Mejora en la red de carreteras

Por Pablo Cerdeira

Otro gran desafío de los centros urbanos es identificar los modelos óptimos de cobertura de transporte público. Y, para eso, el uso de datos masivos cruzando informaciones de diversas fuentes es fundamental. A menudo, en los proyectos de uso de datos masivos, es común que los datos generados para una finalidad tengan usos bastante relevantes en otras áreas. En el Rio de Janeiro, lo equipo de big data utilizó los datos de sistema de posicionamiento global (GPS, Global Positioning System, en inglés) de autobús para producir análisis de superposición de líneas que basaron el trabajo de racionalización de la red de transporte público de la ciudad.

A partir de insights presentados con el uso masivo de datos, la ciudad de Rio de Janeiro ha reducido cerca de 37% los autobuses de circulación. La reducción fue de 8.800 para 5.500 vehículos activos en las horas de pico, con la mejora en la cobertura para la población. Esto afecta no solo el tráfico y las emisiones de gases de efecto invernadero, sino también en las futuras actualizaciones de los precios en las tarifas que se calculan sobre la base de los costos del sistema.