Num setor onde a precisão e a atualidade das informações são cruciais, garantir dados fiáveis torna-se indispensável para a otimização da mobilidade, a redução do congestionamento e o aumento da segurança rodoviária. Além disso, permite a integração eficaz de diferentes modos de transporte, promovendo uma mobilidade mais sustentável e conectada. 

Com o crescimento da inteligência artificial e da Internet das Coisas (IoT), a recolha e análise de dados de elevada qualidade são ainda mais determinantes para melhorar a experiência dos utilizadores e impulsionar a eficiência dos transportes urbanos. No entanto, desafios como a falta de padronização e a dificuldade de interoperabilidade entre sistemas podem comprometer a eficácia das soluções adotadas. Assim, investir na governança, na precisão e na acessibilidade dos dados não é apenas uma necessidade técnica, mas uma estratégia essencial para o futuro da mobilidade inteligente. 

O Papel da Qualidade dos Dados nos ITS 

Os Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS) dependem de dados precisos e estruturados para garantir a fluidez do tráfego, monitorizar infraestruturas e reforçar a segurança viária. No entanto, a diversidade e a complexidade das fontes de informação exigem uma abordagem rigorosa para assegurar a fiabilidade das decisões baseadas em dados. Normas como a ISO 25012 definem critérios essenciais para a qualidade dos dados, mas a grande diversidade de informações utilizadas nos ITS requer metodologias adaptadas à realidade operacional do setor. 

A interoperabilidade entre diferentes plataformas e entidades é um dos principais desafios, tornando a padronização um requisito essencial para garantir a usabilidade e a integridade dos dados em diferentes contextos. A falta de uniformidade na estruturação das informações pode dificultar a partilha e integração entre sistemas, reduzindo a eficácia das soluções ITS e limitando o seu impacto positivo na mobilidade urbana. 

O Contributo da ARMIS e do Projeto NAPCORE 

No âmbito da evolução dos ITS, a ARMIS tem desempenhado um papel ativo no desenvolvimento de frameworks e metodologias para avaliar a qualidade dos dados. Através da sua participação no Projeto Europeu NAPCORE, contribuiu para a criação de Data Quality Frameworks aplicadas a conjuntos específicos de dados, como as Urban Vehicle Access Regulations (UVARs) e os Alternative Fuels. Estas frameworks, baseadas em standards reconhecidos como o DATEX II, garantem uma avaliação mais precisa da qualidade da informação, promovendo maior fiabilidade e interoperabilidade nos sistemas de transporte. 

A adoção de abordagens estruturadas para a gestão da qualidade dos dados assegura que este conceito não se limita a uma teoria abstrata, mas se traduz em melhorias concretas na mobilidade inteligente. A implementação de metodologias eficazes permite identificar e corrigir inconsistências, aumentando a precisão das informações utilizadas em sistemas de monitorização e gestão de tráfego. 

Impacto na Mobilidade Urbana e na Infraestrutura Digital 

A qualidade dos dados tem um impacto direto na eficiência operacional dos sistemas de transporte. Soluções avançadas de gestão de tráfego dependem de informações em tempo real para otimizar fluxos viários e tomar decisões rápidas que minimizem congestionamentos e melhorem a segurança nas estradas. No entanto, dados inconsistentes ou incompletos podem comprometer a eficácia destas soluções, resultando em decisões inadequadas e afetando negativamente a experiência dos utilizadores. 

Casos de sucesso demonstram que a implementação de práticas rigorosas de gestão da qualidade dos dados melhora não apenas a fluidez do trânsito, mas também a sustentabilidade das operações de transporte. A acessibilidade e a transparência das informações são fatores determinantes para uma mobilidade mais eficiente e orientada para as necessidades reais dos cidadãos. 

O Futuro da Qualidade dos Dados nos ITS 

O futuro da mobilidade inteligente exige uma estrutura sólida de governança, padronização e interoperabilidade. A adoção crescente de standards reconhecidos, como o DATEX II, e de frameworks específicas para a avaliação da qualidade dos dados será crucial para garantir uma transformação digital eficaz no setor dos transportes. 

A ARMIS tem sido pioneira na aplicação dessas metodologias, não apenas em investigação e desenvolvimento, mas também na implementação prática. Soluções como o DRIVE 3.0, uma plataforma avançada de gestão integrada de transportes, demonstram o compromisso da empresa em utilizar dados de qualidade para otimizar a mobilidade e melhorar a experiência dos utilizadores. 

Com a evolução contínua das tecnologias e o crescente volume de dados gerados no setor dos transportes, a necessidade de garantir informação precisa e fiável torna-se cada vez mais evidente. A qualidade dos dados não é apenas um requisito técnico, mas um fator estratégico para o desenvolvimento sustentável e inteligente da mobilidade urbana. Continuaremos a explorar este tema nos nossos próximos artigos, trazendo as melhores práticas e inovações que moldam o futuro da mobilidade. 

Veja os artigos em que participámos aqui: 

📖 Revista APQ – Associação Portuguesa para a Qualidade Leia aqui  

📖 Procedia Computer Science – "Data Quality: Revisiting Dimensions Towards New Framework Development" Leia aqui