Arquitetura da Solução

Arquitetura da solução com os principais blocos funcionais, que são descritos nas secções seguintes.

Figura 1 – Diagrama de blocos funcionais

Arquitetura geral

A arquitetura geral de dados da solução assenta no conceito de Data Mesh, que é um ecossistema onde os dados são tratados como produtos. Estes produtos de dados interligados entre si, através de governo federado entre domínios de dados, e uma plataforma de dados self service que garanta que as equipas de desenvolvimento dos produtos têm as ferramentas para operar e fazer evoluir os produtos.

A Figura 2 tem a visão geral do que é a Data Mesh da solução e que está a ser implementada neste projeto.

Figura 2 – Arquitetura geral de dados da solução – Data Mesh

Nesta arquitetura geral para o City Analyser, os produtos de dados concretos podem ver-se na Figura 3 foram criados produtos de dados nas várias camadas da Mesh: RAW, Business e Analytical.

Figura 3 – Produtos de dados criados neste âmbito

Aquisição das fontes

As fontes de dados são sistemas operacionais, de configuração da rede da NOS. Têm bases de dados que reúnem informação guardada em formato tabular que depois é coletada e pode ser utilizada para vários fins analíticos, como neste âmbito: use cases de otimização.

Ingestão

As fontes são RDBMS, de tecnologia Oracle. A arquitetura de redes da NOS permite uma ligação por Interconnect à Cloud da Google, com vantagens na estabilidade, largura de banda e compromisso de SLA da Google para serviço do link. Com isto, podemos ingerir dados de sistemas on premises de forma segura e estável, configurando uma rede na GCP para podermos aceder aos sistemas que têm os dados.

A Figura 3 mostra os componentes GCP utilizados para fazer a ingestão da base de dados Oracle da aplicação Helix. A ingestão é efetuada através da criação de clusters Spark de Dataproc que se ligam por JDBC e “puxam” os dados para a cloud, depositando-os em ficheiros em formato parquet. Para se aceder aos dados, estes são depois disponibilizados em formato tabelar como external tables de BigQuery, para serem consumidos. Este método de ingestão é replicado para os outros produtos.

O scheduling destas ingestões para as fontes é o seguinte:

    1. 1. Helix – 15min interval, incremental
      2. SDS – diário, snapshot
Figura 4 – Raw data product – ingestão de dados Helix (igual para a fonte SDS)

Na camada de Business data products, vai

Produtos analíticos

Processamento

Ambiente de desenvolvimento (INESC)

Ambiente de trabalho para research de modelos analíticos por parte da equipa do INESC. Este ambiente é uma sandbox que permite a exploração de dados e treino de modelos, utilizando a seguinte tecnologia:

Atributos de segurança, não permite extração de dados

Ambiente de SON (NOS) – ESO analytical data product

Produtos de dados analíticos

Produto de dados focado no desenvolvimento de soluções SON, Self-Organizing Networks, para a infraestrutura de rede móvel da NOS, nomeadamente para os use cases de poupança de energia e otimização de cobertura e capacidade.

O ambiente para estas soluções utiliza as seguintes tecnologias:

    • Cloud Data Warehouse – BigQuery
    • Framework de transformação de dados – dbt
    • Spark Cluster – Dataproc
    • Orquestração – Astronomer (Airflow)

Atualmente, a criação das “feature stores” para modelagem está sendo feita usando Google BigQuery, dbt e Astronomer. Atualmente, essa etapa é realizada dentro de um analytical data product, mas esperamos migrá-la para o business data product.

Na Figura 4, vemos:

    1. Os dados originais com granularidade horária são armazenados no BigQuery no business data product
    2. O dbt, despoletado pelo Astronomer, limpa e processa os dados para um schema snowflake, com fact tables e dimensões para setor e site
    3. Feature store são armazenadas no BigQuery do analytical data product.
Figura 4 – Data ingestion pipeline para feature stores

A etapa de transformação de dados e modelagem é realizada em Spark via Dataproc.

O data scientist acede de um ambiente de desenvolvimento cloud a partir da sua máquina local, que por sua vez, acede ao cluster Spark do Dataproc. Os modelos geram dados que são armazenados no formato parquet.

