Caso · datos abiertos

Cómo se mueve Montevideo, en 7,4 millones de lecturas.

El trabajo con clientes es confidencial. Para mostrar el método completo, de los datos en bruto a una recomendación accionable, DeltaJ analizó los datos públicos de velocidad vehicular de la Intendencia de Montevideo de julio de 2026, cruzados con su red de pluviómetros.

914sensores de tránsito
7,4 Mlecturas válidas
132avenidas
17pluviómetros

El método, aplicado

Del ruido a la señal, paso a paso.

  1. Δ1

    Datos en bruto

    8.875.953 lecturas de velocidad, una cada 5 minutos por sensor, más los registros horarios de la red de pluviómetros.

  2. Δ2

    Depuración

    Se descartaron valores sin dato y lecturas anómalas de más de 120 km/h: quedan 7.421.653 lecturas válidas.

  3. Δ3

    Análisis

    Velocidad por hora y tipo de día, ocupación como medida de densidad, ranking por avenida y efecto de la lluvia.

  4. Δ4

    Decisión

    Una recomendación concreta para quien agenda visitas, entregas o recorridos en la ciudad.

Hallazgo 1 · velocidad

La hora pico no es un pico. Es una meseta de nueve horas.

0km/h

promedio a las 17:00 en días de semana, la hora más lenta de la ciudad

0km/h

promedio a la 1:00, casi el doble que en hora pico

0horas

de congestión sostenida, de 8:00 a 17:00, sin un segundo pico

Velocidad promedio por hora · 914 sensores · km/h Semana Fin de semana

Hallazgo 2 · densidad

Cuánto tránsito hay, no solo qué tan rápido va.

Los sensores registran una velocidad promedio cada 5 minutos; no cuentan vehículos uno por uno. La forma rigurosa de medir densidad sin un conteo directo es la ocupación: el porcentaje de esas ventanas de 5 minutos en las que efectivamente se detectó un vehículo. A diferencia de contar lecturas, no depende de cuántos sensores tiene cada avenida.

Ocupación por hora · % Semana Fin de semana
Las 15 avenidas más ocupadas · promedio diario

El orden cambia bastante respecto del ranking por caída de velocidad: más ocupada no siempre significa más lenta.

Foco · 18 de Julio

La avenida más emblemática también es de las que más frenan.

De 40,2 km/h de madrugada a 19,6 km/h a las 17:00: una caída del 51% en la misma calle, dentro del mismo día. Promedio de todos los días de julio; solo en días de semana, las 17:00 bajan a 18,2 km/h.

40,2km/h a la 1:00
19,6km/h a las 17:00
−51%de la mejor a la peor hora
18 de Julio · velocidad por hora · todos los días · km/h

Hallazgo 3 · avenidas

Las 17:00 no son un problema de una avenida. Son el patrón de la ciudad.

Las 15 avenidas con más tránsito, ordenadas por la caída entre su hora más rápida y su hora más lenta. En 13 de ellas, la hora más lenta es las 17:00.

Hora más lenta vs. hora más rápida · días de semana hora más lenta hora más rápida

Explorador

Explore los datos. Elija avenida, día y hora.

Día

Velocidad por hora vs. promedio de la ciudad · km/h

Ranking a la hora elegida, de la más lenta a la más rápida

Hallazgo 4 · lluvia

La lluvia suma una caída medible, justo donde más duele.

Cada hora con lluvia se comparó con el ritmo habitual de esa misma hora y tipo de día. Mirar “días de lluvia” no alcanza: una hora sin lluvia en un día lluvioso no debería contar como más lenta.

0%

velocidad promedio en horas de lluvia entre semana, frente al ritmo habitual de esa hora

0horas

con lluvia detectadas en julio, de 744 horas analizadas

0%

la mayor caída registrada: 31 de julio, 13:00

El caso más claro: el 10 de julio a las 17:00, que ya es la hora más lenta de un día normal, la lluvia sumó otra caída del 10%: de los 20,1 km/h habituales a 18,0 km/h.

Δ4 · La decisión

El horario laboral no se puede evitar. Pero sí se puede elegir mejor dentro de él.

Evitar la franja de 8:00 a 17:00 no es realista: es el horario en que Montevideo funciona. Pero dentro de esa franja el margen es real. En E V Haedo la velocidad cae de forma sostenida a lo largo del día: 20,3 km/h a las 10:00 contra 12,5 km/h a las 17:00, un 38% de diferencia sin salir del horario laboral.

Para una empresa que agenda visitas, entregas o recorridos: la primera cita del día rinde distinto que la última, y en días de lluvia conviene sumar margen a la franja final.

¿Qué diría un análisis así sobre sus datos?

El mismo método se aplica a ventas, operaciones, stock, clientes o cualquier proceso que ya deja registro.

Fuente y metodología. Datos abiertos de la Intendencia de Montevideo (catalogodatos.gub.uy): sensores de velocidad “Autoscope” y red de pluviómetros, julio de 2026. Se procesaron 8.875.953 lecturas de velocidad; se descartaron valores sin dato y lecturas anómalas (>120 km/h), y quedaron 7.421.653 lecturas válidas de 914 sensores en 132 avenidas. Lluvia: 17 pluviómetros de la red municipal; una hora se clasificó como “con lluvia” cuando el acumulado horario promedio entre estaciones superó 0,1 mm. Análisis y visualización de DeltaJ, con el mismo enfoque que se aplica a los datos de un cliente.