{"id":5469,"date":"2024-06-30T17:03:33","date_gmt":"2024-06-30T16:03:33","guid":{"rendered":"https:\/\/cocoparks.io\/guides\/proveedores-de-datos-de-movilidad-y-aparcamiento-y-casos-de-uso-de-datos-asociados\/"},"modified":"2025-04-29T09:50:30","modified_gmt":"2025-04-29T08:50:30","slug":"proveedores-de-datos-de-movilidad-y-aparcamiento-y-casos-de-uso-de-datos-asociados","status":"publish","type":"resources","link":"https:\/\/cocoparks.io\/es-es\/guides\/proveedores-de-datos-de-movilidad-y-aparcamiento-y-casos-de-uso-de-datos-asociados\/","title":{"rendered":"Proveedores de datos de movilidad y aparcamiento y casos de uso de datos asociados"},"content":{"rendered":"\n

El uso juicioso de los datos en la gesti\u00f3n de la movilidad y el aparcamiento permite a las ciudades adoptar un enfoque m\u00e1s inteligente y sostenible de la movilidad urbana. Esto contribuye a mejorar la calidad de vida de los ciudadanos y la eficiencia econ\u00f3mica de la ciudad. <\/p>\n\n

Casos de uso de datos de movilidad y aparcamiento<\/h2>\n\n

Los datos sobre movilidad se utilizan en muchos \u00e1mbitos para mejorar la planificaci\u00f3n urbana, optimizar el transporte p\u00fablico y desarrollar soluciones de movilidad innovadoras. <\/p>\n\n

\u00c9stos son los principales casos de uso:<\/p>\n\n

    \n
  1. Optimizar las redes de transporte p\u00fablico<\/li>\n\n\n\n
  2. Planificaci\u00f3n de infraestructuras viarias y ciclistas<\/li>\n\n\n\n
  3. Gesti\u00f3n de aparcamientos en tiempo real<\/li>\n\n\n\n
  4. Desarrollo de aplicaciones de movilidad multimodal<\/li>\n\n\n\n
  5. An\u00e1lisis de los flujos de viajes con fines de planificaci\u00f3n urbana<\/li>\n\n\n\n
  6. Evaluar el impacto medioambiental del transporte<\/li>\n<\/ol>\n\n

    Proveedores de datos para an\u00e1lisis de movilidad y aparcamiento<\/h2>\n\n
    Proveedor<\/th>Especialidad<\/th>Empleados<\/th>FACTURACI\u00d3N (MILLONES DE EUROS)<\/th>P\u00e1gina web<\/th><\/tr><\/thead>
    Parkopedia<\/td>Datos de aparcamiento<\/td>~200<\/td>~50<\/td>parkopedia.com<\/a><\/td><\/tr>
    Vianova<\/td>Plataforma de an\u00e1lisis de datos de movilidad<\/td>~50<\/td>~5<\/td>vianova.io<\/a><\/td><\/tr>
    Sistemas azules<\/td>Centro de datos de movilidad<\/td>~100<\/td>~10<\/td>bluesystems.ai<\/a><\/td><\/tr>
    Aqu\u00ed Tecnolog\u00edas<\/td>Datos cartogr\u00e1ficos y de tr\u00e1fico<\/td>~9000<\/td>~1000<\/td>aqu\u00ed.com<\/a><\/td><\/tr>
    Inrix<\/td>Datos de tr\u00e1fico y aparcamiento<\/td>~500<\/td>~100<\/td>inrix.com<\/a><\/td><\/tr>
    Flowbird<\/td>Soluciones y datos de aparcamiento<\/td>~1300<\/td>~200<\/td>grupo.flowbird<\/a><\/td><\/tr>
    Citeasy<\/td>Datos de aparcamiento en Francia<\/td>~20<\/td>~2<\/td>citeasy.fr<\/a><\/td><\/tr>
    Neovya<\/td>Plataforma de an\u00e1lisis de la movilidad<\/td>~30<\/td>~3<\/td>neovya.com<\/a><\/td><\/tr>
    Transitec<\/td>Consultor\u00eda de movilidad<\/td>~100<\/td>~10<\/td>transitec.net<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n

