Centre d’innovació i Tecnologia BARCELONATECH

Big Data Analytics

La última tendencia en el mundo de los negocios es el uso de técnicas analíticas avanzadas en BigData. Tener acceso a la creciente cantidad de datos, y utilizar la potencia de cálculo para obtener análisis innovadores y útiles. Valorando enormes cantidades de datos, las empresas requieren tomar decisiones rápidamente en parámetros de negocio complejos.

El aumento del volumen de los datos recogidos de diversas fuentes necesita una potencia de procesamiento más rápido para acelerar el proceso de análisis y aprovechar el beneficio real de combinar volúmenes de datos masivos.

Las soluciones TIC a medida que desde CIT UPC proponemos para aprovechar el impacto favorable de BigData se pueden aplicar a diferentes industrias:


- En el Sector Energético, que exige mejoras en el uso eficiente de los recursos energéticos. Esta situación ha llevado a la adopción generalizada de contadores inteligentes y otras prácticas de gestión de activos para optimizar el uso de energía. Pero incluso después de gastar millones de € en la instalación y mantenimiento de redes de energía inteligentes, servicios públicos de todo el mundo no han sido capaces de aprovechar todo su potencial, principalmente debido a la incapacidad de obtener inteligencia útil de terabytes de datos como consecuencia de miles de millones de lecturas de los contadores inteligentes.

Hacen falta programas de gestión capaces de integrarse con los medidores inteligentes para examinar las tendencias, patrones de consumo y otros factores entre diversas variables de red eficiente, inteligencia predictiva, alarmas y gestión de clientes.

Los proveedores de servicios públicos de energía podrían aprovechar los beneficios de Big Data Analytics para la predicción de consumos, la optimización de los sistemas y la detección de fraudes en las Smart Grids.

- En el Sector Salud, el cual puede aprovechar las grandes reservas de datos disponibles para todo el sistema de salud sea más eficiente, robusto y, por tanto, más eficaz:

  • Modelado predictivo para nuevos medicamentos e investigación.
  • Algoritmos y herramientas estadísticas pueden predecir patrones de enfermedades en numerosos conjuntos de datos y pueden aumentar la eficiencia de los ensayos clínicos.
  • Gestión de enfermedades preventivas a partir de datos del perfil del paciente y de sistemas de monitorización a distancia en tiempo real.
  • Análisis BigData de los datos históricos del paciente en los sistemas de registros médicos para avances en genómica y en el diagnóstico de enfermedades importantes.

- En el Sector de la Producción, el cual requiere de mejoras operativas y de optimización de control de proceso para mantener la competitividad. La información obtenida del análisis de grandes volúmenes de datos puede ayudar a hacer el proceso de fabricación más eficiente desde el diseño y la producción hasta la promoción y distribución.

Se pueden utilizar grandes cantidades de datos históricos de producción como entradas para cambiar incluso el proceso de fabricación. Los sistemas de control de procesos también se pueden integrar perfectamente con datos en tiempo real procedentes de sensores que ayuden a optimizar el proceso de producción y reducir el desperdicio y los costos operativos.