Figura 5 – Transformações de dados e criação de modelos ML

Finalmente, para a gestão dos modelos criados, utilizamos a ferramenta do MLflow. MLflow é uma plataforma open-source para gestão de workflows de ML. Contém: API para registro de treinamento de modelos, registro centralizado para gestão de modelos e seu ciclo de vida, além da capacidade de realizar o deploy do modelo em um endpoint. Na vemos a sua arquitetura:

Nela, acesso são realizados via API ou web client e a autenticação é realizada por um Cloud Identity-Aware Proxy. O servidor MLflow corre em uma instância Google CloudRun e armazena artefactos e meta-dados em um Cloud Storage e um Cloud SQL respetivamente.

Figura 6 – Operacionalização e gestão de modelos

Modelos de monetização de dados (INESC)

Este trabalho foi iniciado em janeiro de 2023 e encontra-se na fase inicial de desenvolvimento. Este conteúdo será atualizado no final do segundo trimestre de 2023.

Visualização e exploração de dados

Portal de exploração de dados (Devoteam)

Será desenvolvido um portal em Power BI pela Devoteam, em conjunto com a NOS Comunicações A informação que será obtida após o processamento será apresentada aos utilizadores da plataforma de uma forma clara e intuitiva, para que possam ser facilmente tomadas decisões mediante a análise da informação.

Para esta componente serão usadas técnicas para que se obtenha uma interface intuitiva e de elevada usabilidade, através das seguintes práticas:

    • Design orientado a objetivos: design orientado para o utilizador, identificando os diversos tipos de utilizadores e de utilização da aplicação a desenvolver.
    • Usabilidade: Garantir a implementação das melhores práticas de usabilidade para que a adoção da utilização da aplicação seja rápida e o trabalho seja eficaz e eficiente. As interfaces devem ser testadas por utilizadores finais e estes devem descrever de forma verbal as suas decisões ao usar o interface proposto.
    • Feedback e rapidez de resposta: As tarefas, ao serem executadas, têm de dar indicação da sua execução ao utilizador de uma forma clara e a execução das ações deverá ser rápida. Nas ações de execução mais demorada deverá ser dada uma indicação que a ação está em processamento e notificar o utilizador de quando a tarefa for concluída.

Para a visualização de informação geolocalizada e de estatísticas que poderão levar o utilizador a realizar ações relevantes para a sua área de negócio, a solução deverá permitir:

    • Explorar a informação de localização no mapa;
    • Produzir relatórios;
    • Fazer desdobramento de informação – escolher uma área e detalhar os perfis das pessoas que passaram nessa área entre um período de datas.
    • Visualização de Dashboards e KPIs“

O diagrama seguinte identifica o fluxo de dados e os componentes de arquitetura descrita. De lembrar que se pretende que todos os componentes estejam preparados para serem escaláveis.

Componentes:

    1. Power BI Report Server

O Power BI Report Server é um servidor de relatórios com um portal Web em onde é possível desenvolver, apresentar e gerir relatórios. Os utilizadores podem aceder a esses relatórios de várias formas: visualizá-los num browser ou num dispositivo móvel, ou como uma mensagem de e-mail na caixa de entrada. À semelhança do serviço Power BI, o Power BI Report Server aloja relatórios do Power BI (.pbix), ficheiros do Excel e relatórios paginados (.rdl).

    • Portal Web

O ponto de entrada do Power BI Report Server é um portal Web seguro que pode ver em qualquer browser moderno. Aqui pode aceder a todos os seus relatórios e indicadores chave de desempenho. O conteúdo no portal Web é organizado numa hierarquia de pastas tradicional. Nas suas pastas, o conteúdo é agrupado por tipo: relatórios do Power BI, relatórios móveis, relatórios paginados, indicadores chave de desempenho e livros do Excel. Os conjuntos de dados partilhados e as origens de dados partilhadas estão nas suas próprias pastas, para serem utilizados como elementos dos seus relatórios. Pode etiquetar favoritos para os ver numa única pasta. Também pode criar indicadores chave de desempenho diretamente no portal Web.

    • Relatórios do Power BI

Pode criar relatórios do Power BI (.pbix) com a versão do Power BI Desktop otimizada para o servidor de relatórios. Em seguida, pode publicar e vê-los no portal Web no seu próprio ambiente.Um relatório do Power BI é uma vista de várias perspetivas sobre um modelo de dados, com visualizações que representam diferentes achados e informações desse modelo de dados. Um relatório pode ter uma única visualização ou páginas cheias de visualizações. Consoante a sua função, pode ler e explorar relatórios, ou pode criá-los para outras pessoas.

