¿Cómo Big Data está revolucionando la industria alimentaria?

La industria alimentaria es una de las industrias más grandes e importantes en el mundo. Abarca desde los productores y empresas de transporte, comestibles y restaurantes. 

Todo el mundo necesita alimentos para sobrevivir. Por lo tanto, tiene sentido que la industria se aproveche de los servicios de datos como las grandes empresas financieras y los departamentos de marketing para entender mejor los patrones de consumo de sus clientes, aumentar la eficiencia e incluso crear nuevas recetas apetitosas
Fuente: instagram/nubiamarquezc

Según datos extraídos de la Encuesta de Gastos de Consumidores de los EE.UU., de la Bureau of Labor Statistics, para abril de 2016, el consumidor promedio destina un 42% de sus gastos en comida para alimentos fuera del hogar, lo que representa en promedio $2.904, una cifra interesante que muchas cadenas de comida rápida y restaurantes querrán aprovechar. Asimismo, la encuesta revela que el consumidor americano se decanta más por la carne de res, seguido del cochino, pollo, pescados y mariscos, y huevos. El análisis de estos datos ayuda a conocer mejor los patrones de consumo de los clientes, y permite así ofrecerles productos y/o servicios gastronómicos más personalizados. 

Te invitamos a leer nuestro post sobre Big Data: Privacidad vs Personalización

Consumo Promedio por Persona de Alimentos en EE.UU en 2015
Fuente: TuataraTech

Aquí presentamos algunos ejemplos de cómo Big Data está revolucionando la industria alimentaria.


El tocino como protagonista 

La tocineta o tocino siempre ha sido un ingrediente versátil, ya que se ajusta a cualquier comida y por sí solo es apetitoso o añadido a cualquier cosa, desde sopas, ensaladas, sándwiches y hamburguesas. 
Sandwich Tocino y Cheddar
Fuente: instagram/cesarcocinero

Últimamente, sin embargo, nuestra obsesión con el tocino parece haber sido llevado a un nivel completamente nuevo, con el tocino inundando los postres, cócteles e incluso la ropa. Un proyecto de minería de datos completado por Wired.com y FoodNetwork.com analizó esta obsesión para ver si realmente el tocino era un ingrediente mágico que hace de cualquier plato algo superior. El proyecto se tamiza a través de 906.539 calificaciones y descubrió que los sándwiches que incluyen tocino son los mayores y mejores calificados. Por desgracia para los amantes del tocino en los postres, se encontró que el tocino no mejora las calificaciones de las recetas de éstos. Lada Adamic, científico de la computación en la Universidad de Michigan confirmó los resultados del proyecto, y también señaló varios otros ingredientes que tienden a aumentar la audiencia: queso crema, crema batida, fresas y aguacate


Recetas creativas hechas a partir de los datos 

El programa funciona con cinco medidas para garantizar que las recetas sean creativas, inusuales y sigan siendo agradables para comer. 
  • En el primer paso, el programa le pedirá que establecer algunos parámetros para el tipo de receta que desea crear mediante la selección de un solo ingrediente, una cocina regional y luego un tipo de plato. 
  • A continuación, el equipo se pone a trabajar pasando por una colección gigante de datos que incluye todo, desde las relaciones de los ingredientes en las recetas particulares y las moléculas y compuestos químicos presentes en cada ingrediente, a las preferencias de sabor humano. 
  • En el tercer paso, el equipo comienza a generar nuevas ideas a partir de recetas tradicionales y los parámetros establecidos en el paso uno. 
  • En el cuarto paso, el equipo selecciona las mejores ideas basadas en la novedad y la calidad. 
  • Finalmente, en el paso cinco se crean y presenta una lista para ir a probar en la cocina las recetas. 


Esta tecnología podría revolucionar a los fabricantes de alimentos y la forma en que incluso los mejores chefs llegan a nuevas ideas para sus recetas, lo cual es una buena noticia para los que rápidamente se aburren de comer la misma comida una y otra vez. 


Eficiencia mejorada 

Algunas cadenas de restaurantes de comida rápida han comenzado a explorar cómo los Big Data puede ayudar a mejorar su negocio. 

McDonalds, por ejemplo, se convirtió en una organización centrada en la información que toma decisiones basadas en datos moviéndose dentro de la tendencia de la Analítica de Datos para comprender mejor lo que está sucediendo en cada restaurante de forma individual, y para identificar las mejores prácticas para mejorar sus restaurantes en general. 
McDonalds y Big Data
Fuente: lifehacker.com.au

El problema en el pasado era que los datos proporcionados por las tiendas locales a los ejecutivos líderes se basaron en mediciones promedio, lo que hacía difícil la comparación de las tiendas y llegar a las acciones apropiadas que debían llevarse a cabo con el fin de mejorar los resultados. Por lo tanto, McDonalds pasó de usar las medias a la tendencia de la analítica de datos que proporcionan mucha más penetración a lo que está ocurriendo en cada tienda local. Se combinan el conjunto de datos y se visualizan para comprender mejor la causa y el afecto en las diferencias entre las tiendas. En otras palabras, se combinan múltiples gráficos para entender la correlación. 

Estas correlaciones se utilizaron para crear más acciones claras, pertinentes y aplicables, lo que resulta en ahorro de dinero y tiempo en toda la organización. 

Uno de los ejemplos de tales parámetros combinados es como McDonalds utiliza el análisis de Big Data para optimizar la experiencia del Auto-Servicio basada en tres factores: el diseño de la ventanilla para autos (área de Auto-Servicio), la información establecida en el menú y que se proporciona a los clientes durante el Auto-Servicio y los tipos de clientes que hacen fila para el Auto-Servicio. Por ejemplo, una familia grande en una camioneta que solicita un menú grande puede crear una experiencia negativa para un cliente solo que espera detrás en otra camioneta y que sólo quiere un batido. Por lo tanto, se analizan los patrones de demanda con el fin de predecirlos. 

La información derivada de los análisis predictivos se utilizan para hacer iteraciones a través del diseño, la información y las prácticas de las personas. McDonald utiliza el análisis para encontrar las ventajas y desventajas de los cambios realizados con el fin de encontrar la solución óptima para el diseño, la información y las personas. 

Por otra parte, McDonald también utiliza Big Data para evaluar otras variables que le permitan mejorar la empresa y la experiencia del cliente, como: el tráfico en las tiendas, las interacciones del cliente, el flujo en el Auto-Servicio, los patrones de las ordenes, los datos de los puntos de ventas, datos de los vídeos y datos de los sensores. 

Gracias a Big Data y a la Computación en la nube (Cloud Computing), la tecnología de los datos se hace más accesible, independientemente de la cualificación o presupuesto. En el futuro cercano, podemos esperar ver más aplicaciones de análisis de datos en toda la industria alimentaria. Será emocionante ver que tan creativos lucirán los nuevos platos y hacia donde se dirigirán las tendencias de los restaurantes y los fabricantes de alimentos una vez que este tipo de tecnología se imponga.
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Sobre el autor Nubia Márquez

Economista y Tecnóloga con Especialización en Aplicaciones E-Business, Tutor Virtual y Bloguera. Apasionada por la Tecnología, las Finanzas y la Educación con énfasis en la Web 2.0. En mis ratos libres me encanta cocinar, viajar, leer y navegar en la Internet.

 
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