Urban Pulse: la actividad de la ciudad por cuadra y por hora
Un mes de viajes reales en bicicleta y 17,221 negocios sobre una misma cuadrícula, en 3D y hora por hora.
Urban analytics · Location data
2026
Data pipeline · 3D web map · Field app
Demo
- Python
- deck.gl
- MapLibre GL
- OpenStreetMap
- Quadkey grid
- AWS Amplify
El problema
Los equipos de datos de ubicación venden puntajes armados sobre una cuadrícula, pero sus clientes los reciben como una planilla. Un número por cuadra no muestra cuándo se llena una calle, qué hay hoy en ella ni por qué la cuadra puntúa así.
La verificación en terreno es el otro hueco: saber si un local está abierto, vacío o en alquiler todavía depende de alguien con una libreta y sin conexión con el mapa.
Lo que construimos
Armamos una demo funcional solo con datos públicos. Un pipeline en Python procesa cada viaje de Citi Bike de octubre de 2026 (5,071,602) y cada comercio, restaurante, bar y oficina de OpenStreetMap sobre celdas quadkey, así cada celda tiene su propio pulso de 24 horas y su mezcla de negocios.
El mapa reproduce el día en 3D con deck.gl y MapLibre: las columnas suben y bajan con la actividad, y 30,000 viajes de un miércoles recorren la red real de calles y ciclovías, ruteados sin conexión sobre OpenStreetMap. Cada celda muestra su firma y un puntaje de desajuste entre su pulso y sus negocios.
Las celdas más desajustadas forman una lista de visitas en una app de campo dentro de la página: estado, conteo de peatones y foto, guardados sin señal y sincronizados con la misma cuadrícula.
Resultados
- 015,071,602 viajes y 17,221 negocios unidos en una misma cuadrícula quadkey
- 0229,570/30,000 viajes · 98.6% ruteados por calles reales, sin una API de ruteo paga
- 03La verificación de campo marca su celda en el mapa apenas sincroniza, aunque se haya hecho sin señal
- 04Pensado para el teléfono: un dedo mueve la página, dos dedos mueven el mapa
Hecho con datos públicos: Citi Bike System Data y OpenStreetMap.
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