Hablar de movilidad basada en datos es relativamente sencillo. El verdadero reto empieza cuando esos datos proceden de organizaciones diferentes, utilizan formatos distintos, tienen niveles de calidad desiguales y están sujetos a diferentes condiciones de acceso y uso.
Administraciones públicas, operadores de transporte, gestores de infraestructuras, empresas privadas o proveedores tecnológicos generan cada día una enorme cantidad de información relacionada con la movilidad. Datos de tráfico, incidencias, rutas, horarios, demanda, aparcamiento, logística, meteorología, emisiones o patrones de desplazamiento son solo algunos ejemplos.
El desafío está en conseguir que toda esa información pueda conectarse y generar valor sin que cada organización pierda el control sobre sus propios datos.
Ese es uno de los principales objetivos de DS4MM – Data Space for Mobility Models.
Del dato aislado al ecosistema
DS4MM parte de una realidad habitual en el ámbito de la movilidad: los datos existen, pero se encuentran distribuidos entre numerosos actores, sistemas y territorios.
No basta, por tanto, con concentrar información en una única plataforma. Un espacio de datos propone un modelo diferente: crear un entorno en el que distintos participantes puedan descubrir, compartir y utilizar datos bajo unas reglas comunes, manteniendo la soberanía sobre sus propios activos.
En DS4MM, este ecosistema combina seis grandes elementos:
- Fuentes y propietarios de datos;
- Gobernanza y reglas de utilización;
- Mecanismos de interoperabilidad y calidad;
- Una plataforma tecnológica común;
- Modelos de movilidad;
- Servicios o resultados orientados a la toma de decisiones.
El objetivo final no es simplemente intercambiar información, sino convertir los datos en conocimiento útil para planificar y operar mejor los sistemas de movilidad.
¿Qué tipos de datos pueden formar parte del espacio?
La movilidad es un ecosistema especialmente complejo porque intervienen fuentes de naturaleza muy diferente.
DS4MM contempla información relacionada con el transporte público y privado —tráfico, incidencias, rutas, horarios, oferta o demanda—, pero también datos sobre mercancías e infraestructuras, nodos logísticos, estaciones, puertos o aeropuertos.
A ellos se suman los patrones de viaje y los flujos de los usuarios, información urbana y territorial como las Zonas de Bajas Emisiones, aparcamientos, puntos de recarga o usos del suelo, y datos complementarios como meteorología, emisiones, geografía o eventos.
La posibilidad de conectar estas fuentes permite construir una visión de la movilidad mucho más completa que la que ofrece cada dataset por separado.
¿Cómo viaja un dato dentro de DS4MM?
El proceso comienza identificando qué información puede resultar útil para un determinado caso de uso o modelo. A partir de ahí, el proveedor mantiene físicamente el dato y publica la información necesaria para que pueda ser descubierto dentro del catálogo del espacio de datos.
Cuando otro participante necesita utilizarlo, entran en juego diferentes mecanismos de gobernanza: identificación de los actores, permisos, trazabilidad y condiciones de utilización. El intercambio se produce mediante conectores seguros y acuerdos de uso que permiten al proveedor conservar el control sobre sus datos.
Finalmente, esa información puede alimentar modelos capaces de generar nuevos resultados, servicios o datos de valor. De esta forma, compartir un dato no significa renunciar a él: cada organización puede establecer quién puede utilizarlo, con qué propósito y bajo qué condiciones.
Una arquitectura basada en confianza e interoperabilidad
Para que diferentes organizaciones puedan trabajar dentro de un mismo ecosistema, es necesario que sus sistemas sean capaces de comunicarse y, además, que todos interpreten la información de la misma manera. Por eso, DS4MM trabaja diferentes dimensiones de la interoperabilidad.
Por un lado, la interoperabilidad técnica, mediante conectores, APIs e interfaces que facilitan el intercambio seguro.
Por otro, la interoperabilidad semántica, mediante vocabularios y glosarios comunes que permiten que un mismo dato tenga un significado compartido independientemente de quién lo produzca o consuma.
También entran en juego los metadatos interoperables y la alineación con estándares y marcos europeos relacionados con los espacios de datos. Todo ello busca que la solución no funcione únicamente dentro de un proyecto concreto, sino que pueda integrarse en ecosistemas de movilidad más amplios.
Los building blocks: las piezas que hacen funcionar el espacio de datos
La arquitectura de DS4MM se apoya en diferentes componentes tecnológicos que trabajan de manera coordinada.
El Identity Manager permite gestionar identidades, permisos y accesos.
El catálogo permite descubrir los datos y servicios disponibles.
Los vocabularios y glosarios comunes ayudan a garantizar que productores y consumidores interpreten correctamente la información.
Los conectores permiten realizar el intercambio entre ambas partes manteniendo la soberanía sobre el dato.
Todo el ecosistema se apoya sobre una infraestructura cloud y una arquitectura gobernada que establece las reglas, roles y condiciones de participación. Además, un servicio de observabilidad registra eventos, accesos, intercambios y posibles errores para garantizar la trazabilidad y facilitar la auditoría del sistema.
El resultado es un entorno diseñado alrededor de tres principios fundamentales: interoperabilidad, confianza e intercambio seguro.
De los datos a los modelos de movilidad
El valor del espacio de datos aparece cuando la información deja de ser un recurso aislado y empieza a utilizarse para construir modelos.
DS4MM contempla modelos predictivos capaces de utilizar datos históricos y en tiempo real para anticipar comportamientos, así como simulaciones que permiten representar redes, flujos de vehículos, demanda y oferta.
Estos modelos pueden trabajar con diferentes niveles de detalle —macro, meso, micro o híbridos— dependiendo del problema que se quiera analizar. A partir de ellos es posible obtener predicciones, detectar incidencias, evaluar impactos o estudiar diferentes escenarios antes de tomar una decisión.
El objetivo es pasar de tener datos sobre la movilidad a utilizarlos para comprenderla, simularla y mejorarla.
Seguridad y soberanía: compartir sin perder el control
Uno de los principios fundamentales de DS4MM es que cada participante mantiene el control sobre sus activos.
La soberanía del dato permite definir condiciones de utilización y establecer qué otros actores pueden acceder a determinada información. La identidad digital permite saber quién participa en el ecosistema y qué acciones puede realizar, mientras que los mecanismos de auditoría registran accesos y actividad para garantizar el cumplimiento de las políticas establecidas.
Además, determinados datos sensibles no tienen necesariamente que abandonar el entorno de quien los posee para poder generar valor.
Esto permite construir un ecosistema basado en la confianza, una condición imprescindible para que organizaciones públicas y privadas puedan colaborar y compartir información.
Una infraestructura para los retos reales de la movilidad
Todo este desarrollo tecnológico tiene un objetivo práctico.
DS4MM busca aplicar los espacios de datos a problemas concretos relacionados con la movilidad: congestión, intermodalidad, emergencias, emisiones, logística, Zonas de Bajas Emisiones o corredores transfronterizos, entre otros.
El proyecto conecta datos descentralizados procedentes de distintas organizaciones bajo un marco común, establece las reglas necesarias para generar confianza y utiliza esa información para alimentar modelos de simulación, predicción y evaluación.
Al mismo tiempo, el trabajo desarrollado contribuye a preparar una base técnica y organizativa compatible con futuros ecosistemas nacionales y europeos de datos de movilidad.
Porque el verdadero valor de un espacio de datos no está simplemente en conseguir que la información circule.
Está en conseguir que datos que antes estaban separados puedan trabajar juntos para ayudar a tomar mejores decisiones sobre cómo nos movemos.
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