Oportunidades y retos del big data y la movilidad
La modernización del transporte y de la movilidad exigen una gestión más eficiente de los recursos. En este contexto, conocer los patrones de desplazamiento y los hábitos en el uso de los medios de transporte resulta un aspecto clave para impulsar estas mejoras.
El big data se ha convertido en una herramienta imprescindible para el cambio, también en el sector de la movilidad. La obtención de una gran cantidad de datos valiosos, su procesamiento y su interpretación, ayudarán a diseñar un sistema de transporte más adaptado a la demanda actual, eficaz y sostenible.
¿Para qué sirve el big data en el transporte?
Información y tecnología avanzan de la mano. Por este motivo, el desarrollo de transportes eficientes y alternativas de movilidad sostenibles solo puede garantizarse a través de la recopilación de datos.
El big data va un paso más allá en las formas de recopilación de información tradicionales, como las encuestas o el conteo de viajeros. Las herramientas digitales actuales, como los sistemas de geolocalización, los sensores y los dispositivos móviles, pueden proporcionar datos mucho más detallados y fiables.
No en vano, este es el tipo de tecnología que mejor define a las ciudades inteligentes y conectadas. Pero, aunque su uso abre nuevas perspectivas a la movilidad del futuro, también presenta algunos retos importantes.
El futuro del big data en la movilidad
Las nuevas fuentes de datos generan enormes bloques de información sobre la ubicación y el movimiento de vehículos y personas: pagos en transportes públicos, datos GPS y de telefonía móvil, aforos, registros de recorridos… El big data es un flujo constante de información que ofrece numerosas oportunidades en el estudio de la movilidad:
- Muestras más amplias: el big data permite el análisis de muestras mucho más grandes, subgrupos y contextos específicos. Cuanto más amplia es la muestra, más se reduce la incertidumbre en el análisis.
- Costes reducidos: la recopilación de datos a través de la tecnología digital es mucho más económica que cuando se emplean medios tradicionales, como las encuestas sobre transporte.
- Análisis histórico y predictivo: los sistemas reciben datos de manera continuada y tienen una alta capacidad de almacenaje. El big data permite estudiar en profundidad los eventos pasados y diseñar modelos predictivos de movilidad.
Con todo, el manejo de toda esta información también plantea importantes retos. Entre los principales desafíos a los que se enfrenta el big data destacan:
- Accesibilidad de los datos: en ocasiones, la obtención de datos requiere de acuerdos específicos con empresas de transporte o instituciones gubernamentales, algo que puede ralentizar el proceso inicialmente.
- Protección de la información: gran parte de la información recopilada por el big data contiene datos sensibles que deben ser protegidos siguiendo las pautas que establece la legislación vigente.
- Alcance de los datos: la información sobre movilidad obtenida a través de medios digitales solo es aplicable a un determinado contexto. Para introducir variables en su estudio a veces es necesario combinar estas técnicas con medios tradicionales y fusionar ambas fuentes de datos.