APIs de consulta (TBD)

Esta funcionalidade será desenvolvida no segundo trimestre de 2023. A descrição do módulo de API’s será prevê-se que seja entregue em maio de 2023

Descrição dos demonstradores

No âmbito do projeto City Analyser vão ser realizados demonstradores nas áreas de gestão de rede móvel e monetização de dados. Nas secções seguintes estão descritos os demonstradores com as empresas NOS, MC SONAE e Transportes Urbanos de Braga (TUB).

Gestão de rede móvel (NOS)

As Rede de Telecomunicações Móveis evoluíram radicalmente nas últimas 4 décadas, tendo a complexidade da gestão dessas mesmas redes aumentado drasticamente ao introduzir diferentes tipos de tecnologias, novos serviços e capacidade para suportar um aumento significativo de tráfego.

As redes móveis tornam-se um organismo vivo que só pode sobreviver se for capaz de se adaptar às mudanças e evoluir ao longo do tempo para atingir seu propósito de forma sustentável.

Portanto, criar e capacitar a função Self-Organizing Network (SON) para dar suporte ao lifecycle da rede é uma condição necessária para garantir o sucesso e estabilidade da rede.

O conceito SON foi introduzido no 3GPP Release 8 como parte da padronização da rede de 4ª geração LTE (Long-Term Evolution).

O SON concentra-se em três áreas principais de gestão de rede de acesso via rádio: autoconfiguração, autocorreção e auto-otimização e é impulsionada pela necessidade de reduzir a complexidade na gestão de rede automatizando processos repetitivos e melhorando o tempo de execução das operações e o desempenho da rede.

Existem três abordagens para implantação do SON:

      • SON-Distribuído: Inserido normalmente nas estações base (BTS) é responsável por funções que requerem resposta e ação quase em tempo real, mas com pouca coordenação entre sites vizinhos. A maioria das funcionalidades já estão presentemente implementadas na rede e são específicos aos vários fornecedores de equipamento.
      • SON-Centralizado: Implantado no lado do Core, abordando cenários que são Multi-RAT (Tecnologia de acesso por rádio) e Multi-Vendor onde é necessária uma visão holística da rede.
      • SON-Híbrido: Combinação dos dois tipos de SON distribuído e centralizado.

As equipas envolvidas neste demonstrador são da Direção de Serviços de Mobilidade e CoE.

Descrição

Este demostrador tem como objetivo desenvolver e implementar uma plataforma de SON Centralizado nas áreas de: Otimização de Cobertura e Capacidade (CCO – Coverage and Capacity Optimisation), Deteção e Compensação de Interrupção do Serviço em Células Ativas (COC – Cell Outage Compensation) e Gestão Eficiente do Consumo de Energia (ESM – Energy Saving Management).

Pretende-se com este demonstrador obter uma redução do TCO (Total cost of ownership) e ao mesmo tempo garantir a sustentabilidade ambiental como também melhor a pontuação de NPS (Net promoter score) através da melhoria continua da rede de forma automática, reativa e eficiente.

Requisitos

Áreas
Descrição
CCO
Melhoria da cobertura e, ao mesmo tempo, minimização da interferência:
• Maximizar as áreas de cobertura, garantindo áreas mínimas de sobreposição entre as células.
• Minimizar a falta de dominância celular.
• Minimizar células com cobertura superior ao seu raio de ação (overshooting).
Adaptação às mudanças ambientais que afetam a propagação de rádio, e.g:

• Novos edifícios e nossas áreas de desenvolvimento urbanístico.
• Alteração da folhagem das árvores entre o inverno e o verão.
Adaptação à implantação de novas estações base (sites):
• Otimização da cobertura de sites vizinhos existentes para acomodar novos sites.
Otimização da capacidade em evento:
• Otimização da cobertura por forma a distribuir o tráfego entre sites circundantes a evento.
COC
Minimização do impacto na qualidade de serviço devido à interrupção operacional temporária em sites:
• Ajuste da cobertura dos sites vizinhos por forma a minimizar perda de sinal.• Ajuste da cobertura dos sites vizinhos por forma a minimizar perda de sinal.