    La ley LOM y los datos abiertos en el \u00e1mbito de la movilidad<\/h2>\n\n

    La Ley de Orientaci\u00f3n de la Movilidad (LOM<\/a>), promulgada en diciembre de 2019, ha introducido nuevas obligaciones para abrir los datos de movilidad. Esta ley pretende mejorar la informaci\u00f3n a los pasajeros y fomentar la innovaci\u00f3n en el sector del transporte. <\/p>\n\n

    Datos abiertos significa hacer que los datos p\u00fablicos sean accesibles y reutilizables para todos. En el \u00e1mbito de la movilidad, esto incluye los horarios del transporte p\u00fablico, la disponibilidad de bicicletas de autoservicio y la ubicaci\u00f3n de los puntos de recarga para veh\u00edculos el\u00e9ctricos. <\/p>\n\n

    Principales proveedores de servicios m\u00f3viles de datos abiertos :<\/h2>\n\n

    Los proveedores de datosabiertos<\/a> desempe\u00f1an un papel crucial en el ecosistema de la movilidad, dando a desarrolladores, investigadores y empresas acceso a informaci\u00f3n valiosa para crear nuevos servicios y mejorar la experiencia de los usuarios del transporte.<\/p>\n\n

      \n
    1. transport.data.gouv.fr<\/a><\/strong> Plataforma nacional de apertura de datos sobre transportes, gestionada por el Ministerio de Transportes.<\/li>\n\n\n\n
    2. datos.gouv.fr<\/a><\/strong> Plataforma abierta de datos p\u00fablicos franceses, incluidos numerosos datos sobre movilidad.<\/li>\n\n\n\n
    3. OpenStreetMap<\/a><\/strong> OpenStreetMap es un proyecto colaborativo de cartograf\u00eda de c\u00f3digo abierto, muy utilizado para datos geogr\u00e1ficos relacionados con la movilidad.<\/li>\n\n\n\n
    4. Navitia<\/a><\/strong> API de c\u00f3digo abierto para planificadores de viajes multimodales, desarrollada por Kisio Digital.<\/li>\n\n\n\n
    5. OpenDataSoft<\/a><\/strong> Plataforma para gestionar y compartir datos abiertos, utilizada por muchas autoridades locales para sus datos de movilidad.<\/li>\n<\/ol>\n\n

      Compartir datos de este modo fomenta la innovaci\u00f3n y la transparencia en el sector del transporte, al tiempo que contribuye a mejorar los servicios de movilidad para los ciudadanos.<\/p>\n\n

      Datos sobre el coste de la movilidad y el aparcamiento<\/h2>\n\n

      \u00a1Presupuestos de entre 1.000 y 100.000 euros al a\u00f1o!<\/h3>\n\n

      El coste de los datos de movilidad y aparcamiento var\u00eda considerablemente en funci\u00f3n de su naturaleza, precisi\u00f3n y frescura. Los datos en tiempo real suelen ser m\u00e1s caros que los hist\u00f3ricos. Por ejemplo, los datos de tr\u00e1fico en tiempo real pueden costar entre 10.000 y 100.000 euros al a\u00f1o para una ciudad de tama\u00f1o medio, seg\u00fan el alcance de la cobertura y la frecuencia de las actualizaciones. <\/p>\n\n

      Los datos de aparcamiento, por otra parte, pueden oscilar entre unos pocos miles de euros para datos est\u00e1ticos y varias decenas de miles de euros para datos din\u00e1micos que cubran toda una ciudad. La democratizaci\u00f3n de soluciones innovadoras como la que ofrece Cocoparks<\/a>, especialista en aparcamientos inteligentes<\/a>, est\u00e1 ayudando a reducir los presupuestos asociados a la creaci\u00f3n de estos datos. <\/p>\n\n

      Optimizar el presupuesto asociado a los datos de movilidad<\/h3>\n\n

      Muchas autoridades locales optan por soluciones mixtas, combinando la compra de datos a proveedores privados con la producci\u00f3n de datos propios mediante sensores de aparcamiento<\/a> o encuestas. Algunos recurren tambi\u00e9n a consultor\u00edas de movilidad<\/a>. Este enfoque permite a menudo reducir costes, al tiempo que garantiza un mejor control de los datos. <\/p>\n\n

