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 movi...

Full description

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)
id URemingtn2_45deea8dd1f41cb188f3b2ce2ec3b078
oai_identifier_str oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/2322
network_acronym_str URemingtn2
network_name_str Repositorio institucional Uniremington
repository_id_str
dc.title.en.fl_str_mv Big Data and Areas of Opportunity for the Projection of the Intelligent Transportation System in Bogotá, Colombia
dc.title.spa.fl_str_mv Big Data y áreas de oportunidad para la proyección del Sistema Inteligente de Transporte en Bogotá, Colombia
title Big Data and Areas of Opportunity for the Projection of the Intelligent Transportation System in Bogotá, Colombia
spellingShingle Big Data and Areas of Opportunity for the Projection of the Intelligent Transportation System in Bogotá, Colombia
analítica de datos
brechas de datos
indicadores
tecnología
volumen de datos
metodología
Data volume
Data analytics
Data gaps
Indicators
Technology
Methodology
title_short Big Data and Areas of Opportunity for the Projection of the Intelligent Transportation System in Bogotá, Colombia
title_full Big Data and Areas of Opportunity for the Projection of the Intelligent Transportation System in Bogotá, Colombia
title_fullStr Big Data and Areas of Opportunity for the Projection of the Intelligent Transportation System in Bogotá, Colombia
title_full_unstemmed Big Data and Areas of Opportunity for the Projection of the Intelligent Transportation System in Bogotá, Colombia
title_sort Big Data and Areas of Opportunity for the Projection of the Intelligent Transportation System in Bogotá, Colombia
dc.creator.fl_str_mv Ochoa Guevara, Nancy E.
Ochoa Guevara, Sandra Patricia
Garzón Martínez, Pedro Adolfo
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Ochoa Guevara, Nancy E.
Ochoa Guevara, Sandra Patricia
Garzón Martínez, Pedro Adolfo
dc.subject.spa.fl_str_mv analítica de datos
brechas de datos
indicadores
tecnología
volumen de datos
metodología
Data volume
topic analítica de datos
brechas de datos
indicadores
tecnología
volumen de datos
metodología
Data volume
Data analytics
Data gaps
Indicators
Technology
Methodology
dc.subject.en.fl_str_mv Data analytics
Data gaps
Indicators
Technology
Methodology
description 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.
publishDate 2023
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2023
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-02-20T22:15:20Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2024-02-20T22:15:20Z
dc.type.none.fl_str_mv Artículo de revista
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.version.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.coarversion.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.content.none.fl_str_mv Text
dc.type.driver.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.redcol.none.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/ART
dc.type.local.none.fl_str_mv Artículo de revista
format http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.none.fl_str_mv Ochoa, N. E., Ochoa Guevara, S. P., & Garzón Martínez, P. A. (2023). Big Data y áreas de oportunidad para la proyección del Sistema Inteligente de Transporte en Bogotá, Colombia. RHS-Revista Humanismo Y Sociedad, 11(1), e9/1–17. https://doi.org/10.22209/rhs.v11n1a09
dc.identifier.issn.none.fl_str_mv 2339-4196
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://fer.uniremington.edu.co/ojs/index.php/RHS/article/view/606
https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2322
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv 10.22209/rhs.v11n1a09
identifier_str_mv Ochoa, N. E., Ochoa Guevara, S. P., & Garzón Martínez, P. A. (2023). Big Data y áreas de oportunidad para la proyección del Sistema Inteligente de Transporte en Bogotá, Colombia. RHS-Revista Humanismo Y Sociedad, 11(1), e9/1–17. https://doi.org/10.22209/rhs.v11n1a09
2339-4196
10.22209/rhs.v11n1a09
url http://fer.uniremington.edu.co/ojs/index.php/RHS/article/view/606
https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2322
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington
dc.rights.license.none.fl_str_mv Atribución-No Comercial-Sin Derivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.uri.none.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv Atribución-No Comercial-Sin Derivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.none.fl_str_mv 17 p.
