Servicios Big Data para smart cities

Abstract

En la actualidad, la tecnología nos ha abierto las puertas de posibilidades que antes no existían, gracias a ellas las necesidades y forma de vivir de los habitantes en las ciudades han cambiado. Hace 20 años, cuando se quería coger un Autobús en una ciudad la persona debía ir a la parada, fijarse en el horario y calcular de forma aproximada cuanto tiempo deberá esperar hasta que el Autobús llegue, en cambio, actualmente esa información la tenemos al alcance de la mano y podemos saber con mucha precisión cuando llegará el Autobús, sin necesidad de bajar a la parada. El ejemplo anterior nos muestra que gracias a las nuevas tecnologías podemos saber en cualquier lugar y momento cuanto tiempo queda para que nuestro Autobús llegue, pero pensar que ese es el límite es un error. Gracias al uso de tecnologías Big Data, el órgano gubernamental de una ciudad con la utilización de los teléfonos móviles y sus sensores, puede ajustar los autobuses en función de los picos de mayor uso, brindando así el mejor servicio, y yendo más allá pueden conocer que líneas de autobús son más utilizadas y con ello aumentar el número de Autobuses a dicha línea. Pero este avance también puede dar beneficios al usuario, ya que podría conocer, al planificar su ruta por la ciudad, el nivel de ocupación de distintas zonas y distintas líneas de transporte, para así organizar al máximo su ruta. Al utilizar los datos proporcionados por los sensores de los dispositivos móviles, transformarlos y modelar la información obtenida, conseguimos que el usuario con sus datos forme parte de un ecosistema dentro de una ciudad. Con la combinación y/o utilización de estos datos se puede llegar a proponer diferentes y nuevas soluciones que ayuden a mejorar la ciudad de movilidad, infraestructura, accesibilidad, energía y/o sanidad, y brinden al usuario de beneficios. Durante este proyecto, nos encargaremos de realizar la transformación y modelado de los datos de los sensores, para luego con lo obtenido proponer una solución y su arquitectura, mostrando su viabilidad con una prueba de concepto compuesta por una Aplicación Móvil y una Base de Datos realizada mediante el despliegue de una Django API.
Abstract:
Nowadays, technology has opened the doors of possibilities that did not exist before, thanks to them the needs and way of life of the inhabitants of the cities have changed. Twenty years ago, when you wanted to take a bus in a city, you had to go to the bus stop, look at the schedule and estimate how long you should wait until the bus arrives, however, now we have that information at hand and we can know very precisely when the bus will arrive, without having to get off at the bus stop. The above example shows us that thanks to new technologies we can know at any time and place how much time is left for our bus to arrive, but to think that this is the limitis a mistake. Thanks to the use of Big Data technologies, the governmental body of a city, with the use of mobile phones and their sensors, can adjust the buses according to the peaks of greater use, thus providing the best service, and going beyond can know which bus lines are most used, and thus increase the number of buses to that line. But this advance can also give the user benefits, as he or she could know, when planning his or her route through the city, the occupation level of different areas and different transport lines, in order to optimize the route as much as possible. By using the data provided by the sensors of the mobile devices, transforming them and modeling the information obtained, we achieve that the user with their data is part of an ecosystem within a city. With the combination and/or use of this data, different and new solutions can be proposed that help to improve the city of mobility, infrastructure, accessibility, energy and/or health, and provide the user with benefits. During this project, we will be in charge of the transformation and modeling of the sensor data, and then we will propose a solution and its architecture, showing its viability with a proof of concept composed by a Mobile Application and a Database made through the deployment of a Django API.