Próxima parada: Big Data en movimiento

Yo tenía una profesora que tenía la mejor definición posible para las matemáticas. Decía que era la cuenta de la vieja elevada a categoría de ciencia. Y algo así pasa con todos estos conceptos, que en realidad son más terrenales de lo que creemos.

Una de las cosas que nos ha enseñado la pandemia es que los procesos de digitalización deben implementarse con celeridad en todos los estamentos de la sociedad. De pronto en los hogares hemos pasado a estar todos los miembros de una familia conectados manteniendo reuniones, clases, conversaciones con amigos y comprometiendo, en algunos momentos, el ancho de banda que teníamos contratado.

Nuestro sector, el sector del transporte y la logística, ya venía preparándose para la irrupción de la nueva era digital, pero la pandemia ha venido a acelerar todos estos procesos. Y no solo la pandemia, los deseados y anhelados fondos de recuperación, transformación y resiliencia, establecen como una de sus palancas prioritarias la digitalización de todos los sectores industriales.

Así que de pronto, todo lo que eran proyectos que llevaban sus plazos determinados, se han convertido en prioritarios. Hace unos días hablábamos de movilidad inteligente, y para poder desarrollar la misma, es necesario hacer uso de todas las herramientas tecnológicas que disponemos actualmente.

Hablábamos de información en tiempo real, de elegibilidad, de conectividad. Pues bien, todo esto es y será posible si nos apoyamos en todas estas nuevas tecnologías.
Así que vamos por partes, ¿Cuáles son y por qué pueden ser de utilidad?

Comenzamos con el Big Data, que en mi opinión es la primera herramienta por la que tenemos que empezar. La casa por los cimientos. Así que primero habrá que saber qué tenemos entre manos y para ello es necesario estudiar y analizar los datos disponibles. Y es aquí donde debemos apoyarnos en esta herramienta. Para dar forma a la movilidad del futuro, las ciudades necesitan entender lo compleja que es la movilidad. Aquí es donde el Big data juega un papel clave.

En España, según datos publicados por el INE, se realizaron 3.102 millones de viajes en 2019, en transporte urbano. Eso nos arroja una media de 8,5 millones de viajes al día. Y estamos hablando sólo de transporte en Metro y regular de autobús.

Hablamos, por tanto, de millones de movimientos, extremadamente cambiantes ante las situaciones que se pueden vivir. Por ejemplo, la pandemia provocó adelanto de horas punta, o cambios en formas de realizar estos viajes. La tormenta Filomena, adelantó de un día para otro la hora punta de la mañana.

Todos estos movimientos generan millones y millones de datos con información relevante que debe ser analizada para poder tomar decisiones, para mejorar la operación, reducir costes, minimizar riesgos y sobre todo mejorar el servicio que ofrecemos al ciudadano.

La información de estos movimientos se puede obtener de diferentes maneras. Una de ellas es utilizando la geolocalización de los teléfonos móviles. No en vano, somos uno de los países europeos en las que más terminales móviles hay por habitante. Pero siempre cumpliendo la condición indispensable establecida en la Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales. La actividad de los usuarios permite conocer su huella digital estableciendo las famosas matrices de origen destino.

También podemos utilizar la información que se obtiene de las validaciones que se realizan a la entrada y salida de los medios de transporte. Para ello es fundamental por tanto tener sistemas cerrados de peaje, que son aquellos en los que se valida a la entrada y la salida.

La producción de grandes volúmenes de datos masivos, Big Data, abre interesantes posibilidades para entender los flujos de movilidad de nuestras ciudades. Hemos pasado de disponer de información obtenida de las encuestas domiciliarias, a disponer de información en tiempo real que nos indica cómo se mueve cada uno de nuestros usuarios. El uso inteligente de los datos ofrece muchas posibilidades para comprender, gestionar y regular la movilidad. Así que creo que las encuestas domiciliarias han pasado a mejor vida.

Preguntas como, ¿cuál es la capacidad de un sistema de transporte público?, ¿existen problemas de densidad?, ¿cuál es la demanda de viajes durante las diferentes horas del día?, ¿qué perfil de viajero tenemos?, ¿cómo se integran los nuevos modos de transporte con el resto de modos?, podrán tener respuesta en tiempo real.

Otro campo en el que el Big Data puede ayudar es en la planificación y el funcionamiento de nuevos servicios de movilidad. ¿Dónde es necesario poner nuevas rutas?, ¿con qué frecuencia?, ¿cómo puede mejorarse la intermodalidad?, ¿cómo podemos ayudar a planificar el viaje?, ¿qué servicios podemos ofrecer a los usuarios dependiendo del perfil que tenemos en cada franja horaria?