Os algoritmos desenvolvidos e associados às funcionalidades de SON deverão responder ao um problema de otimização de parâmetros de rede com análise multidimensional, multi-tecnologia, temporal e preditiva e baseados em grupos geograficamente distribuídos.

Avaliação

Use case
Descrição
Critério
ESM
ESM-1 Redução de consumo de energia no agregado de sites incluídos no piloto.
ESM-2 Impacto nos KPIs de rede (QoS)
Superior a 2pp
Nulo
CCO
CCO-1 Melhoria no débito médio de user no cluster de sites incluídos no piloto
CCO-2 Redução nos indicadores de cobertura de rede do cluster
Superior a 10pp
Nulo

Turismo (NOS)

O turismo tem vindo a crescer no mundo, representando cada vez mais uma fatia maior da riqueza mundial. Em Portugal este setor também evidenciou uma evolução bastante positiva, caracterizada por um crescimento constante e transversal a quase todas as regiões do país.

Apesar deste crescimento generalizado é importante salientar que o fenómeno do turismo apresenta características e dinâmicas que variam no espaço e no tempo, e que estas dependem de fatores internos e externos.

Neste sentido, é demais óbvio que na hora de tomar decisões e definir estratégias é fulcral que as entidades ligadas ao sector do turismo (públicas e privadas) tenham acesso a fontes de informação detalhadas, fiáveis e em constante atualização. É neste contexto em que a NOS pretende atuar, através da criação de um dashboard que agrega vários indicadores turísticos resultantes de dados da sua rede móvel.

Descrição

Este demostrador tem como objetivo desenvolver e implementar uma dashboard na área do turismo capaz de caracterizar e analisar a evolução do número de turistas, o seu mercado de origem, os dias de permanência entre outras variáveis auxiliares ao entendimento do setor.

 Pretende-se que este demonstrador seja uma ferramenta de apoio ao planeamento, monitorização e tomada de decisão pelas entidades (públicas e privadas) ligadas a o sector do turismo.

Requisitos

Objetivos
Apoiar entidades públicas e privadas na área do turismo na:
• Gestão e otimização dos serviços
• Adaptação de ofertas e serviços
• Identificação de necessidades
Detalhe
Para determinado território e perfil (visitante* ou turista**) entender:
• O número total
• Qual a estadia média
• Qual a sofisticação digital
• Qual o perfil de deslocação (dinâmico, estacionário,...)
• O padrão de mobilidade (km/dia, amplitude geográfica)
• Padrões de comportamento e mobilidade semelhantes
• O território de permanência noturna/residência (freguesia/concelho nos nacionais e país nos estrangeiros)
• O território de partida antes de entrar num dado território
• O território de destino depois de sair de um dado território
• Os principais modos e/ou locais de entrada e saída de um determinado território
• Os principais modos e/ou locais de deslocação dentro de um determinado território
• Os locais e períodos de concentração (hora e/ou dia da semana)
• As trajetórias mais frequentes
• A área de influência de um determinado território
* visitante (que visita, mas não pernoita, nem permanece de forma constante no território)
** turistas (que pernoita, mas não permanece de forma constante no território)
Granularidade espacial
• Rua
• Subsecção estatística INE
Granularidade temporal
Horária
Perfilagem
• Nacionalidade
• Local de permanência noturna/residência
• Mobilidade (estacionário, dinâmico, constante, esporádico)

Avaliação

Relativamente aos critérios de sucesso e métricas de avaliação dos resultados é ter 90% dos indicadores que foram definidos, calculados e representados no dashboard de turismo.

Pretende-se que este demonstrador seja uma ferramenta de apoio ao planeamento, monitorização e tomada de decisão pelas entidades (públicas e privadas) ligadas a o sector do turismo.

Retalho (MC SONAE)

O retalho online tem crescido continuamente devido a uma série de fatores que temos vindo a presenciar e tem sido alvo de um forte investimento e que é transversal a este sector, no entanto o retalho físico é e continuará a ser o principal ponto de contacto entre os clientes e as marcas. As lojas físicas, enquanto locais de experimentação e consumo imediato, de marketing e de suporte às vendas online, são fundamentais para toda a jornada dos clientes. Deste modo, e de forma a tornar a marca mais forte e personalizada a cada cliente, são apresentados 2 casos de uso cujo objetivo último é o de aumentar o número de clientes e consequentemente aumentar também o volume de negócios, bem como o de aumentar o nível de satisfação das pessoas, quer sejam clientes atuais ou potenciais clientes.

