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Las cuatro edades del análisis de datos marítimos y el auge de la digitalización

El análisis de datos marítimos ha pasado de ser una herramienta de búsqueda pasiva al nuevo mundo de la digitalización. Con retraso, los agentes marítimos quieren mantener el control de sus datos «únicos», pero ese barco ya ha zarpado

El análisis de datos marítimos es el término que se da a la recopilación, el análisis y la difusión de información sobre las actividades de los buques. El núcleo de los datos es la especificación, la propiedad, la operación comercial y los movimientos del buque.

La primera era de los datos marítimos: la era de la cháchara

La primera era del análisis de datos marítimos comenzó con las charlas en los cafés de Lloyd’s y la posterior publicación de la Lista de Lloyd’s en 1734, en la que se enumeraban literalmente los buques que llegaban al Pool de Londres y sus cargas. Era la época de los datos pasivos, que en realidad sólo interesaban a los sectores del transporte marítimo y los seguros.

En retrospectiva, el uso de datos pasivos sobre el transporte marítimo probablemente alcanzó su punto álgido en la década de 1980, cuando agregadores como Lloyd’s of London Press (LLP), tenían acceso exclusivo a los agentes de Lloyd’s en los puertos de todo el mundo, informando sobre los movimientos de los buques. LLP también publicaba la Lloyd’s List, un registro de buques y compañías navieras, y el Confidential Index, un directorio de propietarios efectivos, que sólo estaba disponible para clientes selectos. Los corredores de buques más grandes, como Clarksons, también publicaban registros de buques, y todas las oficinas de los corredores respetables tenían estantes repletos de registros de buques de diferentes organizaciones, todos ellos contando una historia diferente sobre la especificación del buque.

La segunda era: investigar en qué punto del ciclo marítimo nos encontramos

El inicio de la segunda era de la analítica de datos marítimos, la era de la investigación, fue desencadenado por varios acontecimientos. Uno de ellos fue la publicación de Maritime Economics en 1988 por el Dr. Martin Stopford. Ahora los que se incorporaban al sector marítimo disponían de un libro de texto fácil de entender que explicaba la oferta y la demanda y los ciclos del transporte marítimo. Una nueva generación de analistas marítimos desarrolló herramientas para investigar los cambios en la demanda de buques, pero necesitaban muchos datos.

Los agregadores como LLP cotejaban los detalles de los buques en un ordenador central, limpiando los duplicados y realizando un análisis básico antes de vender los datos a un coste muy elevado a las agencias gubernamentales. LLP amplió la programación para publicar los cambios en el tamaño del sector, la flota y, por tanto, los datos de movimiento de la carga en forma agregada en publicaciones como Lloyd’ Shipping Economist.

Mientras tanto, el siempre innovador Dr. Stopford y Cliff Tyler, de Clarkson Research, desarrollaron el Shipping Intelligence Weekly, que tomaba el informe básico del corredor e incluía índices indicativos y un texto que explicaba lo que estaba ocurriendo en los mercados del transporte marítimo. El Dr. Stopford ha comparado la recopilación de datos sobre el transporte marítimo en aquella época con la conducción de un coche por una carretera con el parabrisas oscurecido. La función del Shipping Intelligence Weekly es informar del paisaje que pasa por las ventanillas delanteras.

En 1987, la OMI adoptó la Resolución A.600(15), en la que se pedía que todos los buques tuvieran un número único, con el fin de evitar el fraude, identificar los buques contaminantes y mejorar la seguridad. El número OMI entró en vigor en 1996. Ahora había un identificador único que permanecía con el buque, sin importar cuántas veces se vendiera o cambiara el nombre.

La llegada del número OMI fue el inicio de los grandes datos en el transporte marítimo, pero pocos se dieron cuenta de su importancia en aquel momento. Esto debe explicar por qué la concesión y el registro del número OMI del buque no se mantuvo en la OMI ni se encargó a un organismo del sector como la Bolsa del Báltico, sino que se encomendó a una empresa privada.

En retrospectiva, esto supuso una enorme ventaja comercial y los demás editores de datos marítimos se pusieron furiosos.

Mientras tanto, llegó Internet y, de repente, las especificaciones de los buques y los números de la OMI estaban en los sitios web de los propietarios. Esto provocó una expansión de los departamentos de investigación, con salas llenas de analistas que miraban las pantallas para actualizar las especificaciones de los buques en una base de datos interna y cotejar las ventas en los informes de los corredores, y los nombres de los buques con los reportados en Lloyd’s List y Tradewinds.

Los corredores y algunas consultoras marítimas estaban a la vanguardia de la producción de bases de datos marítimas en línea con funciones analíticas, pero sólo estaban disponibles para clientes cuidadosamente seleccionados. Había una gran paranoia sobre el robo de datos. De hecho, al menos un agente marítimo fue llevado a los tribunales por el robo de datos electrónicos.

