Con el avance de la tecnología y los sistemas de información cada día se crean inconmensurables datos que conllevan a la generación información clave para la movilidad
La analítica de datos que genera información para las tomas de decisiones tanto a nivel privado, como gubernamental cobra cada día mayor relevancia. Dentro del ámbito institucional, el big data y la analítica están transformando las decisiones en torno al transporte y la movilidad.
El big data y la analítica de datos están llamados hoy en día a ser un elemento fundamental para las políticas públicas respecto a los Intelligent Transport Systems (ITS) o sistemas inteligentes de tránsito y transporte, que tienen como propósito el mejoramiento de la seguridad vial, optimizar la gestión de tráfico, facilitar la movilidad, fomentar la integración de los diferentes medios de transporte, entre otros.
![Big data y la información clave para la movilidad](https://ec2xgvsaheo.exactdn.com/wp-content/uploads/2023/11/representacion-concepto-censo-demografico-1-1024x683.jpg?strip=all&lossy=1&ssl=1)
Con el big data y analítica hoy sabemos que en la ciudad de Bogotá: “El promedio de tiempo que dedica la gente a desplazarse en trasporte público es de 67 minutos.
El 64 % de estos usuarios se toman un promedio superior de 2 horas al día en sus desplazamientos. La media de tiempo que una persona espera en una estación de trasporte público es de 21 minutos, mientas que el 56 % excede este lapso. Sin embargo, el 47 % de los usuarios de transporte en la capital viajan más de 12 km en una sola dirección y la distancia media que una persona camina desde su última parada a su destino es de 1,09 Km, y el 43 % camina más de 1 Km para llegar a su destino.”[1]
El desafío para las tecnologías de punta como el big data, la inteligencia artificial y el machine learning consiste en una articulación que transforme datos de movilidad, como los presentados en el anterior párrafo, en información veraz que lleve a la implementación de medidas que propendan por la mejora de la experiencia de los usuarios, realizar análisis predictivos del tráfico, la seguridad vehicular, entre muchas otras decisiones.
[1] Ochoa Guevara, N. E., Ochoa Guevara, S. P., & Garzón Martínez, P. A. (2023). Big Data y áreas de oportunidad para la proyección del Sistema Inteligente de Transporte en Bogotá, Colombia. RHS. Revista Humanismo y Sociedad, 11(1), 1-17
![Jeisson Baquero](https://ec2xgvsaheo.exactdn.com/wp-content/uploads/2023/11/Jeisson-Baquero-1024x1024.png?strip=all&lossy=1&ssl=1)