Inside Ouishare
January 11, 2018

Democratizando y conectando los servicios de movilidad. Creando sinergias entre sectores

Esta es una charla que resume muchas de las conclusiones a las que se llegó en el taller de movilidad celebrado en OuiShare Fest Barcelona 2016. Judit Batayé, track líder del Fest, junto a Ignasi Alcalde, consultor certificado por el Open Data Institut (UK) y formador en visualización de datos conversan al respecto. Judit: Un factor clave en el futuro de la movilidad es cómo gestionar la cantidad de datos que las nuevas tecnologías proporcionan para mejorar servicios y que éstos se adapten a la creciente tendencia “on-demand”. Preparando con Ignasi el taller lo primero que aprendí es a entender a qué llamamos “datos” para luego decidir cómo los vamos a utilizar. Así que Ignasi, ¿nos lo cuentas? Ignasi: Así es Judit, un dato lo podemos definir como un registro de observaciones. Es una representación simbólica, bien sea mediante números o letras de una recopilación de información cualitativa o cuantitativa. Es importante tener en cuenta que el dato no tiene sentido en sí mismo, sino que se utiliza en la toma de decisiones o en la realización de cálculos a partir de un procesamiento adecuado y teniendo en cuenta su contexto. J: Y además cuando hablamos de datos debemos saber a qué clase nos referimos… I: Exacto, llamamos...

  • Big data: o datos masivos al almacenamiento de grandes cantidades de datos y a los procedimientos usados para encontrar patrones en los mismos.
  • Open data: a los datos abiertos. Son los datos que pueden ser utilizados, reutilizados y redistribuidos libremente por cualquier persona, y que se encuentran sujetos, cuando más, al requerimiento de atribución y de compartirse de la misma manera en que aparecen.
  • Personal data: o datos personales, a los datos relativos a un individuo vivo que lo puede identificar como persona única, podríamos hablar desde un DNI hasta factores más específicos de su identidad física, fisiológica, psíquica, económica, cultural o social.

J: Claramente el proyecto Infotránsit, que la Fundación RACC nos presentó, es un ejemplo de “big data” aplicado a la movilidad. Luis Puerto, Manager Dpto Técnico, nos contó que las fuentes de datos que nutren esta plataforma digital son:

  • Públicas: sensores en la carretera.
  • Prosumers: los datos que comparten los propios usuarios de la app de Infotransit.
  • Privados: datos de vehículos conectados (BMW, Audi o empresas con flotas de vehículos que ya usan cajas negras).

Gracias a la integración de todos estos datos, pueden proporcionar a los viajeros todo lo que necesitan saber para su viaje en tiempo real: estado de tráfico, radares, riesgo, gasolineras, parkings, etc. I: O como Social Car, la plataforma de alquiler de coches entre particulares, están sorprendidos de la cantidad de datos que han generado desde su lanzamiento en 2011: tipo de usuario, uso de los coches, trayectos, temporadas en las que los coche se usan más, reposición, etc… Hay un buen potencial en exploración de estos datos. J: Sí, sí…Me pareció interesante que Mar Alarcón, Fundadora y CEO de SocialCar, contara como están también entrando en el análisis de los datos semánticos de su comunidad de usuarios: 150.000 personas que hablan entre ellos y que se evalúan. Afirman que el algoritmo diseñado para el análisis les ayuda a prever la demanda, mejorar la atención al cliente y poder trabajar en captación de oferta cuando estiman necesario. I: Está claro que la tecnología permite obtener “datos” válidos de muchas fuentes pero hemos de remarcar que estos datos, han de ser limpiados, analizados y visualizados como por ejemplo el proyecto de cartografía del commuting de Barcelona presentada por la consultoría Bestiario.

