En la actualidad, el sector del transporte se encuentra inmerso en una transformación sin precedentes, impulsada por el análisis masivo de datos. El Big Data se ha convertido en una herramienta esencial para optimizar la movilidad urbana e interurbana, mejorar la eficiencia logística y promover la sostenibilidad ambiental. En esta entrada blog del Máster en Big Data y Data Science de la UNED exploramos cómo el análisis de datos está revolucionando el transporte, destacando casos recientes y la creciente demanda de profesionales especializados.
Big Data y la movilidad urbana: hacia ciudades inteligentes
La integración de tecnologías de Big Data y Data Science en la movilidad urbana permite una gestión más eficiente del tráfico y una mejor planificación del transporte público. Por ejemplo, el proyecto ULTIMO, financiado por la Unión Europea, ha lanzado en 2025 un servicio piloto de transporte público autónomo bajo demanda en Oslo, Noruega. Este sistema utiliza vehículos eléctricos autónomos equipados con tecnologías de mapeo 3D, cámaras y radares, con el objetivo de reducir las emisiones de CO₂ y democratizar el acceso al transporte urbano.
En España, el Ministerio de Transportes ha implementado estudios de movilidad diarios continuos mediante tecnologías de Big Data e inteligencia artificial desde enero de 2022. Estos estudios permiten analizar patrones de tráfico y mejorar la planificación de infraestructuras viales.
Optimización logística y gestión de flotas
En el ámbito logístico, el Big Data y el Data Science facilita la optimización de rutas, la gestión eficiente de flotas y la reducción de costes operativos. Empresas como Geotab han implementado sistemas telemáticos que permiten el análisis del comportamiento de conducción, alertas de mantenimiento y optimización de enrutamiento, mejorando la eficiencia y seguridad en el transporte de mercancías. (Celering)
Sin embargo, aún existe un amplio margen de mejora. Según un estudio de Uno Logística, solo el 23% de las empresas de logística y transporte utiliza Big Data. Y apenas el 9,6% hace uso de la inteligencia artificial, debido a la escasa madurez tecnológica en el sector. (Unologistica)
Seguridad vial y mantenimiento predictivo
El análisis de datos también desempeña un papel crucial en la mejora de la seguridad vial. Abertis, empresa líder en gestión de infraestructuras, ha implementado soluciones avanzadas como el hub Beyond Roads y sistemas de peaje inteligentes, utilizando inteligencia artificial para la gestión del tráfico y la predicción de accidentes.
Y no olvidemos que la utilización de Big Data y Data Science permiten el mantenimiento predictivo de vehículos e infraestructuras, anticipando fallos y reduciendo tiempos de inactividad. Esto no solo mejora la seguridad, sino que también optimiza los recursos y reduce costes operativos.
Impacto ambiental y sostenibilidad
La aplicación de Big Data en el transporte contribuye significativamente a la sostenibilidad ambiental. Al optimizar rutas y reducir el consumo de combustible, se disminuyen las emisiones de gases contaminantes. Por ejemplo, la empresa Dbus en San Sebastián ha sido reconocida por su sistema avanzado de análisis de datos y su compromiso con una flota 100% eléctrica para 2030, promoviendo una movilidad más limpia y eficiente.
La necesidad de profesionales especializados
La revolución del Big Data y el Data Science en el transporte ha generado una creciente demanda de profesionales capacitados en análisis de datos. Se requieren expertos que comprendan tanto las tecnologías de Big Data como las particularidades del sector del transporte, capaces de desarrollar soluciones innovadoras y eficientes.
Para satisfacer esta demanda, es fundamental contar con programas de formación especializados que integren conocimientos técnicos y aplicados.
Máster en Big Data y Data Science de la UNED
El Máster en Big Data y Data Science de la UNED ofrece una formación integral en análisis de datos, con un módulo específico dedicado al transporte. Este módulo explora cómo el Big Data transforma el transporte. Se profundiza, por otra parte, en la utilización de modelos predictivos para la planificación del transporte, apoyados en Sistemas de Información Geográfica y herramientas como R o Python.
Igualmente, en el ámbito de la movilidad de personas, como en el caso del turismo, se analizan las fuentes tradicionales de datos (encuestas y estadísticas) y las nuevas fuentes emergentes, destacando sus retos y oportunidades.
La reserva de plaza para la edición de 2026 ya está abierta. Este programa representa una oportunidad única para aquellos profesionales que deseen liderar la transformación digital en el sector del transporte.
El Big Data y el Data Science están redefiniendo el panorama del transporte, ofreciendo soluciones innovadoras que mejoran la eficiencia, seguridad y sostenibilidad. La formación superior es clave para aprovechar al máximo estas tecnologías y liderar el cambio hacia una movilidad más inteligente y responsable.