Ya hemos escrito alguna vez acerca de cómo el Big Data y las técnicas de Data Science pueden ayudar a optimizar el mundo de las operaciones logísticas. En esta ocasión me gustaría hablarte sobre algo más cotidiano que el transporte de mercancías para la mayoría de la gente, y es del transporte de personas, concretamente, sobre la movilidad urbana: lo que hacemos en nuestro día a día para acudir a trabajar, desplazarnos a hacer una gestión o a la consulta del médico, ir a ver a nuestra familia o salir a realizar otras actividades de ocio menos frecuentes. En definitiva, ¿cómo funciona el big data aplicado al transporte?

 width=300 height=211 /></p><p>En cualquier gran ciudad, los desplazamientos suponen una importante inversión de tiempo y dinero para todos sus habitantes. Por lo tanto, lograr <strong>sistemas más eficientes de transporte es un reto constante</strong>, ya que cualquier mejora se traduce no solo en ahorros, sino en mejor calidad de vida e, idealmente, en un mayor respeto por el medio ambiente si se reducen las emisiones de gases como el Dióxido de Nitrógeno (NO<sub>2</sub>) u otros.</p><p>Entender bien la movilidad no es sencillo, ya que entran en juego muchos factores: infraestructuras, oferta de transporte público, parque de vehículos privados, necesidades y motivaciones de las personas, etc. Sin embargo, es necesario hacer el esfuerzo para poder <strong>tomar las decisiones adecuadas para mejorar. </strong>Existen expertos en la materia, como la empresa <a
href=http://www.temagc.com/index.php/es/ >Tema Grupo Consultor</a>, dedicados desde hace años a estas tareas mediante medios “tradicionales”, como las <strong>encuestas de movilidad</strong>, que recogen datos acerca de cómo usan los medios de transporte una muestra (relativamente pequeña) de los ciudadanos, y extrapolan lo mejor posible los resultados al resto de la población.</p><p>Durante los últimos meses, Tema GC y <a
href=http://www.piperlab.es>PiperLab</a>, hemos trabajado de forma pionera para el CRTM (Consorcio Regional de Transporte de Madrid), en un estudio de <strong>mejora de las líneas de autobuses</strong> de la zona sur de Madrid y varios de los municipios cercanos <strong>a través de técnicas de <a
href=https://piperlab.es/glosario-de-big-data/big-data/ target=_blank>Big Data</a></strong>. La novedad reside en <strong>combinar los métodos tradicionales con las nuevas capacidades que ofrece el Big Data,</strong> para llegar hasta el detalle que dichos métodos no alcanzan por limitaciones muestrales, entre otras cosas. Dentro de poco presentaremos los resultados y, aunque durante el estudio han surgido algunas dificultades propias de una primera experiencia, el panorama de cara al futuro es muy prometedor y el potencial de detectar puntos de mejora es amplio.</p><p><img
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