Pudimos ver cómo a partir de técnicas de análisis y visualización de datos, los datos de más de 300.000 usuarios de telefonía móvil residentes en Barcelona durante 2 semanas, se pueden llegar a identificar y caracterizar el lugar de residencia y destino principal (trabajo o estudio) de cada usuario así como los flujos entre los 73 barrios que conforman la ciudad. J: Me encantó ver el abanico de posibilidades que se abren y además en un tiempo récord, en comparación a los estudios habituales de movilidad a las que estoy acostumbrada. Nos contaba Alberto González, Responsable Estrategia en Bestiario, que en este caso se utilizaron datos de Movistar que se pueden obtener en tiempo real y tardaron sólo unos 2 meses en analizar y generar los 150 mapas que componen el proyecto! Reconoció también, que si bien el estudio no incorpora poblaciones sensibles sin acceso a telefonía Smartphone, la tendencia global es que ese segmento vaya reduciéndose y que el margen de error del estudio acaba siendo menor que un estudio de movilidad habitual. I: No olvides que apuntó también las claves del debate actual que surgió a raíz del proyecto: ¿De quién son los datos?¿ Quién le ha dado a Telefónica los datos de mi teléfono? ¿Se está generando economía a través de los datos? La privacidad y los datos personales van a ser el caballo de batalla en los próximos años. J: Parte de esas preguntas las resolvistes tú, Ignasi. Como consultor en open data aportaste luz con los distintos proyectos que presentaste I: Uno de los temas importantes con los datos es saber diferenciar entre las diferentes capas, abiertos, compartidos y privados o cerrados, y de los entornos personales , comerciales y gubernamentales como vemos en el siguiente video del Open Data Institute del que soy formador acreditado. https://vimeo.com/125783029 Los datos abiertos también serán un punto clave en los próximos años. En el informe de la EU Creating Value through Open Data disponemos de un estudio del impacto económico de las políticas de datos abiertos. En el sector del transporte podemos ver iniciativas de apertura de datos como, por ejemplo, lo que está haciendo la Empresa Municipal de Transportes de Madrid y todo el ecosistema de aplicaciones móviles públicas y privadas que se han generado alrededor de los datos abierto de movilidad. Otro caso interesante es el sistema TriMet de información e intercambio de datos de transporte público en Portland, Oregón. Al permitir el acceso de los datos sobre el transporte público TriMet ha permitido la creación de más de 35 aplicaciones todas ellas diseñadas para crear una experiencia de usuario más informada. Si se combinan estos factores vemos que hay muchas oportunidades y camino que recorrer. J: Tienes razón. De momento, ya viste que la mayoría de asistentes habían llegado en transporte público y la fuente de información mayoritariamente utilizada “Google transit”…

foto-osfest_facebook

¡EMPEZAMOS EL TALLER! Dividimos los participantes -la mayoría operadores, constructores, startups, consultores del sector de movilidad y estudiantes,- en grupos con un reto importante: cómo animar a todos los actores del ecosistema de una compañía a compartir sus datos de movilidad. ¿Qué destacaron nuestros invitados?

  • Pensar más allá del dato: en la persona y en cubrir sus necesidades
  • Las Administraciones quieren que las entidades privadas abran ciertos datos. ¿Y éstas? ¿Qué datos están dispuestas también a compartir?
  • En el ámbito empresarial se buscan datos cuando hay un problema a resolver. Hacerlo al revés, sin un problema a priori, abre un abanico de posibilidades de cómo utilizar los datos que se generan para planificar o crear nuevos servicios

¿Con qué nos quedamos nosotros?

  1. Las entidades privadas consensuaron que parte de los datos que genera serán siempre “PRIVADOS”, para respetar las leyes de protección de datos de cada país. Al mismo tiempo para financiar proyectos “big data” y ofrecer servicios gratuitos a los ciudadanos, es necesario “COMPARTIR” parte de esos datos, a cambio de una remuneración.
infografia-ok

 

  1. El reto para “ABRIR” datos: entender que siempre hay datos que se pueden compartir de forma abierta para beneficiar el conjunto de la sociedad.

