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Dondequiera que se reúna mucha gente, surgen desafíos. <\/SPAN>Tanto en áreas al aire libre, pero especialmente dentro de edificios, puede haber rápidamente "aglomeraciones" en algún lugar. <\/SPAN>Esto no es raro en grandes eventos como conciertos o eventos deportivos con varios miles de visitantes. <\/SPAN>Pero incluso con unos pocos cientos de personas, el único baño puede estar lleno antes, o una sala de conferencias no ofrecer suficiente espacio para todos los participantes.<\/SPAN><\/SPAN><\/P><\/P>¿No sería agradable poder ver en vivo en un mapa del edificio cuán concurrido está un lugar específico, si todavía hay espacio disponible y si vale la pena tomar el camino? <\/SPAN><\/P>¿Y no sería bueno para el organizador tener siempre una visión actualizada de la utilización de áreas individuales del edificio durante el evento y quizás evitar proactivamente cuellos de botella? <\/SPAN><\/P>¿No sería genial poder usar los resultados de un evento actual para estar mejor preparado para eventos posteriores? <\/SPAN><\/P><\/P>Esta es precisamente la pregunta que nos hicimos antes del <\/SPAN>Esri Developer Summit en Berlín este año<\/SPAN><\/A>.<\/SPAN><\/P>Junto con nuestro socio startup, <\/SPAN>Square Metrics<\/SPAN><\/A> <\/A>, desarrollamos un escenario demo en el que se utilizan iBeacons para medir la ocupación de lugares específicos dentro del edificio midiendo cuándo y con qué frecuencia un beacon particular es activado por la proximidad de un participante.<\/SPAN><\/P><\/P>La información (¡anónima!) enviada por cada beacon fue primero enviada al Proximity DMP de Square Metrics<\/A>, donde los beacons individuales fueron registrados y organizados. <\/SPAN>Desde allí, cada evento individual fue enviado en tiempo real al backend de ArcGIS, donde un servidor GeoEvent recibió la información, la evaluó en tiempo real y la guardó para análisis posteriores. <\/SPAN>La siguiente gráfica muestra una visión general de los componentes utilizados y la interacción entre ellos.<\/SPAN><\/SPAN><\/P><\/P>
<\/P><\/P>El gráfico también deja claro que ArcGIS Enterprise <\/SPAN>puede ser ampliado <\/SPAN>a una <\/SPAN><\/SPAN>plataforma IoT completa<\/SPAN><\/A> en conjunto con gestión externa de dispositivos <\/SPAN>.<\/SPAN><\/SPAN><\/P><\/P>Esto nos permitió mostrar en un mapa cuántas veces se activó un sensor particular, tanto al entrar a una zona determinada como al salir de ella. <\/SPAN>Si ahora colocas un beacon en una sala, puedes calcular rápidamente cuántas personas entraron y salieron en un momento dado. <\/SPAN>Comparado con la capacidad real, se puede crear rápidamente un indicador que muestre si una sala está sobrecargada o si todavía hay asientos libres disponibles.<\/SPAN><\/span>
Los puntos calientes y fríos pueden identificarse rápidamente y así sacar conclusiones sobre qué conferencias son buenas y cuáles son menos bien recibidas por el público.
Teniendo en cuenta no solo un beacon individual, sino todos los sensores distribuidos en el edificio, incluso se pueden detectar perfiles de movimiento, por ejemplo, si existe o no una conexión entre ciertos lugares (y presentaciones de contenido). Por ejemplo, ¿un desarrollador Javascript también asistió a conferencias .NET o estaba en la cafetería en esos momentos?
Con toda esta información, puedes reaccionar a eventos específicos durante el evento y luego analizar el evento actual para que los eventos siguientes se adapten al comportamiento de los participantes.
No más aglomeraciones frente al baño, siempre un asiento libre en la conferencia - ¡no tiene que seguir siendo una utopía con iBeacons y ArcGIS como plataforma IoT en tiempo real!