      Adem\u00e1s, la apertura de datos p\u00fablicos (datos abiertos) impuesta por la ley LOM ofrece cada vez m\u00e1s datos gratuitos, aunque su calidad e integridad pueden variar. Las grandes empresas y las autoridades locales pueden negociar contratos a medida con los proveedores de datos, mientras que las organizaciones m\u00e1s peque\u00f1as pueden optar por suscripciones a API o compras puntuales de conjuntos de datos. En todos los casos, es crucial evaluar la relaci\u00f3n coste-beneficio de estos datos en relaci\u00f3n con los objetivos espec\u00edficos del proyecto de movilidad o aparcamiento. <\/p>\n\n

      El ejemplo de Rennes M\u00e9tropole y su uso de los datos de movilidad<\/h2>\n\n

      Rennes M\u00e9tropole<\/a> ha introducido un enfoque innovador en el uso de los datos de movilidad para mejorar su red de transporte. Aprovechando los datos sobre validaci\u00f3n de billetes, geolocalizaci\u00f3n de autobuses y tr\u00e1fico rodado, la ciudad ha podido : <\/p>\n\n

        \n
      1. Ajustar la frecuencia de los servicios de autob\u00fas en determinadas rutas en funci\u00f3n de la demanda real<\/li>\n\n\n\n
      2. Optimizar las conexiones entre los distintos modos de transporte (metro, autob\u00fas, bicicletas de autoservicio)<\/li>\n\n\n\n
      3. Implantar una informaci\u00f3n m\u00e1s precisa sobre los pasajeros en tiempo real<\/li>\n\n\n\n
      4. Desarrollar una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil multimodal que integre todos los modos de transporte disponibles<\/li>\n<\/ol>\n\n

        Gracias a este uso inteligente de los datos, Rennes M\u00e9tropole ha podido aumentar el n\u00famero de usuarios de su red de transporte p\u00fablico<\/a> en un 10% en dos a\u00f1os, reduciendo al mismo tiempo los costes de explotaci\u00f3n. Este enfoque basado en datos tambi\u00e9n ha contribuido a mejorar la satisfacci\u00f3n de los usuarios y a reducir la huella de carbono de los desplazamientos dentro de la ciudad. <\/p>\n\n

        El portal de datos abiertos de Rennes M\u00e9tropole<\/a> tambi\u00e9n es una referencia en este campo.<\/p>\n\n

        Para saber m\u00e1s sobre los jugadores mencionados<\/h2>\n\n

        [1] https:\/\/www.francemobilites.fr<\/a>[2] http:\/\/geoconfluences.ens-lyon.fr\/glossaire\/mobilite<\/a>[3] https:\/\/www.service-public.fr\/particuliers\/vosdroits\/R42832<\/a>[4] https:\/\/www.flowbird.group\/smartcity\/en\/solutions\/mobility-platform\/data-consolidation\/<\/a>[5] h ttps:\/\/parknav.com\/about-us<\/a>[6] https:\/\/www.conduent.com\/innovation\/analytics\/<\/a>[7] https:\/\/www.yunextraffic.com<\/a>[8] https:\/\/find-and-update.company-information.service.gov.uk\/company\/06951952<\/a>[9] h ttps:\/\/www.vianova.io\/about-us<\/a><\/p>\n","protected":false},"featured_media":5137,"template":"","tag-guides":[168,169,190,173],"categories-nos-guides":[185,205,187,186],"class_list":["post-5469","resources","type-resources","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","tag-guides-centro-de-salud","tag-guides-ciudades-pequenas-y-medianas","tag-guides-estaciones-de-carga","tag-guides-grandes-ciudades","categories-nos-guides-guia-de-ciudades-inteligentes","categories-nos-guides-guia-de-logistica-urbana","categories-nos-guides-guia-de-movilidad-inteligente","categories-nos-guides-guia-para-la-gestion-de-la-ultima-milla-y-el-aparcamiento"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cocoparks.io\/es-es\/wp-json\/wp\/v2\/resources\/5469"}],"collection":[{"href":"https:\/\/cocoparks.io\/es-es\/wp-json\/wp\/v2\/resources"}],"about":[{"href":"https:\/\/cocoparks.io\/es-es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/resources"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cocoparks.io\/es-es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5137"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cocoparks.io\/es-es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5469"}],"wp:term":[{"taxonomy":"tag-guides","embeddable":true,"href":"https:\/\/cocoparks.io\/es-es\/wp-json\/wp\/v2\/tag-guides?post=5469"},{"taxonomy":"categories-nos-guides","embeddable":true,"href":"https:\/\/cocoparks.io\/es-es\/wp-json\/wp\/v2\/categories-nos-guides?post=5469"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}