Data Scouting
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Problema
La puesta en marcha de la iniciativa Future Roads Lab por parte de Abertis viene acompañada de una serie de objetivos orientados a avanzar en los ecosistemas de movilidad cooperativa, conectada y automatizada (CCAM).
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- Profundizar en el papel de los operadores viales en los ecosistemas de CCAM y consolidar este conocimiento.
- Desarrollar nuevos e innovadores servicios de CCAM, que requerirán la colaboración con proveedores clave.
- Impulsar el progreso y el crecimiento en el espacio CCAM, lo que en última instancia conduce a sistemas de transporte más seguros, eficientes y sostenibles, asociándose con estos proveedores.
Por lo tanto, nuestra solución de Data Scouting debe:
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- Identificar proveedores: A través de un scouting exhaustivo centrado en el sector de la movilidad y el transporte, identificar y perfilar a los diferentes proveedores de datos para los campos de acción y líneas de trabajo definidos en el marco del Future Roads Lab. Esta revisión considera una amplia gama de posibles proveedores de datos y una variedad de tipos de datos, como datos de tráfico, datos meteorológicos y datos ambientales.
- Establecer contacto con proveedores adecuados: Una vez que se identifican los posibles proveedores de datos, se realiza un análisis más detallado de las ofertas de datos de cada proveedor y se evalúan sus capacidades para proporcionar datos precisos y oportunos. Para ello, se establecen canales de contacto con proveedores y proveedores de datos activos, y se solicita detalle e información adicional sobre los datos ofrecidos, incluyendo los modelos de venta y el servicio post-contrato.
- Evaluar los servicios de datos: Con el fin de seleccionar los proveedores de datos más adecuados para el Future Roads Lab, se recopila información técnica y comercial sobre los servicios de datos ofrecidos por los proveedores identificados, incluida una inspección de alto nivel de las muestras de datos solicitadas. A continuación, se evalúa esta información para determinar la madurez, la calidad y el valor añadido de las ofertas. Una vez finalizada esta evaluación, las ofertas se clasifican según su relevancia para el Laboratorio de Carreteras del Futuro.
Para lograr estos objetivos, es esencial identificar una gama de proveedores de datos que ofrezcan diferentes tipos de datos relevantes para las necesidades del Future Roads Lab, centrándose en proveedores bien establecidos con un historial probado de entrega de datos confiables.
Esto puede incluir:
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- datos de tráfico,
- datos meteorológicos,
- datos de la red de carreteras,
- datos ambientales, entre otros.
En última instancia, el objetivo es identificar una lista de 20 a 30 proveedores de datos activos que sean más relevantes para el Future Roads Lab.
Además, en colaboración con Abertis, se han definido los siguientes casos de uso de referencia para ayudar a delimitar con mayor claridad el alcance de este ejercicio de scouting.
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- (UC1) Advanced Traffic Management
- (UC2) Digital Road Safety
- (UC3) Road Infrastructure Optimization
- (UC4) Digital Operation and Maintenance
- (UC5) Sustainability of highways
Solución
El principal resultado de este proyecto es una exploración de datos completa y muy detallada para identificar proveedores de datos relevantes para la iniciativa Future Roads Lab de Abertis.
La metodología de exploración de datos se muestra en la siguiente figura:
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- Un informe presentó los resultados de un ejercicio de exploración que tenía como objetivo identificar proveedores de datos relevantes para la iniciativa Future Roads Lab de Abertis. El ejercicio implicó una investigación exhaustiva para perfilar a los posibles proveedores y evaluar sus muestras de datos en cinco casos de uso general.
- Una vez identificados y perfilados los posibles proveedores, se procedió a su contacto y entrevista para verificar su interés en prestar servicios a Abertis y afinar la información recogida sobre sus ofertas. Se pidió a los proveedores que compartieran información sobre sus ofertas y muestras de datos, que fueron evaluadas e inspeccionadas para una evaluación en profundidad.
- En el ejercicio de exploración se identificaron:
- 50 proveedores de datos,
- 24 de ellos se consideraron altamente compatibles con las áreas de aplicación y los casos de uso del Laboratorio de Carreteras del Futuro.
- Estos 24 proveedores fueron contactados y evaluados para entender cómo sus ofertas podían aportar valor a Abertis.
El informe también señala que los proveedores de datos identificados se agruparon en cinco categorías en función del tipo de datos que ofrecen. Las categorías y sus respectivos proveedores se documentan en detalle en el informe.
En general, el informe sirve como una descripción completa del ejercicio de exploración, su metodología y sus hallazgos. Proporciona información sobre el proceso de identificación de proveedores de datos relevantes para la iniciativa Future Roads Lab de Abertis.
Resultados
Los resultados del proyecto consisten fundamentalmente en el informe confidencial final de la exploración facilitado a Abertis, con la cartera de datos de los proveedores, así como archivos de datos y otra información útil para los objetivos principales del proyecto.
Los resultados incluyen una evaluación de los proveedores considerando: tipo de datos (datos de automóviles flotantes (FCD), datos de vehículos conectados (CVD), datos móviles y de telecomunicaciones (MTD), datos ESG y de emisiones (ESG) y datos de condiciones de la carretera (RCD)), región, experiencia, valor agregado, aplicabilidad, calidad, confiabilidad, condiciones, privacidad y modelo de ventas.
También hay resultados de inspección de datos, teniendo en cuenta la fuente de datos, el nivel de agregación, la latencia de los datos, la riqueza de los datos y la aplicabilidad de los datos, lo que da como resultado una puntuación general de la calidad de los datos.
Por último, existen tarjetas de proveedor de datos específicas como ésta:
