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Actualidades y análisis

Ciudades Inteligentes: El Big Data modelará las ciudades del mañana


, el 30 Septiembre 2013 | Leído 720 veces

Frente a la rápida urbanización en el mundo, la escasez de los recursos naturales y el elevado costo de la energía, el hombre debe construir ciudades más eficaces, y optimizar su diseño. Un desafío que pasa por lo digital y particularmente por los Grandes Datos, el Big Data.



Songdo, será una nueva ciudad a algunas decenas de kilómetros de la ciudad de Seúl, y  será en 2015, la primera ciudad inteligente (Smart City) con un enfoque 100% Big Data.
Songdo, será una nueva ciudad a algunas decenas de kilómetros de la ciudad de Seúl, y será en 2015, la primera ciudad inteligente (Smart City) con un enfoque 100% Big Data.
Ya sea en Shangai, São Paulo, o Paris, todas las grandes ciudades enfrentan los mismos problemas: alto tráfico vehicular, congestión en transporte público, contaminación permanente de los centros urbanos, y en algunos casos, fallas en la red eléctrica y en el suministro de agua. Aparte, quizás en China o en la India, es muy difícil de hacer hoy lo que había realizado el Barón Haussmann en Paris en el siglo XIX, demoler la ciudad para remodelarla completamente. No se puede tratar de esta manera sino progresivamente, y donde sea lo mas eficaz posible. Es aquí en donde lo digital entra en juego. Al igual como una compañía debe recolectar sus datos de producción, sus datos comerciales dentro de sus almacenes de datos, antes de implementar sus indicadores de rendimientos y pensar en mejorar su rendimiento operacional, las ciudades deben capturar en tiempo real sus datos sobre el tráfico vehicular, el consumo eléctrico de cada persona, el consumo de agua para poder evaluar al final los puntos de mejora o donde se debe invertir prioritariamente.

El Internet de los objetos va a generar la materia prima de la Ciudad Inteligente (SmartCity): El Dato

EDF R&D probó una arquitectura Hadoop para consolidar, y además analizar los datos que generarán los 35 millones de contadores o medidores inteligentes Linky.
EDF R&D probó una arquitectura Hadoop para consolidar, y además analizar los datos que generarán los 35 millones de contadores o medidores inteligentes Linky.
El ejemplo más representativo de este enfoque, sin duda alguna es el contador de electricidad Linky de la compañía ERDF (Électricité Réseau Distribution France). 35 millones de contadores inteligentes deben ser instalados en Francia antes del 2020. Estos contadores, más comunicadores que inteligentes, van a transmitir en línea utilizando como medio la red eléctrica, los datos de consumo a la ERDF quien almacenando estos datos en el tiempo va poder optimizar la producción eléctrica en torno a los algoritmos predictivos. Un dato más valioso, que del lado producción, la potenciación de fuentes de energía renovables (tipo solar o eólica) introduce una mayor complejidad para la gestión.

El problema de este enfoque es evidente: 35 millones de contadores que van a enviar todas las medidas cada 10 minutos, son 1800 millardos de registros a almacenar cada año, son 120 To de datos brutos. Dentro de este océano de datos que se esperan, EDF R&D comenzó un proyecto llamado Sigma para evaluar la arquitectura técnica que iba a la vez almacenar estos datos y permitir su análisis predictivo: Marie-Luce Picard, jefe del proyecto en EDF R&D destaca los desafíos “Necesitamos crear un data warehouse operacional, con un enorme volumen de datos que a la vez lo alimente varias veces por día, pero también debe ser capaz de tratar un gran número de consultas tácticas, predefinidas y también debe ser capaz de soportar consultas que no están previstas”. Dentro de una “Prueba de Concepto” llevada a cabo en un clúster de 36 nodos, EDF R&D validó una arquitectura Hadoop para poder manejar esta carga: los análisis de datos almacenados sobre Hive entregarían los resultados dentro de los plazos impuestos por el contrato de servicio.

Tablero de comando liberado por la aplicación Vizelia, hoy Schneider Electrique, tablero generado a partir de los datos de consumo recogidos en M2M.
Tablero de comando liberado por la aplicación Vizelia, hoy Schneider Electrique, tablero generado a partir de los datos de consumo recogidos en M2M.
Lo que EDF quiere hacer a nivel nacional, empresarial, y de comunidades lo hacen a su nivel. Una empresa startup como Vizelia, comprada por Schneider Electrique en 2010 equipaba a las empresas con sensores de temperatura, de consumo de energía y consumo de agua, y almacenaba sobre su plataforma con el fin de liberar vía Web los tableros de control de consumo. Los datos pueden ser correlacionados con los datos meteorológicos locales, y mediante un algoritmo determinar la huella de CO2 que emite el edificio.

