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
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
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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.