Descrição

Este demostrador tem como objetivo obter insights relativos aos fluxos de tráfego nos arredores de determinados locais, neste caso Braga e Póvoa de Varzim (concelhos), bem como o de entender o comportamento de compra de não-residentes e turistas de forma que um plano de ação seja implementado e deste modo se aumentar a receita da empresa e a satisfação das pessoas.

É esperado que estes insights sejam fornecidos de forma dinâmica e com a granularidade esperada de forma a permitir retirar o máximo número de ilações que permitam ajustar a estratégia da empresa e assim adaptarmo-nos a determinados contextos e pessoas. Numa primeira fase é esperado que os insights sejam visualizados num dashboard interativo e com os requisitos abaixo descritos. Numa fase posterior ao projeto, é esperado que a solução seja integrada na plataforma interna da empresa e que permita obter insights ainda mais profundos dada a panóplia de dados já existentes.

No final do projeto o demonstrador será então uma ferramenta de apoio ao planeamento, monitorização e tomada de decisão das equipas de cliente e comerciais e que permitirá ajustar e melhorar a taxa de eficácia das nossas ações.

Requisitos

Caso de uso 1 – Comportamento de compra

Objetivos
Entender o comportamento de compra de não-residentes/turistas na envolvência de uma loja
Como
• Classificar os clientes em clusters de não-residentes/turistas (nacionais e estrangeiros) pela sua origem, local de estadia (p.ex., hotel vs apartamento, rua), duração da estadia, meios de transporte utilizados, tempo de permanência, repetição de visitas
• Medir share of time e drivers para não-residentes/turistas (nacionais e estrangeiros)
Uso prático
• Ajustar gama da loja (p.ex., gamas orientadas a clientes de determinada nacionalidade, gamas orientadas a complemento à estadia em hotel vs apartamento, etc.)
• Ajustar idioma de comunicação em loja
• Medir potencial de clientes não-residentes (p.ex., espanhóis nas zonas de fronteira, zonas de sazonalidade)
Granularidade espacial
• Loja (dependente da qualidade dos dados e da dimensão da loja)
• Subsecção estatística INE
• Secção estatística INE
• Freguesia
Granularidade temporal
Horária
Perfilagem
• Demográfico
• Consumo
Output
Portal Power BI (se possível Base de Dados, Shape File)
Data sources
NOS, INE (se possível Turismo, Airbnb)

Caso de uso 2 – Fluxos de tráfego

Objetivos
Entender o comportamento de compra de não-residentes/turistas na envolvência de uma loja
Como
Descrever origens, destinos e trajetos de pessoas numa determinada localização
Uso prático
• Aperfeiçoar a medição da atratividade de uma localização específica
• Identificar hotspots para lojas & lojas satélites
• Otimizar comunicação outdoor
Granularidade espacial
• Rua/trajetos
• Pontos de origem destino
Granularidade temporal
Horária
Perfilagem
• Demográfico
• Nacionalidade
Output
Portal Power BI (se possível Base de Dados, Shape File)
Data sources
NOS, INE (se possível Turismo, Airbnb)

Avaliação

Casos de uso
Métrica
Critério
1 – Comportamento de compra
Peso das vendas de clientes residentes a + 30kms (não localizados / turistas) entre lojas (residencial / tráfego): durante os meses do projeto
Acerto de comparação entre as duas métricas
2 – Fluxos de tráfego
Melhoria de previsão de vendas
Redução 2pp viés

Mobilidade (TUB)

Os TUB – Transportes Urbanos de Braga – E.M. (Figura 1) constitui-se enquanto uma Empresa Pública Municipal, detida a 100% pela Câmara Municipal de Braga e tem por objeto social a exploração da rede de transporte coletivo de passageiros no interior do concelho de Braga.

Figura 7 – Transportes Urbanos de Braga, Empresa Municipal

A constituição desta Empresa remonta a janeiro de 1999, contudo, a sua génese decorre da criação dos Transportes Coletivos de Braga, no ano de 1882, com a construção do Elevador do Bom Jesus e de uma linha de caminho-de-ferro a vapor que estabelecia a ligação entre o referido elevador e o centro da cidade.