En el taller fue por ejemplo:

  • la “ocupación” de vehículos a partir de los sensores que bien colocados en los cinturones de seguridad de los vehículos individuales (coches/camiones/etc),
  • o en las entradas de los colectivos (autobuses/metros/tren) permiten una mejora en la previsión de demanda a tiempo real y en consecuencia la planificación de la oferta.
  1. Las oportunidades: la transversalidad entre sectores.

En el taller fue entre Movilidad y Salud. Es decir, como “datos personales” recogidos de manera anónima de los viajeros y conductores podrían ayudar a:

  • Salud Pública: conocer la calidad del aire del territorio y prevenir enfermedades.
  • Salud privada: conocer el perfil de viajeros y sus hábitos, para ofrecer servicios que les permitieran mantenerse en forma.

Y especial agradecimiento a los voluntarios de OuiShare Fest como Ricardo o Santi que nos ayudaron a poner en marcha el taller, o como a Natalia por ayudarnos a documentarlo. Artículo escrito por Ignasi Alcalde y Judit Batayé

ignasi-alcalde

Ignasi Alcalde: Consultor certificado por el Open Data Institut (UK), formador y en visualización de datos.      

judit-bataye

Judit Batayé: Track Lider Movilidad del OuiShare Fest, y fundadora de Six-Ter. Del Marketing a la Innovación Social. Conectando la movilidad tradicional y colaborativa, conectada y autónoma para favorecer el respeto medioambiental; la integración social; y el crecimiento económico de los territorios.

Democratizando y conectando los servicios de movilidad. Creando sinergias entre sectores

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Artículo Invitado
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Esta es una charla que resume muchas de las conclusiones a las que se llegó en el taller de movilidad celebrado en OuiShare Fest Barcelona 2016. Judit Batayé, track líder del Fest, junto a Ignasi Alcalde, consultor certificado por el Open Data Institut (UK) y formador en visualización de datos conversan al respecto. Judit: Un factor clave en el futuro de la movilidad es cómo gestionar la cantidad de datos que las nuevas tecnologías proporcionan para mejorar servicios y que éstos se adapten a la creciente tendencia “on-demand”. Preparando con Ignasi el taller lo primero que aprendí es a entender a qué llamamos “datos” para luego decidir cómo los vamos a utilizar. Así que Ignasi, ¿nos lo cuentas? Ignasi: Así es Judit, un dato lo podemos definir como un registro de observaciones. Es una representación simbólica, bien sea mediante números o letras de una recopilación de información cualitativa o cuantitativa. Es importante tener en cuenta que el dato no tiene sentido en sí mismo, sino que se utiliza en la toma de decisiones o en la realización de cálculos a partir de un procesamiento adecuado y teniendo en cuenta su contexto. J: Y además cuando hablamos de datos debemos saber a qué clase nos referimos… I: Exacto, llamamos...

  • Big data: o datos masivos al almacenamiento de grandes cantidades de datos y a los procedimientos usados para encontrar patrones en los mismos.
  • Open data: a los datos abiertos. Son los datos que pueden ser utilizados, reutilizados y redistribuidos libremente por cualquier persona, y que se encuentran sujetos, cuando más, al requerimiento de atribución y de compartirse de la misma manera en que aparecen.
  • Personal data: o datos personales, a los datos relativos a un individuo vivo que lo puede identificar como persona única, podríamos hablar desde un DNI hasta factores más específicos de su identidad física, fisiológica, psíquica, económica, cultural o social.

J: Claramente el proyecto Infotránsit, que la Fundación RACC nos presentó, es un ejemplo de “big data” aplicado a la movilidad. Luis Puerto, Manager Dpto Técnico, nos contó que las fuentes de datos que nutren esta plataforma digital son:

  • Públicas: sensores en la carretera.
  • Prosumers: los datos que comparten los propios usuarios de la app de Infotransit.
  • Privados: datos de vehículos conectados (BMW, Audi o empresas con flotas de vehículos que ya usan cajas negras).

