El análisis de estos datos, en combinación con el uso de fuentes abiertas (como climatología, turismo, calendario laboral, algunas características geográficas, etc.), ha permitido a Synergic Partners realizar un estudio con el que se pueden obtener modelos predictivos para poder anticiparse a una situación de emergencia.
Con el estudio desarrollado a partir del análisis de los datos y mediante técnicas de Machine Learning y Deep Learning (Inteligencia Artificial), se puede predecir en un 80% si se va a producir una o más incidencias en las islas Canarias, en un día, una hora y municipio en concreto.
“La finalidad última es ofrecer mejores servicios de seguridad a los turistas que visitan la isla así como a los residentes y eso lo podemos lograr gracias a las tecnologías Big Data, el cual nos permiten predecir emergencias y estar preparados para disponer de los recursos adecuados en cada situación”, explicó Santiago González, director de Tecnologías e Innovación de Synergic Partners, durante la presentación del estudio en Santa Cruz de Tenerife.
El proyecto permite mejorar la gestión de los servicios de emergencias, los recursos humanos y también los tiempos de respuesta en el futuro.
Actualmente, la Universidad de Columbia en Nueva York se ha incorporado a la colaboración del proyecto para ampliar las fuentes de datos, como open Street Maps, tráfico, censo, información sociodemográfica o valor de los suelos, y por tanto, mejorar la precisión de acierto del modelo, con el fin de mejorar la seguridad de un destino tradicionalmente turístico como lo son las Islas Canarias; Comunidad que según datos de Frontur, recibió alrededor de 16 millones de turistas en todo el año 2017.