Ao longo dos seus quase 135 anos de história, os Transportes Coletivos de Braga trabalharam ativamente no sentido de se assumirem enquanto parte integrante da cidade de Braga, contribuindo para que a mobilidade se configurasse, neste concelho, como um fator de desenvolvimento socioeconómico.

Neste contexto, desde a sua criação, em 1882, os Transportes Coletivos de Braga têm sofrido diversas evoluções, sendo, em primeiro lugar, de evidenciar o ano de 1914, o qual ficou marcado pelo alargamento da rede de transportes, mediante o início da circulação de carros elétricos na cidade. Mais tarde, a data de 20 de junho de 1948 assume, igualmente, uma relevante importância para os Transportes Coletivos de Braga, em virtude do início da exploração do serviço de autocarros em carreira regular, mediante a introdução de autocarros que passaram a realizar o percurso entre o Bairro Duarte Pacheco e o Aeródromo de Palmeira.

Por sua vez, o ano de 1967 ficou marcado na história dos Transportes Coletivos de Braga, fruto de o Município ter concessionado a respetiva exploração a um consórcio particular sediado em Guimarães, o qual, viria, no ano seguinte, a trespassar a concessão para a SOTUBE – Sociedade de Transportes Urbanos de Braga, Lda., uma Empresa privada, que explorou a concessão até 31 de janeiro de 1982.

A 1 de fevereiro de 1982 os Transportes Coletivos de Braga regressam à gestão pública, passando a ser considerados como serviço municipalizado, explorado exclusivamente pelo Município de Braga.

O ano de 1998 marcou a extensão do serviço dos Transportes Coletivos de Braga, os quais, em virtude do estreito relacionamento estabelecido com a Universidade do Minho, iniciaram a realização de “Circuitos Universitários”, assegurando, dessa forma, um serviço que passou a assegurar o transporte dos estudantes e funcionários entre o centro da cidade e a entrada do campus da Universidade do Minho.

Em janeiro de 1999 deu-se a criação dos TUB enquanto Empresa Municipal, facto que motivou a introdução de profundas alterações na Empresa, nomeadamente ao nível da estratégia, da estrutura organizacional, do equipamento e dos recursos humanos.

Seguidamente, no ano 2000, foram criados circuitos urbanos em Braga, os quais visaram proporcionar transporte às populações residentes nas urbanizações desprovidas, até então, de autocarros.

Em 2005, os TUB investiram na renovação da respetiva frota, por via da aquisição de 5 novos autocarros a diesel, cujos níveis de emissão de poluentes se situavam dentro dos limites exigidos pela norma comunitária pró-ambiente Euro IV.

Neste contexto, importa referir que ao longo dos últimos anos os TUB têm apostado fortemente na procura de soluções mais económicas e que garantam reduções significativas do impacto negativo que provocam no ambiente.

Os TUB têm vindo, ao longo dos anos, a apostar na introdução de uma política de qualidade, a qual ficou fortalecida pela implementação de um Sistema de Gestão da Qualidade que, em 2003, foi certificado de acordo com a norma ISO 9001.

Por outro lado, os TUB têm procurado posicionar Braga enquanto uma cidade capaz de responder aos mais recentes desafios em termos de transporte e mobilidade, pelo que encaram a inovação e a investigação e desenvolvimento enquanto fatores críticos para a respetiva atividade. Esta postura conduziu a que, em setembro de 2015, os TUB se constituíssem a primeira empresa na área dos transportes de passageiros e a primeira empresa municipal a ser certificada em IDI – Sistema de Gestão da Investigação, Desenvolvimento e Inovação (NP 4457:2007).

Neste contexto, importa ainda evidenciar que os TUB, nos três últimos anos de atividade, de 2014 a 2017, em virtude do incremento do número de passageiros por si transportados, da oferta de novas linhas, da redução da sinistralidade e do aumento dos pontos de venda de títulos de transporte, se posicionam enquanto instrumento decisivo para o desenvolvimento económico e social do Concelho de Braga.

Os TUB são a única empresa pública de transporte coletivo de passageiros que registou, nos últimos três anos, um aumento do número de passageiros transportados e uma melhoria dos respetivos resultados, sem que, para tal, tenha realizado qualquer aumento de tarifário.

No contexto atual, os TUB, atendendo à extensão da respetiva rede, ao número de passageiros transportados e à quantidade de viaturas a prestar serviço público, configuravam-se, enquanto um dos quatro maiores players nacionais no domínio dos serviços de transporte coletivo rodoviário.

