Cecilia Raimundo y Dolores González, especialistas en ciencia de datos con experiencia en distintas empresas e industrias, conversaron en un webinar organizado por el área de Ciencia de Datos de la Facultad de Ingeniería. Cecilia y Dolores forman parte del equipo de Data Science de Aeropuertos Argentina y compartieron algunos proyectos que están trabajando internamente.  

Aeropuertos Argentina es una empresa con más de 26 años de trayectoria y 35 aeropuertos en todo el país. Si bien llevan años trabajando con datos, la creación del equipo de Data Science surge en octubre de 2021. A partir de ese momento, se empezó a evaluar cómo estaban los datos dentro de la compañía y se buscó centralizar los datos para después poder hacer tableros automatizados y modelos predictivos. 

¿Cómo trabajan los datos en AA? 

El equipo de Data Science de Aeropuertos Argentina está dividido en dos partes: ingenieros de datos (centralizan los datos y generan KPIs para las principales áreas de la compañía) y científicos de datos (toman la información de la nube y realizan los modelos predictivos). 

Estándares internos para transparencia y seguridad

• Democratizar el acceso. Se creó un diccionario de toda la estructura de datos que había, para entender quién era el dueño de cada dato.  
• Centro de experiencia. Este equipo está liderado por un referente de sistemas, un referente de estrategias, el equipo de datos y un referente de compliance. Entre todos deciden qué dimensión de los datos van a ir gobernando paso a paso.  
• Academia de datos abierta a todos los colaboradores para que estén alfabetizados en datos y puedan identificar las oportunidades para el uso de datos. 

Visión 360º, mirada cross

Todos los tableros que generan desde el área de Data Science están automatizados y el valor que tienen es que permiten el cruce de información de los distintos sistemas que tiene la compañía. Si bien el foco del equipo está puesto en la generación de tableros estratégicos, en ocasiones también se abocan a trabajar en tableros productivos para la resolución de problemas internos de las áreas de cada aeropuerto.  

En cada área, si existe una persona con capacidad para modificar alguna visualización del tablero original desarrollado por el equipo de datos, se pueden hacer adaptaciones. Esto ayuda a descentralizar el trabajo y promueve la gestión amplia basada en datos. 

Un caso de aplicación 

El dato más necesario para AA y para las distintas áreas de la compañía es la predicción de pasajeros, ya que esto determina un montón de estrategias y flujos de trabajo. En este sentido, el equipo de Data Science combinó el factor de ocupación de los aviones según cada ruta y cada aerolínea, y la programación de vuelos. De allí se deduce la cantidad de pasajeros de forma muy precisa. Si bien la predicción es muy similar a la que ya tenían, a partir del trabajo realizado se generó una automatización y se dejó atrás el Excel que se venía utilizando. 

Si te interesan estos temas y te gustaría trabajar en un equipo de ciencia de datos, te invitamos a formarte en la Facultad de Ingeniería. En el siguiente link encontrarás toda la oferta académica en el área de ciencia de datos.