Com o avanço das iniciativas de cidades inteligentes e a digitalização da mobilidade, passamos a ter acesso a uma quantidade de dados sobre o comportamento do tráfego.

A popularização dos sistemas de navegação por GPS, aplicativos de mobilidade e veículos conectados permitiu a coleta contínua de informações sobre velocidades, tempos de viagem e padrões de deslocamento.

Hoje, plataformas de Big Data disponibilizam históricos de dados de tráfego cobrindo diferentes períodos do dia.

Isso não substitui os tradicionais levantamentos de campo, no entanto, adiciona uma nova camada de informação, permitindo análises temporais e espaciais em uma escala que seria inviável obter apenas por meio de medições convencionais.

Na prática, essas plataformas disponibilizam dados por meio de APIs, permitindo consultar indicadores históricos de velocidade, tempo de viagem e desempenho operacional de segmentos viários específicos. Essas informações são geradas a partir de Floating Car Data (FCD), dados anonimizados coletados por veículos conectados, sistemas embarcados e aplicativos de navegação.

O valor dessas informações não está apenas na disponibilidade dos dados, mas na possibilidade de integrá-los aos processos de planejamento e modelagem já utilizados por órgãos públicos, consultorias e operadores de transporte.

Um exemplo interessante é o artigo "Spatial Joining of Traffic Data from Big Data Platforms in Simulation Tools Used to Model Urban Road Networks", publicado na revista Sustainability.

O estudo propõe uma metodologia para integrar dados históricos do TomTom Traffic Stats a redes de simulação construídas no SUMO a partir do OpenStreetMap, utilizando ferramentas GIS para relacionar os segmentos da plataforma com os elementos da rede modelada.

No estudo de caso realizado na cidade de Biella, na Itália, os autores conseguiram associar mais de 80% dos segmentos da rede de simulação aos dados históricos de tráfego, criando uma base consistente para análises operacionais e de planejamento.
Esse tipo de integração abre oportunidades importantes para:

✔️ Calibração de tempos de viagem e velocidades;
✔️ Validação de simulações com base em dados observados ao longo do tempo;
✔️ Apoio à definição de pontos de monitoramento e coleta de dados;
✔️ Complementação de estudos de demanda e matrizes OD;
✔️ Avaliação de cenários de mobilidade e intervenções viárias.

Mais do que substituir metodologias tradicionais, as plataformas de Big Data ampliam o conjunto de informações disponíveis para tomada de decisão, permitindo análises mais abrangentes e baseadas em evidências.
O desafio agora não é apenas coletar dados, mas transformar esse volume crescente de informações em conhecimento útil para projetar, operar e planejar cidades mais eficientes.