en busca de una mejora continua ocurre en el área nacional de Desarrollo organizacional. Esta área está encargada de la creación y revisión de un modelo de desarrollo organizacional basado en el análisis de datos que permita optimizar el desempeño de cada comité local y, en general, de AIESEC en Ecuador para alcanzar los objetivos organizacionales presentes y futuros. Este modelo de desarrollo organizacional está compuesto por una serie de medibles que analizan las operaciones y los recursos humanos y financieros de cada comité local para determinar estrategias óptimas que les permitan alcanzar un crecimiento sostenible y saludable. Para ello, el modelo de desarrollo organizacional se centra en el Índice de desarrollo organizacional compuesto a su vez por dos índices fundamentales, el Índice del desempeño organizacional (PDI) que consiste en la medición de los porcentajes en cuanto al cumplimiento de metas sobre ventas de los programas de AIESEC por parte de cada comité local y el Índice de salud organizacional (HDI) que evalúa la experiencia de la membresía y la sustentabilidad financiera de cada comité local que forma parte de AIESEC en Ecuador. Adicionalmente, existe un sistema de clusters dentro del modelo organizacional que, de acuerdo al puntaje alcanzado en el PDI y HDI, permite clasificar a cada comité local de AIESEC en Ecuador en un grupo y así determinar qué necesidades en común pueden requerir más de un comité local para mejorar su desempeño organizacional. Por ejemplo, el grupo 6 está destinado para comités locales con un muy bajo desempeño ya que los puntajes correspondientes a este grupo en el HDI y PDI son menores a 0.4 y 0.7 respectivamente.

En conclusión, AIESEC en Ecuador está empezando a implementar el análisis de datos dentro de la organización puesto que es una herramienta capaz de optimizar las operaciones y el desempeño organizacional de cada comité local dentro de la organización y así, facilitar la consecución de metas y objetivos. De tal manera, el modelo de desarrollo organizacional permite analizar el estado de cada comité local a partir de la recolección de datos sobre las áreas operacionales, financieras y de recursos humanos y, con ello, determinar qué áreas necesitan mejorar para consolidar un crecimiento en cuanto a ventas de los programas de AIESEC en Ecuador. Asimismo, se puede señalar que retomar el uso adecuado de la plataforma tecnológica Citrix Podio por parte de la membresía de AIESEC en Ecuador ha permitido la gestión optimizada de clientes y ventas después de los primeros meses de pandemia por la Covid-19. En definitiva, AIESEC en Ecuador se encuentra implementando el análisis de datos en una etapa inicial para empezar a transformar sus procesos organizacionales con el propósito de lograr un crecimiento sostenible y conseguir que más jóvenes tomen un mayor número de experiencias prácticas desafiantes a través de los programas de pasantías y voluntariados globales.

Bibliografía

AIESEC. (2021). AIESEC | About us. https://aiesec.org/about-us

AIESEC International. (2018). The History Book of AIESEC. https://issuu.com/aiesecinternational/docs/aiesec_history_book

Citrix Systems. (2021). Citrix Podio. https://www.podio.com/

El Análisis de Datos, y su uso para responder a desastres naturales

Federal Emergency Management Agency

En la actualidad, se escucha distintas problemáticas siendo no menos importante las emergencias naturales, políticas y humanas. Desde los varios desastres como erupciones volcánicas, incendios, inundaciones, huracanes, tsunamis y terremotos, hasta la reciente pandemia de COVID-19 y sin olvidar el ataque terrorista del 9/11 o el atentado violento de la maratón de Boston. En el país de los sueños, específicamente, Estados Unidos ha logrado responder a estas emergencias de una manera muy particular a la que otros países del continente e incluso del mundo habrían podido. No obstante, debemos preguntarnos, al ser Estados Unidos un país tan grande y con estados políticamente independientes ¿Cómo es posible que este reaccione efectivamente ante una emergencia? Esto se debe gracias a la Agencia Federal de Manejo de Emergencias (FEMA por sus siglas en inglés), se caracteriza por ser la organización que se encarga de actuar inmediatamente en caso de desastres naturales o a gran escala en Estados Unidos de América. Según la página de la agencia su objetivo principal es: “Ayudar a la gente, antes, durante y después de los desastres” (FEMA, 2020). Este objetivo es logrado bajo la acción conjunta de distintas agencias federales. Su finalidad no solo es manejar situaciones de desastres, sino crear políticas públicas que permitan prevenir.   

«Helping people before, during and after disasters»

-FEMA

FEMA fue creada en 1978 por la presidencia de Jimmy Carter y desde entonces ha sido la encargada de lidiar en caso de emergencia. Es conocida su respuesta después de los atentados del 11 de septiembre del 2001 y cómo se adaptó a la situación de un desastre de ese tipo, y millones de dólares fueron invertidos para la preparación ante ataques terroristas. Por otro lado, su respuesta ante el Huracán Katrina que azotó Nueva Orleans fue deficiente y muchas dudas respecto al desempeño de la Agencia crecieron (2010). El propósito final de la agencia es la de tomar decisiones rápidas ante situaciones límites para la toma de decisiones es primordial contar con la mayor cantidad de datos y evidencia posibles. Datos geográficos, meteorológicos e incluso demográficos ayudan a tomar decisiones. Es por lo tanto natural pensar que las técnicas usadas en data analysis pueden ser útiles. 

