Zinnae nov 2016_csaviron

Construyendo Europa desde Aragón
Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)
Nueva generación de servicios basados en Big DATA
¿Puede el Big Data ayudarnos a gestionar mejor el agua?
Clara Savirón Sánchez
Desarrollo de Negocio

Qué es el Big Data
01_

Eric Schmidt, presidente administrativo de
Google, asegura que los estudios de su
empresa estiman que:
01_ Qué es el Big Data
Problemática: todos los días se genera una gran cantidad de información
cada 48 horas generamos tantos datos
en Internet, como los que ha generado la
humanidad desde el inicio de la
civilización hasta el año 2003
 Durante la lectura de esta diapositiva se han enviado
más de 100 millones de emails en el mundo 

Volumen: lo que antes se consideraba grande, ya
no lo es. El volumen de datos generados crece
exponencialmente.
Las 5 V’s del Big Data
Las 5 V’s
del Big Data
Velocidad: es fundamental que el tiempo de
procesamiento sea el menor posible para poder
disponer de la información en tiempo real.
Variedad: existe una gran cantidad de tipos de
datos, que proceden de fuentes internas y externas.
Veracidad: es importante filtrar y clasificar la
información para asegurar su calidad y veracidad.
Valor: el aspecto más relevante. Cuanto más valor
se extraiga de los datos, mayor será el ROI que se
obtenga del Big Data.

La

Estudiar datos tiene dos objetivos principales:
Informar : ¿Qué ha ocurrido?
Predecir : ¿Qué podría ocurrir?
Esto no va de Tecnología,Va de Estrategia
Del qué… al Por qué?…
Business Intelligence HOY Business Analytics
Informar Predecir
real-time
decision
making
solutions

Nuevos servicios con Big Data
02_

02_ Nuevos servicios con Big Data
Almost 50% of the development
is currently being driven by
banking, discrete
manufacturing, process
manufacturing, federal/central
government, and professional
services..

Mercados Verticales:
- Automotive, Aerospace & Transportation
- Banking & Securities
- Defense & Intelligence
- Education
- Healthcare & Pharmaceutical
- Smart Cities & Intelligent Buildings
- Insurance
- Manufacturing & Natural Resources
- Web, Media & Entertainment
- Public Safety & Homeland Security
- Public Services
- Retail, Wholesale & Hospitality
- Telecommunications
- Utilities & Energy
- Others

Mantenimiento predictivo para aerogeneradores
Objetivo:
Analizar los datos de los
aerogeneradores para
generar alarmas y predecir
posibles fallos eléctricos
por degradación de
componentes a lo largo del
tiempo.
Para ello:
• Monitorizamos la señal de
cada aerogenerador
• Desarrollar algoritmos
inteligentes para evaluar los
datos y detectar errores
futuros del sistema.
Diagnóstico predictivo online inteligente
sobre sistemas de sensores integrado
dentro de la estructura del bus de
aerogeneradores para ayudar en el
mantenimiento dinámico programado
(aerogeneradores off-shore)

ACTORES Y COMPETENCIAS EN EL SECTOR DEL AGUA
La construcción y planeamiento de infraestructuras hidráulicas
Mantenimiento y renovación de las infraestructuras (presas, alcantarillado, depuradoras,
estaciones de bombeo….).
Planificación hidrológica
Concesión de derechos de explotación de los recursos acuíferos
Calidad del agua
Captación, Transporte, Potabilización de agua
Distribución del Agua potable, Depuración de agua residual
Control, seguimiento del impacto medioambiental
……………..
Consumidores
y usuarios

¿Puede el Big Data ayudarnos a gestionar mejor el agua?

REDUCIR EL CONSUMO DE AGUA DE LOS USUARIOS
•PERFILADO DE USUARIOS.
•Análisis del comportamiento en tiempo real del consumidor y de grupos consumidores
cruzando datos (consumos, contadores y cruzando con otra información sobre las
características de la vivienda, número de personas que viven, ..), como y para qué utilizan
el agua (riego, ducha, electrodomésticos…)
•Generar patrones (consumidor, grupos o ciudades)
•Alertas al usuario
•Detectar alertas de consumos
•Reducir anomalías en la facturación
•Informar de malgasto, nuevas tarifas adaptativas a su consumo real
•Predicción del consumo e importe de la próxima factura
•Modificar hábitos de consumo por parte de los clientes
SERVICIOS A USUARIOS

MANTENIMIENTO PREDICTIVO
•Monitorizando información de funcionamiento de equipos, cruzado con datos cantidad
de precipitaciones, nivel de las aguas, monitorización de calidad, información recogida
por sensores y radares instalados en diques, esclusas y estaciones de bombeo, y
consumos en tiempo real…
•Tener un plan de mantenimiento de equipos en tiempo real
•Predecir con antelación averías
•Detectar desviaciones del régimen normal de funcionamiento, generando alarmas y
reparar antes de que deje de funcionar.
•Evitar coste de tiempos sin funcionamiento
•Conocer mejor el estado de las infraestructuras y planificar las inversiones
•Evaluación del estado y detección de riesgos en infraestructuras, embalses y márgenes.