Los algoritmos para optimizar el tráfico vehicular

El tráfico vial de la ciudad de Rio de Janeiro en la próxima Copa Mundial de Fútbol, y además en los Juegos Olímpicos en 2016, será piloteado por los algoritmos predictivos de IBM.
El tráfico vial de la ciudad de Rio de Janeiro en la próxima Copa Mundial de Fútbol, y además en los Juegos Olímpicos en 2016, será piloteado por los algoritmos predictivos de IBM.
La congestión en los centro de las ciudades y las principales vías es una preocupación para casi todas las grandes ciudades del mundo. Rio de Janeiro, que se prepara para recibir la próxima copa mundial de fútbol pero también los juegos olímpicos, ha hecho un llamado a IBM para calcular nuevos mapas de circulación segura durante este periodo.
No solamente la ciudad brasileña, que cuenta con casi 12 millones de habitantes, es objeto de una congestión vehicular crónica, sino también su red de rutas es frecuentemente víctima de inundaciones y deslizamiento de tierra. Para la ciudad, IBM desarrolló un sistema de gestión de tráfico vehicular para mejorar la gestión de trabajos en la ciudad, y ha implementado un sistema de gestión de tráfico de vías que se apoya notablemente sobre la red de cámaras de la ciudad y por lo tanto es un componente predictivo para desplegar los medios de intervención de urgencia y redesplegar el tráfico en caso de incidentes sobre la red vehicular. Un sistema que corre el riesgo de ser muy ocupado para los juegos olímpicos de Rio 2016.

Fuentes de datos a veces inesperadas

Si un administrador de infraestructura como Cofely Ineo converge hacia la plataforma OPENcontrol los datos generados por sus aplicaciones y sensores, los datos de la ciudad o cualquier otro tipo de dato son puestos a disposición de los ciudadanos dentro de la iniciativa Open Data; algunos se apoyan en las fuentes de datos a veces inesperadas. Así como, Orange comercializa la información de posición de sus 27 millones de clientes móviles suscritos en Francia, los datos anónimos, son evidentes, pero precisos: “Hemos hecho un esfuerzo importante, en instalar sensores dentro de nuestra red en muchos niveles para ser capaces de extraer la trayectoria, a donde va la gente, y de los tipos de actividades” explica Roland Airiau, director de investigación de Orange Labs, “Toda esta información efectivamente muy interesante para las comunidades locales y el geomarketing”.

Otros buscarán la información donde la gente se expresa, es decir sobre los medios sociales. Algunas ciudades empiezan a analizar los tweets, las intervenciones sobre Facebook y los post que se realizan en los blogs para saber que es lo que piensan sus habitantes de la ciudad o de la infraestructura pública. Con su oferta IBM Social Media Analytics, la empresa americana ha explotado su tecnología de análisis de sentimientos sobre las redes sociales en India donde pudo mostrar que el transporte público de Mumbai, sin embargo legendario, genera dos veces menos comentarios negativos que los de Bangalore y Nueva Delhi.

El Big Data por una ciudad más segura

La aplicación Predpol indica las zonas a vigilar después de un análisis histórico de crímenes en la ciudad.
La aplicación Predpol indica las zonas a vigilar después de un análisis histórico de crímenes en la ciudad.
Este movimiento hacia la gran cantidad de datos se ha convertido para muchas ciudades en un punto de mejora para la seguridad de las vías, esta es una imagen de Vancouver, que explota el sistema llamado CRIME (del Inglés Consolidated Records Intelligence Mining Environment). Esta aplicación asociada a la plataforma geográfica ESRI y los datos consolidados por IBM, ha podido analizar los crímenes y delitos pasados para definir los lugares que necesitan prioritariamente vigilancia. Un grupo de investigadores de la Universidad UCLA, dirigido por el profesor Jeff Brantingham ha ido más lejos analizando 13 millones de crímenes. Con la ayuda del matemático George Mohler de la Universidad de Santa Clara, aplicaron sobre la zona delictiva los algoritmos predictivos derivados de éstos anunciando las réplicas de terremotos. La aplicación, utilizada por la policía de Los Angeles, es ahora capaz de definir una zona a varios cientos de m2 donde un crimen debería producirse dentro de las 12 horas.

Esta tecnología, que se hace llamar la policía del pre-crimen tomado de la película Minority Report, no debe nada a la ciencia ficción y ahora ha dejado el mundo de la investigación puramente universitaria. La solución, ha sido bautizada Predpol, es buena y bien comercializada y puede dar prueba de resultados significativos sobre el terreno, esto prueba, que sigue siendo necesario el Big Data y que ya está impactando a nuestras ciudades.




Comentarios

1.Publicado por Ing. Juan Manuel Rivera Cabezas el 01/10/2013 11:14
Excelente articulo...!!!!

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