Las Administraciones están reforzando políticas y planes de movilidad sostenible, accesibilidad urbana,  y zonas de bajas emisiones, lo que exige medir mejor la proximidad peatonal a servicios, equipamientos y centralidades, así como anticipar el efecto de peatonalizaciones, supermanzanas o cambios en el espacio público. En ese marco, una solución que combine analítica espacial y simulación de escenarios permite evaluar accesibilidad, cobertura y cambios esperados en los flujos peatonales antes de ejecutar actuaciones.

• 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.

No requiere necesariamente APIs estándar (aunque pueden implementarse), ya que permite integrar datos mediante una solución SaaS que ingesta directamente desde ERP o a través de intercambio de ficheros planos.

En modo API se integra con GIS e interfaces de consulta de datos y visualización.

• 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.

Impacto de resultado

• Reducción del 20% del déficit de accesibilidad tras implementar las políticas derivadas del análisis
• Estimación de tráfico peatonal y de vehículos para cada tramo de vía de la ciudad, por tipo de día -laborable, fin de semana-, estación, tramo horario.
• Soporte a emprendedores, estimando viabilidad de negocios en función del tráfico peatonal y de vehículos.
• Optimización de servicios como alumbrado, a partir de tráfico nocturno.
• Análisis de flujos de movilidad entre barrios y centralidades urbanas.
• Evaluación del impacto de peatonalizaciones, cambios en la red viaria o nuevas infraestructuras.
• Apoyo a decisiones de planeamiento urbano y movilidad sostenible.

Indicadores operativos 

• Construcción de inventarios realistas y utilizables de servicios, equipamientos y actividad económica para análisis territorial.
• Recomendaciones de aperturas de negocio en localizaciones determinadas.
• Estimaciones de nivel de ruido en una vivienda antes de su transmisión.
• Anticipación del efecto de cambios urbanos antes de ejecutar intervenciones en el espacio público.

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