•Obtener los datos en tiempo real de los procesos de tratamiento y depuración de agua mediantes sensores,
datos sobre caudales, temperaturas, gastos de energía, sustancias en las aguas…
•Permite modificar los procesos, controlar y corregir procedimientos, un sistema integral de gestión y
tratamiento, donde se cumplen los ciclos y los recursos son aprovechados al máximo.
Detectar el fraude energético:
•Disminuir enganches ilegales y los riesgos de seguridad que conllevan.
•Evitar inspecciones periódicas en viviendas y empresas para detectar consumos anómalos.
•Contadores inteligentes de agua, comunican información en tiempo real y permiten detectar consumos
anómalos en el flujo.
•Modelos predictivos, para identificar irregularidades o fraude en las instalaciones eléctricas.

Ahorro de agua en explotaciones agrícolas (>50%)
•Recoge y analiza datos meteorológicos con previsiones de lluvia, los aumentos de necesidad de agua
en cada momento del día y zona de la plantación.
•A través de diversos sensores ubicados en el agua, el suelo, los sistemas no tripulados o drones.
•Establecer patrones predictivos personalizados para cada plantación, dirigidos a gestionar el consumo
de agua.
•Permite preservar el medio ambiente y el consumo responsable del agua, supone un ahorro y
beneficio en la economía de los agricultores.

Un ejemplo de aplicación
03_

El equipo Humano, El talento es lo importante
Rafael del Hoyo
Head of ITA Big
Data Research line.
Physics Degree
and IA PhD
María de la Vega
ITA Data Scientist
Computer Engineer
Paula Peña
ITA IA and Big Data
Architect
Computer Engineer
Jorge Vea-Murguía
ITA Data Scientist
and Big Data
Architect
Computer Engineer
Rosa Montañés
ITA Master IA and
Big Data Architect
Telecom Engineer
Juan José Navamuel
ITA Big Data
Architect
Telecom Engineer
Enrique Melendez
ITA WEB Senior
Developer
Industrial Robotic
Engineer
José Ignacio
Calvo
ITA Big Data
Arquitect
Computer
Engineer
Clara Saviron
ITA Technollogical
Innovation
Consultant
Physics Degree
Rocio Aznar
ITA Data
Science
Mathematician

Soluciones para el análisis, diseño e
implementación de soluciones avanzadas de
software basadas en Inteligencia Artificial

Cómo se consigue extraer valor (proceso)
Es fundamental
integrar las solucio-
nes en Big Data en
nuestra estrategia de
negocio.
03_ Un ejemplo de aplicación

Desarrollo de PROTOTIPO
“GEOBUSAgua”
Integración de información heterogénea mediante
geo big data para la gestión del agua.

•La gestión de la información, en concreto para SAIH Ebro,
es un proceso crítico. Gestionan grandes volúmenes de
información con el objetivo de vigilar la calidad del agua,
prevenir avenidas, gestionar los recursos hídricos y mejorar
la seguridad de las presas.
•La gestión de la información es crítica en relación a la
gestión de eventos y a los procesos que se desencadenan
antes y después del mismo. Especialmente en el caso de
que tengan impacto en los ciudadanos.
PROBLEMÁTICA DETECTADA

•Actualmente los documentos digitalizados son:
•Documentación de gestión, de continua consulta
•Documentación vigente, de uso menos frecuente
•Documentación histórica, se conserva dada su
relevancia pero apenas se consulta
•Difícil acceso a esta información
•No existe una única visión de la información.
•No se utilizan otras fuentes que pueden ser de interés:
Redes Sociales, Hemeroteca, externa AEMET
PROBLEMÁTICA DETECTADA

Disponer de una herramienta que integre toda la
información y facilite la toma de decisiones
estratégicas en casos de eventos.
Visualizarla a través de una única interfaz de
búsqueda que permita mostrar la información sobre
un mapa con la información georreferenciada.
OBJETIVO DEL PROYECTO

-Identificar las áreas afectadas y del tipo de un potencial suceso futuro
(por ejemplo una previsión de fuertes lluvias) a partir de notificaciones de
terceros (AEMET).
-Identificar del área afectada y del tipo de suceso que se está produciendo
en tiempo real, a partir de redes sociales (Twitter).
-Localizar y acceso a documentos de gestión, vigentes e históricos
(hemeroteca) relacionados geográficamente con un punto de interés o un
suceso histórico, en curso o previsto.
-Combinar y presentar sobre un mapa estos DATOS relacionados con los
documentos relacionados geográficamente relevantes para entender un
suceso histórico, en curso o previsto.
OBJETIVO DEL PROYECTO

RETOS TËCNICOS
•Desarrollo de las ontologías de dominio y geográficas, para
clasificar y anotar los documentos automáticamente.
•Desarrollar los modelos analíticos que nos permitan comprender
la información (qué, quién, cómo), identificar patrones..
•Enriquecimiento de la información georreferenciada (datos
implícitos: población, referencia catastral), datos explícitos:
coordenadas GPS)
•Combinar las búsquedas por texto y las búsquedas espaciales

REDES
SOCIALES
HEMEROTECA
GABINETE
PRENSA
AVISOS AEMET

Búsquedas por texto libre:
“Valle de Arán&20l”
Filtros:
Fecha
Tipo de documento
Por contenido:
-Tipo de suceso
-Cantidad de evento
-Duración de evento
-Fecha
-Lugar

Visualizar la
información (histórica
o en tiempo real)
georeferenciada de una
estación de la red SAIH
u otros
emplazamientos que se
consideren de interés

@ITAINNOVA
ITAINNOVA
ITAINNOVA · Instituto Tecnológico de Aragón
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www.itainnova.es
Clara Savirón Sánchez
Desarrollo de Negocio
csaviron@itainnova.es

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