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Caso de uso

Proyecto de diagnóstico y caracterización de la oferta y demanda comercial y de servicios de los 131 barrios de Madrid y su evolución.

Contexto

Problema

Requisitos de integración

Solución propuesta

Impacto

Aplicaciones destacadas

Proyecto de diagnóstico y caracterización de la oferta y demanda comercial y de servicios de los 131 barrios de Madrid y su evolución. Real
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Caso de uso

Proyecto de diagnóstico y caracterización de la oferta y demanda comercial y de servicios de los 131 barrios de Madrid y su evolución.

Tipo de caso

Real

Contexto

La Dirección General de Comercio y Hostelería del Ayuntamiento de Madrid requiere herramientas avanzadas para la gestión de su ecosistema urbano. El proyecto se enmarca en la estrategia "Madrid Capital Digital 2023-2027", que busca transformar la administración mediante el uso intensivo de datos y tecnologías de soporte a la decisión en tiempo real.

Problema

La administración local enfrenta cargas manuales elevadas, duplicidad de registros y tiempos de respuesta largos debido a la gestión de grandes volúmenes de datos heterogéneos. Existe una dificultad estructural para explotar la información de forma homogénea, lo que impide realizar diagnósticos precisos sobre la salud comercial de los barrios o anticipar procesos como la desertificación o la gentrificación.

Requisitos de integración

Plataforma del Dato: Integración obligatoria y nativa con la infraestructura municipal de datos de Madrid.


Ecosistema Cloud: Despliegue sobre Google Cloud Platform (GCP), utilizando herramientas como BigQuery y Vertex AI.


Visualización: Los cuadros de mando finales deben ser operativos en Microsoft Power BI.


Cumplimiento Normativo: Alineación estricta con el Esquema Nacional de Seguridad (ENS) y el RGPD.

Solución propuesta

Implementación de la plataforma tecnológica OM Live, que integra más de 120 fuentes de datos. La solución incluye:


  • Un modelo econométrico avanzado para inferir el estado de la oferta y demanda comercial.
  • Uso de Inteligencia Artificial (Clustering, Deep Learning) para la segmentación espacial y detección de patrones de comportamiento urbano.
  • Un módulo evaluador de estrategias que permite simular escenarios hipotéticos (p.ej., impacto de una peatonalización en los KPIs de un barrio).
  • Arquitectura Medallón (Bronce, Plata, Oro) para garantizar la trazabilidad y calidad de los datos.


Impacto

Eficiencia Operativa: Ahorro significativo de costes y reducción de tareas manuales repetitivas.


Resiliencia Urbana: Capacidad proactiva para intervenir en zonas en riesgo de cierre comercial antes de que sea irreversible.


Transparencia: Democratización del acceso a la información mediante portales de Open Data para ciudadanos e inversores.


Decisiones Basadas en Datos: Mejora en la precisión de las políticas públicas y asignación de ayudas al pequeño comercio.

Aplicaciones destacadas

OM Live: Plataforma central de análisis territorial.


Microsoft Power BI: Herramienta interactiva de visualización y Dashboards.


Google BigQuery: Motor de analítica escalable para Big Data.


Simulador Estratégico de Ciudad (PEM): Gemelo digital para modelado de escenarios.