El potencial de la analítica de datos en el transporte público
No hace falta decir que cada vez más habitantes de las ciudades utilizan el transporte público para ir al trabajo o a la escuela. Por lo tanto, la planificación de las rutas y la optimización de la calidad del servicio se convierten en una de las principales prioridades de las autoridades de tránsito, que ahora pueden confiar en la analítica de datos en este sentido.
Desde el punto de vista de la seguridad, la analítica puede ayudar a identificar movimientos o comportamientos sospechosos y, por tanto, a prevenir delitos u otras actividades maliciosas. Por ejemplo, un vídeo en el que se vea una maleta en paradero desconocido en una estación de tren o a alguien merodeando por el andén puede ser una prueba de un accidente o percance inminente, lo que lo convertiría en una situación que puede resolverse de inmediato.
En las aplicaciones de transporte público, la analítica puede ser de gran ayuda para las autoridades de transporte, que se enfrentan a diversos retos. Y es que la gente ya no utiliza un único medio de transporte: puede ir en bicicleta compartida a la parada de autobús o a la estación de tren o aparcar en un garaje cercano a la estación, antes de cambiar al siguiente medio de transporte. Esto también plantea dificultades a los responsables y operadores del transporte público a la hora de realizar la planificación correspondiente.
Ahora, con la analítica generada por varios sensores, las autoridades de tránsito pueden obtener una gran ayuda para maximizar su servicio.
¿Cómo puede ayudar la analítica de datos?
Los pasajeros del transporte público tienden a utilizar un enfoque multimodal. No obstante, las ciudades deben diseñar sus infraestructuras para dar cabida a un sistema de transporte más multimodal. Si se aprovechan los análisis de datos combinados de autobuses, trenes, metros, aparcamientos adyacentes al tránsito, sistemas de peaje e incluso el tráfico de bicicletas, se empieza a tener una visión más precisa del panorama del transporte en toda la ciudad.
Análisis predictivo
Una acción decisiva requiere la capacidad de predecir con éxito los posibles impactos positivos y negativos que se derivan de cualquier cambio propuesto en la infraestructura de transporte. El análisis de datos ayuda a generar los posibles resultados de los escenarios hipotéticos con mayor precisión y de forma casi instantánea.
Los directivos del transporte público pueden a día de hoy ofrecer soluciones más fiables apoyándose en estrategias de análisis predictivo, que utilizan una combinación de datos actualizados y estadísticas históricas.
Una plataforma unificada
Los datos pueden agregarse y notificarse desde una única plataforma para los distintos organismos, que pueden obtener una visión unificada. Esto hace que las autoridades de tránsito ahorren aún más tiempo al no tener que volver a introducir los datos en varias bases de datos diferentes.
Mejora de la eficiencia operativa
Dado que las herramientas de análisis de datos calculan en tiempo real, la identificación de las ineficiencias operativas es más precisa y oportuna. Los sistemas de big data pueden alertar al instante a los ejecutivos del transporte público de la disminución del número de pasajeros en las líneas de tren individuales o de los autobuses que pasan demasiado tiempo en un solo lugar. Como las conjeturas ya no son un factor, las correcciones y modificaciones pueden producirse más rápidamente.
Planificar el futuro
En el pasado, planificar el futuro era un proceso arduo e impreciso. Pero esto terminó con la llegada de la ciencia y la minería de datos. Hoy en día, las autoridades locales de tránsito pueden combinar la información en tiempo real de la analítica de datos con las estadísticas históricas de años pasados para generar un plan más decisivo y preciso para el futuro y en mucho menos tiempo.
Así pues, la aplicación eficaz de las herramientas de análisis de datos ayuda a las autoridades de tránsito a crear nuevas rutas de viaje, o a modificar las existentes para maximizar el número de pasajeros.