Como resultado de la convocatoria de artículos de investigación que hizo el BID el pasado noviembre a través de su Laboratorio de ideas, GobAPP se presentaron más de 125 trabajos de 18 países de América Latina y el Caribe.

Tal como te comentamos …, el objetivo del llamado fue promover la discusión sobre cómo los Datos Abiertos y el “Big Data” pueden mejorar vidas y convertirse en una oportunidad para responder a los retos del desarrollo en la región.

A continuación, te contamos sobre los tres trabajos ganadores que más aportaron en la discusión.

1.- Big Data para la toma de decisiones en educación

Chile está impulsando una reforma educativa, siendo uno de los cambios más sustantivos la creación de los Servicios Locales de Educación Pública (SLE), que sustituirán a los municipios en la administración de la educación pública.

Usando técnicas de Ciencia de Datos, empleando como insumos en su mayoría datos abiertos provistos por el gobierno, se generó evidencia para medir aspectos del sistema educativo previamente invisibles como la falta de equidad espacial en el acceso a oferta educativa y que además cumpla estándares mínimos de aprendizaje, o la posibilidad de predecir y prevenir fenómenos de alto impacto social como son la deserción y el abandono escolar.

2.- Big Data para solucionar problemas de movilidad

En este artículo se presentan los retos en materia de movilidad urbana que enfrenta América Latina, utilizando como caso testigo el de la tarjeta SUBE y el Ministerio de Transporte en Argentina, con el fin de pensar estrategias para utilizar y optimizar los datos disponibles a partir de las metodologías actuales (y potenciales) que puedan ser ensambladas con cambios en el uso de los datos dentro de las organizaciones, es decir ensamblar la ingeniería con la gestión sociotécnica de la movilidad en la ciudad.

Las oportunidades a partir del manejo de Big Data implican analizar el comportamiento de los usuarios y probar hipótesis, conocer cambios en los patrones de movimiento que permitan dar respuesta a los problemas de movilidad, dar un salto en cuanto a la cantidad, calidad y costo de la información, poder desarrollar herramientas de planificación, operación y control a partir de la disponibilidad, integración, capacidad de procesamiento y confidencialidad de los datos.

3.- Datos para optimizar rutas vehiculares urbanas

Esta investigación plantea una propuesta para proveer a una ciudad o una zona urbana extensa de una plataforma centralizada y fiable para el estudio y el ajuste constante de las rutas de distribución y servicios.

La propuesta se basa en mejorar el proceso de optimización de rutas vehiculares de distribución o servicio en zonas urbanas con problemáticas de tránsito mediante la utilización de Big Data, “Internet de las cosas”, Arquitectura Lambda, metaheurísticas de ruteo y modelos de flujo de tránsito.

Ello permite procesar un modelo complejo de predicción de tráfico a partir de información histórica masiva provista por elementos de la red de transporte, como semáforos y cabinas de peaje, así como información proveniente de dispositivos distribuidos en los vehículos. A su vez, también puede proveer soporte para novedades en línea producidas en la red de tránsito que afecten las rutas resultantes.

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