Contar con redes eléctricas inteligentes, definir las rutas óptimas de recogida de basura en tiempo real, poder anticiparse a los atascos o conocer el sentir de los ciudadanos en cada momento para involucrarlos en las decisiones adoptadas son algunos ejemplos de la “magia” del big data.
Según un informe de las Naciones Unidas, en 2050, el 70 por ciento de la población mundial vivirá en entornos urbanos. Pese a ocupar sólo el 2 por ciento del territorio del planeta las ciudades representan entre el 60 y el 80 por ciento del consumo energético mundial y generan el 70 por ciento de las emisiones de gases de efecto invernadero. Todo ello supone que las urbes del futuro tendrán que enfrentarse a grandes retos relativos a la gestión de recursos escasos y a la provisión de servicios tan importantes como la seguridad, el transporte y el abastecimiento de agua y energía, como apuntaba una compañera en “De ciudades listillas a ciudades inteligentes”.
En este entorno, las TIC se convierten en una herramienta fundamental y big data en la piedra angular de las smart cities
Como señalaba en “Big data, el gran trampolín hacia la innovación”, asistimos a una verdadera explosión de datos generados fundamentalmente por las interacciones de las personas en las redes sociales y de los miles de sensores y dispositivos conectados (Internet de las cosas) y es precisamente en las ciudades donde se concentran la mayoría de la población y de todos estos dispositivos.
Además del gran volumen de datos que hay que gestionar en las urbes de hoy en día, éstos son de una gran variedad (más del 80 por ciento son no estructurados) y es necesario tomar decisiones a una gran velocidad (en caso de tener que desviar el tráfico debido a un incendio, por ejemplo) Éstas son precisamente las 3 Vs que caracterizan todo proyecto de big data.
Pero, ¿como podrían las ciudades beneficiarse de las soluciones de big data para convertirse en verdaderas smart cities? Antes de nada, es preciso identificar perfectamente los problemas que se quieren resolver y definir una estrategia única para acometer el proyecto como un todo, implicando a la totalidad de actores involucrados. Es preciso pasar de un modelo de gestión de servicios de forma aislada a tener una visión holística de todo lo que acontece en la ciudad.
Como en cualquier proyecto de big data, en el caso de las smart cities será preciso capturar, almacenar, procesar y analizar gran cantidad de datos procedentes de fuentes muy diversas para poder transformarlos en conocimiento útil para la toma de decisiones y poder anticiparnos a lo que va a pasar.
Algunas de las áreas susceptibles de mejora gracias al uso de big data serían las siguientes:
- Seguridad ciudadana: Se podría mejorar la eficacia de las actuaciones de los cuerpos de seguridad a través de la correlación de toda la información procedente de los distintos sistemas instalados en la ciudad: desde cámaras de videovigilancia, geolocalización de coches de policía y bomberos, sensores de movilidad o de alertas, detectores de humo y fuego..
- Movilidad urbana: Mediante la captura y gestión de datos procedentes de cámaras repartidas por toda la ciudad, sensores instalados en autobuses, información meteorológica, datos originados en las redes sociales (como por ejemplo la organización de una manifestación a través de Twitter… ) se podría conseguir por ejemplo anticiparse a los atascos y tomar decisiones en tiempo real para redirigir la ruta de autobuses o interactuar con la red de semáforos e informar al ciudadano de la situación del tráfico e indicarle las rutas alternativas óptimas.
- Gestión del agua: A través del análisis de los datos ofrecidos por una red de sensores de presión, PH y turbidez del agua ubicados en los sistemas de abastecimiento y saneamiento así como cámaras de vigilancia de plantas potabilizadoras sería posible detectar fugas y controlar la calidad del agua en todo momento.
- Energía y eficiencia energética: Gracias a los datos procedentes de contadores inteligentes en las viviendas, datos procedentes de plataformas open data y previsiones meteorológicas (que permitieran detectar una inminente ola de calor por ejemplo) sería posible tener una operación más eficiente de la red eléctrica, de forma que las compañías pudieran ajustar la producción a la demanda en tiempo real (pilar de las smart grids o redes eléctricas inteligentes).
- Residuos urbanos: Mediante sensores ubicados en los contenedores que envían datos relativos a su capacidad en cada momento se podrían definir las rutas optimas de recogida de basura en tiempo real combinando la información de dichos sensores con otros datos procedentes por ejemplo de ciudadanos que pudieran estar expresando sus quejas sobre la suciedad de algunas calles a través de redes sociales
- Análisis de sentimiento del ciudadano: Posibilidad de conocer la opinión de los ciudadanos y turistas sobre la ciudad a través del análisis en tiempo real de datos procedentes de distintas redes sociales, web del ayuntamiento, call centers… para conocer cuáles son los aspectos prioritarios que están demandando y poder responder a peticiones de forma inmediata.
En todos los entornos de aplicación vemos que una pieza clave son las soluciones M2M (Internet de las cosas) –Santander, con más de 12.000 sensores distribuidos por toda la ciudad, se ha convertido en faro y laboratorio de la inteligencia urbana- y muy relacionadas estarán también las tecnologías de cloud computing, que es una de las vías más interesantes para que los ayuntamientos puedan acceder de forma sencilla y económica a las soluciones de big data incluidas en cualquier proyecto de smart city (para profundizar en ello os invito leer mi post “Cloud Computing, el mejor camino para acceder al big data”).
Imagen: xdxd_vs_xdxd
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