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Historia de cliente

Alteryx para la recuperación ante desastres: Huracanes Irma y María

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Estadísticas clave de Atkins

Industria: sector público
Departamento: varios
Región: América del Norte
hombre y mujer caminando y hablando

Descripción de caso práctico

Después de los huracanes Irma y Maria, Atkins, un contratista de la Agencia Federal para el Manejo de Emergencias (FEMA) de EE. UU. utilizó Alteryx con el fin de mezclar más de una docena de conjuntos de datos GIS y tabulares para predecir el alcance de los daños estructurales. El modelo se actualizó y revisó diariamente para mejorar la calidad de las predicciones, lo que ahorró miles de horas de trabajo en terreno y amplió los esfuerzos de recuperación y reconstrucción en Puerto Rico y las Islas Vírgenes de EE. UU.


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Michael DePue
Vicepresidente
Atkins

Evaluaron alrededor de 146 000 estructuras, de las cuales aproximadamente 30 000 requirieron una inspección de suelo. El resultado neto fue que solamente alrededor del 21 % del total necesitaba más inspecciones, lo que ahorró decenas de millones de dólares en el esfuerzo de respuesta. También se ahorraron años en cuanto al tiempo que tomarán en recuperarse algunas de esas comunidades. Todo fue posible debido a lo que pudieron hacer con Alteryx.

Describe el desafío o problema que necesitabas resolver

Después de los huracanes Irma y María, FEMA debió inspeccionar todos los edificios afectados dentro del área especial de peligro de inundación para determinar si estaban dañados en más del 50 %. Históricamente, este ha sido un proceso muy intensivo de mano de obra que requería que un equipo de dos a tres personas pasaran una hora en cada estructura dañada para realizar inspecciones. El gran tamaño del desastre hizo que esta fuera una tarea imposible. El proceso tradicional haría que se requirieran varios años para recorrer todos los edificios.

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La estrategia era utilizar Alteryx para calcular el daño estructural que se había producido, priorizar las áreas que todavía necesitaban algún tipo de inspección humana y, en última instancia, reducir la cantidad total de inspecciones presenciales para que el proceso de recuperación pudiera comenzar rápidamente. Se utilizó Alteryx para combinar más de una docena de conjuntos de datos y las siguientes variables para predecir el daño:

  • Estilo de edificio
  • Velocidad del viento
  • Niveles de inundación
  • Niveles de elevación
  • Tipo de estructura
  • Exposición al viento
  • Calidad de la construcción

Atkins determinó que necesitaban tener tres grupos funcionales de equipos en terreno rápidamente. El primer equipo utilizó un sistema de información geográfica (GIS) para encontrar las ubicaciones de las estructuras dañadas. El segundo equipo recopiló la información sobre las estructuras y el tercero creó el modelo de analítica en Alteryx.

Los datos que alimentaban el modelo provenían de fuentes muy dispares. Accedieron a los datos de la Unión Europea, NOAA, el Servicio Meteorológico Nacional, FEMA y el Cuerpo de Ingenieros del Ejército de los Estados Unidos. Estos datos se almacenaron en varios formatos que requerían limpieza antes de la combinación y la creación de índices entre el conjunto de datos. Alteryx se usó para todas estas tareas.

Describe la solución funcional

Finalmente, Atkins decidió utilizar el modelo de árbol de decisión de regresión reforzado en Alteryx. Al equipo de Ingeniería le encantó el resultado de este modelo, ya que mostraba todas las variables y cuáles eran las más importantes. Si bien muchas variables eran obvias, como el tipo de edificio y el tipo de techo, otras eran más impredecibles. El equipo pudo ver las relaciones entre las variables y recopilar más datos si se descubrían nuevos factores.

A medida que profundizaron en el análisis, comenzaron a descubrir cosas que no eran tan intuitivas. Por ejemplo, observaron que las áreas que estaban orientadas hacia el noreste y el noroeste en las líneas de los bordes tenían muchos más daños. Los ingenieros de Atkins sabían que se debía a efectos de las montañas. Ese es un factor conocido en la ingeniería del viento; sin embargo, habría sido casi imposible cuantificarlo debido al tiempo disponible. El modelo hizo un gran trabajo al ilustrar esa información.

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Describe los beneficios que has obtenido


Al final del proceso, ¿qué se logró con todo esto? Este proyecto ayudó a más de 100 000 personas a comenzar a recuperarse más rápidamente. Eliminó un obstáculo importante para ellos en cuanto a la reconstrucción de sus estructuras y les proporcionó a las comunidades la información que realmente necesitaban para comenzar la reconstrucción.

Evaluaron alrededor de 146 000 estructuras, de las cuales aproximadamente 30 000 requirieron una inspección de suelo. El resultado neto fue que solamente alrededor del 21 % del total necesitaba más inspecciones, lo que ahorró decenas de millones de dólares en el esfuerzo de respuesta. También se ahorraron años en cuanto al tiempo que tomarán en recuperarse algunas de esas comunidades. Todo fue posible debido a lo que pudieron hacer con Alteryx.

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