ES (ES)
Cómo el análisis de Big Data ayuda a los equipos de Fórmula 1 a tomar la bandera a cuadros
14 de octubre de 2014 En cuanto a gigantes deportivos mundiales, pocos se acercan a las carreras de Fórmula 1. Asistí al Gran Premio de Singapur el mes pasado y esta serie de carreras automovilísticas repletas de acción genera una intensa competición y emoción allá donde instala su campamento del Gran Premio Cada año se gastan miles de millones de dólares en circuitos, coches, pilotos y equipos de apoyo. Con la intención de acabar en primera posición, los equipos se esfuerzan constantemente por extraer el mejor rendimiento posible de sus coches en todas y cada una de las carreras. Cada vez más, una de las ventajas competitivas más importantes en esta búsqueda incesante de la excelencia son los datos. Al recopilarlos y analizarlos, los equipos están encontrando formas nuevas e innovadoras de ganar. Como ejemplo, el equipo Lotus de F1 coloca más de 150 sensores en sus coches para controlar todos los aspectos del rendimiento con el fin de mejorar la velocidad. La información procedente de estos sensores genera una media de 25 MB de datos durante cada vuelta de carrera. Por su parte, la escudería rival McLaren ha recurrido a la base de datos en memoria HANA de SAP para analizar los enormes volúmenes de datos que recopila de sus coches. Mediante sofisticadas herramientas analíticas, el equipo puede comparar el rendimiento en varias carreras y ver cómo incluso pequeños cambios en sus coches pueden influir en los resultados; Datos hay en todas partes en la F1, ya que cada circuito ofrece condiciones de conducción diferentes y múltiples variables para cada equipo; En Singapur, el circuito de 5,06 km tiene 23 curvas y los coches de carreras cubren una distancia total de 308,8 km en 61 vueltas. En Melbourne, el circuito de 5,3 km sólo tiene 16 curvas, por lo que las condiciones de carrera son muy diferentes. Al supervisar constantemente cada faceta del circuito y del coche de carreras, los técnicos de los equipos encuentran continuamente nuevas formas de afinar las operaciones; Como resultado, el análisis de Big Data se ha convertido en una parte vital del trabajo. Sin embargo, es un trabajo que se hace aún más difícil porque los equipos se desplazan constantemente entre diferentes ubicaciones geográficas. A diferencia de la mayoría de las empresas multimillonarias, la F1 siempre está en movimiento;
Para sacar el máximo partido del procesamiento analítico de grandes conjuntos de datos, es vital que los datos utilizados se almacenen en unas instalaciones robustas, seguras, fiables y altamente conectadas. De lo contrario, no se obtendrá el beneficio real del uso de herramientas analíticas sofisticadas; Los Datos capturados durante cada carrera de F1 deben transmitirse rápidamente a este almacén central de datos y estar disponibles de inmediato para su análisis. Mantenerlos sólo en instalaciones de almacenamiento de datos a pie de pista limitaría su valor y reduciría la capacidad del equipo para darles el mejor uso posible.
Tener un almacén central también significa que se pueden introducir datos de otras fuentes. Las predicciones meteorológicas, los cambios en la pista y los detalles del rendimiento individual de los pilotos pueden añadirse a la mezcla de análisis, creando así aún más oportunidades para encontrar formas de ganar. Los deportes de motor en general -y la F1 en particular- evolucionan a un ritmo asombroso. Debido a las estrictas normas y limitaciones técnicas con las que debe competir cada equipo, encontrar la más mínima forma de obtener una ventaja puede significar la diferencia entre el fracaso y la bandera a cuadros.Como en la mayoría de los Sectores actuales, la capacidad de recopilar, almacenar y analizar eficazmente grandes conjuntos de Datos seguirá dando a los equipos ganadores de la F-1 una enorme ventaja competitiva. Es otro ejemplo de cómo las empresas están convirtiendo sus centros de datos en una ventaja de datos.
