En la era digital, los mapas digitales se han convertido en una herramienta indispensable para la navegación, la planificación de rutas y la exploración de lugares desconocidos. Sin embargo, detrás de la aparente simplicidad de Google Maps se esconde una poderosa infraestructura de Big Data.
La gran cantidad de información que esta aplicación almacena Google Maps y que genera de forma continua hace que esté muy conectado el termino Big Data. La mayoría de los usuarios que tienen un smartphone utilizan, directa o indirectamente, los servicios de Google Maps, ya que es una herramienta que utilizan más de 1.000 millones de personas en el mundo.
En este artículo, exploraremos la fascinante relación entre Google Maps y el Big Data. Descubrirás cómo Google Maps recopila y procesa enormes cantidades de datos en tiempo real para proporcionar información precisa y actualizada a los usuarios.
¿Quieres obtener un glosario de Big Data?
Funciones de Google Map gracias al Big Data
1. Navegación en tiempo real
Google Maps utiliza datos de tráfico en tiempo real para calcular las rutas más rápidas y eficientes. Con esta función, los usuarios pueden evitar atascos y recibir actualizaciones sobre el tiempo estimado de llegada.
2. Información sobre el transporte público.
Google Maps analiza los horarios y las rutas del transporte público para proporcionar información detallada sobre opciones de viaje, como autobuses, trenes y metros. Los usuarios pueden consultar los horarios, las paradas cercanas y las posibles conexiones.
3. Búsqueda de lugares de interés
Gracias al análisis masivo de datos, Google Maps ofrece una amplia base de datos de lugares de interés, como restaurantes, hoteles, tiendas y atracciones turísticas. Los usuarios pueden buscar lugares específicos o explorar recomendaciones basadas en su ubicación y preferencias.
4. Street View
Mediante el análisis de imágenes y datos geoespaciales, Google Maps ofrece la función Street View. Los usuarios pueden explorar imágenes panorámicas de calles y ubicaciones específicas, lo que les brinda una vista realista del entorno.
5. Predicción de tráfico
Una de las funciones más interesantes es la predicción del tráfico. La aplicación tiene en cuenta la toda información recogida los últimos años en ese intervalo de tiempo y, combinado con los datos que se obtienen en tiempo real, puede llegar a deducir qué tráfico nos vamos a encontrar en nuestra ruta dependiendo del día y la hora en la que la realicemos. A su vez, Google también tiene en cuenta posibles variables como eventos, cortes de calles, obras e incluso situaciones tan especiales como la pandemia que nos está tocando vivir.
6. Geolocalización
Otra característica muy destacable es la geolocalización. A través de nuestras redes sociales, del uso de nuestro smartphone y sus aplicaciones, son capaces de detectar en qué punto del planeta nos encontramos, lo que ha dado lugar a que muchos sectores se hayan beneficiado de dicha información para mejorar la calidad y la eficiencia de sus servicios.
Un ejemplo de este uso puede verse reflejado cuando tu app del banco te envía una alerta al observar la realización de una compra, a través de un medio electrónico, en un lugar que no coincide con tu ubicación habitual o reciente.
Los comercios, a su vez, usan tu localización para ofrecerte, a través de publicidad, productos que pueden ser de tu interés, teniendo en cuenta las ciudades y locales que has visitado últimamente. También se ve reflejado en la aplicaciones tipo delivery, como Gloovo y Just Eat, y de transporte de ciudadanos, Uber y Cabify, donde en el cliente puede ver el punto en el que se encuentra el trabajador durante su recorrido, obteniendo confianza en la compañía y mejorando la experiencia de usuario.
7. Actualizaciones en tiempo real
Google Maps se actualiza constantemente gracias al análisis masivo de datos. Los usuarios pueden recibir información en tiempo real sobre cierres de carreteras, eventos locales, cambios en el transporte público y actualizaciones de lugares de interés.
8. Comentarios y reseñas de usuarios
Google Maps recopila reseñas y comentarios de usuarios sobre lugares y servicios específicos. Estos datos, analizados a gran escala, ayudan a los usuarios a tomar decisiones informadas sobre dónde comer, dónde alojarse y qué visitar.