Gracias a la integración de todos estos datos, pueden proporcionar a los viajeros todo lo que necesitan saber para su viaje en tiempo real: estado de tráfico, radares, riesgo, gasolineras, parkings, etc. I: O como Social Car, la plataforma de alquiler de coches entre particulares, están sorprendidos de la cantidad de datos que han generado desde su lanzamiento en 2011: tipo de usuario, uso de los coches, trayectos, temporadas en las que los coche se usan más, reposición, etc… Hay un buen potencial en exploración de estos datos. J: Sí, sí…Me pareció interesante que Mar Alarcón, Fundadora y CEO de SocialCar, contara como están también entrando en el análisis de los datos semánticos de su comunidad de usuarios: 150.000 personas que hablan entre ellos y que se evalúan. Afirman que el algoritmo diseñado para el análisis les ayuda a prever la demanda, mejorar la atención al cliente y poder trabajar en captación de oferta cuando estiman necesario. I: Está claro que la tecnología permite obtener “datos” válidos de muchas fuentes pero hemos de remarcar que estos datos, han de ser limpiados, analizados y visualizados como por ejemplo el proyecto de cartografía del commuting de Barcelona presentada por la consultoría Bestiario.

Pudimos ver cómo a partir de técnicas de análisis y visualización de datos, los datos de más de 300.000 usuarios de telefonía móvil residentes en Barcelona durante 2 semanas, se pueden llegar a identificar y caracterizar el lugar de residencia y destino principal (trabajo o estudio) de cada usuario así como los flujos entre los 73 barrios que conforman la ciudad. J: Me encantó ver el abanico de posibilidades que se abren y además en un tiempo récord, en comparación a los estudios habituales de movilidad a las que estoy acostumbrada. Nos contaba Alberto González, Responsable Estrategia en Bestiario, que en este caso se utilizaron datos de Movistar que se pueden obtener en tiempo real y tardaron sólo unos 2 meses en analizar y generar los 150 mapas que componen el proyecto! Reconoció también, que si bien el estudio no incorpora poblaciones sensibles sin acceso a telefonía Smartphone, la tendencia global es que ese segmento vaya reduciéndose y que el margen de error del estudio acaba siendo menor que un estudio de movilidad habitual. I: No olvides que apuntó también las claves del debate actual que surgió a raíz del proyecto: ¿De quién son los datos?¿ Quién le ha dado a Telefónica los datos de mi teléfono? ¿Se está generando economía a través de los datos? La privacidad y los datos personales van a ser el caballo de batalla en los próximos años. J: Parte de esas preguntas las resolvistes tú, Ignasi. Como consultor en open data aportaste luz con los distintos proyectos que presentaste I: Uno de los temas importantes con los datos es saber diferenciar entre las diferentes capas, abiertos, compartidos y privados o cerrados, y de los entornos personales , comerciales y gubernamentales como vemos en el siguiente video del Open Data Institute del que soy formador acreditado. https://vimeo.com/125783029 Los datos abiertos también serán un punto clave en los próximos años. En el informe de la EU Creating Value through Open Data disponemos de un estudio del impacto económico de las políticas de datos abiertos. En el sector del transporte podemos ver iniciativas de apertura de datos como, por ejemplo, lo que está haciendo la Empresa Municipal de Transportes de Madrid y todo el ecosistema de aplicaciones móviles públicas y privadas que se han generado alrededor de los datos abierto de movilidad. Otro caso interesante es el sistema TriMet de información e intercambio de datos de transporte público en Portland, Oregón. Al permitir el acceso de los datos sobre el transporte público TriMet ha permitido la creación de más de 35 aplicaciones todas ellas diseñadas para crear una experiencia de usuario más informada. Si se combinan estos factores vemos que hay muchas oportunidades y camino que recorrer. J: Tienes razón. De momento, ya viste que la mayoría de asistentes habían llegado en transporte público y la fuente de información mayoritariamente utilizada “Google transit”…

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¡EMPEZAMOS EL TALLER! Dividimos los participantes -la mayoría operadores, constructores, startups, consultores del sector de movilidad y estudiantes,- en grupos con un reto importante: cómo animar a todos los actores del ecosistema de una compañía a compartir sus datos de movilidad. ¿Qué destacaron nuestros invitados?

