LOS CIUDADANOSPEDÍAN INNOVACIÓN
El CRTM, necesitaba aumentar el conocimiento sobre la movilidad de los ciudadanos en la Comunidad de Madrid para mejorar el servicio al ciudadano, mediante la planificación de infraestructuras y servicios de transporte.
Para obtener este conocimiento, hasta ese momento sólo contaba con el sistema tradicional de encuestas domicilidarias, claramente obsoleto y cuya ejecución resultaba del todo costoso.
El reto
Un reto significativo era diseñar un nuevo sistema de información, que soportara el almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de información estructurada, como eran los 1.200 millones de transacciones anuales del sistema de transporte de Madrid, que además permitiera la incorporación de datos proveniente de los SAEs de los operadores de transporte y de otras fuentes de información externa como datos provenientes de Open Data, información meteorológica, medioambiental, etc.
Una vez diseñada la plataforma, el reto lo constituía el tratamiento de los datos para convertirlos en información, transformar los datos de validaciones en trayectos de viajes y estos finalmente en viajes completos para así construir las Cadenas Modales de Transporte diarias de los más de 3,5 millones de usuarios, las matrices de origen destino, modelos predictivos de demanda en interurbanos, puntos de atracción en las ciudades, patrones de uso de transporte, patrones de fraude, etc.
El resultado
La implantación de una plataforma analítica basada en tecnologías Big Data, que permite la ingesta, el almacenamiento de un importante volumen de datos y la utilización de herramientas analíticas tanto con los datos almacenados como en tiempo real.
A través de los datos extraídos, y por medio de la utilización de analítica avanzada y predictiva, se obtiene información en tiempo real que garantiza la toma de decisiones y medidas, que resulten satisfactorias en atención al ciudadano.
Beneficios
- Mejorar el conocimiento de la movilidad de los usuarios y la utilización del sistema de transportes.
- Reducir los costes de obtención de esa información (las encuestas de movilidad suponían varios millones de euros de coste).
- Un mayor acierto en las decisiones, basadas en millones de datos extraídos y en nuevas fuentes de información.
- Su metodología predictiva, permite anticiparse a eventos futuros, garantizando la seguridad y efectividad del servicio de transporte.
- Posibilidad de conocer la situación del sistema de transporte en tiempo real ante eventos (huelgas, manifestaciones, cortes de línea, etc.).
- Optimizar la explotación de nuevos datos.