Desde Alai Secure conocemos en profundidad las necesidades del sector del transporte, uno de los segmentos que más ha avanzado en términos de incorporacion de soluciones de conectividad y modernización tecnológica. Vamos ahora a produndizar algo más en cómo se implementa el Big Data en el transporte.
Implementación del Big Data en el transporte
Podemos resumir esta cuestión en los siguientes puntos:
Recopilación de datos
Se recopilan datos de múltiples fuentes gracias al Big Data en el transporte, como sensores en vehículos, dispositivos GPS, cámaras de tráfico, aplicaciones de movilidad y sistemas de transporte público. Todos estos datos aportan información sobre la ubicación y la velocidad de los vehículos, densidad del tráfico, patrones de viaje y condiciones climáticas en el trayecto.
Almacenamiento y procesamiento
Los datos recopilados por estos sistemas se resguardan en grandes almacenes de información o bases de datos. Sin embargo, para ello es imprescindible contar con sistemas eficientes de conectividad, que garanticen la integración de las redes en todo momento y bajo cualquier condición, como por ejemplo la tarjeta SIM para M2M e IoT de Alai Secure, que ofrece conectividad multioperador. Además, estos sistemas utilizan herramientas y tecnologías como Hadoop, Spark o bases de datos NoSQL para procesar y analizar estos datos en tiempo real.
Análisis y modelado
Se utilizan técnicas de análisis de datos, aprendizaje automático y modelado predictivo para extraer patrones, realizar predicciones y generar estadísticas sobre el comportamiento del tráfico y las necesidades de movilidad.
Implementación de soluciones
Los datos obtenidos se emplean para implementar soluciones y mejoras en el sistema de transporte, como por ejemplo ajustes en el flujo de tráfico, optimización de rutas de transporte público o recomendaciones personalizadas para los usuarios. Nuevamente, para lograrlo se debe contar con soluciones de conectividad fiables y eficientes, como mencionábamos previamente en torno a las tarjetas SIM que trabajan con múltiples operadores.
Beneficios del Big Data en el transporte
Las principales ventajas del Big Data en el transporte son:
Optimización del tráfico
Mejora la gestión del tráfico al identificar congestiones y patrones ineficientes, permitiendo por ejemplo ajustes en los semáforos y las rutas.
Mejora del transporte público y comercial
Facilita una mejor planificación y gestión de las rutas de transporte público y comercial, disminuyendo tiempos de espera y optimizando la eficiencia operativa.
Reducción de costes
Colabora en la reducción de costes operativos, al optimizar las rutas de transporte y disminuir el consumo de combustible.
Seguridad y fiabilidad
El Big Data en el transporte mejora la seguridad en las rutas, al identificar y abordar áreas con alta incidencia de accidentes o de mayor complejidad.
Planificación urbana eficiente
Permite una planificación urbana basada en datos reales de movilidad, mejorando de esta forma la infraestructura y la distribución de recursos. Es una manera de avanzar hacia las ciudades inteligentes, para las cuales las soluciones de conectividad inteligente de Alai Secure buscan convertirse en un aporte clave.
Aplicaciones concretas
El Big Data en el transporte posee una serie de aplicaciones concretas, entre las que podemos resaltar:
- Sistemas de Gestión de Tráfico
- Aplicaciones de Navegación y Mapas
- Aplicaciones como Google Maps o Waze, que utilizan datos de tráfico en tiempo real
- Aplicaciones y sistemas para ubicar vehículos, como las Apps para ver los tiempos y recorridos de autobuses o trenes.
- Plataformas de Movilidad como Servicio (MaaS).
- Vehículos autónomos.
Por tanto, la implementación del Big Data en el transporte y la movilidad ha revolucionado la forma en que gestionamos y utilizamos estos sistemas, proporcionando una infraestructura más eficiente, segura y adaptada a las necesidades de los usuarios.
Sin embargo, también ha aumentado la dependencia de los sistemas en cuanto a conectividad, haciendo imprescindible contar con soluciones eficientes y fiables que garanticen la llegada, almacenamiento y aprovechamiento de los datos en tiempo real.