  • Pensar más allá del dato: en la persona y en cubrir sus necesidades
  • Las Administraciones quieren que las entidades privadas abran ciertos datos. ¿Y éstas? ¿Qué datos están dispuestas también a compartir?
  • En el ámbito empresarial se buscan datos cuando hay un problema a resolver. Hacerlo al revés, sin un problema a priori, abre un abanico de posibilidades de cómo utilizar los datos que se generan para planificar o crear nuevos servicios

¿Con qué nos quedamos nosotros?

  1. Las entidades privadas consensuaron que parte de los datos que genera serán siempre “PRIVADOS”, para respetar las leyes de protección de datos de cada país. Al mismo tiempo para financiar proyectos “big data” y ofrecer servicios gratuitos a los ciudadanos, es necesario “COMPARTIR” parte de esos datos, a cambio de una remuneración.
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  1. El reto para “ABRIR” datos: entender que siempre hay datos que se pueden compartir de forma abierta para beneficiar el conjunto de la sociedad.

En el taller fue por ejemplo:

  • la “ocupación” de vehículos a partir de los sensores que bien colocados en los cinturones de seguridad de los vehículos individuales (coches/camiones/etc),
  • o en las entradas de los colectivos (autobuses/metros/tren) permiten una mejora en la previsión de demanda a tiempo real y en consecuencia la planificación de la oferta.
  1. Las oportunidades: la transversalidad entre sectores.

En el taller fue entre Movilidad y Salud. Es decir, como “datos personales” recogidos de manera anónima de los viajeros y conductores podrían ayudar a:

  • Salud Pública: conocer la calidad del aire del territorio y prevenir enfermedades.
  • Salud privada: conocer el perfil de viajeros y sus hábitos, para ofrecer servicios que les permitieran mantenerse en forma.

Y especial agradecimiento a los voluntarios de OuiShare Fest como Ricardo o Santi que nos ayudaron a poner en marcha el taller, o como a Natalia por ayudarnos a documentarlo. Artículo escrito por Ignasi Alcalde y Judit Batayé

ignasi-alcalde

Ignasi Alcalde: Consultor certificado por el Open Data Institut (UK), formador y en visualización de datos.      

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Judit Batayé: Track Lider Movilidad del OuiShare Fest, y fundadora de Six-Ter. Del Marketing a la Innovación Social. Conectando la movilidad tradicional y colaborativa, conectada y autónoma para favorecer el respeto medioambiental; la integración social; y el crecimiento económico de los territorios.

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Democratizando y conectando los servicios de movilidad. Creando sinergias entre sectores

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December 19, 2016
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Esta es una charla que resume muchas de las conclusiones a las que se llegó en el taller de movilidad celebrado en OuiShare Fest Barcelona 2016. Judit Batayé, track líder del Fest, junto a Ignasi Alcalde, consultor certificado por el Open Data Institut (UK) y formador en visualización de datos conversan al respecto. Judit: Un factor clave en el futuro de la movilidad es cómo gestionar la cantidad de datos que las nuevas tecnologías proporcionan para mejorar servicios y que éstos se adapten a la creciente tendencia “on-demand”. Preparando con Ignasi el taller lo primero que aprendí es a entender a qué llamamos “datos” para luego decidir cómo los vamos a utilizar. Así que Ignasi, ¿nos lo cuentas? Ignasi: Así es Judit, un dato lo podemos definir como un registro de observaciones. Es una representación simbólica, bien sea mediante números o letras de una recopilación de información cualitativa o cuantitativa. Es importante tener en cuenta que el dato no tiene sentido en sí mismo, sino que se utiliza en la toma de decisiones o en la realización de cálculos a partir de un procesamiento adecuado y teniendo en cuenta su contexto. J: Y además cuando hablamos de datos debemos saber a qué clase nos referimos… I: Exacto, llamamos...

