¿En qué proyectos están trabajando usted y el equipo de ciencia de datos de Trainline actualmente??

Trabajamos con vastas cantidades de datos de viaje (nuestros clientes realizan 127,000 viajes todos los días) para mejorar la experiencia de viaje con nuevas e inteligentes innovaciones. Estas innovaciones están diseñadas para ayudar a los clientes de muchas maneras, desde ahorrarles dinero hasta ayudarlos a encontrar el mejor boleto para su viaje de una manera rápida y fácil..

Uno de los proyectos en los que mi equipo ha estado trabajando recientemente son las notificaciones de interrupción mejoradas para nuestros clientes. Próximamente para lanzar en versión beta en nuestra aplicación de voz, las notificaciones de interrupción mejoradas utilizan el aprendizaje automático y el procesamiento en lenguaje natural para "leer" los feeds de los operadores ferroviarios de Twitter, analizarlos y compartir las actualizaciones de viajes contextuales relevantes para cada viajero. Es la primera vez para la industria ferroviaria en el Reino Unido y estamos muy entusiasmados de lanzarlo..

'Big Data' se ha convertido en una palabra de moda, pero ¿qué significa para ti??

La industria tecnológica no es ajena a las palabras de moda, pero a veces necesita hacer un mejor trabajo para explicarlas. Creo que cuando hablamos de 'big data', mucha gente simplemente se imagina enormes hojas de cálculo, muchos números o simplemente no sabe a qué se refiere..

'Big data' es ligeramente engañoso, ya que sugiere que solo se trata de volumen. Las primeras definiciones sugieren grandes volúmenes de datos se refiere a Tres Vs: 'Volumen, Velocidad y Variedad'. Esa definición tiene más de una década, pero sigue siendo útil en algunos aspectos. La velocidad a la que se recopilan los datos, dónde se almacenan y durante cuánto tiempo, así como la variedad de datos (las diferentes fuentes de las que proviene, su uniformidad o falta de ellos), todos estos rasgos y facetas juegan un papel importante 'datos.

En última instancia, a medida que la ciencia de los datos se integra en todas las industrias, debemos mantener a las personas informadas sobre lo que es, en lugar de utilizarlas como una frase general que haga poco por explicar el trabajo detrás de ella..

¿Cómo se aplican los datos grandes o la inteligencia artificial a la industria de viajes??

La industria de ferrocarriles y autobuses es un espacio muy interesante para trabajar en la ciencia de datos. Con el ferrocarril, tenemos un sistema de siglos de antigüedad, fundamental para nuestra vida cotidiana, que estamos trabajando para modernizar. Las innovaciones recientes, como la introducción de boletos móviles, que estamos trabajando en estrecha colaboración con la industria ferroviaria para desplegar en todo el país, han revolucionado la experiencia de viaje.

Ahora estamos enfocados en mejorar aún más la experiencia del cliente a través de tecnología de punta. Por ejemplo, recientemente lanzamos una aplicación de voz, creada para el Asistente de Google, que opera a más de 12 niveles de profundidad de conversación. Está diseñado para hacer que los viajes sean aún más inteligentes y fáciles, lo que ayuda a los clientes a preguntar sobre su viaje con manos libres, ya sea en casa o en cualquier lugar..

Lo que distingue el trabajo que está haciendo en Trainline de otras aplicaciones de viaje?

Somos el principal aplicación ferrocarril y entrenador de Europa. Trabajamos con 181 compañías de ferrocarriles y autobuses y vendemos boletos a clientes en 173 países. Estamos completamente comprometidos a utilizar nuestra experiencia técnica para crear una experiencia que beneficie enormemente a cada cliente. Por ejemplo, recientemente lanzamos la primera IA de precios predictivos para boletos de tren en el Reino Unido, que predice cuándo es probable que aumenten las tarifas de Advance. Desde el lanzamiento de Price Prediction, más de 2 millones de clientes se han comprometido con la AI, lo que se traduce en un ahorro total de casi £ 9 millones..

Lo que ha ido bien en el último año y lo que ha resultado ser un desafío.?

Continuamos creciendo nuestro equipo, ahora está compuesto por casi 50 personas con un talento increíble. Esto significa que hemos mejorado las capacidades para trabajar en proyectos aún más interesantes en las próximas semanas y meses..

Al igual que con cualquier equipo que se esté moviendo al ritmo y creciendo rápidamente, ha habido una curva de aprendizaje, en particular para mí. He tenido que adaptar la forma en que trabajo con el equipo para mantener el ritmo al mismo tiempo que me aseguro de que los talentos de todos se usen de manera eficaz y que cada miembro del equipo tenga espacio para crecer..

  • No son sólo los trenes - Big Data también ha predicho quién ganará la Copa Mundial 2018!

¿Cómo crees que la industria de viajes podría mejorar su relación con la tecnología??

Cada industria se está volviendo inseparable de la tecnología y los viajes no son una excepción. Los operadores de viajes y las empresas de tecnología, como Trainline, deben trabajar en estrecha colaboración entre sí para establecer estándares de la industria que puedan servir para el futuro las necesidades de nuestros clientes. Una gran parte de esto, especialmente en el sector ferroviario, es la implementación de estándares internacionales de datos para garantizar que cada vez más plataformas geográficas se unen mediante plataformas tecnológicas, se ofrece al cliente una experiencia global sin problemas..

En su opinión, ¿cuál será el próximo gran avance para la ciencia de datos??

Es probable que veamos una serie de pasos más pequeños, donde el todo es mayor que la suma de sus partes, en lugar de un gran salto cuando se trata de la ciencia de datos. Resultará en aplicaciones que pueden analizar cantidades de datos aún mayores y presentarlas de forma directa a una velocidad creciente..

Un poco más abajo en la línea podríamos ver un punto de inflexión, cuando el aprendizaje automático y la IA avanzan a un nivel en el que aprenden por sí solos con una gestión humana mínima, pero aún no se sabe cuándo ocurrirá tal avance..

Por ahora, veo el rol de la ciencia de datos como responder las preguntas pequeñas, pero importantes todos los días, aquellas que requieren una gran cantidad de datos para responder pero tienen un gran impacto en la calidad de nuestra vida diaria, preguntas como, “¿Qué debo de tomar el tren?”.

Fergus Weldon es director de ciencia de datos en Linea de tren