En medio de toda esta desconfianza, el Dr. Stopford tomó un camino alternativo y optó por vender la base de datos Clarkson de buques, precios y valores a través de la Shipping Intelligence Network (SIN) a un precio razonable a quien la quisiera. Durante muchos años, la sencilla SIN fue la base de datos marítimos de facto, y probablemente hoy en día hay cientos de analistas marítimos que tienen una deuda de gratitud con SIN.

La tercera era: los grandes datos marítimos

Nos encontramos en la tercera era de la analítica de datos marítimos, que es la de la predicción mediante algoritmos y la integración de varias cadenas de datos a través de la digitalización. Los impulsores de la digitalización de los datos marítimos suelen ser personas ajenas al transporte marítimo. Esto se resume perfectamente en la actividad de CargoMetrics, un fondo de inversión con sede en Boston. En 2010, el Dr. Scott Borgerson, un graduado de la Academia de Guardacostas de EE.UU. con un impresionante conjunto de calificaciones educativas, tuvo una idea sobre cómo utilizar el hecho de que la demanda del transporte marítimo se basa en la situación de la micro y macro oferta. Aunque era marino, tenía poca experiencia en el mundo comercial del transporte marítimo.

Así que se propuso aprender todo sobre las realidades comerciales del transporte marítimo, y aplicó las matemáticas al problema de predecir los flujos de carga, la escasez de oferta y el crecimiento de la demanda. Los científicos de datos de CargoMetrics están absorbiendo diariamente datos sobre las mercancías utilizando datos aduaneros, movimientos de los buques en el AIS (por satélite y terrestre), imágenes y otros datos brutos procedentes de cientos de fuentes. La empresa dispone de un registro dinámico de buques (no es ningún secreto que CargoMetrics colabora con Clarkson Research Services) y ha geoetiquetado los puertos del mundo. Esto significa que CargoMetrics puede rastrear un barco hasta el muelle y luego cotejar la carga con los datos aduaneros, las imágenes de los puertos y otros datos.

Como fondo de cobertura, CargoMetrics está monetizando toda esta investigación arbitrando la información mediante la negociación en cientos de bolsas de valores de todo el mundo. Se trata de una persona ajena a la empresa que utiliza algoritmos para predecir los movimientos de los buques, sin interés en vender los datos a los profesionales del transporte marítimo. De hecho, hacerlo limitaría la capacidad de arbitraje de CargoMetrics.

¿Cuál es la cuarta era del análisis de datos marítimos?

Al ser un sector naturalmente conservador, los profesionales del transporte marítimo insisten en que los datos que poseen son únicos y valiosos. Las recientes negociaciones entre la Bolsa del Báltico y los agentes marítimos para imponer valor y derechos de autor a los datos que suministran refuerzan este estereotipo.

Se trata de una cuestión de escala y de necesidades de datos. Las empresas comerciales y sus proveedores de datos son mucho más grandes que las empresas navieras, y mucho más rentables (la capitalización de mercado de la mayor empresa naviera, AP Moller-Maersk, es una cuarta parte de la de cualquiera de los diez principales comerciantes). Estas empresas aprovechan este músculo para crear plataformas de negociación que utilizan algoritmos para adivinar el empleo probable de la flota.

Por ejemplo, Kpler, con sede en París, recoge datos de los satélites AIS, de las aduanas, de los agentes portuarios, de los agentes marítimos y de los comerciantes. El servicio afirma ser capaz de dar el empleo del 70% de los buques en su sistema, y predecir los movimientos individuales de los buques y los flujos de carga. La plataforma se creó para las casas comerciales y ahora se ofrece en el mercado marítimo.

Una de las características de la cuarta era en el análisis de datos marítimos será la solución al problema de no tener acceso a datos únicos, y hay un grupo obvio de conocedores del transporte marítimo cuyo acceso único a los datos marítimos no se ha explotado.

La tripulación conoce las especificaciones íntimas del barco, probablemente mejor que el armador. Conocen el volumen de la carga cargada, no una cifra redondeada emitida por el AIS, o una estimación basada en el calado del AIS. Tienen la posición y la velocidad actualizadas.

La cuarta era de los datos marítimos se caracterizará por la forma y el momento en que las empresas comerciales decidan aprovechar esta valiosa información, y por la forma en que se recompense al marino por participar. Una opción sería una aplicación para teléfonos inteligentes que transmita la velocidad y la posición y ofrezca incentivos para que la tripulación añada niveles más altos de datos. Desde las charlas hasta la recopilación pasiva de datos, pasando por la investigación de los datos y los algoritmos de big data y la digitalización, la próxima era podría ser la de la externalización masiva de datos marítimos por parte de los que saben.

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