BIG DATA | Noticias | 17 MAY 2016

10 razones por las que utilizar analíticas de datos aplicadas al transporte

Indiscutiblemente los sistemas de transportes urbanos se enfrentan al reto de que la población aumenta y cubrir las necesidades de los usuarios, asegurando un buen servicio, se vuelve más complejo. La solución, según Xerox, es aplicar analíticas de datos.
Autobus Rapid Kuantan Malasia GMV
Redacción CIO


Xerox, que ha trabajado durante décadas con empresas del sector Transporte en materia de movilidad urbana, nos da diez razones por las que el sector Transporte debe utilizar analíticas de datos para que sus responsables puedan tomar mejores decisiones y a simplificar la forma en la que los ciudadanos se mueven por las urbes.

1.    Ofrecen una visión más completa y precisa de la red de transportes de la ciudad, al combinar y analizar datos de diferentes sistemas: autobuses, trenes, metros, parkings, peajes, etc.

2.    Permiten visualizar todos los datos para crear gráficos que ayuden a identificar cualquier reto rápidamente. Los responsables de transporte consiguen información en tiempo real sin necesidad de hacer conjeturas y liarse con tantos números.

3.    Proporcionan análisis predictivos que ayudan a prever fácilmente el posible impacto positivo y negativo que podría tener un cambio específico en las infraestructuras.

4.    Ayudan a tomar mejores decisiones en función de los datos. Las decisiones que toman los responsables del transporte de una ciudad pueden afectar a la eficiencia de todo el sistema. De esta manera, incluso el cierre de una calle podría provocar un efecto dominó en toda una ciudad. Las herramientas de analíticas de datos se adaptan a las soluciones que se hayan propuesto para resolver tanto los problemas actuales como futuros, reduciendo las ineficiencias al mínimo posible.

5.    Permiten generar diferentes informes de manera simultánea, utilizando un único sistema, proporcionando importantes ahorros de tiempo y ayudando a tomar decisiones más eficientes.

6.    Facilitan la identificación de ineficiencias operativas para mejorar el sistema más rápidamente gracias a un análisis de la información en tiempo real.

7.    Ayudan maximizar el número de usuarios en función de los datos de ubicación o planificación de la ruta. Los responsables de transporte pueden crear nuevas rutas de viajes o bien modificar las existentes para maximizar el número de usuarios que utilizan la red de transportes de la ciudad.

8.    Agilizan el análisis de los costes. La mayoría de sistemas de transporte carecen de grandes recursos financieros, por lo que hacer un mejor uso de las infraestructuras existentes es fundamental. Las analíticas de datos permiten identificar y resolver los problemas de rentabilidad de los sistemas de transporte rápidamente y de forma precisa.

9.    Planes más precisos. Al combinar los datos de los últimos años y la información en tiempo real ayudan a diseñar un plan más preciso y decisivo sobre el futuro de la red de trasportes.

10.    Favorecen la innovación y una mejor experiencia a los usuarios. Los usuarios demandan comodidad, mayor accesibilidad, rapidez, menores tiempos de espera entre paradas y sistemas de pagos más sencillos en las redes de transporte de sus ciudades. Con las tecnologías de analíticas de datos los operadores de transporte locales pueden responder mejor y más rápidamente a la demandas de los ciudadanos.

 

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