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv application/pdf
application/html
application/xml
dc.publisher.none.fl_str_mv Corporación Universitaria Remington
publisher.none.fl_str_mv Corporación Universitaria Remington
dc.source.none.fl_str_mv 2339-4196
institution Corporación Universitaria Remington
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/684c46a9-c7ce-4f68-b837-aa5e31a08da0/download
https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/2aea77a7-e0f2-4ed1-a142-99f23df5df6e/download
https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/a8c41162-faff-4b54-ab0d-636f0fc82050/download
https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/30b7db22-6238-4fbb-a7d7-6c172d991c12/download
bitstream.checksum.fl_str_mv d9af31a0ac112666687d3efb35f373f0
b65bddf288c0bb21da11f625906afa20
05c65cff16c56241465d9fca617175a5
89eade8c9e266caff2032f104dc24b83
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio UNIREMINGTON
repository.mail.fl_str_mv biblioteca@uniremington.edu.co
_version_ 1834112881105305600
spelling Atribución-No Comercial-Sin Derivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remingtonhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ochoa Guevara, Nancy E.Ochoa Guevara, Sandra PatriciaGarzón Martínez, Pedro Adolfo2024-02-20T22:15:20Z2024-02-20T22:15:20Z2023Ochoa, N. E., Ochoa Guevara, S. P., & Garzón Martínez, P. A. (2023). Big Data y áreas de oportunidad para la proyección del Sistema Inteligente de Transporte en Bogotá, Colombia. RHS-Revista Humanismo Y Sociedad, 11(1), e9/1–17. https://doi.org/10.22209/rhs.v11n1a092339-4196http://fer.uniremington.edu.co/ojs/index.php/RHS/article/view/606https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/232210.22209/rhs.v11n1a09Hoy 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.Today, the large cities of Colombia – especially Bogotá, due to the growth of its population (9.3 million with the arrival of immigrants) – demand the projection of intelligent public and private transport systems, as an achievement of the mobility policy of the Bogota Humana administration. Hence, this question arises: What are the challenges and areas of opportunity of adapting Big Data to project an Intelligent Transportation System for all citizens in Bogotá? Based on this question, our aim is to determine the contributions that Big Data offers as a collection center for the projection of an intelligent system for the city. Our research was proposed with a qualitative approach and a descriptive study. The review of some studies developed using Big Data techniques and content data analysis of their organized structure by the District Mobility Secretariat in Bogotá was included. The results allow guiding the contributions of Big Data after analyzing the structure of indicators offered by the data set. From these, we found gaps and voids that are concerning for the Intelligent Transportation System that is expected in the future for Bogotá.17 p.application/pdfapplication/htmlapplication/xmlspaCorporación Universitaria Remington2339-4196analítica de datosbrechas de datosindicadorestecnologíavolumen de datosmetodologíaData volumeData analyticsData gapsIndicatorsTechnologyMethodologyBig Data and Areas of Opportunity for the Projection of the Intelligent Transportation System in Bogotá, ColombiaBig Data y áreas de oportunidad para la proyección del Sistema Inteligente de Transporte en Bogotá, ColombiaArtículo de revistainfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTArtículo de revistaPublicationORIGINALRHS_v11n1a09.pdfRHS_v11n1a09.pdfapplication/pdf508814https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/684c46a9-c7ce-4f68-b837-aa5e31a08da0/downloadd9af31a0ac112666687d3efb35f373f0MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8126https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/2aea77a7-e0f2-4ed1-a142-99f23df5df6e/downloadb65bddf288c0bb21da11f625906afa20MD52TEXTRHS_v11n1a09.pdf.txtRHS_v11n1a09.pdf.txtExtracted texttext/plain54211https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/a8c41162-faff-4b54-ab0d-636f0fc82050/download05c65cff16c56241465d9fca617175a5MD53THUMBNAILRHS_v11n1a09.pdf.jpgRHS_v11n1a09.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4766https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/30b7db22-6238-4fbb-a7d7-6c172d991c12/download89eade8c9e266caff2032f104dc24b83MD54123456789/2322oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/23222025-01-27 16:51:09.865https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remingtonopen.accesshttps://repositorio.uniremington.edu.coRepositorio UNIREMINGTONbiblioteca@uniremington.edu.coQ0MgQlktTkMtU0EgNC4wIERFRUQKQXR0cmlidXRpb24tTm9uQ29tbWVyY2lhbC1TaGFyZUFsaWtlIDQuMCBJbnRlcm5hdGlvbmFsCmh0dHBzOi8vY3JlYXRpdmVjb21tb25zLm9yZy9saWNlbnNlcy9ieS1uYy1zYS80LjAv