Em Portugal, mais de 40% da população reside nas cidades, onde mais de 75% das deslocações são realizadas em transporte individual, apenas com um ocupante e mais de metade percorrem uma distância de 3 a 5 quilómetros[1].

Em Portugal, é necessário encontrar alternativa à utilização do transporte individual motorizado, sendo cada vez mais relevante a transferência modal para os modos ativos e o transporte coletivo.

[1] Planos de Mobilidade Urbana Sustentável devem ser obrigatórios defende a Zero

Todas as empresas possuem âmbitos distintos. Algumas existem em contextos de negócio relacionados com a indústria ou atividades de comércio, outras são entidades públicas e existe ainda espaço para aquelas que não possuem qualquer objetivo de lucro.

Apesar desta distinção no seu âmbito todas elas possuem estruturas internas, que representam a sua missão, visão e estratégia que servem então de fundação para todos os objetivos dessas mesmas empresas.

Os TUB são herdeiros de uma larga tradição, mas a sua ambição leva-os a fazer futuro a cada dia através da sua imagem dinâmica e de continuidade, procurando a Mobilidade Urbana Integrada que engloba os percursos pedonais, cicláveis e a integração entre os diversos modos de transportes.

O objetivo é duplicar o número de passageiros transportados até ao ano de 2025, através de soluções inteligentes e inclusivas, tornando Braga uma cidade sustentável, respeitando o património e a cultura, modernizando a memória coletiva.

A missão dos Transportes Urbanos de Braga consiste em “oferecer soluções de mobilidade e conforto na região, satisfazendo e surpreendendo expectativas dos parceiros envolvidos”.

Assumindo uma visão no sentido de ser reconhecida no domínio da mobilidade urbana integrada, como elemento distintivo na sociedade em termos de identidade coletiva, os TUB conduzem a sua atividade fixada em valores como conforto e acessibilidade, informação e partilha, património e tradição, transparência e pertença.

É ainda esta visão que orienta os TUB na sua busca constante de criar novos meios e mecanismos de servir os seus clientes, reconhecendo a importância e o valor da informação e na disponibilização desta.

O seguimento destas orientações estratégicas é assegurado através de inúmeras atividades que os TUB têm no Sistema de Investigação, Desenvolvimento e Inovação (IDI) que assenta no referencial NP 4457:2007.

Os TUB entendem a inovação como um fator que corresponde à implementação de uma nova solução para a empresa, ou melhorada, um novo produto, processo, método organizacional ou de marketing, com o objetivo de reforçar a sua posição competitiva, aumentar o desempenho, ou o conhecimento.

Os TUB, ao adotarem o IDI como um sistema de gestão, e como qualquer outra empresa certificada em IDI, desenvolveram um modelo de interações assente na gestão do conhecimento.

Considerando que o conhecimento é a base da geração de riqueza nas sociedades avançadas e a investigação e o desenvolvimento um dos pilares da criação desse conhecimento, é na inovação que se encontra o meio de transformar esse conhecimento em desenvolvimento económico (CT 169 (IPQ), 2007).

Neste sentido, os TUB pretendem ser um exemplo a seguir, identificando no projeto City Analyser um modo de potenciar não só a melhoria contínua, mas operacionalizando uma mudança de paradigma, que permita contribuir para a construção de uma mobilidade inteligente, inclusiva e sustentável.

Apesar do mencionado anteriormente, e embora com um enfoque mais direcionado para os resultados, também o referencial NP 4457:2007, que serve de base ao Sistema de Gestão de IDI, adota uma abordagem processual e sistémica à gestão.

Esta abordagem baseia-se no ciclo PDCA, com vista à melhoria contínua, tornando-se perfeitamente enquadrado e alinhado com o Sistema de Gestão da Qualidade presente nos TUB.

Os TUB têm perfeita noção que o uso de novas tecnologias em modelos de negócio e infraestruturas têm vindo a ser influenciadas, em grande parte, pela internet e globalização. A próxima tendência na inovação deverá estar presente na habilidade humana de se conectar às máquinas e da informação resultante dessa interação (Zhuhadar et al., 2017) e é perante esta realidade, associada às necessidades inerentes à gestão de uma empresa de transportes públicos urbanos terrestres, que se identifica as potencialidades oferecidas pelo City Analyser, uma solução que seja potenciada pelas áreas de gestão de rede móvel e monetização de dados.