No sólo esta información es útil para los operadores del transporte público, también es importante para los proveedores de contenidos o de publicidad, que podrán orientar sus campañas publicitarias a los distintos perfiles de usuarios que viajan en cada momento.

Y como no hay nada mejor que aterrizar la tecnología con ejemplos, os cuento algunos de ellos, que ya son reales, no hablamos del futuro, hablamos, por tanto, del presente: El Consorcio Regional de Transportes ha utilizado esta tecnología para analizar la evolución de la movilidad durante los meses de pandemia. También el Ministerio de Transporte, Movilidad y Agenda Urbano ha puesto en marcha un proyecto de estas características. Mediante el análisis de los datos de geolocalización de los dispositivos móviles, han sido capaces de evaluar cómo iban evolucionando los distintos modos de transporte en las distintas fases del proceso de desescalada.

En el metro de Nueva York, cuando se realizó el cierre nocturno durante la pandemia, se tuvo que habilitar una inmensa red de autobuses para sustituir el servicio que se prestaba. Gracias a la información obtenida de proyectos de Big Data sus planificadores podían trazar las rutas de autobús más eficientes, focalizándose fundamentalmente en saber dónde vivían los trabajadores esenciales que necesitaban usar el servicio de transporte nocturno y hacia dónde se dirigían con más frecuencia. 

En Metro de Madrid se ha utilizado esta tecnología para implementar el sistema de control de aforos que se ha puesto en marcha durante la pandemia. Mediante este sistema se controla la densidad de usuarios en slots de 5 minutos en las horas punta de sus estaciones. Los modelos matemáticos han surgido del análisis de los millones de datos obtenidos de la información obtenida a través de las aplicaciones de peaje y la evaluación de las matrices origen destino. Un proyecto de Big Data pensado para otro propósito se reconvirtió a velocidad de crucero, para poder poner en marcha este servicio en apenas un mes.

Transport for London ha estado desarrollando un proyecto de colaboración con el Instituto Tecnológico de Massachusetts para estudiar la aplicación de la tecnología Big Data para disponer de un sistema para predecir los patrones de movilidad individual y predecir la demanda total en tiempo real, así como integrar los sistemas de movilidad autónoma bajo demanda.

Los aeropuertos de Milán Malpensa y Atenas fueron seleccionados para estudiar el impacto de la tecnología Big Data en las operaciones aeroportuarias dentro del proyecto Transforming Transport de la Unión Europea. Se centraron en estudiar los patrones de comportamiento de los pasajeros, siendo posible predecir los retrasos por culpa de pasajeros que llegaban tarde a la puerta de embarque y reducir los tiempos de conexión entre vuelos. El resultado final fue la mejora de las operaciones diarias del aeropuerto y el incremento de la seguridad. También se redujeron los tiempos que transcurren entre que una aeronave aterriza y vuelve a despegar. De esta manera, fue posible mejorar la operativa del aeropuerto. Y diseñar una nueva estrategia para los procesos de embarque y reducir los tiempos en pista de las aeronaves.

Todos estos ejemplos, intentan explicar de forma tangible lo que hay detrás de todos estos términos que empleamos ahora de forma habitual. La información es poder y el poder de los datos reside en la información que pueda extraerse de ellos. Con el aumento exponencial de la cantidad de datos disponibles (dispositivos conectados e internet de las cosas) y la mejora continua de las capacidades de almacenamiento, procesamiento y análisis, la tecnología Big Data nos ayuda a extraer información útil para mejorar el funcionamiento de los servicios de movilidad y los sistemas de transporte de todo el planeta.

Es fácil entender lo importante que son, por tanto, para el momento actual y para el futuro las profesiones de analistas de datos, entre otras. Y con estas nuevas tecnologías se nos abren preguntas o temas que tenemos que tratar, debatir y resolver. Uno muy importante que no podemos perder de vista: la necesaria regulación del uso de todas estas nuevas tecnologías. Hablamos de protección de datos entre otras cosas. Tendremos que asegurar que la obtención de los datos no invade nuestra intimidad-

Y otro tema importante que no podemos obviar, la irrupción de estas nuevas tecnologías va a potenciar nuevos perfiles profesionales, pero también va a hacer necesario un re-skilling de muchas de las profesiones actuales.

Así que tenemos por delante mucho trabajo, pero increíblemente apasionante.

Silvia Roldán Fernández. Consejera Delegada de Metro de Madrid.