La plataforma de big data de Cloudera permite a Metro de Madrid gestionar el gran volumen de datos que genera la red. Con esta información, que se obtiene cada 15 minutos, el suburbano puede planificar con antelación y precisión el modelo de movilidad según las necesidades y evolución de la demanda.
Metro de Madrid está impulsando su digitalización gracias a su colaboración con Cloudera y a la tecnología de analítica de datos de esta compañía, que permite gestionar un alto volumen de datos generados por la red y que, anteriormente, eran difícil de tratar.
El proyecto suponen un enorme salto tecnológico y hace referencia a la capacidad que tienen los trenes de la red para transmitir la enorme de cantidad de datos. El objetivo es transformar esta información para la mejora del servicio hacia los ciudadanos.
Cloudera está ayudando a Metro Madrid para implementar acciones en tres áreas de desarrollo. La primera, optimizar el mantenimiento de la red y los trenes. Gracias a una gestión del conjunto de datos del sistema ferroviario y de los propios trenes, se puede detectar con antelación averías e implementar un sistema de mantenimiento.
El segundo, la plataforma tecnológica ayuda a optimizar la planificación del servicio y la gestión del aforo de las estaciones gracias a la información de las propias instalaciones. También, en tercer lugar, está dirigida para que el usuario pueda planificar su viaje con información en tiempo real.
Un algoritmo para conocer cada movimiento
La colaboración entre la empresa y Metro de Madrid se extiende de igual manera a la puesta en marcha de las matrices origen-destino. En una red abierta, hay unos tornos, conocidos como torniquetes, que permiten identificar en qué estación entra un pasajero, sin embargo, esta información no se puede generar en salida ya que la salida en la mayoría de estaciones es abierta.
Gracias a la aplicación de Cloudera y a su capacidad para gestionar un algoritmo el ciclo de vida del dato, Metro de Madrid ha conseguido generar uno en base al peaje, el cual es capaz de analizar diferentes patrones de entrada para conocer donde sale un pasajero y saber los trayectos habituales. Este sistema tiene en cuenta la modelación de horarios y días y ha permitido una evolución desde una matriz genérica cada siete años hasta conseguir 80 matrices diarias.
Desde Metro de Madrid se afirma que gracias a la plataforma de datos, se abren numerosas posibilidades para aprovechar la información que proporciona el servicio y los usuarios con el objetivo de mejorar la experiencia del pasajero y hacerla más digital.