Podemos hablar del caso específico que sucedió en el estado de California con los incendios forestales. Es usual todos los años escuchar que el verano inclemente provoca la pérdida de varias hectáreas de bosques afectando no solo la vida silvestre sino incluso a la gente. Históricamente los incendios forestales en el área de San Diego han crecido cada vez más con el pasar de los años (Curran, 2019). En 2010, se quemaron 108,000 acres de bosque, mientras que en 2018 fueron 1,823,000. En términos monetarios los incendios le costaron al estado alrededor de 400 mil millones de dólares, y 85 personas murieron. No obstante es evidente que desde la perspectiva de vista del manejo de emergencias estas situaciones pueden ser prevenidas o mitigadas con políticas públicas, en otras palabras es en este contexto el análisis de datos y la toma de decisiones orientadas pueden marcar la diferencia.   

Analistas de datos independientes y asociados a FEMA llegaron a una solución usando las herramientas modernas disponibles para recopilar datos, los cuales en principio no son usados en emergencias. Las redes sociales actualmente recopilan gran cantidad de datos que de otra manera sería difícil de obtenerlos. Los datos recopilados fueron usados por un grupo de investigadores para ayudar a la toma de decisiones de FEMA en caso de emergencia. Los datos que usan provienen de sitios web como Yelp, una aplicación para calificar negocios, o Google. Los datos usados son: ubicación geográfica de los negocios, tipo de negocio, recursos disponibles para mitigar la emergencia. Por otro lado, también se usaron datos históricos sobre el tipo y recurrencia de desastres.  Estos datos permiten localizar donde se encuentran los recursos, o cuales son las zonas más propensas a sufrir en caso de emergencia (2020). El análisis de datos permite tomar decisiones sobre cómo enviar recursos y que zonas o negocios los requieren de forma inmediata. En este caso en particular los analistas de datos crearon un mapa interactivo que permitía a las agencias federales ubicar a los distintos negocios que puedan aportar con recursos en caso de emergencia, o por el otro lado, aquellos que necesiten de atención prioritaria (2020). El mapa sirve para prevenir con la creación de planes de evacuación y rutas óptimas de asignación de recursos, y en momento de emergencia para toma de decisiones inmediatas.

En cuanto a la respuesta de emergencias en la pandemia el uso de análisis de datos puede ser muy beneficioso. Las características principales de estos eventos son lo súbito, peligroso e incierto que se desarrollan. El uso de análisis datos puede ayudar a tomar decisiones para aliviar la sanidad pública y regresar a la normalidad lo más rápido posible. Actualmente se producen gran cantidad de datos de todo tipo, y el reto de los analistas es recopilarlos y procesarlos de la manera más óptima posible. En particular para la situación de la pandemia los datos médicos de pacientes, ubicación, diagnóstico y muchos más, son realmente importantes para cada una de la toma de decisiones. Una de las principales ayudas del análisis de datos ha sido el rastreo de contactos y la delimitación de áreas con mayor riesgo de contagio (Jia, 2020). Con los datos recopilados se crean árboles de las personas, con el contagiado y los contactos que provee. De esta forma es posible rastrear los contactos y clasificar zonas geográficas con mayor incidencia de contagios.

En conclusión, los desastres naturales son eventos que ocurren de manera improvista y pueden causar no sólo pérdidas económicas, sino humanitarias. El manejo de emergencias tiene dos propósitos importantes: Crear planes que previenen y mitigan los daños durante una emergencia y responder de manera inmediata y óptima cuando ocurre una. En el segundo aspecto es fundamental tomar decisiones rápidas, para lo cual el análisis de datos, la visualización de los datos en tiempo real y demás técnicas del Big Data son muy útiles en los casos descritos previamente. Esto demuestra que los gobiernos deben enfocarse e invertir más en técnicas de este tipo para mejorar su respuesta ante emergencias.  

Referencias

Curran, L. (2019). How Data Scientists can help Government Agencies Effectively Respond to Natural Disasters. https://towardsdatascience.com/how-data-scientists-can-help-government-agencies-effectively-respond-to-natural-disasters-c2978da932ee

FEMA (2020). Misión. https://www.fema.gov/about/mission

FEMA (2010). The Federal Emergency Management Agency Publication I. https://www.fema.gov/sites/default/files/2020-03/publication-one_english_2010.pdf

Jia, Q., Guo, Y., Wang, G., & Barnes, S. (2020). Big Data Analytics in the Fight against Major Public Health Incidents (Including COVID-19): A Conceptual Framework. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(17), 6161. doi: 10.3390/ijerph17176161. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7503476/