Data analytics en la movilidad: tomando decisiones estratégicas basadas en datos
En un mundo donde la movilidad urbana enfrenta retos crecientes y dinámicos, la analítica de datos emerge como una herramienta clave para su transformación. Con el avance de tecnologías como Big Data, Análisis Predictivo e Inteligencia Artificial, el campo de la movilidad está experimentando una revolución que mejora la eficiencia y seguridad de los sistemas de transporte, y abre caminos hacia una gestión más sostenible y centrada en el usuario. Este artículo explora cómo estas tecnologías están modelando el futuro de la movilidad y la importancia de su integración en la planificación y gestión del transporte moderno.
Importancia de la analítica de datos en la movilidad
El análisis de datos en el sector de la movilidad permite identificar patrones y predecir tendencias que pueden conducir a decisiones estratégicas bien fundamentadas. Con la ayuda de Data Analytics, los responsables de la planificación urbana pueden optimizar rutas, reducir tiempos de viaje y mejorar la sostenibilidad de los sistemas de transporte.
El concepto de ‘ciudades inteligentes’ permite tomar decisiones asertivas para mejorar las condiciones de vida de los habitantes y garantizar la competitividad del territorio.
Claves para la toma de decisiones
- Data analytics: Esencial para interpretar grandes cantidades de datos, identificar tendencias y aplicar esos conocimientos para mejorar la toma de decisiones en el ámbito de la movilidad.
- Decisiones estratégicas: El análisis detallado de datos permite planificar y ejecutar acciones estratégicas que abordan los desafíos a largo plazo del transporte y la logística.
- Movilidad mejorada: A través de la analítica de datos, se pueden mejorar los sistemas de transporte y logística, lo que resulta en una movilidad más eficiente y sostenible.
Tecnologías clave en data analytics para la movilidad
La movilidad se beneficia de diversas tecnologías de análisis de datos:
Big Data
El Big Data analiza y sintetiza los inmensos conjuntos de datos generados por el tráfico, los sistemas de pago y las señales de GPS, entre otros. Al interpretar estos datos, ayuda a desentrañar patrones complejos de movilidad y facilita la toma de decisiones basada en información para el diseño de infraestructuras más eficientes y servicios de transporte más personalizados.
Análisis predictivo
Esta tecnología aprovecha los datos históricos y en tiempo real para predecir la demanda y las tendencias de tráfico, lo que permite a los administradores urbanos y a las compañías de transporte anticipar y mitigar congestiones antes de que ocurran, optimizar los recursos y mejorar la experiencia del usuario final.
Inteligencia artificial
La IA impulsa la automatización de los sistemas de tráfico y el desarrollo de vehículos autónomos. A través del aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural, mejora la interacción entre los usuarios y los servicios de transporte y proporciona sistemas de gestión de tráfico que se adaptan y responden proactivamente a las condiciones cambiantes.
Fuentes de datos en la movilidad
- Cámaras y dispositivos de aforo vehicular: Las cámaras de visión artificial, radares, cámaras ANPR/RAM y drones son herramientas avanzadas que recogen datos exhaustivos sobre flujos vehiculares y aforos en secciones específicas de vías. Son tecnologías no intrusivas que proporcionan datos detallados y precisos, aunque están limitadas por la duración de la batería y riesgos de vandalismo.
- Encuestas de preferencias reveladas y declaradas: Las encuestas presenciales, telefónicas o a través de paneles online proporcionan información sobre matrices de origen/destino para todos los modos de transporte, así como datos socioeconómicos de los usuarios. Este método puede ser costoso y está sujeto a sesgos.
- Datos de telefonía móvil y GPS: El uso de datos anonimizados de telefonía móvil y GPS ha aumentado, ofreciendo el análisis de grandes muestras poblacionales de forma rápida y económica. Sin embargo, presentan limitaciones como la dificultad para distinguir entre diferentes modos de transporte y para recoger el valor del tiempo de viaje.
Es crucial combinar diversas fuentes de datos para lograr una comprensión integral de la movilidad, teniendo en cuenta las ventajas y limitaciones de cada una en función del presupuesto, el tiempo disponible y los objetivos del estudio.
Aprende con nosotros
En conclusión, la integración de tecnologías de Data Analytics como Big Data, Análisis Predictivo e Inteligencia Artificial es fundamental para abordar los desafíos contemporáneos en el sector de la movilidad. Instituciones como PONS Escuela con su Máster de Formación Permanente en Innovación y Estrategia Global de Movilidad, están a la vanguardia en la formación de profesionales capacitados para manejar estas herramientas y aplicarlas en el desarrollo de soluciones de movilidad inteligente y sostenible. Este Máster ofrece una oportunidad única para comprender y aplicar estrategias innovadoras en un campo en constante evolución, preparando a los líderes del mañana para una movilidad más eficiente y centrada en el usuario.
