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Microservicios aplicados a la integración y análisis de datos orientados al cálculo de una tarifa diferencial para aparcaderos de vehículos privados. Caso de estudio: Campus Central de la Universidad de Cuenca

Abstract:

La ciudad de Cuenca, Ecuador ha evidenciado en la última década un incremento en el uso de modos motorizados, lo que ha contribuido a la congestión vehicular en sus zonas céntricas. Para atender a esta nueva demanda, se observa el crecimiento en la oferta de aparcaderos que operan de forma independiente sin una regulación de las tarifas a cobrar. Así, en la ciudad resulta relativamente barato aparcar vehículos lo que ha facilitado la masificación de su uso. Para evitar las consecuencias negativas asociadas a una movilidad motorizada se debería definir un plan tarifario que incida en la selección del modo de transporte. El objetivo de este trabajo es implementar el modelo matemático propuesto por el Grupo de Investigación Movilidad Activa y Sostenible de la Universidad de Cuenca que define un plan tarifario diferencial del uso de aparcamiento con caso de estudio del Campus Central de la Universidad de Cuenca. Los métodos utilizados son Hefesto, Crisp-DM y Modelo Tarifario: el primero utilizado en la construcción de un Data Warehouse para consolidar los datos recolectados en los aparcaderos del campus y visualizar indicadores de interés a través de cubos de información; el segundo siguió un ciclo de procesos ordenado para extracción de conocimiento del Data Warehouse mediante técnicas de Data Mining; finalmente, se validó el modelo matemático comparado tarifas personalizadas para los servidores universitarios. Los materiales utilizados fueron: Modelo Tarifario, Datos Administrativos y de Movilidad; y, entre las tecnologías utilizadas se encuentran: Suite de Pentaho, Spring Boot, entre otros. Los resultados obtenidos incluyen un Data Warehouse para responder preguntas de interés, además de ser una fuente de datos para aplicar Minería de Datos con sus consecuentes modelos de Inteligencia Artificial, y la creación de un microservicio para calcular la tarifa personalizada mediante el modelo, que es utilizado por un aplicativo web al alcance del grupo de movilidad. Finalmente, se concluye analizando el uso del Data Warehouse, y observando su impacto en el modelo; y la tarifa que tendría cada usuario, con base a los objetivos centrales de la tarifa de cobro.