11 | NOV | 2019
app soluciones movilidad
La plataforma lleva ya tiempo operando en la CDMX pero el acceso a los datos para su análisis requería de recursos de software y hardware

La app para crear soluciones de movilidad

20/07/2019
10:00
Moisés Salcedo
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Waze for Cities se une a Google Cloud para facilitar el acceso a los datos de movilidad de la CDMX

Idear y llevar a cabo soluciones para mejorar la movilidad en la Ciudad de México ahora será más fácil gracias a que Waze for Cities ya es compatible con Google Cloud, por lo que organizaciones, investigadores y gobiernos locales tendrán un acceso mucho más fácil y rápido a los datos que la aplicación genera.

La plataforma lleva ya tiempo operando en la CDMX pero el acceso a los datos para su análisis requería de recursos de software y hardware. Ahora, gracias a elementos como BigQuery y Data Studio, de Google Cloud, ahora el proceso se realiza en la nube.
 

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“El almacenamiento ahora será gratuito para todos nuestros aliados que también podrán llevar a cabo ahí su análisis, lo que nos permitirá ofrecer soluciones prerrealizadas. Por ejemplo, si lo que quieres es analizar temas como el congestionamiento en las calles, solo debes seleccionar los reportes ya listos que ofrecen una visualización de la información mucho más accesible”, explicó Anasofía Sánchez, directora de Waze en México.

Una de las razones para facilitar este acceso a la información a través de la nube fue la retroalimentación que los mismos organismos dieron a la compañía haciendo énfasis en la masiva cantidad de datos que a diario se generan en la ciudad. “Nuestros socios nos decían que tener acceso a la información de Waze era increíble, pero la capacidad de cómputo para procesarlo todo estaba fuera de su alcance, lo que los orillaba a limitarse a pequeños segmentos de datos”, dijo Jorge Molina, Gerente en Google Cloud México.
 

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Hoy, información como las alertas en las calles, el tránsito, el clima y el comportamiento de los usuarios es accesible gracias a BigQuery, que permite hacer análisis a gran escala con herramientas básicas de estadística y soluciones de machine learning. Como ejemplo de uso, el Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático creó una interfaz para identificar los puntos de mayor contaminación de la ciudad.
 

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