LOS CIUDADANOSPEDÍAN INNOVACIÓN
La EMT de Madrid gestiona más de 2.500 autobuses y necesitaba aumentar el conocimiento sobre la movilidad de los ciudadanos en la ciudad para mejorar sus modelos de tráfico y de transporte, de forma que les permitiera mejorar el servicio que presta, mediante la planificación de sus infraestructuras y de sus servicios.
Para obtener este conocimiento, hasta ese momento contaba con el sistema tradicional de encuestas domiciliarias, claramente obsoleto y cuya ejecución resultaba del todo costoso. Y con datos provenientes de diversos sensores y dispositivos.
La EMT intuía que el gran volumen de datos, de los que disponía, y la existencia de nuevas fuentes de información, haría posible que, por medio de su combinación y ordenación, se consiguiese un mayor conocimiento de la movilidad.
El reto
El mayor reto era diseñar y construir un nuevo sistema de información, que soportara el almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de información estructurada, como eran los millones de transacciones anuales provenientes de las validaciones en todos los autobuses de la EMT de Madrid, que además permitiera la incorporación de datos proveniente de los SAEs de sus vehículos y de otras fuentes de información externa como datos provenientes de sensores, 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, las matrices de origen destino, modelos predictivos de demanda de viajeros, 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 de los servicios de la EMT.
- 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 de su red en tiempo real ante eventos (huelgas, manifestaciones, etc.).
- Optimizar la explotación de nuevos datos.