Caso de uso
Análisis de proximidad y escenarios de movilidad peatonal
Análisis Govtech
Public Readiness
Problema
- Falta de medición precisa de la proximidad peatonal a servicios: muchos municipios no disponen de indicadores homogéneos para medir qué viviendas o barrios tienen acceso peatonal real a comercio, salud, educación o transporte público. Esto dificulta detectar déficits de accesibilidad y priorizar intervenciones.
- Inventarios incompletos de servicios y equipamientos: las Administraciones suelen localizar solo una parte de la oferta existente, especialmente la pública, pero tienen dificultades para cartografiar de forma realista comercios y equipamientos privados.
- Limitada capacidad para activar servicios de promoción económica y apoyo al emprendimiento: la falta de datos completos sobre oferta y accesibilidad limita la capacidad de la Administración para diseñar servicios útiles para ciudadanía y emprendedores.
- Incertidumbre sobre el impacto de peatonalizaciones y cambios en el espacio público: muchas Administraciones no cuentan con herramientas para anticipar cómo afectarían estas decisiones a los flujos peatonales y vehiculares antes de ejecutarlas.
- Dificultad para priorizar inversiones en movilidad activa: la falta de análisis territorial comparativo dificulta identificar qué barrios o corredores urbanos ofrecen mayor potencial de mejora en accesibilidad peatonal.
- Datos urbanos fragmentados para la planificación peatonal: la información necesaria —cartografía, red viaria, equipamientos, población y movilidad— suele estar dispersa entre distintos sistemas y departamentos municipales.
Solución
- Analítica espacial de proximidad y accesibilidad: el uso de location intelligence, redes peatonales e isócronas permite medir el acceso real a servicios desde cada vivienda o zona urbana e identificar áreas con menor cobertura para orientar la planificación.
- Extracción y depuración avanzada de puntos de interés: algoritmos propios permiten extraer inventarios online, clasificar establecimientos y deduplicar fuentes para construir censos realistas de actividades, equipamientos y servicios.
- Base de datos completa y lista para usar: los sistemas incluyen el 100% de los datos necesarios, sin depender de la disponibilidad de datos por parte de la Administración, mejorando calidad y estandarización y reduciendo el tiempo de puesta en marcha del proyecto.
- Simulación de escenarios de movilidad urbana: la modelización y el análisis de escenarios permiten estimar el efecto de distintas configuraciones urbanas, comparar alternativas y reducir el riesgo de decisiones con efectos no deseados.
- Modelización territorial para priorización de intervenciones: el uso de microdatos espaciales, indicadores territoriales y análisis multicriterio permite ordenar zonas según su potencial de impacto y priorizar inversiones con mayor efecto en movilidad sostenible.
- Integración de datos urbanos para soporte a la planificación: la combinación de analítica espacial, enriquecimiento de datos, cloud computing y modelos analíticos permite unificar fuentes heterogéneas en una visión territorial única.
Modelo de despliegue
Región de alojamiento de datos
Modelo de venta
Aplicaciones reales
Nº de aplicaciones
2
Aplicaciones destacadas en clientes
Estimación de presencia de transeúntes y tráfico de vehículos
- Cliente: Ciudad de San Antonio (Texas), Ayuntamiento de Bilbao
- Link aplicación: https://madrid.demo-microtarget.unica-analytics.com/en
CPVs
Solución desarrollada por
Heading
Unica360 es una pyme tecnológica especializada en consultoría analítica y soluciones basadas en datos que combina una sólida experiencia con grandes empresas privadas de distintos sectores como retail (Carrefour, Alcampo), banca (Ibercaja, Caja Navarra) y farmacéutica (Cinfa) con una trayectoria pública con más de 11 contratos ejecutados con administraciones como el Ministerio de Transportes, Ministerio de Transición Ecológica, Gobierno Vasco o Ayuntamiento de Madrid.
Su valor diferencial radica en trasladar capacidades ya probadas en modelización espacial, análisis avanzado de datos, Machine/Deep learning y simulación del comportamiento humano a retos públicos concretos como los Planes de Movilidad Urbana Sostenible, la gestión de residuos, las zonas de bajas emisiones o la vulnerabilidad territorial. Este enfoque permite ir más allá de análisis descriptivos o cartográficos, generando modelos predictivos y escenarios de decisión. Además, sus métodos de simulación por agentes hacen realidad el paradigma del Gemelo Digital en el ámbito urbano y territorial. Estas capacidades se apoyan en herramientas propias de generación y procesamiento de datos, que eliminan la dependencia de la calidad del dato del cliente o fuentes externas.