  • Big data: o datos masivos al almacenamiento de grandes cantidades de datos y a los procedimientos usados para encontrar patrones en los mismos.
  • Open data: a los datos abiertos. Son los datos que pueden ser utilizados, reutilizados y redistribuidos libremente por cualquier persona, y que se encuentran sujetos, cuando más, al requerimiento de atribución y de compartirse de la misma manera en que aparecen.
  • Personal data: o datos personales, a los datos relativos a un individuo vivo que lo puede identificar como persona única, podríamos hablar desde un DNI hasta factores más específicos de su identidad física, fisiológica, psíquica, económica, cultural o social.

J: Claramente el proyecto Infotránsit, que la Fundación RACC nos presentó, es un ejemplo de “big data” aplicado a la movilidad. Luis Puerto, Manager Dpto Técnico, nos contó que las fuentes de datos que nutren esta plataforma digital son:

  • Públicas: sensores en la carretera.
  • Prosumers: los datos que comparten los propios usuarios de la app de Infotransit.
  • Privados: datos de vehículos conectados (BMW, Audi o empresas con flotas de vehículos que ya usan cajas negras).

Gracias a la integración de todos estos datos, pueden proporcionar a los viajeros todo lo que necesitan saber para su viaje en tiempo real: estado de tráfico, radares, riesgo, gasolineras, parkings, etc. I: O como Social Car, la plataforma de alquiler de coches entre particulares, están sorprendidos de la cantidad de datos que han generado desde su lanzamiento en 2011: tipo de usuario, uso de los coches, trayectos, temporadas en las que los coche se usan más, reposición, etc… Hay un buen potencial en exploración de estos datos. J: Sí, sí…Me pareció interesante que Mar Alarcón, Fundadora y CEO de SocialCar, contara como están también entrando en el análisis de los datos semánticos de su comunidad de usuarios: 150.000 personas que hablan entre ellos y que se evalúan. Afirman que el algoritmo diseñado para el análisis les ayuda a prever la demanda, mejorar la atención al cliente y poder trabajar en captación de oferta cuando estiman necesario. I: Está claro que la tecnología permite obtener “datos” válidos de muchas fuentes pero hemos de remarcar que estos datos, han de ser limpiados, analizados y visualizados como por ejemplo el proyecto de cartografía del commuting de Barcelona presentada por la consultoría Bestiario.

Pudimos ver cómo a partir de técnicas de análisis y visualización de datos, los datos de más de 300.000 usuarios de telefonía móvil residentes en Barcelona durante 2 semanas, se pueden llegar a identificar y caracterizar el lugar de residencia y destino principal (trabajo o estudio) de cada usuario así como los flujos entre los 73 barrios que conforman la ciudad. J: Me encantó ver el abanico de posibilidades que se abren y además en un tiempo récord, en comparación a los estudios habituales de movilidad a las que estoy acostumbrada. Nos contaba Alberto González, Responsable Estrategia en Bestiario, que en este caso se utilizaron datos de Movistar que se pueden obtener en tiempo real y tardaron sólo unos 2 meses en analizar y generar los 150 mapas que componen el proyecto! Reconoció también, que si bien el estudio no incorpora poblaciones sensibles sin acceso a telefonía Smartphone, la tendencia global es que ese segmento vaya reduciéndose y que el margen de error del estudio acaba siendo menor que un estudio de movilidad habitual. I: No olvides que apuntó también las claves del debate actual que surgió a raíz del proyecto: ¿De quién son los datos?¿ Quién le ha dado a Telefónica los datos de mi teléfono? ¿Se está generando economía a través de los datos? La privacidad y los datos personales van a ser el caballo de batalla en los próximos años. J: Parte de esas preguntas las resolvistes tú, Ignasi. Como consultor en open data aportaste luz con los distintos proyectos que presentaste I: Uno de los temas importantes con los datos es saber diferenciar entre las diferentes capas, abiertos, compartidos y privados o cerrados, y de los entornos personales , comerciales y gubernamentales como vemos en el siguiente video del Open Data Institute del que soy formador acreditado. https://vimeo.com/125783029 Los datos abiertos también serán un punto clave en los próximos años. En el informe de la EU Creating Value through Open Data disponemos de un estudio del impacto económico de las políticas de datos abiertos. En el sector del transporte podemos ver iniciativas de apertura de datos como, por ejemplo, lo que está haciendo la Empresa Municipal de Transportes de Madrid y todo el ecosistema de aplicaciones móviles públicas y privadas que se han generado alrededor de los datos abierto de movilidad. Otro caso interesante es el sistema TriMet de información e intercambio de datos de transporte público en Portland, Oregón. Al permitir el acceso de los datos sobre el transporte público TriMet ha permitido la creación de más de 35 aplicaciones todas ellas diseñadas para crear una experiencia de usuario más informada. Si se combinan estos factores vemos que hay muchas oportunidades y camino que recorrer. J: Tienes razón. De momento, ya viste que la mayoría de asistentes habían llegado en transporte público y la fuente de información mayoritariamente utilizada “Google transit”…