Através do projeto City Analyser, pretende-se oferecer novos processos e capacidades à gestão, e através da implementação desta solução, será então possível ver e determinar todas as necessidades de mobilidade de todos os utilizadores do território.

É espectável atingir-se todos os requisitos identificados como sendo elementos cruciais para uma conclusão do projeto enunciado, contribuindo assim para um aumento dos utilizadores do transporte público.

A interoperabilidade e a implementação entre os diversos SI tecnologicamente diferentes, é uma preocupação dado que se opera em contextos organizacionais diferentes, este facto torna ainda mais complexa e difícil de atingir uma correta implementação dos projetos de SI (Soares, 2009), dificuldade também inerente ao projeto City Analyser dado que irá criar valor em diversos contextos organizacionais.

Um dos maiores desafios que as empresas de transportes enfrentam, sejam privadas como públicas, são a necessidade de avaliar de melhor, e de forma constante, as necessidades de mobilidade dos clientes atuais e dos não clientes, de modo a identificar e a melhor compreender essas necessidades e as ameaças que uma cidade me constante evolução oferece, para além do transporte individual, e criar métodos de avaliação de cumprimento dos objetivos de modo a melhorar o serviço prestado, a ser prestado, a qualidade de vida dos cidadãos e a satisfação de todos os stakeholders.

Para se atingir todos estes objetivos, é necessário que uma determinada organização assimile dados de diversas fontes, e criar sentido de tudo isso num único interface. Simplificar a confusão gerada pela multiplicação das fontes de dados, facilitando a sua compreensão, é o caminho a percorrer por uma entidade de modo a tornar toda a informação utilizável sem ser avassaladora.

Assim, e para fazer face a estes desafios, a NOS irá disponibilizar uma plataforma analítica denominada City Analyser, que através de insights de dados reais, ajudará as organizações, públicas ou privadas, a gerirem de forma eficiente e segura ambientes complexos na área da mobilidade, tornando as cidades ou as empresas mais inteligentes, eficazes e rentáveis.

Descrição

O City Analyser traz eventos à superfície e alertará para ações quando necessário pois este direciona largas quantidades de dados, através de um fluxo de dados flexível baseado em regras, para um formato estruturado que pode ser usado para relatórios e indicadores-chave.

Assim, este demostrador tem como objetivo desenvolver e implementar uma dashboard na área de mobilidade capaz de caracterizar e analisar o perfil de mobilidade na cidade de Braga. Pretende-se que este demonstrador seja uma ferramenta de apoio ao planeamento, monitorização da mobilidade no município de Braga.

Requisitos

Objetivo
• Otimizar serviços
• Adaptar ofertas
• Identificar necessidades
Detalhe
• Identificar as origens e destinos das pessoas que se deslocam em Braga (tanto clientes como não clientes)
• Identificar o perfil das pessoas se deslocam em Braga
• Quanto à sua origem e destino:
• Residentes
• Trabalhadores/estudantes
• Residentes no concelho
• Fora do concelho
• Visitantes (não residentes no concelho)
• Nacionais
• Intrarregionais (residente nos concelhos limítrofes ou NUT III onde o concelho está inserido)
• Inter-regionais (não residente nos concelhos limítrofes ou NUT III onde o concelho está inserido – a avaliar)
• Estrangeiros
• Quanto ao seu perfil de deslocação
• Esporádico
• Constante,..
• Quanto ao modo de deslocação
• A pé
• De carro
• Comboio,...
Granularidade espacial
Idealmente à rede rodoviária e pedonal
Granularidade temporal
Horária
Perfilagem
• Nacionalidade
• Local de residência | permanência noturna constante
• Local de trabalho/estudo | permanência diurna constante
• Mobilidade (estacionário, dinâmico, constante, esporádico)

Observação de todos os dados de acordo com a tabela e que servem de requisitos nas diferentes perspetivas.

Deverá ser possível obter todos os dados numa perspetiva gráfica e determinar a sua evolução temporal num ambiente gráfico e que permita determinar com sucesso os movimentos de cada um dos utilizadores.

Avaliação

Cumprimento de todos os requisitos identificados no ponto 2.4.2 (∑requisitos >= 100%).