9. Personalización
Google Maps utiliza el análisis de datos para adaptar la experiencia del usuario a sus preferencias y necesidades. A través del aprendizaje automático y el análisis de comportamiento, la aplicación muestra sugerencias personalizadas, recomendaciones y recordatorios basados en los patrones de uso del usuario.
Analizando todos los datos, nos damos cuenta que todo sector que no quiera verse obsoleto en los próximos tiempos, tiene que tener muy en cuenta este tipo de herramientas, que le permitirán tomar las mejores decisiones en sus negocios, escuchar a los usuarios, reducir los costes de sus servicios y por lo tanto conseguir un mayor margen de beneficios.
¿Cómo se recopila toda esta información?
Ya hemos visto todas las funciones y usos que permite el big data en esta aplicación. Sin embargo, todas estas funcionalidades tan útiles no surgen por arte de magia, pues conlleva todo un proceso lógico y complejo de análisis de datos en tiempo real. Así Google Maps recopila y procesa enormes cantidades de datos en tiempo real para proporcionar información precisa y actualizada a sus usuarios. A continuación, se detalla cómo se lleva a cabo este proceso :
1. Recopilación de datos.
Google Maps utiliza múltiples fuentes para recopilar datos relevantes. Esto incluye imágenes de satélite, imágenes capturadas por vehículos de Google Street View, información proporcionada por usuarios y datos de terceros, como proveedores de tráfico y transporte público. Estos datos se agregan a la vasta base de datos de Google Maps.
2. Análisis y procesamiento de datos.
Una vez recopilados, los datos se someten a un riguroso proceso de análisis y procesamiento. Aquí, se aplican técnicas de procesamiento de Big Data para extraer información relevante. Esto puede incluir la identificación de calles, direcciones, nombres de lugares, características geográficas y mucho más.
3. Geolocalización y mapeo.
Google Maps utiliza algoritmos avanzados para geolocalizar y mapear los datos recopilados. Esto implica asignar coordenadas geográficas precisas a lugares, calles y puntos de referencia. El resultado es una representación digital precisa del mundo real.
4. Integración de datos en tiempo real.
Google Maps se actualiza constantemente con datos en tiempo real para proporcionar información precisa y actualizada. Esto incluye datos de tráfico en tiempo real, información sobre el transporte público y actualizaciones sobre eventos locales o cambios en lugares de interés. Estos datos se recopilan de diversas fuentes, como sensores en vehículos, dispositivos móviles y contribuciones de usuarios.
5. Algoritmos de enrutamiento y recomendaciones.
Google Maps utiliza algoritmos de enrutamiento avanzados para calcular las rutas más eficientes y rápidas. Estos algoritmos tienen en cuenta una variedad de factores, como el tráfico en tiempo real, las restricciones de transporte y las preferencias del usuario. Además, Google Maps ofrece recomendaciones personalizadas sobre lugares de interés y servicios en función de los datos recopilados y el comportamiento del usuario.
El proceso de recopilación y procesamiento de datos en tiempo real en Google Maps está estrechamente relacionado con la figura del Data Analyst, quien desempeña un papel fundamental en este proceso de recopilación y procesamiento de datos en tiempo real. Su experiencia en análisis de datos, habilidades técnicas y conocimientos especializados son esenciales para garantizar que la información proporcionada sea precisa, actualizada y confiable. Además, el Data Analyst contribuye al análisis de rendimiento y la optimización de la aplicación, permitiendo una experiencia de navegación cada vez mejor para los usuarios de Google Maps.
En Pontia.tech disponemos de nuestro propio programa de formación a través de nuestro máster en Data Analytics, en el que puedes aprender todo sobre el análisis de datos y las herramientas más usadas en empresas de alta tecnología, como es el caso de Google. Aprenderás Excel, Power BI, SQL, Tableau y Programación con Python para convertirte en un perfil de Data Analyst clave en la toma de decisiones de cualquier empresa tecnológica. Puedes consultar información ¡Sin ningún tipo de compromiso!