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¡EMPEZAMOS EL TALLER! Dividimos los participantes -la mayoría operadores, constructores, startups, consultores del sector de movilidad y estudiantes,- en grupos con un reto importante: cómo animar a todos los actores del ecosistema de una compañía a compartir sus datos de movilidad. ¿Qué destacaron nuestros invitados?

  • Pensar más allá del dato: en la persona y en cubrir sus necesidades
  • Las Administraciones quieren que las entidades privadas abran ciertos datos. ¿Y éstas? ¿Qué datos están dispuestas también a compartir?
  • En el ámbito empresarial se buscan datos cuando hay un problema a resolver. Hacerlo al revés, sin un problema a priori, abre un abanico de posibilidades de cómo utilizar los datos que se generan para planificar o crear nuevos servicios

¿Con qué nos quedamos nosotros?

  1. Las entidades privadas consensuaron que parte de los datos que genera serán siempre “PRIVADOS”, para respetar las leyes de protección de datos de cada país. Al mismo tiempo para financiar proyectos “big data” y ofrecer servicios gratuitos a los ciudadanos, es necesario “COMPARTIR” parte de esos datos, a cambio de una remuneración.
infografia-ok

 

  1. El reto para “ABRIR” datos: entender que siempre hay datos que se pueden compartir de forma abierta para beneficiar el conjunto de la sociedad.

En el taller fue por ejemplo:

  • la “ocupación” de vehículos a partir de los sensores que bien colocados en los cinturones de seguridad de los vehículos individuales (coches/camiones/etc),
  • o en las entradas de los colectivos (autobuses/metros/tren) permiten una mejora en la previsión de demanda a tiempo real y en consecuencia la planificación de la oferta.
  1. Las oportunidades: la transversalidad entre sectores.

En el taller fue entre Movilidad y Salud. Es decir, como “datos personales” recogidos de manera anónima de los viajeros y conductores podrían ayudar a:

  • Salud Pública: conocer la calidad del aire del territorio y prevenir enfermedades.
  • Salud privada: conocer el perfil de viajeros y sus hábitos, para ofrecer servicios que les permitieran mantenerse en forma.

Y especial agradecimiento a los voluntarios de OuiShare Fest como Ricardo o Santi que nos ayudaron a poner en marcha el taller, o como a Natalia por ayudarnos a documentarlo. Artículo escrito por Ignasi Alcalde y Judit Batayé

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Ignasi Alcalde: Consultor certificado por el Open Data Institut (UK), formador y en visualización de datos.      

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Judit Batayé: Track Lider Movilidad del OuiShare Fest, y fundadora de Six-Ter. Del Marketing a la Innovación Social. Conectando la movilidad tradicional y colaborativa, conectada y autónoma para favorecer el respeto medioambiental; la integración social; y el crecimiento económico de los territorios.

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