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El objetivo de este artículo es analizar cómo las ciudades, a partir de todos sus sistemas y actores son capaces de generar cantidades ingentes de datos de diferente naturaleza que, con la ayuda de diferentes herramientas tecnológicas, se puede llegar a homogeneizar, procesar, analizar y explotar aportando valor en la gestión de las ciudades pasando de un modelo basado en repositorios estáticos de datos a un modelo de explotación con un enfoque holístico, integral y dinámico.
La ciudad inteligente: el mayor repositorio de datos
Según IBM, cada día se generan aproximadamente 2,5 quintillones de bytes. La cifra es aún más impactante cuando el gigante tecnológico estima que el 90 % de los datos de la historia del hombre han sido creados en los últimos año; al ritmo actual se estima que cada persona genera una media de 1,7 MB por segundo. Este crecimiento se ve principalmente impactado por el exponencial auge de las tecnologías móviles, el Cloud, el IoT y el big data. Estos permiten paulatinamente ir construyendo repositorios más extensos de datos para ser explotados (cabe destacar el crecimiento exponencial de dispositivos conectados).
En concreto, se estima que en la actualidad hay más de 200 000 millones de dispositivos conectados, suponiendo una media de 26 dispositivos por persona. Teniendo en cuenta que el 55 % de la población mundial reside en las ciudades, se habla de aproximadamente 4000 millones de personas interactuando, de una manera u otra, a través de diferentes sistemas y/o dispositivos, de forma que dotan a las ciudades de la capacidad de convertirse en los mayores repositorios de datos del mundo.
Data lake y las smart city
Las ciudades son ecosistemas activos y dinámicos compuestos por múltiples sistemas. Además cuentan con agentes y actores que de manera simultánea están generando y consumiendo cantidades ingentes de datos que requieren de soluciones tecnológicas avanzadas. Estas permiten transformar esos datos en información útil que ayude a prestar servicios más eficientes y mejorar la calidad de vida de sus ciudadanos. Esto única y exclusivamente es posible a partir del uso de plataformas smart city que aportan la tecnología necesaria para la generación y explotación de lo que se denomina Data Lake.
Un Data Lake en el ámbito de ciudad inteligente puede definirse como el repositorio donde se almacenan en bruto todos los datos que se generan en la ciudad. Este repositorio incluye datos heterogéneos generados por todos los sistemas, actores y agentes existentes dentro del entorno urbano; sistemas IT y aplicaciones, dispositivos IoT, empresas y/o ciudadanos.
Principales características
- Alberga datos de cualquier tipo: procedentes de bases de datos, documentos, recursos multimedia, registros, expedientes, información sensórica, etc.
- Almacena datos en bruto de forma que permite un acceso directo a los datos originales.
- A diferencia del Big Data, un Data Lake no ordena ni estructura la información. Únicamente recoge los datos y los almacena para su posterior análisis.
- Requiere de mucho espacio de almacenamiento, puesto que la finalidad de los datos y su posterior análisis aún no ha sido determinada.
- Permite explotar los datos bajo demanda a partir del uso de tecnología Big Data. Incluso permite aplicar modelos de machine learning / Deep learning para entrenar algoritmos.
Beneficios
El principal beneficio de un Data Lake dentro del paradigma de las ciudades inteligentes es la posibilidad de realizar referencias cruzadas de datos de diferentes servicios públicos, sensores y todo tipo de datos generados en la ciudad o por los ciudadanos para aumentar la eficiencia en la gestión y operación de los mismos, es decir, la centralización de datos provenientes de múltiples fuentes para su posterior explotación independientemente de su estructura a partir de tecnología Big Data.
Desventajas
La principal desventaja de almacenar datos en bruto radica en la necesidad de aplicar técnicas de calidad del dato e implementar metodologías de gobernanza adecuadas, de forma que el hecho de almacenar datos no exponga un riesgo de costos vs. valor de la información y conocimiento que pueda ser extraída en posteriores análisis. Por el contrario, el riesgo de almacenar los datos en bruto es que es necesario aportar calidad a los datos y llevar a cabo medidas de gobernanza adecuada, es decir, una metodología que permita identificar que datos son útiles, cuáles no y cuáles merece la pena procesar, almacenar y analizar.
Big data y smart data en las ciudades inteligentes
Una vez analizado el concepto de Data Lake en el ámbito de las ciudades inteligentes, es necesario combinar los conceptos tecnológicos de Big Data y Smart Data las cuales son indispensables para poder explotar y sacar valor de los datos almacenados. Mientras que el Big Data se caracteriza por la capacidad de almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos heterogéneos, veraces y a gran velocidad para obtener información, el Smart Data se centra en obtener valor de los datos, es decir, en aplicar un análisis eficiente sobre el volumen de datos almacenado de forma que se pueda extraer información útil.
Como se puede observar en la ilustración anterior, para alcanzar un nivel de madurez elevado en la gestión inteligente de las ciudades, es necesario:
- Crear un repositorio de datos no estructurado (Data lake) sobre el cual aplicar técnicas de procesamiento ante cantidades masivas de datos.
- Procesar los datos para poder acceder a todo tipo información de una manera estructurada.
- Transformar esa información en conocimiento que ayude a los gestores en la toma de decisiones.
- Aplicar técnicas de analítica avanzada para extraer una serie de insights.
En definitiva, una ciudad inteligente debe adoptar soluciones Smart Data sobre el conjunto de datos que ha almacenado en su Data Lake que le permita:
- Acceder a todo tipo de información y aplicar analítica de datos dejando atrás las técnicas tradicionales con el objetivo de obtener información para ayudar en la toma de decisiones.
- Romper los silos de información entre diferentes organizaciones, sistemas, aplicaciones, etc., promoviendo la compartición de los datos y la información generada a partir de los análisis realizados.
- Aportar conocimiento e insights a partir de informes históricos, simulaciones y predicciones a través de modelos predictivos basados en tendencias.
El valor de los modelos de gobernanza y gestión del dato
La captura de datos y su tratamiento en el paradigma de las ciudades inteligentes tiene como objetivo establecer políticas públicas mejores, basadas en evidencias y que permitan una mejor y más eficaz administración y gestión de la infraestructura de la ciudad, sus agentes y sus actores.
Esto requiere de la implementación de un modelo de gobernanza del dato en el que se pueda observar claramente el beneficio que aporta una ciudad inteligente a todos sus actores: sector público, empresas y ciudadanos. Según PwC, este modelo de gobierno y gestión del dato básicamente se sustenta en el siguiente principio: cuanto mejor sea la calidad del dato que se integre en las plataformas de ciudad inteligente, mayor valor se podrá extraer de él. Este valor no solamente se mide en términos financieros, sino que contempla también las siguientes dimensiones:
- La capacidad de la ciudad para crear tejido empresarial y nuevos modelos de negocio
- Productividad del sector público y sus servicios verticales
- Grado de inclusión social
- La Sostenibilidad medioambiental
- Habitabilidad de la ciudad.
La implementación tecnológica
En el mundo actual la revolución tecnológica se vive a diario, y cada vez vemos más cerca el gran paso a la siguiente era de la humanidad. Esto ha permitido que en diversos campos se desarrollen más y más metodologías que buscan la evolución en el ser humano. En el caso de la ingeniería aplicada a estructuras no es la excepción; es por ello que siempre deben existir profesionales a racha con la vanguardia actual.
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