Big Data and Areas of Opportunity for the Projection of the Intelligent Transportation System in Bogotá, Colombia

Hoy en día, en las grandes ciudades de Colombia, en especial en Bogotá, y debido al crecimiento de su población (9,3 millones con la llegada de inmigrantes), se exige una demanda de aporte a la proyección de sistemas inteligentes de transporte públicos y privados como un logro de la política de movilidad de la administración de la Bogotá Humana. De ahí surge el interrogante: ¿cuál es el desafío y las áreas de oportunidad de adaptar un Big Data en la proyección de un Sistema Inteligente de Transporte para todos los ciudadanos en Bogotá? A partir de esta pregunta, se propone determinar los aportes que el Big Data ofrece como centro de acopio en la proyección de un sistema inteligente para la ciudad. La indagación se plantea desde un enfoque cualitativo y un estudio descriptivo. Se incluye la revisión de algunos estudios realizados mediante las técnicas del Big Data y del análisis de datos de contenido de la estructura organizada de estos por la Secretaría Distrital de Movilidad en Bogotá. Los resultados permiten orientar los aportes del Big Data después de analizar la estructura de indicadores que ofrecen estos el conjunto de datos. A partir de estos, se encuentran brechas y vacíos preocupantes para el Sistema Inteligente de Transporte que se espera en el futuro para Bogotá.

• Autores: Ochoa Guevara, Nancy E.; Ochoa Guevara, Sandra Patricia; Garzón Martínez, Pedro Adolfo
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Corporación Universitaria Remington
• Repositorio: Repositorio institucional Uniremington
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/2322
• Acceso en línea: http://fer.uniremington.edu.co/ojs/index.php/RHS/article/view/606; https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2322
• Palabra clave: analítica de datos; brechas de datos; indicadores; tecnología; volumen de datos; metodología; Data volume; Data analytics; Data gaps; Indicators; Technology; Methodology
• Rights: openAccess
• License: Atribución-No Comercial-Sin Derivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)