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

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Clara Savirón Sánchez

Desarrollo de Negocio

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