Big Data apunta al reciclaje ¿funciona?

Tigo Panamá | 14 de mayo, 2021

Big Data apunta al reciclaje ¿funciona?

Comparte

El manejo de los desechos es un tema de interés mundial. Cada año, millones de toneladas se gestionan en el planeta. Por ello, Big Data apunta al reciclaje, proponiendo opciones predictivas y prescriptivas.

Aunque, usualmente a los datos se les relaciona con análisis descriptivo en el caso de la gestión de desechos va mucho más lejos. Ya que en la actualidad grandes empresas dedicadas a controlar los desperdicios, en la cadena de valor, utilizan macrodatos con resultados impresionantes.

Siga leyendo, en este artículo hay ejemplos y explora el uso de los datos para mejorar el reciclaje. De hecho, con macrodatos se definen rutas de recolección, el proceso de clasificación y tratamiento de los desechos.  Con esto mente, es posible generar nuevas soluciones y oportunidades de negocio que ayuden a reducir la huella ambiental.

Big data y reciclaje ¿qué se analiza?

Tal como mencionamos en un artículo anterior los datos son esenciales para tomar decisiones y mejorar tanto la experiencia de usuarios como todo proceso que implique personas. Desde sus inicios, se han colectado datos, lo que diferencia esta época de las anteriores es:

  1. Acceso inmediato y captura de información desde dispositivos móviles.
  2. Velocidad en el proceso de captura de datos.
  3. Repositorios de datos en la nube.
  4. Análisis inteligente con herramientas avanzadas de procesamiento.
  5. Usos y aplicaciones cada vez, más diversificadas.

Según los expertos en datos ambientales, se analiza todo el proceso (idea, creación, comercialización, compra, uso y desecho) del objeto en estudio, desde las tres perspectivas básicas de Big Data.

Tan importante es el análisis de datos que en ciertos lugares le llaman “Big data ambiental”. Otros, la llaman “green data” por todo lo que involucra.

De igual forma, se utiliza Big Data para detectar poblaciones poco sensibilizadas con el reciclaje y con ello en mente, se diseñan campañas para educar, concienciar y premiar a los ciudadanos que reciclan.

En resumen, se utiliza para recuperar residuos viables y reciclar de forma más eficiente, haciendo más sencillos los procesos de:

  • Clasificación
  • Tratamiento
  • Descarte
  • Gestión de los desechos
  • Reciclaje y reutilización
  • Creación de productos reciclados

En consecuencia, se administra de forma más eficiente el consumo de energía y se mejora cada etapa del ciclo de reciclaje.

Big Data apunta al reciclaje

Big Data apunta al reciclaje: ejemplos

Desde la gestión de compra de materia prima con Big Data es posible reducir costos y con análisis predictivo las reducciones llegan hasta un 10% menos.

Otra área es el análisis y la construcción de modelos (gemelos idénticos) que permiten optimizar en tiempo real y tomar decisiones más cercanas a la realidad.

En algunos casos, se diseñan centros de reciclaje conectados a la nube que compilan datos operativos de gran valor. Una vez, se tienen los insigths es más sencillo definir las estrategias más efectivas.

A propósito, si le interesan los negocos este artículo revisa distintas opciones que tiene Big Data para los negocios.

«Cada uno de nosotros podemos hacer cambios en la forma en que vivimos y ser parte de la solución al cambio climático.»

-Al Gore

Aunque no lo imaginamos detrás del reciclaje de vehículos usados y descartados hay gestión de Big Data. Así pues, se usa para identificar causas de abandono de automóviles, reutilización y gestión de piezas y chatarra, evitando problemas de contaminación.

También, se usa Big data para gestionar los residuos municipales, identificar zonas problemas, rutas de recolección en las que hay más o menos desechos y asignar vehículos con capacidades adecuadas identificar ineficiencias en las rutas de recolección de desechos en la ciudad y para sugerir posibles mejoras basadas en sus análisis.

Ahora bien, no todo es sencillo, en ocasiones implica prescindir de trabajadores humanos para dar paso a máquinas. En estos casos, se propone nuevos roles y programas de aprendizaje para ese recurso humano desplazado.

Se ha preguntado porque Big Data ocupa un sitio tan importante entre las tecnologías lea ¿Cuál es el poder de los datos?

Big data apunta al reciclaje
Los datos de calidad hacen la diferencia

Calidad y buen uso de los datos

Al iniciar la gestión de datos, usualmente se cuenta con procesos manuales, data no estructurada y sin limpiar. De igual forma, las metodologías responden a objetivos no digitales. Siendo así, es preciso iniciar con un análisis profundo de la situación, para luego determinar lo que se medirá y de dónde se obtendrán los datos.

Una recomendación válida es pensar siempre, en problemas de reciclaje específicos para encontrar una solución más adecuada.

Ya sea en reciclaje o en análisis al analizar datos decida que método usará:

  • Análisis descriptivo: Proponer, resumir una gran cantidad de datos para que sean entendibles y se tomen adapten a los objetivos de la organización.
  • Análisis predictivo:  Para llevarlo a cabo se aplican técnicas matemáticas o de estadísticas a la información de la empresa. Ya que, permiten pronosticar aquello que podría suceder y tomar las medidas necesaria antes que suceda.
  • Análisis prescriptivo: Se propone utilizarlo para establecer el camino y priorizar en la toma de decisiones.

En un artículo anterior mencionamos que «recoger datos y no usarlos es igual a no tenerlos«.

Aún cuando las estimaciones de la ONU, digan que «el 90% de los datos en el mundo se ha creado en los últimos dos años y se predice un crecimiento de un 40% anual.» es necesario hacer un buen uso de esos datos. Por ello, en materia de reciclaje las empresas pueden iniciar su gestión haciendo uso de sus datos cotidianos. Sin duda, se asombrarán al contar y medir su generación de residuos, más aún, cuando vean el potencial que tiene el manejo correcto de los desechos.

Le recomendamos leer el artículo ¿Sabe para qué sirve Big Data? con el que hará un recorrido por las aplicaciones de esta tecnología

Comparte

Comentarios